Deepfakes for fun- deepfakes တွေက ဖျော်ဖြေမှုဖြစ်လာတဲ့အခါ

• Author:
• စာရေးသူနာမည်

  Quantumrun Foresight
• ဒီဇင်ဘာလတွင် 7, 2023

ဝိပဿနာ အကျဉ်းချုပ်

Deepfake နည်းပညာသည် AI နှင့် ML တို့ကို အသုံးချကာ လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အကြောင်းအရာဖန်တီးမှုများကို ပြောင်းလဲစေသည်။ ၎င်းသည် မျက်နှာ-ဖလှယ်ခြင်းအင်္ဂါရပ်များအတွက် ဆိုရှယ်မီဒီယာတွင် ရေပန်းစားသော ဓာတ်ပုံနှင့် ဗီဒီယိုများကို လွယ်ကူစွာ ပြုပြင်ပြောင်းလဲနိုင်စေပါသည်။ ဖျော်ဖြေရေးတွင်၊ deepfakes များသည် ဗီဒီယိုအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပေးပြီး နိုင်ငံတကာမှ ကြည့်ရှုမှုအတွေ့အကြုံများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေကာ ဘာသာစကားမျိုးစုံဖြင့် ကက်ထိုးခြင်းကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည်။ အသုံးပြုသူများ အဆင်ပြေစေမည့် ပလပ်ဖောင်းများမှတစ်ဆင့် ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်သော၊ Deepfakes များကို ရုပ်ရှင်အဆင့်မြှင့်တင်မှုများ၊ VR/AR ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် သက်ရှိရုပ်ပုံများဖန်တီးခြင်း၊ သမိုင်းဝင်ဖြစ်ရပ်များ၏ ပညာရေးဆိုင်ရာ အပန်းဖြေမှုများနှင့် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားသော ကြော်ငြာများအတွက် အသုံးပြုပါသည်။ ၎င်းတို့သည် လက်တွေ့ကျသော သရုပ်ဖော်မှုများမှတဆင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ လေ့ကျင့်ရေးတွင် ကူညီပေးပြီး ဖက်ရှင်အမှတ်တံဆိပ်များကို အမျိုးမျိုးသော virtual မော်ဒယ်များကို ပြသရန်၊ အကြောင်းအရာဖန်တီးမှုတွင် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာပြီး ပါဝင်သော ဖြေရှင်းနည်းများကို ပေးဆောင်ပေးပါသည်။

အပြုသဘောဆောင်သောအကြောင်းအရာဖန်တီးမှုအကြောင်းအရာအတွက် Deepfakes

Deepfake နည်းပညာကို ဓာတ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများတွင် အသုံးပြုသူများ၏ မျက်နှာအမူအရာ ပြောင်းလဲနိုင်စေမည့် ရေပန်းစားသော စမတ်ဖုန်းနှင့် desktop အက်ပ်လီကေးရှင်းများတွင် မကြာခဏ ထည့်သွင်းထားသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဤနည်းပညာသည် အလိုလိုသိမြင်နိုင်သော အင်တာဖေ့စ်များနှင့် စက်ပြင်ပတွင် လုပ်ဆောင်ခြင်းမှတစ်ဆင့် ပိုမိုဝင်ရောက်လာပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာတွင် deepfakes များကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုခြင်းကို လူတစ်ဦးချင်းစီက ၎င်းတို့၏မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်းများတွင် မျက်နှာဖလှယ်သည့် လူကြိုက်များသော face swap filter မှ ဦးဆောင်ခဲ့သည်။ 

Deepfakes ကို Generative Adversarial Network (GAN) ကို အသုံးပြု၍ ကွန်ပြူတာ ပရိုဂရမ်နှစ်ခုသည် အကောင်းဆုံးရလဒ်များ ထွက်ပေါ်လာစေရန် အချင်းချင်း တိုက်ခိုက်သည့် နည်းလမ်းဖြစ်သည်။ ပရိုဂရမ်တစ်ခုက ဗီဒီယိုကို ဖန်တီးပေးပြီး အခြားတစ်ခုက အမှားတွေကို ကြည့်ဖို့ ကြိုးစားပါတယ်။ ရလဒ်သည် သိသိသာသာ လက်တွေ့ကျသော ပေါင်းစပ်ထားသော ဗီဒီယိုဖြစ်သည်။ 

2020 ခုနှစ်အထိ၊ Deepfake နည်းပညာကို အများသူငှာ အသုံးပြုနိုင်သည်။ လူတို့သည် နက်နဲသောအတုအယောင်ကို ဖန်တီးရန် ကွန်ပျူတာအင်ဂျင်နီယာ ကျွမ်းကျင်မှု မလိုအပ်တော့ပါ။ စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။ လူများသည် ၎င်းတို့၏ အသိပညာနှင့် ဖန်တီးမှုများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် deepfake-related GitHub repositories အများအပြားရှိသည်။ ထို့အပြင်၊ deepfake ဖန်တီးမှုအသိုင်းအဝိုင်း 20 ကျော်နှင့် virtual ဆွေးနွေးမှုဘုတ်များ (2020) ကျော်ရှိသည်။ ဤအသိုင်းအဝိုင်းအချို့တွင် စာရင်းသွင်းသူနှင့် ပါဝင်သူ 100,000 ခန့်ရှိသည်။ 

အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေတယ်။

Deepfake နည်းပညာသည် ရှိပြီးသား ဗီဒီယိုအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ဖျော်ဖြေရေးနယ်ပယ်တွင် လျင်မြန်စွာ ဆွဲဆောင်မှုရရှိနေသည်။ Deepfakes များသည် လူတစ်ဦး၏ နှုတ်ခမ်းနှင့် မျက်နှာအမူအရာ လှုပ်ရှားမှုများကို ပုံတူကူးယူနိုင်ပြီး ၎င်းတို့ပြောနေသည့်အရာနှင့် ကိုက်ညီသောကြောင့် ရုပ်ရှင်အဆင့်မြှင့်တင်မှုတွင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ နည်းပညာသည် အဖြူအမည်းရုပ်ရှင်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်၊ အပျော်တမ်း သို့မဟုတ် ဘတ်ဂျက်နည်းသော ဗီဒီယိုများ၏ အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပေးပြီး နိုင်ငံတကာ ပရိသတ်များအတွက် လက်တွေ့ကျသော အတွေ့အကြုံများကို ဖန်တီးပေးနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Deepfakes များသည် ဒေသတွင်း အသံသရုပ်ဆောင်များကို ငှားရမ်းခြင်းဖြင့် ဘာသာစကားများစွာဖြင့် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော အသံထွက်အသံကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ Deepfakes သည် ဖျားနာခြင်း သို့မဟုတ် ဒဏ်ရာကြောင့် အသံစွမ်းရည်ပျောက်ဆုံးသွားသော သရုပ်ဆောင်တစ်ဦးအတွက် အသံထုတ်ပေးရာတွင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ ရုပ်ရှင်ထုတ်လုပ်နေစဉ်အတွင်း အသံဖမ်းယူရာတွင် ပြဿနာများရှိပါက Deepfakes များသည်လည်း အသုံးပြုရန် အကျိုးရှိသည်။ 

Deepfake နည်းပညာသည် ယူကရိန်းအခြေစိုက် Reface ကဲ့သို့ မျက်နှာဖလှယ်သည့်အက်ပ်များကို အသုံးပြုသည့် အကြောင်းအရာဖန်တီးသူများကြားတွင် ရေပန်းစားလာသည်။ ကုမ္ပဏီ Reface သည် ကိုယ်ထည်အပြည့်လဲလှယ်မှုများပါ၀င်ရန် ၎င်း၏နည်းပညာကို တိုးချဲ့ရန် စိတ်ဝင်စားနေသည်။ ဤနည်းပညာကို အစုလိုက်အပြုံလိုက်ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခွင့်ပေးခြင်းဖြင့် လူတိုင်းသည် မတူညီသောဘဝနေထိုင်မှုပုံစံကို တစ်ကြိမ်တည်းဖြင့် ပုံဖော်ထားသည့်ဗီဒီယိုကို တွေ့ကြုံခံစားနိုင်သည်ဟု Reface developer များက ဆိုကြသည်။ 

သို့သော် ဆိုရှယ်မီဒီယာပေါ်တွင် နက်ရှိုင်းသောအတုအယောင်ဗီဒီယိုများ တိုးလာခြင်းကြောင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာစိုးရိမ်မှုများ မြင့်တက်လာသည်။ ပထမအချက်မှာ ညစ်ညမ်းစက်မှုလုပ်ငန်းတွင် deepfake နည်းပညာကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်ပြီး၊ လူများသည် အဝတ်အစားများဖြစ်သော အမျိုးသမီးပုံများကို deepfake အက်ပ်တစ်ခုသို့ အပ်လုဒ်လုပ်ပြီး ၎င်းတို့၏အဝတ်အစားများကို “ချွတ်” ကြသည်။ အထူးသဖြင့် နိုင်ငံလုံးဆိုင်ရာ ရွေးကောက်ပွဲများအတွင်း ထင်ရှားသော သတင်းမှား လှုံ့ဆော်မှုများ အများအပြားတွင် ပြောင်းလဲထားသော ဗီဒီယိုများကို အသုံးပြုခြင်းလည်း ရှိပါသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် Google နှင့် Apple တို့သည် ၎င်းတို့၏အက်ပ်စတိုးများမှ အန္တရာယ်ရှိသောအကြောင်းအရာများဖန်တီးသည့် deepfake ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို ပိတ်ပင်ထားသည်။

အကြောင်းအရာဖန်တီးမှုအတွက် deepfakes အသုံးပြုခြင်း၏ သက်ရောက်မှုများ

အကြောင်းအရာဖန်တီးမှုအတွက် deepfakes ၏ကျယ်ပြန့်သောသက်ရောက်မှုများ ပါဝင်နိုင်သည်- 

• လူသိများသော ပုဂ္ဂိုလ်များ၊ အသက်အရွယ်ကြီးရင့်သော သရုပ်ဆောင်များ ပါဝင်သည့် အကြောင်းအရာ ဖန်တီးသူများ ရိုက်ကူးသည့် ဇာတ်ကွက်များအတွက် အထူးအကျိုးသက်ရောက်မှုများ ကုန်ကျစရိတ် လျှော့ချခြင်း 
• သရုပ်ဆောင်များ၏ နှုတ်ခမ်းလှုပ်ရှားမှုများကို ဘာသာစကားအမျိုးမျိုးဖြင့် အမည်ပေးထားသော အသံဖြင့် လက်တွေ့ကျကျ ထပ်တူပြုကာ နိုင်ငံတကာပရိသတ်များအတွက် ကြည့်ရှုမှုအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
• VR နှင့် AR ပတ်ဝန်းကျင်များအတွင်း သက်ရှိသက်မဲ့ ဒစ်ဂျစ်တယ် ကိုယ်ပွားရုပ်ပုံများနှင့် ဇာတ်ကောင်များကို ဖန်တီးကာ သုံးစွဲသူများအတွက် နစ်မြုပ်မှုအတွေ့အကြုံကို ကြွယ်ဝစေသည်။
• ကျောင်းသားများအား သမိုင်းဆိုင်ရာ မိန့်ခွန်းများ သို့မဟုတ် အဖြစ်အပျက်များကို ပို၍ မျက်ဝါးထင်ထင် တွေ့ကြုံခံစားနိုင်စေရန် ပညာရေးဆိုင်ရာ ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် သမိုင်းဝင်ရုပ်ပုံများ သို့မဟုတ် အဖြစ်အပျက်များကို ပြန်လည်ဖန်တီးခြင်း။
• အမှတ်တံဆိပ်များသည် စစ်မှန်မှုကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် ၎င်းတို့၏အသွင်အပြင် သို့မဟုတ် ဘာသာစကားကို ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် ဒေသဆိုင်ရာစျေးကွက်များတွင် လူကြိုက်များသော ကျော်ကြားသူများပြောရေးဆိုခွင့်ရှိသူကို ဖော်ညွှန်းခြင်းကဲ့သို့သော ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ကြော်ငြာများကို ဖန်တီးသည့်အမှတ်တံဆိပ်များ။
• ရိုးရာဓါတ်ပုံရိုက်ခြင်း၏ စိန်ခေါ်မှုများမပါဘဲ အားလုံးပါဝင်နိုင်သောကိုယ်စားပြုမှုကို အားပေးသည့် ကွဲပြားသော virtual မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးခြင်းဖြင့် ဖက်ရှင်အမှတ်တံဆိပ်များသည် အဝတ်အစားများနှင့် အသုံးအဆောင်ပစ္စည်းများကို ပြသကြသည်။
• ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ လေ့ကျင့်ရေး အဆောက်အဦများသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ လေ့ကျင့်မှုများအတွက် လက်တွေ့ကျသော လူနာပုံသဏ္ဍာန်များကို ဖန်တီးကာ လေ့ကျင့်သူများကို ထိန်းချုပ်ထားသော၊ virtual ပတ်ဝန်းကျင်တွင် အမျိုးမျိုးသော အခြေအနေများကို ရောဂါရှာဖွေရန်နှင့် ကုသရန် သင်ယူရန် ကူညီပေးသည်။

မှတ်ချက်ပေးရန်မေးခွန်းများ

• လူတွေဟာ နက်နဲတဲ့ သတင်းမှားတွေကနေ သူတို့ကိုယ်သူတို့ ဘယ်လိုကာကွယ်နိုင်မလဲ။
• Deepfake နည်းပညာ၏ အခြားသော အလားအလာရှိသော အကျိုးကျေးဇူးများ သို့မဟုတ် အန္တရာယ်များကား အဘယ်နည်း။