Vjeruješ li ti meni ili svojim očima?
Ovo pitanje nikada nije imalo bolji smisao. Odlično proizvedeni lažni govori stvarnih ljudi, stvarna mišljenja lažnih novinara/ki postali su velika prijetnja kvalitetnom informiranju.
Da vas uvjerimo da ovo jeste istina odgovorite na pitanje: koja od ovih fotografija je lažna?
Odgovor ćemo vam dati dalje u tekstu.
Primjer, koji je napravila ekipa stručnjaka u svrhu edukacije novinara/ki preuzet je da osvijestimo sebi koliko je važno na vrijeme početi edukacije o prepoznavanju sve bolje napravljenih deepfake sadržaja koji se nastoje predstaviti kao novinarstvo.
Kako redakcije treniraju novinare/ke da prepoznaju deepfake?
Odbor za forenziku medija Wall Street Journala sastoji se od urednika/ca: videa, fotografija, vizualnih materijala, istraživanja, platformi i vijesti. Svi oni su su obučeni za otkrivanje deepfakea. Ova ekipa organizira seminare i obuke s novinarima/kama, razvijaju vodiče za redakcije, a grupa surađuje s akademskim institucijama kao što je Cornell Tech kako bi što uspješnije otkrili načine na koje se tehnologija koristi za borbu protiv lažnih sadržaja.
Christine Glancey, zamjenica urednika u timu za etiku i standarde koja je predvodila odbor za forenziku, za Niemanlab je kazala “Podizanje svijesti u redakciji o najnovijoj tehnologiji je ključno. Ne znamo gdje bi buduće deepfake mogli isplivati, pa želimo da svi paze na dezinformacije.”
Produkcijska kuća Reuters procjenjuje da postoji oko 10.000 deepfakeova na internetu. Većina njih je u industriji zabave za odrasle. Osim nekoliko dobro poznatih primjera Donalda Trumpa, Baracka Obame i Angele Merkel, teško je pronaći svakodnevne primjere za proučavanje lažnih formata, pa je Reuters stvorio vlastiti manipulirani video kako bi obučavao svoje novinare/ke kako uočiti lažni sadržaj prije nego što se on počne dijeliti.
Za potrebe edukacije stvoren je deepfake video u kojem voditelj čita scenarij u studiju. Video je podijeljen timu koji je sastavljen od 12 producenata. Pitanje je bilo primjećuju li nešto čudno u vezi s njim.
Nekoliko ljudi koji su ranije upoznati s mogućnostima manipulacije sadržajem primijetilo je nesklad između zvuka i sinkronizacije usana, kao i nedosljednosti u kojima je voditelj izgledao kao da šuška, ali nije zvučao tako. Voditelj je također sjedio neobično mirno.
Oni koji nisu očekivali deepfake primijetili su da nešto nije u redu u zvuku, ali teško su mogli definirati što.
Tko može prepoznati deepfake: novinar/ka ili alat?
Na internetu je sve više lažnih i obmanjujućih videa.
Ove videozapise nerijetko šire političari, zagovaračke skupine i sami korisnici, a gledaju ih milijuni ljudi koji nemaju znanje da bi prepoznali lažne sadržaje.
U posljednje dvije godine Reuters je udvostručio broj ljudi koji rade na provjeri video sadržaja sa šest na 12. Hazel Baker, Reutersova voditeljica odjela za prikupljanje vijesti o korisničkom sadržaju, kaže kako globalni Reutersov tim tjedno provjeri oko 80 videa. Koliko je vremena potrebno za provjeru video sadržaja varira, tim samo provodi vrijeme provjeravajući sadržaj za koji vjeruje da je istinit.
“Postoje tehnički načini za provjeru je li snimka izmijenjena, kao što je pregledavanje sliku po sliku u programu za uređivanje videa kako bi se potražili neprirodni oblici i dodani elementi ili obrnuto pretraživanje slike”, rekla je Natalia V. Osipova, viša video novinarka Wall Street Journala.
Najbolja opcija često je tradicionalno izvještavanje: “Izravno se obratite izvoru i koristite svoju uredničku prosudbu.”
Ako novinar/ka posumnja na neautentičnost u videu, kakav bi trebao biti njihov pristup provjeri korak po korak?
Trenutačno još ne postoje dobri alati za ovu vrstu otkrivanja. U razgovoru za Datajournalism.com između Craiga Silvermana iz Buzzfeeda, urednika najnovijeg “Priručnika za provjeru” i Sama Gregoryja, programskog direktora WITNESS-a, pojasnili su da postoji proces u tri koraka koji vrijedi isprobati.
- Najprije pogledajte postoje li očiti znakovi da se nečim manipulira. Pogledajte kadar po kadar da vidite ima li nešto izobličeno (kosa, zubi…). Pogledajte detalje. Možda ćete vidjeti stvari koje ukazuju na lažni sadržaj.
- Obavite postupak vizualne provjere. Je li sve u videu logično, kako izgleda pozadina i predmeti u kadrovima?
- Posljednji korak uključuje kontaktiranje nekoga tko je stručnjak za deepfake da ga pregleda. U ovom trenutku, to je kritična potreba. Moramo smisliti kako novinarima omogućiti pristup većoj stručnosti kako bi znali kome se obratiti.
Još jedna od preporuka za otkrivanje deepfakea je pronalaženje starijih verzija snimke
Deepfakeovi se često temelje na snimkama koje su već dostupne na internetu. Tražilice obrnutih slika kao što su Tineye ili Google Image Search korisne su za pronalaženje mogućih starijih verzija videozapisa kako bi se utvrdilo je li neki njegov aspekt manipuliran.
Pregledavanje snimke u programima za montažu omogućuju novinarima/kama usporiti snimku, zumirati sliku i gledati je kadar po kadar. To pomaže otkriti očite nedostatke:
- svjetlucanje i zamagljenost oko usta ili lica,
- neprirodno osvjetljenje ili pokreti
- razlike u tonovima kože.
Očito je da postoje alati koji pomažu u otkrivanju deepfakea, ali još uvijek je prisutnost i znanje novinara/ki presudno u procjenama.
A evo i rješenja za test o deepfakeu s početka teksta: snimka s lijeve strane izmijenjena je uz pomoć umjetne inteligencije.
Tim stručnjaka upotrijebio je oblik rekonstrukcije lica pod nazivom “Duboki videoportreti” kako bi prenio pokrete lica Baracka Obame na lice Ronalda Reagana. Evo kako to izgleda:
“Tehnologija sama po sebi neće riješiti problem. Način za borbu protiv deepfakeova je upoznavanje ljudi s alatima umjetne inteligencije.”, rekao je Rajiv Pant, glavni tehnološki direktor u Wall Street Journalu.
Izvor. balkansmedia.org