التزييف العميق (Deepfakes): تهديد للحقائق والنزاهة والمصداقية في العصر الرقمي

بالعربية

يُشير مصطلح “التزييف العميق” (Deepfakes) إلى نوع متقدم من الوسائط المُولَّدة بالاعتماد على تقنيات التعلم العميق (Deep Learning)، وتحديدا شبكات الخصومة التوليدية (GANs)، بهدف إنتاج صور، مقاطع فيديو، أو تسجيلات صوتية مزيفة يصعب تمييزها عن الحقيقية.

وعلى عكس التعديلات الرقمية التقليدية، تتميز مواد التزييف العميق بقدرتها على تقليد تعابير الوجه، نبرة الصوت، ولغة الجسد بدقة شبه تامة، مما يجعلها تهديدا وجوديا لمصداقية المعلومات في الفضاء الرقمي.

ظهر مصطلح “Deepfake” لأول مرة عام 2017 في منتدى Reddit، عندما بدأت تنتشر مقاطع فيديو مزيفة لأشخاص مشهورين. ومنذ ذلك الحين، تطورت هذه التقنية بشكل مذهل حتى أصبحت تُستخدم في:

لماذا يُعد التزييف العميق تهديدا خطيرا؟

1. تقويض الثقة في الحقائق

عندما تُصبح الأدلة البصرية والصوتية قابلة للتلاعب التام، تُصاب الحقيقة الرقمية بانهيار، ويصبح من السهل إنكار أو اختلاق الوقائع.

2. الابتزاز والاعتداءات الرقمية

استُخدمت مقاطع مزيفة في فضائح أخلاقية وابتزاز شخصيات عامة، مما أدى إلى تداعيات قانونية ونفسية حادة.

3. التأثير في الانتخابات والرأي العام

خلال الحملات السياسية، يمكن لمقاطع Deepfake أن تنشر معلومات كاذبة بأسلوب مقنع للغاية.

4. الاحتيال المالي

ظهرت حالات استخدم فيها المحتالون أصواتا مزيفة لمديرين تنفيذيين لإصدار تعليمات مالية وهمية.

تعتمد على شبكات GANs، التي تتكوّن من جزأين رئيسيين:

العنصر الوظيفة
المولِّد (Generator) يُنتج محتوى مزيفا (صورة/فيديو/صوت).
المميِّز (Discriminator) يُقيّم المحتوى ليُقرر إن كان حقيقيا أم لا.

يتعلم المولّد تحسين مخرجاته تدريجيا حتى يُخدع المميّز، وهو ما يؤدي إلى نتائج فائقة في تقليد التفاصيل البشرية الدقيقة.

في مواجهة هذا التهديد، بدأت الأوساط الأكاديمية والصناعية تطوير أدوات مضادة، أبرزها:

الأداة المطور الوظيفة
Microsoft Video Authenticator Microsoft تحليل كل إطار فيديو وإعطاء تقييم للمصداقية.
Deepware Scanner Deepware اكتشاف وجود تقنيات التزييف العميق في الملفات.
MediaForensics (DARPA) DARPA تحليل ميكروي للفيديوهات لاكتشاف الفبركة.
Sensity AI شركة أمن رقمية مراقبة انتشار التزييف في الإنترنت المظلم والإعلام.

البُعد الأخلاقي والقانوني

رغم فوائدها في الترفيه، والواقع الافتراضي، والتعليم التفاعلي، تطرح تقنيات التزييف العميق أسئلة جوهرية حول:

بعض الدول بدأت بالفعل بوضع قوانين مثل قانون التزييف العميق في كاليفورنيا (California AB 730) الذي يجرّم استخدام Deepfakes في الحملات السياسية.

التوصيات لمواجهة الخطر

  1. تعزيز الوعي الرقمي: يجب تعليم المستخدمين كيفية التحقق من صحة المحتوى.
  2. تطوير خوارزميات كشف متقدمة: مع دعم من الجامعات والشركات الكبرى.
  3. سن تشريعات واضحة: تُجرّم استخدام Deepfakes في التضليل والابتزاز.
  4. دمج العلامات المائية الرقمية: في المحتوى الأصلي لتمييزه.
  5. التعاون العالمي: عبر ميثاقات ومعايير رقمية دولية للحد من الإساءة.

ملحق توثيقي علمي وقانوني

1. Chesney, Robert, and Danielle Keats Citron.

“Deep Fakes: A Looming Challenge for Privacy, Democracy, and National Security.”
California Law Review, Vol. 107, No. 6 (2019): 1753–1819.
رابط: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3213954
يُعد هذا المرجع من أوائل الأبحاث القانونية التي ناقشت بعمق تهديدات التزييف العميق للخصوصية والأمن الوطني.

2. Westerlund, Mikael.

“The Emergence of Deepfake Technology: A Review.”
Technology Innovation Management Review, Vol. 9, No. 11 (2019): 40–53.
رابط: https://timreview.ca/article/1282
يقدم مراجعة شاملة لتطور تقنية Deepfake وتطبيقاتها وأبعادها الأخلاقية.

3. Mirsky, Yisroel, and Wenke Lee.

“The Creation and Detection of Deepfakes: A Survey.”
ACM Computing Surveys (CSUR), Vol. 54, No. 1 (2021): Article 1.
رابط: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3425780
دراسة تقنية متعمقة تُقيّم أساليب توليد واكتشاف التزييف العميق.

4. Nguyen, Thanh Thi, et al.

“Deep Learning for Deepfakes Creation and Detection: A Survey.”
arXiv preprint, arXiv:1909.11573 (2020).
رابط: https://arxiv.org/abs/1909.11573
مراجعة علمية حديثة تركز على دور التعلم العميق في تطوير واكتشاف الفيديوهات المزيفة.

5. California State Assembly Bill No. 730 (AB 730)

“An Act to add Section 20010 to the Elections Code, relating to elections.”
سنة الإصدار: 2019
رابط الوثيقة: https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billTextClient.xhtml?bill_id=201920200AB730
يحظر استخدام التزييف العميق في الحملات السياسية خلال فترة 60 يوما قبل الانتخابات.

6. EU Code of Practice on Disinformation

المفوضية الأوروبية
رابط رسمي: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/code-practice-disinformation
يتضمن تدابير لمحاربة الأخبار الزائفة، بما فيها الوسائط الاصطناعية مثل Deepfakes.

7. UNESCO – AI and Ethics Recommendations (2021)

“Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence.”
رابط: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137
توصي بضرورة تنظيم استخدام تقنيات مثل Deepfakes وضمان شفافيتها وأثرها الاجتماعي.

الأداة الجهة رابط
Deepware Scanner Deepware https://www.deepware.ai
Microsoft Video Authenticator Microsoft https://news.microsoft.com/on-the-issues/2020/09/01/disinformation-deepfakes-new-media-literacy
Sensity AI Reports Sensity AI https://sensity.ai
Media Forensics Program DARPA https://www.darpa.mil/program/media-forensics

تكشف تقنية التزييف العميق (Deepfakes) عن أحد أخطر التحديات المعاصرة التي تهدد بنية الحقيقة الرقمية، وتضرب في عمق مفهومي المصداقية والنزاهة المعلوماتية. فمن خلال توظيف الذكاء الاصطناعي، بات من الممكن إنتاج فيديوهات وصوتيات يصعب التمييز بينها وبين المواد الأصلية، ما يفتح المجال أمام التضليل، والابتزاز، والاحتيال، والتلاعب السياسي على نطاق واسع.

لقد بيّن المقال أن التزييف العميق ليس مجرد أداة ترفيهية أو تقنية ناشئة، بل سلاح معلوماتي معقّد، تتسابق الجهات الحكومية والجنائية وحتى التجارية في استخدامه أو مكافحته. فبينما تستفيد منه بعض الصناعات الإبداعية، يقف العالم في مواجهة حقيقية مع مخاطره:

ورغم ظهور أدوات كشف متقدمة مثل Microsoft Authenticator وDeepware Scanner، تبقى المواجهة بحاجة إلى مزيج من التنظيم القانوني، والتعليم الرقمي، والتقنيات المضادة الفعّالة.

مقالات ذات صلة
Exit mobile version