8 dấu hiệu phát hiện manh mối trực quan trong các video deepfake

Khoa học về phát hiện deepfake rất phức tạp và yêu cầu phân tích sẽ khác nhau, tùy thuộc vào tính chất của cảnh quay.

Ví dụ, video deepfake khét tiếng của nhà lãnh đạo Triều Tiên Kim Jong-un từ năm 2020 về cơ bản là một video trò chuyện chỉ có cử động ở phần đầu. Trong trường hợp này, phương pháp phát hiện deepfake hiệu quả nhất có thể là phân tích hình ảnh (cử động miệng) và âm vị (âm thanh) để tìm sự mâu thuẫn.

Các chuyên gia con người, người xem thông thường và thuật toán đều có thể thực hiện loại phân tích này, ngay cả khi kết quả có thể khác nhau. MIT xác định 8 câu hỏi để giúp xác định các video deepfake:

Hãy chú ý đến khuôn mặt. Các thao tác DeepFake cao cấp hầu như luôn là những thao tác biến đổi khuôn mặt.

Hãy chú ý đến má và trán. Da có vẻ quá mịn hoặc quá nhăn? Độ tuổi của da có giống với độ tuổi của tóc và mắt không? DeepFake có thể bất hợp lý ở một số khía cạnh.

Hãy chú ý đến đôi mắt và lông mày. Bóng có xuất hiện ở những nơi mà bạn mong đợi không? DeepFake có thể không thể hiện đầy đủ tính chất vật lý tự nhiên của một cảnh.

Hãy chú ý đến kính. Phần kính có bị lóa không? Góc chói có thay đổi khi người đó di chuyển không? Một lần nữa, DeepFake có thể không thể hiện đầy đủ tính chất vật lý tự nhiên của ánh sáng.

Hãy chú ý đến lông mặt. Phần lông mặt trông có thật không? DeepFake có thể thêm hoặc xóa ria mép, tóc mai hoặc râu. Tuy nhiên, DeepFake có thể không thực hiện được các biến đổi về râu trên khuôn mặt một cách hoàn toàn tự nhiên.

Hãy chú ý đến nốt ruồi trên khuôn mặt. Nốt ruồi trông có thật không?

Hãy chú ý đến việc chớp mắt. Người đó có chớp mắt quá ít hay quá nhiều?

Hãy chú ý đến chuyển động của môi. Một số deepfake dựa trên việc lip-syncing (nhép miệng). Vậy chuyển động của môi có tự nhiên không?

Các công cụ phát hiện deepfake AI mới nhất có thể phân tích lại các yếu tố tương tự với mức độ thành công khác nhau. Các nhà khoa học dữ liệu cũng không ngừng phát triển những phương pháp mới, chẳng hạn như phát hiện lưu lượng máu tự nhiên trên khuôn mặt của những người nói trên màn hình. Các phương pháp tiếp cận và cải tiến mới so với những phương pháp hiện có có thể giúp các công cụ phát hiện deepfake AI hoạt động tốt hơn con người trong tương lai.