By เคนน่า ฮิวจส์-คาสเซิลเบอร์รี่ โพสต์เมื่อ 02 ธ.ค. 2022
ด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี มันจึงยากขึ้นที่จะบอกว่าอะไรจริงอะไรไม่จริง ปัญหานี้แย่ลงด้วยการใช้เทคโนโลยี Deepfake—เสียงและวิดีโอ ที่ใช้ AI เพื่อแทนที่บุคคลหรือเสียงของพวกเขา ในขณะที่ Deepfakes จำนวนมากถูกนำมาใช้เพื่อความบันเทิงอย่างประสบความสำเร็จ (เช่น if Nicholas Cage อยู่ใน บุก Lost Ark) หรือการเล่นเกม (เช่นใน นักกีฬาฟีฟ่า) ส่วนใหญ่ถูกสร้างขึ้นเพื่อเพิ่มเติม เหตุผลที่น่ากลัว เมื่อการสร้างวิดีโอที่ผ่านการตัดต่อเหล่านี้กลายเป็นเรื่องง่ายขึ้น ผู้เชี่ยวชาญหลายคนต่างหวังว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถช่วยเอาชนะภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นจากเทคโนโลยีที่กำลังเติบโตนี้
เทคโนโลยี Deepfake ทำงานอย่างไร
คุณต้องสร้างวิดีโอ Deepfake ที่ประสบความสำเร็จ เรียนรู้เครื่อง อัลกอริทึม “อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกจะสอนตัวเองถึงวิธีแก้ปัญหาจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ จากนั้นจึงนำไปใช้เพื่อสลับใบหน้าระหว่างวิดีโอและเนื้อหาดิจิทัลอื่นๆ” อธิบาย โพสต์ควอนตัม CEO แอนเดอร์เซ็น เฉิง. Post-Quantum เป็นบริษัทด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ชั้นนำที่มุ่งเน้น ควอนตัมทน ความปลอดภัยรวมถึงการป้องกันของปลอม “มีหลายวิธีในการสร้าง Deepfake เหล่านี้” Cheng กล่าว “แต่วิธีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดคือการใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกที่เกี่ยวข้องกับตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ หนึ่ง ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ เป็นโปรแกรม AI ที่มีการเรียนรู้เชิงลึกที่ศึกษาคลิปวิดีโอเพื่อทำความเข้าใจว่าบุคคลนั้นมีลักษณะอย่างไรจากหลายมุมและสภาพแวดล้อมโดยรอบ จากนั้นจึงจับคู่บุคคลนั้นกับบุคคลนั้นโดยการค้นหาลักษณะทั่วไป”
ตั้งค่าเทคโนโลยี Deepfake (PC Wikimedia Commons)
เพื่อให้แน่ใจว่าโปรแกรมเข้ารหัสอัตโนมัติทำงานได้สำเร็จ จำเป็นต้องวิเคราะห์คลิปวิดีโอหลายรายการของใบหน้าของบุคคลดังกล่าวเพื่อให้กลุ่มข้อมูลที่ใหญ่ขึ้น จากนั้นตัวเข้ารหัสอัตโนมัติจะช่วยสร้างวิดีโอคอมโพสิตโดยสลับบุคคลเดิมกับหัวข้อใหม่ การเรียนรู้ของเครื่องประเภทที่สองที่เรียกว่า General Adversarial Network (GANs) จะตรวจจับและปรับปรุงข้อบกพร่องในวิดีโอคอมโพสิตใหม่ ตามที่ ก บทความปี 2022: “GANs ฝึกฝน 'ตัวสร้าง' เพื่อสร้างภาพใหม่จากการแสดงภาพต้นฉบับแฝงและ 'ตัวแยกแยะ' เพื่อประเมินความสมจริงของวัสดุที่สร้างขึ้น” กระบวนการนี้เกิดขึ้นหลายครั้งจนกระทั่งผู้แยกแยะไม่สามารถบอกได้ว่าวิดีโอได้รับการตัดต่อและ Deepfake เสร็จสมบูรณ์หรือไม่
ภัยคุกคามของเทคโนโลยี Deepfake
ปัจจุบันมีซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สหรือแอปฟรีมากมายที่แต่ละคนสามารถใช้เพื่อสร้างของปลอมได้ แม้ว่าสิ่งนี้อาจดูเหมือนเป็นประโยชน์สำหรับหลาย ๆ คน โดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้ที่อยู่ในวงการบันเทิง แต่ก็นำไปสู่ปัญหาร้ายแรงบางอย่าง แม้กระทั่งอาชญากร ตามที่ ก รายงาน Deeptrace, 96% ของวิดีโอ DeepFake ออนไลน์ในปี 2019 นั้นไม่น่าแปลกใจเลยที่เป็นสื่อลามกอนาจาร แม้ว่าวิดีโอผิดกฎหมายจำนวนมากเหล่านี้สร้างขึ้นเพื่อแก้แค้นแฟนเก่า แต่วิดีโออื่นๆ ถูกใช้เพื่อสร้างเรื่องอื้อฉาวให้กับดาราหญิงและแม้แต่นักการเมือง ในปี 2018 วิดีโอ Deepfake ได้รับการปล่อยตัวจาก พรรคการเมืองเบลเยียม แสดงให้เห็นประธานาธิบดีทรัมป์ในขณะนั้นกำลังหารือเกี่ยวกับ Paris Climate Accords เมื่อข่าวปลอมกลายเป็นประเด็นสำหรับคนทั่วไป วิดีโอปลอมลึกอาจเป็นฟางที่ทำให้หลังอูฐแตกได้ สม่ำเสมอ เสียง Deepfake กำลังสร้างความเสียหาย เนื่องจากไฟล์เสียงหนึ่งที่ได้รับการดัดแปลงจากไฟล์ CEO ของบริษัทเทคโนโลยีแห่งหนึ่งช่วยในการฉ้อโกง สำหรับเฉิง สื่อประเภทเหล่านี้สามารถทำลายความไว้วางใจของสาธารณชนได้อย่างรวดเร็ว “เรามีประเด็นที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับความไว้วางใจทางสังคม ประชาชนจะแยกแยะได้อย่างไรว่าสิ่งใดจริงและสิ่งใดปลอม” เฉิงกล่าวเสริม “อย่างที่เราได้เห็น มีหลักฐานว่า Deepfakes ถูกใช้เพื่อหลีกเลี่ยงมาตรการป้องกัน เช่น การพิสูจน์ตัวตนด้วยไบโอเมตริก” ด้วยความกังวลที่เพิ่มขึ้นนี้ Cheng และทีมงานของเขาที่ Post-Quantum เชื่อว่าพวกเขามีทางออกในรูปแบบของ โนมิดิโอ ซอฟต์แวร์พิเศษที่มีความปลอดภัยเป็นพิเศษ
การเตรียมพร้อมสำหรับภัยคุกคามทางเทคโนโลยี DeepFake
เมื่อพิจารณาถึงภัยคุกคามต่างๆ ที่เกิดจากควอนตัมคอมพิวติ้งและ Deepfakes เฉิงและทีมนี้ได้สร้าง Nomidio เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลระบุตัวตนในการเข้าสู่ระบบและแม้แต่การยืนยันตัวตนด้วยไบโอเมตริกซ์ยังคงปลอดภัย “Nomidio เป็นบริการไบโอเมตริกซ์แบบหลายปัจจัย (MFB) แบบไบโอเมตริกที่ไม่ต้องใช้รหัสผ่าน ซึ่งเปิดใช้งานการพิสูจน์ตัวตนที่ปลอดภัยด้วยประสบการณ์ผู้ใช้ที่เรียบง่ายและเป็นธรรมชาติ” เฉิงกล่าว “มันมาแทนที่การเข้าสู่ระบบด้วยชื่อผู้ใช้/รหัสผ่านและการลงชื่อเข้าใช้เพียงครั้งเดียว โดยผู้ใช้จะได้รับการตรวจสอบความถูกต้องกับโปรไฟล์ไบโอเมตริกซ์ด้วยการรับรองความถูกต้องด้วยหลายปัจจัย (MFA) ที่อยู่เบื้องหลัง” เนื่องจาก Cheng เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์มาหลายปี เขาจึงทำให้แน่ใจว่า Nomidio สามารถปลอดภัยจาก Deepfakes ได้เช่นกัน “ปรัชญาหลักของเราในการสร้างมันคือการใช้อินพุตเพิ่มเติมมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้และการยืนยันตัวตนแบบหลายปัจจัยอย่างแท้จริง (เช่น มีมากกว่าสองปัจจัย) ดังนั้นจึงเป็นทางออกที่ดีอย่างยิ่งสำหรับการจัดการกับการพัฒนาเทคโนโลยี Deepfake ในอนาคต ท้ายที่สุดนี่คือความจริงที่ว่า MFA แบบเดิมนั้นไม่เพียงพอ แต่ MFB สามารถทำให้การโจมตีแบบเรียลไทม์แทบเป็นไปไม่ได้ นั่นคือ การผสมผสานระหว่างเสียง ใบหน้า และรหัส PIN มีความปลอดภัยสูงเนื่องจากข้อเท็จจริงที่ว่าปัจจัยใดปัจจัยหนึ่งอาจปลอมได้ แต่การปลอมทั้งสามอย่างในตัวอย่างเดียวกันแทบจะเป็นไปไม่ได้เลย ด้วย Nomidio การผสมผสานระหว่างไบโอเมตริกของเสียงและใบหน้า การรู้จำเสียง ข้อมูลที่ขึ้นกับบริบท และแม้แต่การวิเคราะห์พฤติกรรม สามารถรวมกันเป็นระบบการตรวจสอบสิทธิ์ระบบเดียว ”
ในขณะที่ Nomidio เองไม่ได้ใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมเพื่อเอาชนะภัยคุกคาม Deepfake แต่คอมพิวเตอร์ควอนตัมอาจทำงานกับไฟล์มีเดียปลอมเหล่านี้ได้ เนื่องจาก คอมพิวเตอร์ควอนตัม มักจะควบคุมอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อให้ทำงานได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยอาจตรวจจับได้ วิดีโอปลอม หรือไฟล์เสียงในอัตราที่เร็วกว่า ในขณะที่เทคโนโลยียังอยู่ระหว่างการพัฒนา และมีเพียงไม่กี่คนที่มองว่า Deepfakes เป็นกรณีการใช้งานที่เป็นไปได้สำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัม เครื่องจักรระดับถัดไปเหล่านี้สามารถนำมาใช้ในอนาคตเพื่อทำให้สื่อของเรามีความจริงและแม่นยำยิ่งขึ้น
เมื่อภัยคุกคามของเทคโนโลยี Deepfake ชัดเจนขึ้นเรื่อย ๆ รัฐบาลและบริษัทหลายแห่งจึงพยายามหาทางช่วยต่อสู้กับมัน ในปี 2021 Facebook ได้เปิดตัว Deepfake Detection Challengeพร้อมเงินรางวัล $500,000 สำหรับผู้ที่สร้างเทคโนโลยีใหม่เพื่อตรวจจับของปลอม ในสหรัฐอเมริกา รัฐต่างๆ เช่น แคลิฟอร์เนีย เท็กซัส และเวอร์จิเนียมีกฎหมายที่ห้ามการใช้ Deepfake สำหรับทั้งภาพอนาจารและการเมือง เดอะ รัฐสภายุโรป ยังได้กำหนดข้อบังคับเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Deepfakes โดยแก้ไขพระราชบัญญัติบริการดิจิทัลเพื่อกำหนดให้ใช้ป้ายกำกับบนวิดีโอ Deepfake แม้ว่ากฎหมายนี้จะไม่มีผลบังคับใช้จนถึงปี 2024 แต่ก็แสดงให้เห็นถึงความร้ายแรงของภัยคุกคามทางเทคโนโลยีของ Deepfake
Kenna Hughes-Castleberry เป็นนักเขียนที่ Inside Quantum Technology และ Science Communicator ที่ JILA (ความร่วมมือระหว่าง University of Colorado Boulder และ NIST) จังหวะการเขียนของเธอมีทั้ง Deep Tech, Metaverse และเทคโนโลยีควอนตัม
