เทคโนโลยี Deepfakes ได้เข้ามาเปลี่ยนแปลงโลกดิจิทัลอย่างรวดเร็ว จากเครื่องมือที่ใช้สร้างความบันเทิงกลายเป็นอาวุธที่อาจใช้บิดเบือนข้อมูลและหลอกลวงสาธารณะ ด้วยความสามารถในการสร้างเนื้อหาปลอมที่ดูสมจริงจนแทบแยกไม่ออก การเข้าใจเทคโนโลยีนี้จึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับทุกคน แล้วคุณรู้หรือไม่ว่า Deepfakes ทำงานอย่างไร และส่งผลกระทบต่อสังคมอย่างไรบ้าง?
Deepfakes คืออะไร และทำไมถึงเป็นปัญหาสำคัญ
Deepfakes หมายถึงสื่อดิจิทัลที่ถูกสร้างขึ้นหรือดัดแปลงโดยเทคโนโลยี AI เพื่อเลียนแบบบุคคลหรือสร้างเหตุการณ์ที่ไม่เคยเกิดขึ้นจริง คำนี้มีต้นกำเนิดจากการผสมผสานระหว่าง “Deep Learning” ซึ่งเป็นเทคโนโลยี AI และคำว่า “Fake” โดยเริ่มได้รับความนิยมครั้งแรกในปี 2017 จากผู้ใช้ Reddit
ความสำคัญของ Deepfakes อยู่ที่ความสามารถในการสร้างเนื้อหาปลอมที่ดูสมจริงมาก ไม่ว่าจะเป็นวิดีโอ รูปภาพ หรือเสียงพูด เทคโนโลยีนี้สามารถนำไปใช้ในเชิงบวกเพื่อความบันเทิง แต่ในขณะเดียวกันก็มีความเสี่ยงสูงในการถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด เช่น การฉ้อโกงทางการเงิน การแทรกแซงการเลือกตั้ง หรือการทำลายชื่อเสียงของบุคคล
ปัจจุบันสถิติการใช้งาน Deepfakes ในทางที่ผิดเพิ่มขึ้นอย่างน่าวิตก โดยในช่วงปี 2022-2023 เคสการฉ้อโกงด้วย Deepfakes เพิ่มขึ้นถึง 10 เท่า โดยเฉพาะในทวีปอเมริกาเหนือที่พบการใช้งานเพื่อปลอมแปลงบัตรประจำตัวและยึดครองบัญชีผู้ใช้
วิธีการทำงานของ Deepfakes และกระบวนการสร้าง
การสร้าง Deepfakes ที่มีคุณภาพต้องใช้กระบวนการที่ซับซ้อนและใช้เวลามาก ระดับความยากง่ายขึ้นอยู่กับระดับความสมจริงที่ต้องการ หากต้องการเพียงแค่ความสนุกสนาน แอพพลิเคชันอย่าง iFace สามารถใช้รูปเซลฟี่เพียงรูปเดียวเพื่อนำหน้าคุณไปใส่ในฉากหนังดังได้ภายในไม่กี่วินาที
อย่างไรก็ตาม การสร้าง Deepfakes ที่มีคุณภาพสูงพอที่จะสามารถหลอกลวงคนได้จริง ต้องใช้กระบวนการที่ซับซ้อนมากขึ้น กระบวนการทำงานของ Deepfakes มีดังนี้:
1. การรวบรวมข้อมูลฝึกฝน
ขั้นตอนแรกต้องรวบรวมรูปภาพ เสียง และวิดีโอของบุคคลเป้าหมายจำนวนมาก ยิ่งมีข้อมูลมากเท่าไร ผลลัพธ์จะยิ่งสมจริงมากขึ้น โดยเฉพาะข้อมูลที่แสดงใบหน้าจากมุมต่างๆ และการแสดงอารมณ์ที่หลากหลาย
2. การฝึกโมเดล AI
ระบบ AI จะเรียนรู้จากข้อมูลที่ป้อนเข้าไป เพื่อเข้าใจรูปแบบใบหน้า การเคลื่อนไหว และลักษณะเฉพาะของบุคคลเป้าหมาย กระบวนการนี้ต้องใช้พลังประมวลผลสูงและเวลาหลายชั่วโมง
3. การสร้างเนื้อหาปลอม
เมื่อโมเดลเรียนรู้เสร็จแล้ว ระบบจะสามารถสร้างเนื้อหาใหม่ที่ดูเหมือนจริง โดยนำใบหน้าของบุคคลเป้าหมายไปใส่ในสถานการณ์ที่ต้องการ
ตัวอย่างที่ชัดเจนคือการทดลองของ YouTuber Mike Boyd ที่ไม่มีประสบการณ์ด้าน AI มาก่อน แต่สามารถสร้าง Deepfakes ที่น่าเชื่อถือได้โดยใช้ซอฟต์แวร์ DeepFaceLab ใช้เวลาทั้งหมด 100 ชั่วโมง และต้องป้อนรูปภาพตัวเองหลายพันรูปเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ
ตัวอย่างและผลกระทบของ Deepfakes ต่อสังคม
Deepfakes ส่งผลกระทบต่อสังคมในหลายด้าน ตั้งแต่ความบันเทิงไปจนถึงการก่อความเสียหายร้ายแรง เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนขึ้น ลองมาดูตัวอย่างการใช้งานจริง ได้แก่:
1. ตัวอย่างที่ใช้เพื่อความบันเทิง
บัญชี TikTok ชื่อ deeptomcruise ที่สร้างวิดีโอจำลอง Tom Cruise ในสถานการณ์ต่างๆ ได้อย่างน่าเชื่อถือ หรือภาพสมเด็จพระสันตะปาปาฟรานซิสที่สวมเสื้อแจ็คเก็ตแบบฮิปฮอปที่แพร่หลายในโซเชียลมีเดีย
2. ตัวอย่างที่ใช้เพื่อการโฆษณาชวนเชื่อทางการเมือง
ในสโลวาเกียเดือนกันยายน 2023 มีการเผยแพร่ไฟล์เสียงปลอมของนักการเมืองก้าวหน้า Michal Šimečka ที่ดูเหมือนจะพูดเกี่ยวกับการโกงการเลือกตั้ง แม้ว่าผู้ตรวจสอบข้อเท็จจริงจะเตือนว่าเป็น Deepfakes แต่ก็ไม่สามารถหยุดการแพร่กระจายได้
3. ตัวอย่างที่ใช้เพื่อการฉ้อโกง
ในสหรัฐอเมริกาเดือนมกราคม 2024 มีการใช้ Deepfakes เสียงประธานาธิบดี Joe Biden ในการโทรหาผู้มีสิทธิเลือกตั้งในรัฐ New Hampshire เพื่อแนะนำให้งดเว้นการออกเสียงเลือกตั้งขั้นต้น
ผลกระทบเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า Deepfakes ไม่ใช่เพียงเครื่องมือสำหรับความบันเทิง แต่เป็นเทคโนโลยีที่สามารถส่งผลกระทบต่อประชาธิปไตยและความเชื่อถือในข้อมูลข่าวสาร การพัฒนาเทคโนโลยีที่รวดเร็วทำให้การสร้างเนื้อหาปลอมง่ายขึ้นและมีคุณภาพสูงขึ้นเรื่อยๆ
มาตรการป้องกันและการรับมือกับ Deepfakes
เนื่องจาก Deepfakes ส่งผลกระทบอย่างรุนแรง ทั้งภาครัฐและเอกชนจึงได้ร่วมกันพัฒนามาตรการป้องกัน โดยมุ่งเน้นทั้งการควบคุมทางกฎหมายและการพัฒนาเทคโนโลยีตรวจจับ
- ด้านกฎหมายและนโยบาย ณ วันที่ 13 มีนาคม 2024 มีรัฐในสหรัฐอเมริกาถึง 43 รัฐที่เสนอหรือผ่านกฎหมายควบคุม Deepfakes ในการเลือกตั้ง ขณะที่อย่างน้อย 10 รัฐได้ออกกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีนี้แล้ว
- ในสหราชอาณาจักร รัฐบาลได้ออกกฎหมาย Online Safety Act ในเดือนตุลาคม 2023 ที่ห้ามการแบ่งปันภาพหรือวิดีโอที่มีเนื้อหาลามกโดยไม่ได้รับความยินยอม รวมถึงเนื้อหาที่ถูกสร้างหรือดัดแปลงด้วยคอมพิวเตอร์กราฟิกส์
- สหภาพยุโรปก็ไม่นิ่ง โดยได้อนุมัติกฎหมาย AI Act ในเดือนธันวาคม 2023 ซึ่งเป็นกรอบกฎหมายแรกในโลกที่พยายามระบุและลดความเสี่ยงจากปัญญาประดิษฐ์ กฎหมายนี้กำหนดให้ Deepfakes ต้องมีป้ายระบุว่าเป็นเนื้อหาที่สร้างด้วย AI
- ภาคเอกชนก็มีส่วนร่วมในการแก้ปัญหา Google ได้พัฒนาเครื่องมือใส่ลายน้ำเพื่อให้ซอฟต์แวร์ตรวจจับภาพที่สร้างด้วย AI ได้ง่ายขึ้น ขณะที่บริษัทเทคโนโลยี 20 แห่งรวมทั้ง Google, Meta และ OpenAI ได้ลงนามในข้อตกลงร่วมกันเพื่อต่อสู้กับการใช้ AI แทรกแซงการเลือกตั้ง
- OpenAI ซึ่งเป็นผู้สร้าง DALL-E และ ChatGPT ได้วางมาตรการป้องกันโดยห้ามใช้รูปลักษณ์ของบุคคลสาธารณะในการสร้างภาพด้วย AI และเมื่อมีการขอให้สร้างเนื้อหาเกี่ยวกับดารา ระบบจะปฏิเสธการทำงาน
Deepfakes เป็นเทคโนโลยีที่มีทั้งศักยภาพในเชิงบวกและความเสี่ยงที่ร้ายแรง การเข้าใจวิธีการทำงานและผลกระทบจะช่วยให้เราสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้อย่างสร้างสรรค์ พร้อมทั้งป้องกันตัวเองจากการถูกหลอกลวง การพัฒนาความสามารถในการคิดวิเคราะห์และตรวจสอบข้อมูลจึงเป็นทักษะสำคัญที่ทุกคนควรมีในยุคดิจิทัล คุณพร้อมแล้วหรือยังที่จะแยกแยะเนื้อหาจริงและปลอมในโลกที่เทคโนโลยีก้าวหน้าอย่างรวดเร็วนี้?
