«Եթե դուք կարող եք երջանիկ լինել, դուք կարող եք այն անել», ճիշտ է: Այո, sci-fi գրասենյակներ եւ տեսողներ են տեւում այդ մասին տարիների ընթացքում, եւ այստեղ մենք ունենք: Մարդիկ մի քանի խուսափված են, չենք հավատում, թե մեր նախընտրած Santa- ը իրական է: Նա տեսնում է, որ իր բորբը գեղեցիկ է, իր բորբը այնտեղ է, իր գիրքները, եւ նա տեսնում է, որ այնքան լավ է... Բայց մենք կարող ենք հավատալ մեր աչքերը, կամ աչքերը, այդ մասին: Human imagination is a tricky thing. Ամեն օր, ես աշխատում եմ, որպեսզի երաշխիք ունեմ, որ սերտիֆիկային ցանցերը ծառայեն մեզ - խաղերի մեջ, blockchain- ում եւ այլն: Բայց իրականությունը այն է, որ մենք ապրում ենք մի աշխարհում, որտեղ Ո՞վ է ավելի վախենում, որ այս սխալները անմիջապես կարող են խոսել, քան իրականը: Նրանք կարող են գնել ձեր կյանքը, ձեր երաժշտությունը եւ նույնիսկ ձեր երաժշտությունը: Deepfakes շատ իրական են, եւ դա ոչ մի «Black Mirror» episode. Մենք կարող ենք գնալ այնքան երկար, որ վերլուծել եւ վերլուծել մարդկանց թվային, այնպես որ, այնպես որ, virtually untraceable. Ironically, այն, ինչ մենք պետք է վերլուծել deepfakes են այլ AI գործիչներ. Fighting Fire With Fire, Or The Ironic Loop Of AI Realism Արդյոք, թե ինչպե՞ս է սպանել թռչունը, թե ինչպե՞ս է սպանել թռչունը: 2025-ին, Deepfake ռեժիմը հասանելի է ամբողջական նոր մակարդակով: AI- ի գեներատորների եւ detectors- ի միջեւ սննդի արագությունը դարձել է խոշոր հավասարության кризис, եւ յուրաքանչյուր առաջադեմը գեներատորների համար ավելի մեծ է, քան մեր լավագույն պաշտպանները: Մոդելներ եւ text-to-video գործիքներ (մասեք Sora clones, HeyGen, կամ D-ID) այժմ կարող են հեշտությամբ ստեղծել ultra-realistic սխալ տեսանյութեր միայն մի խոստով: Այս տեխնոլոգիանը արդեն թռչել է անսահմանափակ վայրերում, ինչպիսիք են Web3: scammers օգտագործել են deepfakes cryptocurrency- ի հիմնադրողներին, որպեսզի խոստովանել սխալ token վաճառքի, եւ նույնիսկ խաղային տերեւներ կարող են սխալվել, որպեսզի hype-up անսահմանափակ ծրագրեր. Միեւնույն ժամանակ, Big Tech- ը փնտրում է: Google- ի Մետա-ի նպատակն է AI- ի արտադրված գիրքները անսահմանափակել, իսկ DeepMind- ի TruCheck- ը հավատում է տեսանյութերի ճշգրիտության ստուգման ժամանակ: Մետա-ը հիմնադրվել է իր AI Image Inspector- ի համար, որպեսզի տեսնում է հարմարավետ մանրամասնությունները տարբեր պլատֆորմներում: Հիմնական 2.0 Հիմնական 2.0 Բայց խնդիրը խոշոր է: Մենք ուսուցում ենք AI- ում AI- ից բացահայտելու համար, բայց այն ժամանակին, երբ նա գիտի, մի այլ մոդել ավելի լավ է վախենում: Դա կտիկ եւ մուխի խաղ է, որտեղ մեր ճշգրիտությունը խաղալիք է: Հիմնական հարցը չէ, թե դուք կարող եք հավատալ այն, ինչ տեսնում եք, բայց թե ինչպես երկար կարող եք հավատալ ձեր աչքերը: Detection ≠ Solution. We Need Faster Learning Հեղինակային բաղադրիչը բաղադրիչ է բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչի բաղադրիչ Deepfake detection isn’t as simple as spotting one obvious glitch. Հիմնականում, Meta- ի AI Image Inspector- ը տեղադրվում է տեսանյութերի համար, բայց կարող է մոռանալ տեսանյութերի կամ աուդիո սխալները, որոնք կատարվում են առաջադեմ մոդելների հետ, ինչպիսիք են Runway Gen-3 կամ Sora- ը: Նրանք ցույց են տալիս, թե ինչպիսիք են ունենում, թե ինչպիսիք են ունենում, թե ինչպիսիք են ունենում, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են, թե ինչպիսիք են: MIT-ի հետազոտողները MIT-ի հետազոտողները Բայց նույնիսկ այդ ջերմաստիճանները կարող են կտրվել կամ փոխվել: The takeaway? Պահպանելով Deepfakes- ը ոչ մի բան է փնտրել միայն մեկ սխալը: Այն մասին է, որ միասին կտրել միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին: No Deepfake Shall Pass. How Companies Keep the Fakes Out Երբ deepfakes կարող են նստել ցանկացած վայրում, բջջային AMA տեսանյութեր եւ բջջային խաղերի տերելներ, ընկերություններ պետք է խաղալ թվային bodyguards 24 / 7. Շատ studios եւ Web3 ծրագրեր այժմ screens user-generated content (UGC) է խաղացողների եւ influencers, փափուկ վերահսկողության յուրաքանչյուր սեղմում է նշաններ AI փոխանակման. Մարդիկ ավելի երկար են խաղում deepfake goalie, համատեղելով AI դիտորներ blockchain- ի աջակցված արտադրանքի տոմսերի, ինչպիսիք են C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity). Մի քանի NFT ծրագրերը նույնիսկ արտադրում են "հավատության սերտիֆիկներ" է խաղում տոմսերի համար, այնպես որ իրենց հավասարությունը պլանավորության վրա: Studios- ը այժմ ստուգում է oficial voiceovers- ի եւ տեսանյութերի գրասենյակները մեծ գրասենյակների, տիկնիկների եւ Live AMAs- ի համար, որպեսզի փրկել Deepfake PR- ի վտանգները, երբ նրանք կատարվում են: Verification isn’t just for assets. Որոշ ընկերություններ, ինչպիսիք են Adobe- ը, Microsoft- ը եւ Sony- ը, միացվել են C2PA- ի գործառույթով, որպեսզի արդյունաբերության ամբողջական ստանդարտները ապահովել են, որ ստեղծողները եւ խաղացողները նույնպես կարող են հավատալ, որ «Այս բաղադրիչը իրական գործառույթն է». Դա ասում է, որ լարված պաշտպանները մեր լավագույն բաղադրիչներ են մի միջավայրի հետ, որտեղ հավատանքը միշտ ներքեւում է: Այս խաղում, հաղորդագրությունը պարզ է: Եթե ձեր թիմը գիտի, թե ինչ է սա, նրանք կարող են հավատալ, թե ինչ են տեսնում: However, it’s not a silver bullet. Watermarks can be removed, and detection can fail. Future-Proofing Our Eyes: Trust, But Verify — Then Verify Again Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդվածը Հաջորդ հոդվածըԱյսում է, որ 2026-ին AI- ի արտադրված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված մատակարարված Europol- ի կողմից, մենք ունենք վտանգավոր պատճառներ: «Արդյոք, հիմնականում synthetic media- ը արտադրվում է խաղերի համար, ծառայությունների բարելավման համար կամ կյանքի որակի բարելավման համար, բայց synthetic media- ի ավելացումը եւ բարելավված տեխնոլոգիաների համար կարող է ստեղծել dezinformation- ի հնարավորությունները»: Ըստ նոր տեղեկատվության Ըստ նոր տեղեկատվության «Այս օրերին, մարդիկ հավատում են իրենց սեփական զգացմունքներին, որոնք կդառնան նրանց եւ ասում են նրանց, թե ինչ է իրական եւ թե ինչ չէ», - հայտարարել են հետազոտողները: «Այս օրերին մի գործի ափսեական եւ տեսական գրառումներ, ինչպիսիք են մի գործի ճշգրիտ պատմություն: Երբ synthetic media- ը ավելի հեշտ է ստեղծել, եւ text-to-video մոդելներ, ինչպիսիք են Sora կամ Runway- ը, ամեն ամիս բարելավվում են, մեր պաշտպանությունը չի պետք է անում սխալները ամբողջությամբ (հա չի կարող լինել): Հիմա, մենք պետք է պետք ենք մի նոր թվային ճշգրիտման պլաստիկ: Որպես որ մենք երբեմն սովորել ենք տեսնել phishing էլեկտրոնային փոստի կամ սխալ նորություններ, մենք պետք է ճշգրիտենք տեսանյութերը, սխալները եւ «պատեգորիաները» առաջ, թե ինչպիսիք են այն, թե ինչպիսիք են այն, թե ինչպիսիք են: Որոշ բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջային բջջջային բջջային բջջային բջջջային բջջային բջջջային բջջջային բջջային բջջջային բջջջային բջջային բջջջային բջջջային բջջային բջջջային բջջջային բջ Մենք պետք է սովորենք, որ բոլորը կանգնեն եւ ասում են: Որպես մի հետազոտող ասում է, «Այս ժամանակ, երբ AI- ի սխալները անում են, ճշգրիտ սխալը կարող է լինել մեր ամենամեծ սխալը»: “Who made this? How do I know?” “We can’t stop deepfakes. But we can help the world spot them faster than they can be weaponized.” Շատ բան կարող է խոսել վերջապես. Deepfakes- ը ավելի շատ չէ, բայց դա այսօրի իրականությունը: Երբ AI- ի արտադրական գործիքները ավելի հզոր են, հավատանքը պաշտպանելու պատասխանատվություն կախված է ընկերությունների եւ օգտվողների համար: Այո, նրանք, ովքեր կառուցում են այդ սերտիֆիկային ցանցերը, պետք է հզոր պաշտպանությունները, transparent provenance գործիքներ եւ ամենամեծ ստանդարտներ: Բայց օգտագործողները, նաեւ, պետք է վերցնել հզորությունը եւ պահանջել պատասխանատվություն: Եթե մենք ցանկանում ենք երջանիկ կյանք, որտեղ մենք կարող ենք հավատել մեր աչքերը, այն է, որ բոլորը - ստեղծողները, ընկերները, եւ համատեղները - պետք է ստեղծել հավատականությունը ստանդարտը: Իհարկե, եթե դուք կառուցում եք مستقبلը, հավատեք, որ այն այն է, որտեղ ճշմարտությունը դեռ ունի մի հնարավորություն: Հիմնական տեսանյութը տվել է այստեղ. Հիմնական տեսանյութը տվել է այստեղ.
