كيفية الكشف مقاطع الفيديو المزيفة باستخدام الذكاء الاصطناعي: دليل شامل
تاريخ النشر: 25th, August 2024 GMT
يعاني الكثيرون من القلق بشأن مصداقية المحتوى الذي يشاهدونه في ظل الانتشار الواسع لمقاطع الفيديو المزيفة التي يتم إنشاؤها باستخدام الذكاء الاصطناعي.
وأصبح ظاهرة التزييف العميق، الذي يتضمن التلاعب بالوسائط باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي، متزايدة في الآونة الأخيرة، حيث يتم استخدامه لإنشاء محتوى يبدو واقعيًا ولكنه مزيف.
وقد تمت الاستعانة بهذه التقنية لنشر الأخبار الكاذبة وانتحال الشخصيات الشهيرة والسياسيين. لذا، يثار السؤال حول كيفية التمييز بين مقاطع الفيديو الحقيقية والمزيفة.
كشف موقع «Spyscape»، المتخصص في الذكاء الاصطناعي، عن طرق فعالة يمكن استخدامها للكشف مقاطع الفيديو المزيفة، سنستعرض خلال السطور التالية هذه الطرق وكيفية تطبيقها للكشف التزييف العميق.
1. الفحص البصريأحد أبسط الطرق لاكتشاف التزييف العميق هو الفحص البصري. في بعض الأحيان، تحتوي مقاطع الفيديو المزيفة على آثار أو تشوهات غير موجودة في الفيديوهات الحقيقية. قد تشمل هذه الآثار:
وميض غريب: أضواء أو ألوان غير طبيعية تظهر في الفيديو.صور مشوهة: تقطيع أو تداخل في الصور قد يشير إلى التلاعب.حركات شفاه غير متطابقة: عند مقارنة حركة الشفاه مع الكلمات المنطوقة، قد يظهر عدم تطابق واضح.2. تحليل البيانات الوصفيةالبيانات الوصفية هي المعلومات المخزنة داخل الملف الرقمي التي يمكن أن تكشف الكثير عن أصله وصحته. من خلال تحليل البيانات الوصفية لمقطع الفيديو، يمكن:
تتبع أصل الفيديو: تحديد المكان والوقت الذي تم فيه تسجيل الفيديو.كشف التعديلات: اكتشاف ما إذا كان قد تم تحرير الفيديو أو التلاعب به.3. التحليل الجنائيالتقنيات الجنائية تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل مقاطع الفيديو واكتشاف التزييف العميق. تشمل هذه التقنيات:
تحليل الأنماط: فحص الأنماط في الفيديو لتحديد ما إذا كانت تحتوي على تشوهات غير طبيعية.فحص المسار الصوتي: مقارنة الصوت مع مصادر أخرى للبحث عن أي تناقضات.مقارنة الفيديو بمصادر أخرى: استخدام فيديوهات حقيقية كمراجع للتأكد من دقة الفيديو المشتبه فيه.4. التعلم الآليالتعلم الآلي يمكن أن يكون أداة قوية في اكتشاف التزييف العميق. يتم تدريب خوارزميات التعلم الآلي على مجموعة كبيرة من مقاطع الفيديو الحقيقية والمزيفة، ثم تُستخدم لتصنيف مقاطع الفيديو الجديدة. هذه الخوارزميات تتعلم:
تمييز السمات الفريدة: التعرف على السمات التي تميز الفيديو الحقيقي عن المزيف.تحليل التناقضات: اكتشاف التناقضات التي قد تشير إلى التلاعب.5. حركة الشفاهأحد المؤشرات على التزييف العميق هو عدم تطابق حركة الشفاه مع الكلمات المنطوقة. قد تشمل العلامات الأخرى:
اختلاف نبرة الصوت: اختلاف النبرة عن النبرة الحقيقية للشخص.ضوضاء غير طبيعية: أصوات في الخلفية غير متسقة أو غير طبيعية.الحل الأمثل للكشف الفيديو المزيفلحماية نفسك من الوقوع ضحية لمقاطع الفيديو المزيفة، من الأفضل الجمع بين عدة طرق للكشف التزييف.
يتضمن ذلك:
الفحص البصري: بحث عن التشوهات المرئية.تحليل البيانات الوصفية: التحقق من أصالة الملف.التحليل الجنائي: استخدام تقنيات متقدمة لتحليل الفيديو.التعلم الآلي: الاعتماد على خوارزميات التعلم الآلي للتصنيف.باتباع هذه الخطوات، يمكنك الحصول على تقييم أكثر دقة لمصداقية مقاطع الفيديو ومساعدتك في التمييز بين المحتوى الحقيقي والمزيف.
المصدر: بوابة الفجر
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعي مقاطع الفيديو المزيفة التزييف العميق التعلم الآلي مقاطع الفیدیو المزیفة الذکاء الاصطناعی التزییف العمیق التعلم الآلی غیر طبیعیة
إقرأ أيضاً:
3 اكتشافات تمت بفضل الذكاء الاصطناعي في 2024
وفي السطور التالية نرصد أبرز تلك الاكتشافات: مخطوطات هيركولانيوم تمكن ثلاثة من الباحثين من من الكشف عن محتوى مخطوطات هيركولانيوم المتفحمة والتي لم تكن قابلة للقراءة، بفضل أدوات الذكاء الاصطناعي.
وكانت هذه المخطوطات الهشة عُرضة للتفتت، كما أن لونها الأسود جعل من الصعب قراءة أي كتابات عليها، ولكن بفضل الذكاء الاصطناعي والأشعة السينية عالية الدقة، تم فك شفرة أكثر من 2000 حرف داخل المخطوطات.
وكان هذا الإنجاز كشف عن أول مقاطع كاملة من البرديات التي نجت من ثوران جبل فيزوف في عام 79 بعد الميلاد، ضمن بعض القطع الأثرية المتعلقة بروما القديمة واليونان، التي تم إنقاذها مما يُعتقد أنه منزل والد زوجة يوليوس قيصر.
وعن الطريقة التي تم بها فك رموز الكتابة، قال أستاذ علوم الكمبيوتر في جامعة كنتاكي والذي يعمل على فك شفرة المخطوطات منذ أكثر من عقد من الزمان، برنت سيلز، إن الكتابة تكون موجودة في المخطوطات ولكنها تكون مدفونة ومموهة في الورق.
ومن خلال الذكاء الاصطناعي يتم تكثيف هذه الكتابة وتضخيم قابلية قراءة الحبر، وفق سيلز.
التعرف على لغة الحيتان توصل العلماء من قبل إلى أن الأصوات التي تنتجها حيتان العنبر تختلف في طولها الموجي وإيقاعها، ولكن دلالة هذه اللغة ظلت لغزًا محيرًا بالنسبة للعلماء.
ولكن الذكاء الاصطناعي ساعد على تحليل نحو 9000 تسلسل نقرات مسجلة، تسمى الكودات، والتي تمثل أصوات حوالي 60 حوتًا من حيتان العنبر في البحر الكاريبي.
وسمح هذا التقدم في جعل لغة الحيتان قابلة في يومًا ما للتفسير بجانب بعض الحيوانات الأخرى.
وفي التجربة، قام العلماء برصد نهاية أصوات الحيتان، وخلال تبادل النداء، وكذلك الاستجابات بين الكائنات البحرية العملاقة.
ومن خلال عرض تلك الأصوات على أدوات الذكاء الاصطناعي، نتجت أنماط مقطعية أشبه بالأصوات التي ينتجها البشر.
واكتشفت البرامج 18 نوعًا من الإيقاع (تسلسل الفواصل الزمنية بين النقرات)، وخمسة أنواع من السرعة (مدة الكودا بأكملها)، وثلاثة أنواع من الروباتو (الاختلافات في المدة)، ونوعين من الزخارف “نقرة إضافية” تمت إضافتها في نهاية الكودا في مجموعة من الكودات الأقصر.
ويسعى العلماء في المراحل المقبلة لإجراء اختبارات تفاعلية مع الحيتان مع مراقبة سلوكها، بما يفتح الباب لفهم لغتها بشكل كامل.
كشف المواقع الأثرية على غرار المخطوطات الورقية، يعمل الذكاء الاصطناعي حاليًا على كشف المواقع الأثرية والرموز الغامضة المدفونة تحت الأرض في صحراء نازكا في بيرو.
وقديمًا، قضى العلماء ما يقرب من نصف قرن في الكشف عن تلك الآثار وتوثيقها. وغالبًا ما تكون الصور التوضيحية الممتدة، والتي لا يمكن رؤيتها إلا من الأعلى، تصور تصميمات هندسية وأشكال تشبه البشر وحتى حوت قاتل يحمل سكينًا.
وقام العماء بقيادة ماساتو ساكاي، أستاذ علم الآثار في جامعة ياماغاتا اليابانية، بتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي لاكتشاف نحو 430 رمزًا من خلال التقاط صور عالية الدقة لها.
وخلال الفترة بين سبتمبر 2022 وفبراير 2023، بدأ الفريق في التأكد من صحة هذه الرموز عن طريق مسح شامل لصحراء نازكا من خلال الطائرات بدون طيار. ونجح العلماء في إثبات صحة نحو 303 من الرسوم الجيوجليفية التصويرية، مما أدى إلى مضاعفة عدد الرسوم الجيوجليفية المعروفة تقريبًا في غضون أشهر
جامعة حلوان تكشف حقيقة بيع كلية الفنون التطبيقية