Hey, “Als je het kunt dromen, kun je het doen”, toch? Nou, sci-fi schrijvers en visionaires hebben zich dit al tientallen jaren voorgesteld, en hier zijn we. Iets verward kinderen, niet echt zeker of de kerstman voor ons echt is. Human imagination is a tricky thing. Elke dag werk ik om ervoor te zorgen dat neurale netwerken ons dienen - in gaming, in blockchain en daarbuiten. En wat is nog angstaanjagender?Het is bijna onmogelijk om deze nepjes te vertellen naast het echte ding. Deze netwerken kunnen je gezicht, je stem, zelfs je reputatie stelen. Deepfakes zijn erg echt, en dit is geen "Black Mirror" -episode.We kunnen zo ver gaan als om mensen digitaal te recreëren en te dupliceren, op een praktisch niet-traceerbare manier.Ironisch genoeg zijn andere AI-agenten wat we nodig hebben om deepfakes te bestrijden. Fighting Fire With Fire, Or The Ironic Loop Of AI Realism Vuur bestrijden met vuur, of de ironische loop van AI-realisme De wapenwedloop tussen AI-generatoren en detectoren is een belangrijke vertrouwenscrisis geworden, met elke vooruitgang in de generatie die onze beste verdedigingen overtreft. Geavanceerde verspreidingsmodellen en tekst-tot-video-tools (denk aan Sora-klonen, HeyGen of D-ID) maken het nu gemakkelijk om ultra-realistische nepvideo's te genereren vanuit slechts een prompt.Deze technologie is al in onverwachte plaatsen verschenen zoals Web3: oplichters hebben deepfakes van crypto-oprichters gebruikt om valse tokenverkopen te duwen, en zelfs game-trailers kunnen worden vervalst om niet-bestaande projecten te hype. Ondertussen worstelt Big Tech om bij te blijven. Google's Het doel is om AI- gegenereerde beelden onzichtbaar watermarkten, terwijl DeepMind's TruCheck real-time authenticiteitscontroles belooft voor video's. Meta heeft zijn AI Image Inspector gelanceerd om subtiele manipulaties op verschillende platforms op te sporen. SynthID 2.0 Synthese 2.0 Maar het probleem is sterk: we trainen AI om AI te ontmaskeren, maar op het moment dat het leert, is een ander model al beter in het liegen.Het is een spel van kat en muis - een waar ons gevoel van werkelijkheid het speelveld is.In het tijdperk van deepfakes is de grote vraag niet of je kunt vertrouwen wat je ziet, maar hoe lang je je ogen kunt vertrouwen. Detection ≠ Solution. We Need Faster Learning Een overtuigende nep is een complexe mix van subtiele factoren: oogbeweging, gezichtsmicro-expressie, huidtextuur en zelfs kleine mismatches tussen lip sync en audio. Deepfake detection isn’t as simple as spotting one obvious glitch. Er is niet zoiets als een universele deepfake-detector - elk AI-model is slechts zo goed als de dataset waarop het is getraind. We hebben aangetoond hoe sommige detectoren falen wanneer de resolutie of compressie van een nep verandert – de telltale tekens verdwijnen.Dat is de reden waarom veel deskundigen beweren dat detectie niet alleen op “visueel raden” kan vertrouwen. Onderzoekers bij MIT Onderzoekers bij MIT Maar zelfs deze watermerken kunnen worden gekweekt of gewijzigd.De takeaway? Het opsporen van deepfakes gaat niet over het vangen van een enkele gebrek - het gaat om het samenstellen van tientallen aanwijzingen en het bewijzen van de authenticiteit voordat vervalsingen viral kunnen worden.In deze AI-wapenwedloop kunnen metagegevens onze laatste verdedigingslijn zijn tegen een wereld waar we niets vertrouwen en alles twijfelen. No Deepfake Shall Pass. How Companies Keep the Fakes Out Wanneer deepfakes overal kunnen opduiken, van nep AMA-video's tot valse game-trailers, worden bedrijven gedwongen om digitale bodyguards 24/7 te spelen. Veel studio's en Web3-projecten screenen nu gebruikers gegenereerde content (UGC) van spelers en influencers, waarbij elke clip dubbel wordt gecontroleerd op tekenen van AI-manipulatie. Sommigen gaan verder in het spelen van deepfake goalie, het combineren van AI-detectoren met blockchain-ondersteunde oorsprong tags, zoals C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity). Studios authenticeren nu officiële voiceovers en video-verklaringen voor grote aankondigingen, trailer en live AMAs om deepfake PR-rampen te stoppen voordat ze zich voordoen. Verification isn’t just for assets. Bedrijven zoals Adobe, Microsoft en Sony hebben zich aangesloten bij het C2PA-initiatief om industrie-brede normen te bevorderen, waardoor zowel makers als spelers kunnen vertrouwen dat "deze content de echte deal is". Dat gezegd hebbende, lagenverdedigingen zijn onze beste inzet tegen een omgeving waar vertrouwen voortdurend wordt belegerd.In dit spel is de boodschap eenvoudig: als uw gemeenschap de bron kent, kunnen ze geloven wat ze zien. 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 Onze ogen voor de toekomst bewijzen: vertrouw, maar controleer - controleer dan opnieuw De toekomst van deepfakes gaat niet alleen over betere technologie. Het gaat om het herdefiniëren van vertrouwen zelf. Tegen 2026 is AI-gegenereerde inhoud klaar om het online landschap en desinformatie te domineren. Analisten van OODA Loop en anderen voorspellen dat tegen 2026 zo veel als 90% van de online inhoud synthetisch kan worden gegenereerd door AI. "In de meeste gevallen worden synthetische media gegenereerd voor gaming, om diensten te verbeteren of om de kwaliteit van leven te verbeteren", luidt het rapport, "maar de toename van synthetische media en verbeterde technologie heeft tot desinformatiemogelijkheden geleid." Volgens een nieuw rapport Volgens een nieuw rapport “Op een dagelijkse basis vertrouwen mensen op hun eigen perceptie om hen te begeleiden en hen te vertellen wat echt is en wat niet”, vervolgden de onderzoekers. Aangezien synthetische media goedkoper en gemakkelijker te maken worden, met tekst-tot-video-modellen zoals Sora of Runway elke maand verbeteren, zal onze verdediging niet zijn om vervalsingen volledig te verbieden (wat onmogelijk is).In plaats daarvan zullen we een hele nieuwe cultuur van digitale verificatie nodig hebben. Sommige startups bouwen browser-plug-ins die vermoedelijke deepfakes in real time markeren. belangrijke platforms kunnen binnenkort standaard-contentverwante tags aannemen, zodat gebruikers weten waar elke clip vandaan komt. We moeten het publiek leren pauzeren en vragen: Zoals een onderzoeker al zei, In het tijdperk van AI-illusies kan redelijke twijfel ons grootste schild zijn. “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.” Er is veel te zeggen in de afsluiting. Deepfakes zijn niet langer sciencefiction; ze zijn de realiteit van vandaag. Naarmate AI-generatietools krachtiger worden, valt de verantwoordelijkheid om vertrouwen te beschermen zowel op bedrijven als op gebruikers.Ja, degenen die deze neurale netwerken bouwen moeten de weg leiden met robuuste beveiligingen, transparante herkomsttools en universele normen.Maar gebruikers moeten ook alert blijven en verantwoording eisen.Als we een toekomst willen waar we onze ogen opnieuw kunnen vertrouwen, is het aan iedereen - makers, bedrijven en gemeenschappen - om authenticiteit de standaard te maken. Immers, als je de toekomst bouwt, zorg ervoor dat het een is waar de waarheid nog steeds een kans heeft. 
 
 Afbeelding bron hier. Afbeelding bron hier.

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Cryptocurrency

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Digital Transformation

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Jobs

Follow me on Twitter! 

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Jobs

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Digital Transformation

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Cryptocurrency

Deze audio wordt geproduceerd in de originele taal van het verhaal!

Deepfake detectie: neurale netwerken vechten tegen zichzelf

About Author

OPMERKINGEN

LABELS

DIT ARTIKEL WERD GEPRESENTEERD IN

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps