มัดรวมทุกเรื่องของ Deepfake ผู้ร้ายของเทคโนโลยีหรือตัวช่วยชั้นดี ของปี 2022



หมดยุคไปแล้วกับคำว่า “ภาพตัดต่อ” ที่เราคุ้นเคย เพราะในวันนี้ แม้แต่ภาพเคลื่อนไหวในวิดิโอก็อาจไม่ “จริง” อย่างที่เราคิดเสมอไป ตั้งแต่อดีตผู้นำ บารัค โอบามา ไปจนถึงผู้กำกับสน.ที่ตื๊อให้คุณเปิดวิดิโอคอลเพื่อคุยถึงคดีขนส่งผิดกฎหมายที่เขาอ้างว่าคุณเข้าไปพัวพัน คุณจะแน่ใจได้อย่างไรว่าคนที่คุณกำลังเห็นและพูดคุยอยู่นั้น คือบุคคลนั้นจริง ๆ วันนี้ Tech By True Digital จะพาคุณมาทำความรู้จักทุกเรื่องเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่ชื่อว่า Deepfake เทคโนโลยีสื่อสังเคราะห์จาก AI ที่สามารถสร้าง “เนื้อหาเสมือนจริง” จากบุคคลจริงที่แนบเนียนจนแทบแยกไม่ออก ทั้งสีหน้า ท่าทาง และน้ำเสียง รวมทั้งวิธี “จับโป๊ะ” เบื้องต้น ที่อาจช่วยให้คุณสังเกตคร่าว ๆ ได้ว่า คนที่คุณคุยอยู่นั้นกำลัง Deepfake คุณอยู่หรือไม่


Deepfake = Deep Learning + Fake


Deepfake เป็นการผสมคำระหว่าง Deep ที่มาจาก Deep Learning หรือ การเรียนรู้เชิงลึกของเทคโนโลยี AI และคำว่า Fake ที่หมายถึง ปลอม ดังนั้น Deepfake จึงหมายถึง สื่อสังเคราะห์ที่เกิดจากการเรียนรู้เชิงลึกของ Machine Learning และ AI ในการสร้างอัตลักษณ์เสมือนของบุคคลใดบุคคลหนึ่ง ด้วยการเรียนรู้จากภาพนิ่งและวิดีโอของบุคคลจริง โดย AI จะทำการเรียนรู้ตั้งแต่ ใบหน้า ท่าทางการพูด การเคลื่อนไหว ลักษณะทางกายภาพภายนอกอื่น ๆ แล้วสร้างเป็นเนื้อหาที่ออกมาได้ทั้งในรูปแบบของเสียง รูปภาพและวิดีโอ ที่ดูเป็นธรรมชาติ และมีลักษณะเหมือนต้นแบบ จนสังเกตได้ยากว่าเป็นของปลอม


แม้ว่า Deepfake จะเกิดขึ้นมานานแล้ว แต่จุดเปลี่ยนสำคัญที่ทำให้ Deepfake มีความแนบเนียนมากขึ้น เกิดจากการผสมผสานของ 2 เทคโนโลยีหลัก คือ โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks) และ Generative Adversarial Networks (GANs) โดยวิธีการหลักคือ การที่ AI ใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks) เก็บข้อมูลต้นฉบับที่ต้องการปลอมแปลงในปริมาณมาก แล้วมาประมวลผลเลียนแบบระบบประสาทของมนุษย์จนสามารถเรียนรู้ได้เอง และผลิตสื่อสังเคราะห์นั้น ๆ และเพื่อความแนบเนียนและเป็นธรรมชาติของเนื้อหา จึงมีอีกหนึ่งตัวช่วยสำคัญคือ Generative Adversarial Networks (GANs) ซึ่งเป็นอัลกอริธึมที่จะคอยตรวจสอบและบอกว่า สื่อสังเคราะห์ดังกล่าวนั้นใกล้เคียงกับเป้าหมายหรือยัง ซึ่งหากยังก็จะส่งฟีดแบ็กกลับไปยังผู้สร้าง เพื่อให้ปรับแก้จนกระทั่งใกล้เคียงกับต้นฉบับจริงมากที่สุด


Deepfake ด้านมืดก็มี แต่ด้านดีก็ไม่น้อย


ในช่วงแรก Deepfake ได้รับความสนใจอย่างกว้างขวางในแวดวงของเกมและภาพยนตร์ เพื่อพัฒนาตัวละครให้เหมือนจริง ในกรณีที่นักแสดงไม่สามารถมาทำการแสดงได้ แต่ดูเหมือนว่า เมื่อพัฒนาการของ Deepfake สมจริงมากขึ้น การใช้งานในรูปแบบที่เป็นอันตรายก็มีมาก