Deepfake технологи

Ариунчимэг Өсөхбаяр

• 2025-02-28
• ai, education, технологи

Хиймэл оюун ухааны хөгжил олон сонирхолтой зүйлийг бидний амьдралд нэвтрүүлж байгаа ч энэхүү үсрэнгүй хөгжил нэг талдаа ихээхэн эрсдэл үүсгэж заримдаа улс төрөөс ч илүү маргаантай сэдвийн нэг болжээ.

Хэрэглэгчдийн 2 талцуулсан нэлээд өргөн хүрээтэй сэдэв бол нэг хүний царайг өөр нэгний царайгаар солих функцаараа алдаршсан Deepfake технологи. Нэрнээсээ анхааруулгын тэмдэг өгч буй “DeepFake”-ийн утгын хувьд “Deep” → “Deep Learning” буюу гүн сургалт, “Fake” → буюу худал, хуурмаг гэсэн утгатай бөгөөд 2017 онд Reddit сайтын нэгэн хэрэглэгч энэхүү нэршлийг гарган ирсэн байдаг.

Эхэндээ зөвхөн нүүр царай солих үндсэн хэрэглээтэй байсан нь хөгжсөөр дуу хоолойг өөрчлөх, биеийн хөдөлгөөнийг жинхэнэ мэт дүрслэх боломжтой болтлоо хөгжсөн. Худал мэдээлэл, хувийн мэдээллийг залилах, хүний нэр хүндэд халдах зэрэг Deepfake технологийн аюул заналыг сэрэмжлүүлэх нэгэн байхад боловсролд шинэлэг технологи ашиглах, энтертэйнмент салбарт хэрэглэж хөгжлийн шат болгох нь зүйтэй гэх хүмүүс ч бий.

Харин та юу гэж бодож байна?

Deepfake хэрхэн ажилладаг вэ?

Энгийнээр тайлбарлахад Deepfake нь гүн сургалтад суурилдаг учраас сургасан загваруудаа ашиглан нүүрний хэв маягт дүн шинжилгээ хийж, хэв загварыг өөр хүний нүүрэн дээр наадаг гэж хэлж болно.

Үндсэн процесс дараах зүйлсийг агуулдаг:

1. Мэдээлэл цуглуулах:
   • Зураг, дүрс, бичлэг гэх мэт өгөгдөл хангалттай байх шаардлагатай.
   • Хэрвээ зөвхөн нүүрний эгц урдаас авсан зурагтай байвал шинэ биед нүүрийг солих үед хажуу тийш харсан тохиолдолд алдаа гарна.
   • Тиймээс чанартай үр дүнд хүрэхийн тулд олон өнцгөөс авсан дата хэрэгтэй.
2. Нүүр таних үе шат:
   • Нүд, хамар, ам зэрэг нүүрний онцлох цэгүүдийг тэмдэглэж зурдаг.
3. AI загвар сургах:
   • Хангалттай өгөгдөл цуглуулсан ба түүн дээрээ нүүрний цэгүүдийг тэмдэглэж өгсөн бол дараагийн хийх зүйл нь хоёр нүүрийг солих хиймэл оюун ухааныг сургах.
4. Нүүр солих ба видео боловсруулах:
   • Шинэ царай дээр нүүрний хувирал, хөдөлгөөн зэргийг нэмж өгч видео боловсруулалт хийх үе шат.
5. Нэмэлт засвар:
   • Боловсруулалтын үр дүнд гэрэлтүүлэг, сүүдэр, background өнгө зэргийг тохируулах үйлдлүүд орно.

DeepFake Бичлэгүүд

Deepfake технологийг заримдаа бүтээлч, заримдаа ташаа мэдээлэл өгөх зорилгоор янз бүрийн салбарт ашиглаж ирсэн. Жишээ нь:

Америкийн Ерөнхийлөгч асан Барак Обама-гийн царай, хоолойг ашиглан Deepfake технологиор текст хэлж буй жишээ нь 2018 онд BuzzFeed сайтаас гаргасан Jordan Peele-ийн хийсэн Deepfake видео юм. Уг видеонд Обамагийн дүрийг ашиглан:

“We’re entering an era in which our enemies can make it look like anyone is saying anything at any point in time.”
(“Бидний дайснууд хэнийг ч, юу ч хэлж байгаа мэт харагдуулж чадах эрин үед шилжиж байна.”)

гэж хэлдэг. Энэ нь Deepfake-ийн аюулыг харуулах зорилготой байсан бөгөөд уг видеоны төгсгөлд жинхэнэ хүн нь жүжигчин Jordan Peele байсныг илчилдэг.

Deepfake илрүүлэх & Урьдчилан сэргийлэх тухайд:

1. AI-д суурилсан илрүүлэх хэрэгслүүд
   • Facebook, Microsoft, DARPA зэрэг компаниуд гүн сургалт ашиглан Deepfake видеоны нүүрний хөдөлгөөн, нүдний анивчих давтамж зэрэг зөрчилтэй элементүүдийг илрүүлэх программ хөгжүүлж байгаа.
2. AI бүтээсэн контентын тэмдэг (watermarking)
   • Судлаачид AI-ээр үүсгэсэн медиа файлуудыг илрүүлэх, хаяглах аргууд боловсруулж, судалж байна.
3. Хууль, дүрэм журам
   • Зарим улсууд Deepfake-тэй холбоотой гэмт хэргийг хуульчилж, эрүүгийн хариуцлага хүлээлгэх хуулиуд баталж байна. Жишээ нь:
     • АНУ-д Deepfake ашиглан улс төрийн сурталчилгаа хийхийг хориглох хуулийн төсөл гаргасан.
     • Европын Холбоо хуурамч мэдээлэлтэй тэмцэх AI зохицуулалтын бодлого боловсруулж байгаагаа мэдэгдсэн.

Deepfake технологи нь хоёр талдаа иртэй сэлэм бөгөөд хэвлэл мэдээллийн хэрэгсэл, энтертайнмент салбарт хувьсгал хийх чадвартай боловч үнэн бодит байдалд эрсдэл учруулж болзошгүй гэдгийг өмнөх бичлэгүүдээс үзлээ. Хиймэл оюун ухаан тасралтгүй хөгжиж байгаа орчин үед аль нэг тийш буруу хазайхад л технологийн зорилго маш буруугаар ашиглагдах боломжтой болсон. Deepfake зэрэг технологийг хянах хэрэгтэй юу? эсвэл хязгаарлалт тавихгүй байх нь үр дүнтэй болов уу? Та юу гэж бодож байна?