যথেষ্ট সোর্স ইমেজ থাকলে, জর্ডান পিলকে প্রেসিডেন্ট ওবামা, জিম্মি ফ্যালনকে Джон أولিভার, বা জন স্নোকে গেম অফ থ্রোন্সের নিরাশ ফ্যানদের প্রতিনিধি বানানো সত্যিই কঠিন নয়। শুরুতে ডিপফেক ধরা অত্যন্ত সহজ ছিল—সেরা ডিপফেকগুলোকেও ব্লারিং, ডিস্টরশন, এবং অপ্রাকৃতিক মুখের পার্থক্যের মতো ভিজ্যুয়াল ইঙ্গিত ছিল যা সেগুলোকে শুধু "অস্বাভাবিক" করে তোলardı।
এটা একটি বিড়াল-ইঁদুর খেলা, এবং মনে হচ্ছে যেন ডিপফেক সনাক্ত করার একটি পদ্ধতি শিখলেই পরবর্তী জেনারেশন তা ঠিক করে দেয়। সেটির মোকাবিলায়, কি কোনো বিশ্বস্ত সমাধান আছে যাতে বুঝা যায় কোন ভিডিও আমাদের ভুলাতে চাচ্ছে?
ভিজ্যুয়াল সংকেত
আর্টিফ্যাক্ট শুধু ইন্ডিয়ানা জোনসই মিউজিয়ামে রাখেন না—এগুলো ছবি বা ভিডিও ম্যানিপুলেট হওয়ার পর পেছনে ছूटে যাওয়া ছোট অপচйлনও। প্রাথমিক ডিপফেকগুলোর ক্ষেত্রে, এগুলো প্রায়শই মানুষের চোখে ধরা যেত, এবং খারাপ ডিপফেকগুলোর এখনো কিছু সতর্কতা সংকেত থাকতে পারে, যেমন প্রান্তে ব্লারিং, অতিরিক্ত স্মুথ মুখ, ডাবল ভ্রু, গ্লিচ, বা মুখ কীভাবে ফিট হচ্ছে তার একটি সাধারণভাবে "অপ্রাকৃতিক" অনুভুতি।
বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, তবে, টেকনিকগুলো এখন এত উন্নত হয়েছে যে এই আর্টিফ্যাক্টগুলো শুধু অন্যান্য অ্যালগরিদমই দেখতে পায় যা ভিডিও ডেটার মধ্য দিয়ে কাঢ়ে এবং পিক্সেল লেভেলে জিনিসগুলো পরীক্ষা করে। কিছু টেকনিক খুব ক্রিয়েটিভ হতে পারে, যেমন একটি টেকনিক যা চেক করে নাকের দিকটি মুখের দিকের সাথে মিলে যায় কিনা। পার্থক্যটি মানুষ ধরতে পারে না, কিন্তু মেশিনগুলো এতে খুব দক্ষ।
বায়োমেট্রিক সংকেত
একটু সময় ধরে মনে হতো ডিপফেক আনমাস্ক করার চাবি ছিল তাদের প্রাকৃতিক ব্লিংকিং প্যাটার্নের অভাব, কারণ "চোখ বন্ধ" সোর্স ইমেজের আপেক্ষিক অভাবের কারণে। কিন্তু ডিপফেক টেকনোলজির পরবর্তী জেনারেশন খুব দ্রুত উন্নত ব্লিংকিং অন্তর্ভুক্ত করে, সেই টেকনিকের কার্যকারিতা দ্রুত কমিয়ে দেয়।
অন্যান্য বায়োমেট্রিক ইন্ডিকেটরها هنوز সম্পূর্ণভাবে 크্যাক করা যায়নি, যেমন ব্যক্তিগত Besonderheiten যা অ্যালগরিদম সহজে ডিপফেক-এ অটোমেট করতে পারে না কারণ সেগুলো ব্যবহৃত ভাষার প্রসঙ্গগত বোঝাপড়া দরকার। আশ্চর্য হওয়া তে দ্রুত ব্লিংক করা বা প্রশ্ন করার সময় ভ্রু তোলার মতো ছোট অভ্যাসগুলো ডিপফেক उठিয়ে ব্যবহার করতে পারে, কিন্তু নাকি সঠিক সময়ে সেগুলো স্থাপন করতে পারে না কারণ এখনও সেগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে বুঝতে পারে না কখন সেগুলো ডিপ্লয় করবে।
ভিডিও ইমেজ ব্যবহার করে হার্টবিট পড়তে AI-এর সামর্থ্যের ডিপফেক সনাক্তকরণের বাইরে অনেক অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে, কিন্তু হার্ট রেট ইঙ্গিত করা পিরিয়ডিক মুভমেন্ট এবং রঙ পরিবর্তন খুঁজে বের করে AI-জেনারেটেড ইমপোস্টারদের সনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে। সবচেয়ে স্পষ্ট ইঙ্গিত হলো যখন একটি ডিপফেকের কোনো হার্টবিটই নেই, কিন্তু ডিপফেকগুলোর প্রায়শই পালস থাকে।即便如此, অনিয়মিততা (যেমন মুখের বিভিন্ন অংশে ভিন্ন হ্রदय স্পন্দন দেখা যাওয়া) এখনও ডিপফেক সনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে।
AI প্রজেক্ট
বড় বড় নামवाले এই ডিপফেক সমস্যা সমাধানে খুব আগ্রহী। ফেসবুক, গুগল, এমআইটি, অক্সফোর্ড, বারkeley, এবং আরও অনেক স্টার্টআপ ও গবেষক এই সমস্যার মোকাবিলায় लगे हुए हैं কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রশিক্ষণ দিয়ে উপরের পদ্ধতিগুলো সহ অন্যান্য পদ্ধতিতে নকল ভিডিও সনাক্ত করতে।
ফেসবুক এবং গুগল উভয়েই হাই-কোয়ালিটি ভিডিওর একটি ডেটাসেট তৈরি করছেন যেখানে অভিনেতারা বিভিন্ন কাজ করছে, যেগুলো ব্যবহার করে তারা ডিপফেক তৈরি করছে। এই ডেটায় প্রশিক্ষিত AI তারপর ডিপফেকের টেলটেইল সাইন বুঝতে পারে এবং সেগুলো সনাক্ত করার দায়িত্ব পায়।
নিশ্চিতভাবেই, এটি তখনই কাজ করবে যতক্ষণ গবেষকরা সবচেয়ে আপ-টু-ডেট টেকনোলজি ব্যবহার করে ডিপফেক জেনারেট করবেন, অর্থাৎ সবচেয়ে নতুন ডিপফেক ট্রিকগুলো আবিষ্কৃত হওয়া এবং এই অ্যালগরিদমগুলো সেগুলো ধরতে পারার মাঝপথে সবসময় কিছু ল্যাগ থাকবে। ভাগ্য ভালো হলে, ডিপফেক সনাক্ত করতে প্রকৃত ইঁদুর ব্যবহার করে এক্সপেরিমেন্টগুলো সফল হবে এবং আমাদের একটি সুবিধা দেবে।
প্রমাণীকরণ
সনাক্তকরণ টেকনোলজি ডিপফেকের সম্পূর্ণ সমাধান নয়, কারণ এর wohl কখনো ১০০% সাকসেস রেট হবে না। যেসব ডিপফেকের পেছনে কিছু সময় এবং টাকা ব্যয় করা হয়েছে, সেগুলো вероятно অনেক স্নিফ টেস্ট এবং বর্তমান AI পদ্ধতি পাস করবে। এবং মনে রাখবেন ইন্টারনেট কীভাবে কাজ করে: এই নকলগুলো ধরালেও, সেগুলো সম্ভবত পুনরায় সার্কুলেট হবে এবং কিছু লোক তাতে বিশ্বাস করবেই।
সেজন্য যেকোনো ধরণের ভেরিফিকেশন মেকানিজম থাকা গুরুত্বপূর্ণ—যে ভিডিওটি আসল সেটির প্রুফ বা কিছু কিছু যা ইঙ্গিত দেবে ভিডিও মডিফাই করা হয়েছে কিনা। ফ্যাক্টম, 엠্বারভিডিও, এবং অ্যাক্সিয়ামের মতো কোম্পানিগুলো ঠিক এই কাজ করছে ভিডিও সম্পর্কে ডেটা অপরিবর্তনীয় ব্লকচেইনে এনকোড করে।
এই প্রজেক্টগুলোর पीछे মূল ধারণা হলো একটি ভিডিও ফাইলে থাকা ডেটা বা একটি নির্দিষ্ট ক্যামেরার জেনারেট করা ডেটা ব্যবহার করে একটি ইউনিক সিগনেচার তৈরি করা যা ভিডিও টেম্পার করা হলে পরিবর্তিত হবে। ভবিষ্যতে, সোশ্যাল মিডিয়ায় আপলোড করা ভিডিওতে একটি অথেন্টিকেশন কোড জেনারেট করার অপশন থাকতে পারে যা মূল আপলোডার ব্লকচেইনে রেজিস্টার করতে পারবে তা প্রুফ করার জন্য যে তারা মূল ভিডিওর মালিক।
এই সমাধানগুলোর নিজস্ব সমস্যা সেটও আছে, অবশ্যই, যেমন ভিডিও এনকোডিং ফাইলে ডেটা পরিবর্তন করে এবং ভিডিও কন্টেন্ট বিনা পরিবর্তন সিগনেচার পরিবর্তন করে দেয়, বা বৈধ ভিডিও এডিটিং সিগনেচার বিগিয়ে দেয়। উচ্চ জুয়োগের পরিস্থিতিতে, যেমন কমার্শিয়াল ট্রানজ্যাকশন যেখানে ছবি ব্যবহার করা হয় ডেলিভারি ভেরিফাই করতে বা Инভেস্টর সাপোর্ট পেতে, এই প্রমাণীকরণ লেয়ার ডিপফেক-সম্বন্ধীয় ফ্রড রোধ করতে সাহায্য করতে পারে।
কি ডিপফেক ফটোশপের চেয়ে বেশি বিপদজনক?
এই মুহূর্তে, আমরা সবাই ধরে নেই ছবিগুলো আসল নাও হতে পারে কারণ আমরা সম্পূর্ণভাবে জানি এমন টেকনোলজি আছে যা স্টিল ইমেজে প্রায় যেকোনো জিনিস আসল করে দেখাতে পারে। একদিন আমরা ভিডিওরיחסেও সেকি স্কেপ্টিসিজমের সাথে 접근 করতে শুরু করব নকল করা যত সহজ এবং বিশ্বাসযোগ্য হবে, ফটোশপ আজ كال ইমেজ এডিটিংকে তত সহজ ও বিশ্বাসযোগ্য করেছে। সাধারণ জागरুকতার সাথেও, ভবিষ্যতে একটি সুস সময়ে, উচ্চ গুণবত্তায় একটি ডিপফেক থেকে অনেক রিয়েল-লাইফ ঘটনার শুরু হওয়া কল্পনা করা সহজ।
