Akhir-akhir ini, banyak kekhawatiran mengenai teknologi deepfake. Ini adalah trik teknologi yang dapat membuat audio, foto, dan video palsu menjadi hal yang sebenarnya tidak pernah terjadi. Lalu apa itu teknologi deepfake? Simak penjelasannya di bawah ini.
Apa itu Teknologi Deepfake?
Teknologi deepfake memungkinkan pengguna membuat jenis video, audio, atau gambar palsu yang dibuat menggunakan teknologi kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI). Aplikasi teknologi deepfake atau situs web teknologi deepfake pada dasarnya menukar wajah atau suara seseorang dengan wajah atau suara orang lain, membuatnya tampak seperti seseorang sedang melakukan atau mengatakan sesuatu yang sebenarnya tidak dilakukan dan dikatakan.
Deepfake dapat dibuat dengan mengubah konten yang ada dengan menukar satu orang dengan orang lain, atau mereka dapat membuat konten yang benar-benar baru di mana seseorang sepertinya melakukan atau mengatakan hal-hal yang tidak pernah mereka lakukan.
Penjelasan Teknologi Deepfake
Kerugian terbesar dari teknologi deepfake adalah dapat menyebarkan informasi palsu yang sepertinya berasal dari sumber terpercaya. Hal ini dapat mengacaukan kepercayaan masyarakat terhadap apa yang mereka lihat dan dengar secara online. Ada juga kekhawatiran bahwa mereka dapat digunakan untuk ikut campur dalam pemilu atau menyebarkan propaganda.
Namun tidak semua deepfake itu buruk; ada beberapa keuntungan dari teknologi deepfake yang luar biasa juga. Mereka juga dapat digunakan untuk hal-hal menyenangkan seperti dalam video game atau untuk hal-hal bermanfaat seperti layanan pelanggan, yang membuat sistem otomatis terdengar lebih manusiawi. Jadi , meskipun deepfake berbahaya, namun ada manfaatnya juga.
Anda dapat memahami keseriusan masalah yang bahkan pusat persiapan ujian UPSC sekarang ajarkan tentang teknologi deepfake UPSC untuk membantu siswa bersiap menghadapi ujian.
Bagaimana Cara Kerja Teknologi Deepfake?
Deepfake bekerja dengan menggunakan dua algoritma: generator dan diskriminator. Generator memulai dengan membuat konten palsu berdasarkan apa yang diinginkan, dan diskriminator memeriksa seberapa asli atau palsu tampilannya. Kemudian, mereka terus maju dan mundur: generator menjadi lebih baik dalam membuat hal-hal yang realistis, dan diskriminator menjadi lebih baik dalam menemukan kesalahan. Siklus ini membantu meningkatkan kualitas konten palsu seiring berjalannya waktu.
Algoritma generator dan diskriminator bekerja sama untuk membentuk apa yang disebut generative adversarial network atau GAN. Jaringan ini menggunakan pembelajaran mendalam untuk mempelajari gambar asli dan kemudian menggunakan pengetahuan tersebut untuk membuat gambar palsu. Untuk foto deepfake, GAN melihat sudut berbeda dari orang yang dituju untuk menangkap semua detailnya. Untuk video, ia melihat dari berbagai sudut dan juga mempelajari perilaku, gerakan, dan pola bicara. Data ini melewati diskriminator beberapa kali untuk memastikan hasil akhir yang palsu terlihat senyata mungkin.
Untuk menguraikan teknologi deepfake, video deepfake dibuat dengan dua cara utama. Salah satu caranya adalah dengan menggunakan video asli dari orang yang menjadi sasaran dan memanipulasinya untuk membuat mereka mengatakan atau melakukan hal-hal yang sebenarnya tidak pernah mereka lakukan. Cara lainnya adalah dengan merekam video orang lain dan menukar wajahnya dengan wajah orang yang dituju, yang disebut dengan face swap. Kedua metode tersebut dapat menghasilkan video palsu yang meyakinkan dan dapat menyesatkan atau berbahaya.
Sejarah Teknologi Deepfake
Definisikan Teknologi Deepfake
Istilah “deepfake” berasal dari penggabungan “pembelajaran mendalam” dan “palsu”. Arti teknologi deepfake adalah memanfaatkan pembelajaran mendalam untuk membuat video, audio , atau gambar palsu.
Siapa yang Menciptakan Teknologi Deepfake?
Teknologi ini sangat bergantung pada metode pembelajaran mendalam, khususnya jaringan adversarial generatif (GAN), yang dipelopori oleh Ian Goodfellow dan timnya pada tahun 2014. GAN melibatkan dua jaringan saraf, generator, dan diskriminator, yang berkolaborasi untuk menghasilkan data palsu yang terlihat sangat dekat dengan data sebenarnya. Penemuan ini merupakan masalah besar dan membuka jalan bagi munculnya teknologi deepfake.
Siapa Penemu Teknologi Deepfake?
Kata “deepfake” pertama kali diciptakan pada tahun 2017 oleh pengguna Reddit anonim yang menggunakan nama pengguna “Deepfakes”. Pengguna ini memanfaatkan teknologi pembelajaran mendalam sumber terbuka Google untuk memproduksi dan berbagi video pornografi yang menampilkan wajah selebritas yang dimanipulasi.
Evolusi Teknologi Deepfake AI
Pada awalnya, deepfake hanya digunakan untuk hal-hal menyenangkan seperti menukar wajah selebriti atau memasukkan wajah ke dalam film. Namun seiring dengan kemajuan teknologi, kemampuannya untuk menipu orang juga meningkat. Teknologi deepfake baru sudah sangat canggih , sehingga semakin sulit membedakan mana yang asli dan mana yang palsu. Hal ini membuat orang-orang khawatir tentang kemungkinan penyalahgunaannya, seperti menyebarkan kebohongan, merusak reputasi seseorang, atau mencampuri urusan politik.
Bagaimana Cara Menggunakan Teknologi Deepfake?
Untuk membuat video deepfake seseorang, pembuatnya memulai dengan memasukkan banyak rekaman video asli orang tersebut ke dalam jaringan saraf. Ini membantu jaringan mempelajari penampilan orang tersebut dari berbagai sudut dan pencahayaan. Setelah dilatih, jaringan digabungkan dengan teknik grafik komputer untuk memasukkan salinan orang tersebut ke aktor lain.
Menambahkan AI telah membuat proses ini jauh lebih cepat dibandingkan sebelumnya. Namun, masih perlu waktu untuk membuat video yang dapat dipercaya dan menempatkan orang tersebut dalam situasi yang dibuat-buat. Untuk menghindari gangguan apa pun pada gambar, pembuatnya harus menyesuaikan banyak pengaturan dalam program yang dilatih. Ini adalah proses rumit yang memerlukan penyesuaian hati-hati.
Bagaimana Menghentikan Teknologi AI Deepfake?
Untuk memerangi deepfake yang berbahaya, berbagai tindakan diambil secara global. Di AS, undang-undang telah diberlakukan untuk mengkriminalisasi pornografi deepfake dan mencegah penggunaannya dalam pemilu, meskipun penerapannya terbatas pada yurisdiksi tertentu.
Negara-negara lain seperti Tiongkok dan Korea Selatan juga mengambil tindakan . Di Inggris, undang-undang sedang ditinjau untuk mengatasi pembuatan deepfake dalam kerangka yang ada. Perusahaan teknologi seperti Facebook, Twitter, dan YouTube menerapkan kebijakan untuk mendeteksi dan menghapus deepfake, sementara laboratorium penelitian mengembangkan alat untuk mengidentifikasi video yang dimanipulasi.
