Twój dostęp nie jest aktywny. Skorzystaj z oferty i zapewnij sobie dostęp do wszystkich treści.
„Dziecinna prowokacja” – tak Wołodymyr Zełenski nazwał w mediach społecznościowych spreparowane nagranie z 16 marca 2022 roku, w którym Rosjanie posłużyli się jego wizerunkiem, aby wezwać ukraińskich żołnierzy do złożenia broni. Kolejnego dnia w sieci zaczęło krążyć wideo z Władimirem Putinem informującym o zakończeniu wojny z Ukrainą. Materiały szybko rozeszły się po Twitterze, Facebooku, YouTubie, Telegramie i w rosyjskim serwisie społecznościowym VKontakte. Prezydent Ukrainy jeszcze tego samego dnia odniósł się do sprawy i na Instagramie zdementował te informacje, na skutek czego portale zaczęły usuwać kopie fałszywych nagrań.
Zanim jednak oba filmiki ujrzały światło dzienne, ukraińskie Centrum Strategicznych Komunikacji i Bezpieczeństwa Informacyjnego sygnalizowało, że Rosjanie mogą upublicznić tego typu fałszywkę. Kiepska jakość pierwszego nagrania (zaburzone proporcje głowy względem ciała, nienaturalny głos), przecieki na temat rosyjskich planów posłużenia się wizerunkiem Zełenskiego oraz popularność medialna prezydenta Ukrainy umożliwiły szybkie zdementowanie deepfake’a .
„Ten [ deepfake ] z prezydentem Zełenskim rzeczywiście był niedoskonały, nie do końca wiemy, kto za nim stoi. Jeśli Rosjanie chcieliby wypuścić wysokiej jakości deepfake , to pewnie byliby to w stanie zrobić” – komentowała dla CyberDefence24 Monika Borycka, założycielka firmy TrendRadar zajmującej się między innymi konsultacjami z zakresu technologii i nowych mediów. Stąd też owa „dziecinna prowokacja” – jak określił całe zamieszanie Zełenski – wydaje się zasadnym komentarzem. Gdyby jednak materiał został przygotowany lepiej i gdyby faktycznie zaskoczył ukraińskich żołnierzy oraz samego prezydenta Ukrainy, sfabrykowane wideo mogłoby zaważyć na losach wojny rosyjsko-ukraińskiej, przyczyniając się do kapitulacji strony ukraińskiej. Pytanie o to, czym zatem jest technologia, która może wpłynąć na przyszłość całych państw, wydaje się szczególnie istotne.
Sam termin deepfake jest stosunkowy młody. Pochodzi od zestawienia deep learning („głębokie uczenie”, stanowiące podkategorię uczenia maszynowego sztucznej inteligencji) oraz fake („fałsz”). Na salony trafił za sprawą anonimowego użytkownika o nicku Deepfakes, który w 2017 roku opublikował na forum Reddit filmy porno z wizerunkami między innymi aktorek Gal Gadot czy Maisie Williams.
Na wyjściu deepfake ’ owego materiału otrzymujemy fotos, nagranie audio lub wideo z obrazem kogoś, kto nie uczestniczył w tym procesie jako model, aktor bądź narrator. Intencja jego powstania może być różna – punktem wspólnym deepfake’ów jest to, że odbiorczyni lub odbiorcy trudno gołym okiem dostrzec fałszywkę.
Punktem wspólnym deepfake’ów jest to, że odbiorczyni lub odbiorcy trudno gołym okiem dostrzec fałszywkę.
Na wejściu potrzebnych jest kilka materiałów: tradycyjnie wykonane nagranie bądź zdjęcie, które ma zostać zmodyfikowane, a także materiały audio-wideo i fotografie (im liczniejsze, tym lepiej) z wizerunkiem osoby, która ma zostać poddana manipulacji – oraz odpowiedni program, komputerowy kod, który „domyśli się”, jak dana osoba mogłaby wyglądać w zaplanowanej sytuacji, i stworzy finalny obraz.
Esej ukazał się w lipcowym numerze magazynu (07/2024) pod tytułem Podróbki rzeczywistości zmieniają rzeczywistość.
Fundację Pismo, wydawcę magazynu „Pismo”, wspiera Orange.
