Lidia PerskaNove metode za boj proti digitalnim dezinformacijam
V luči naraščajočih skrbi glede spletnega varstva in kampanj dezinformacij pred bližajočimi se predsedniškimi volitvami v ZDA, nove tehnologije prihajajo v ospredje za boj proti širjenju lažnih novic in deepfake videoposnetkov. Nedavne študije so pokazale, da se umetna inteligenca pogosto bori pri prepoznavanju vprašanj, povezanih z volitvami, kar kaže na porast tveganj v svetu, ki ga obvladuje tehnologija.
Umetna inteligenca in kibernetska varnost
Nenehna poročila o kibernetskih napadih, kot je širjenje dezinformacij, ki naj bi jih poslale novičarske agencije, in usmerjanje znanih podjetij, kot sta Roku in Ticketmaster, še dodatno poudarjajo potrebo po robustnih kibernetskih varnostnih ukrepih. Vplivne osebnosti, vključno s slavnimi osebami in javnimi osebnostmi, kot je Rafał Brzoska, so postale žrtve lažnih novic in deepfake videoposnetkov. Medtem ko nekateri, kot je Brzoska, sprožijo pravne postopke, se razvijajo tudi druge inovativne metode za boj proti takšnim goljufivim praksam.
Učinkovita orodja za zaznavanje
Orodja, kot so Sentinel, Sensity in WeVerify, so v ospredju za zaznavanje in analiziranje ponarejenih videoposnetkov in slik. Sentinel, priljubljen med varnostnimi agencijami in nevladnimi organizacijami po Evropi, uporablja napredne sisteme za zaznavanje umetne inteligence za analizo digitalnih vsebin glede na avtentičnost in prepoznavanje deepfake videoposnetkov. Sensity, še ena rešitev na osnovi umetne inteligence, se specializira za prepoznavanje obrazov in zaznavanje manipuliranih zvokov in slik. WeVerify se osredotoča na kontekstualizacijo vsebin na družbenih omrežjih za boj proti izmišljenim pripovedim, pri čemer uporablja verižne podatkovne baze in odprtokodne algoritme za učinkovito odkrivanje deepfake videoposnetkov.
Prispevki tehnoloških velikanov
Večji tehnološki podjetja, kot so Google, Intel in Microsoft, so razvila tudi orodja za boj proti dezinformacijam. Googlov SynthID uvaja nevidne vodne žige za slike in zvok, ki jih ustvari umetna inteligenca, da sledi avtentičnosti. Microsoftov Video Authenticator analizira vizualne elemente za spremembe, ki jih povzroči umetna inteligenca, in zagotavlja povratne informacije v realnem času o verjetnosti manipulacije. Intelov FakeCatcher združuje algoritme za prepoznavanje obrazov z analizo slik in videoposnetkov v realnem času, da zazna resnične človeške znake v medijskih vsebinah.
Izboljšanje resnice v digitalni sferi
Čeprav je opazno, da so orodja, ki jih poganja umetna inteligenca, učinkovita pri zaznavanju deepfake videoposnetkov, skupni napori tehnoloških podjetij in inovativnih startupov utirajo pot k bolj varnemu spletnemu okolju. Medtem ko tehnologija napreduje, je napredek pri orodjih za zaznavanje ključen za boj proti širjenju digitalnih dezinformacij.
