Deepfake là công nghệ thay thế gương mặt và giọng nói của con người trong một bức ảnh hoặc đoạn video, sử dụng nền tảng Trí tuệ nhân tạo (AI). Với tốc độ phát triển nhanh chóng của AI ngày nay, deepfake đã đạt được độ chân thực đáng lo ngại khi chúng thường xuyên được dùng cho mục đích lừa đảo. Nhằm giải quyết vấn đề này, các nhà khoa học đang nghiên cứu một kỹ thuật nhận biết các bức ảnh deepfake dựa trên các chỉ số phân bố ánh sáng thường được sử dụng trong thiên văn học.
Các bức ảnh thật sẽ có tính chất vật lý tương đồng, nghĩa là ánh sáng phản xạ ở hai mắt sẽ tương tự chứ không giống hệt nhau. Khác biệt tinh tế này có thể được nhận biết bằng hệ thống CAS và chỉ số Gini. CAS là viết tắt của “Concentration, Asymmetry, and Smoothness”. Hệ thống này thường dùng để đo lường “Sự tập trung, bất đối xứng, và độ mịn” của ánh sáng phát ra từ các ngôi sao. Trong khi đó, chỉ số Gini đánh giá sự chênh lệch trong phân bố ánh sáng ở các thiên hà. Bằng cách áp dụng các kỹ thuật trên vào hình ảnh thật từ Bộ dữ liệu Flickr-Faces-HQ và ảnh giả tạo bởi AI, các nhà khoa học đạt được tỉ lệ thành công khoảng 70% trong việc phát hiện deepfake. Kết quả phân tích cũng cho thấy chỉ số Gini có tính hiệu quả cao hơn so với hệ thống CAS.
Mặc dù phương pháp trên là công cụ đầy hứa hẹn trong cuộc chiến chống lại deepfake, độ chính xác đạt được ở thời điểm hiện tại là chưa cao. Hơn nữa, các chuyên gia cảnh báo rằng ta có thể vô tình giúp cải thiện công nghệ deepfake nếu CAS và Gini được sử dụng để tối ưu hóa các mô hình AI. Trong tương lai, rất có thể ta sẽ áp dụng nguyên lý phát hiện bất thường trong chiếu sáng và phản xạ (không chỉ ở đôi mắt) nhằm nâng cao các phương pháp phát hiện deepfake hiện có.
Nguồn: https://www.nature.com/articles/d41586-024-02364-y….
Tổng hợp: Khoa Lê
