Panduan lengkap tentang cara membuat deepfake: teknik, alat, dan risiko

Depan » Kecerdasan Buatan » Panduan lengkap tentang cara membuat deepfake: teknik, alat, dan risiko

Los deepfakes telah menjadi salah satu kemajuan teknologi paling mengejutkan sekaligus kontroversial dalam beberapa tahun terakhir. Semakin umum kita menjumpai video atau gambar yang menunjukkan tokoh publik dan anonim membuat pernyataan atau melakukan tindakan yang sebenarnya tidak pernah terjadi. Kunci dari fenomena ini terletak pada penggunaan kecerdasan buatan untuk memanipulasi dan menghasilkan konten visual dan audio yang hampir tidak bisa dibedakan dari kenyataan. Jika Anda pernah bertanya-tanya bagaimana deepfake dibuat atau teknologi apa yang mendasarinya, berikut panduan lengkap yang mengungkap semua rahasianya: mulai dari teknik yang digunakan hingga risiko dan penggunaan yang bertanggung jawab.

Popularitas deepfake bukanlah suatu kebetulan: saat ini, siapa pun dengan komputer yang memadai dan sedikit rasa ingin tahu dapat mengakses berbagai alat gratis maupun berbayar dan mulai bereksperimen. Namun, dampak sosial, etika, dan teknis yang mendalam dari deepfake membutuhkan lebih dari sekadar rasa ingin tahu: memahami cara kerjanya, risiko yang ditimbulkannya, dan bagaimana deepfake dapat digunakan secara positif sangatlah penting di tengah maraknya kecerdasan buatan.

Apa itu deepfake dan mengapa begitu realistis?

Intinya, deepfake Ini adalah konten audiovisual yang dimanipulasi - terutama video, tetapi juga gambar dan audio - yang dihasilkan oleh algoritma pembelajaran mendalam (belajar mendalam). Algoritma ini, khususnya jaringan saraf, mampu menganalisis dan menciptakan kembali pola ekspresi wajah, gerakan, nada suara, dan bahkan bahasa tubuh dari kumpulan data besar. Hal ini memungkinkan mereka tidak hanya mengubah wajah seseorang dalam video, tetapi juga memasukkan kata-kata ke dalam mulut mereka atau meniru suara mereka dengan kredibilitas yang sangat tinggi.

Hal yang paling mengesankan tentang deepfake saat ini adalah tingkat realismeVersi-versi awalnya memang canggung dan tidak meyakinkan, tetapi kemajuan AI telah membuat semakin sulit untuk membedakan video asli dari video hasil manipulasi. Semua ini memicu perdebatan sengit tentang penggunaannya dan potensi konsekuensi sosial dan hukumnya.

Teknologi paling canggih untuk membuat deepfake

Membuat deepfake yang meyakinkan dapat dilakukan dengan beberapa cara saat ini. Teknik yang paling canggih dan populer meliputi:

• Jaringan penyiaran:Model AI yang menghasilkan gambar dan video dengan menambahkan dan menghilangkan “noise” digital, menghasilkan wajah yang sepenuhnya baru dari data asli.
• Jaringan Adversarial Generatif (GAN):Dua jaringan saraf yang berlawanan menghasilkan dan memvalidasi konten palsu hingga mencapai hasil yang hampir tidak dapat dibedakan dari hal yang nyata.
• Bertukar wajah: Pertukaran wajah yang terkenal, di mana wajah seseorang ditumpangkan, dengan sangat rinci, ke wajah orang lain dalam video atau gambar.
• Sinkronisasi bibir: Suatu teknik yang menyesuaikan gerakan mulut dan suara agar sesuai dengan ucapan yang dipilih, bahkan lebih efektif bila dikombinasikan dengan suara sintetis.

Jaringan siaran: menciptakan gambar dari kebisingan

itu jaringan penyiaran Mereka mewakili perkembangan terbaru dalam deepfake. Cara kerjanya adalah dengan "mengotori" gambar asli dengan menambahkan noise acak, sehingga membuatnya tidak dapat dikenali. Model kemudian belajar untuk membalikkan noise tersebut dan merekonstruksi gambar, tetapi dengan modifikasi tertentu (seperti wajah orang yang berbeda atau ekspresi yang berbeda). Hal ini menghasilkan hasil yang sangat realistis yang dapat diambil langsung dari versi yang terdistorsi, sehingga sangat sulit untuk mendeteksi manipulasi aslinya.

Menurut penelitian terbaru, yang disebut model konsistensi Mereka sudah mulai mengungguli jaringan penyiaran konvensional, mengubah gangguan menjadi data yang berguna secara lebih langsung dan efisien.

GAN: teknik kontrol ganda

Sebelum jaringan penyiaran, standarnya adalah jaringan permusuhan generatif (Gan). Di sini, sebuah generator menciptakan konten palsu (gambar atau video), sementara diskriminator mengevaluasi keasliannya. Keduanya saling bersaing, seperti permainan kucing-kucingan, hingga deepfake menjadi hampir mustahil dideteksi oleh mata manusia.

Teknik ini merupakan kunci untuk deepfake berkualitas tinggi pertama, tetapi lebih mahal dan kurang efisien dibandingkan sistem yang ada saat ini. Meskipun demikian, teknik ini tetap menjadi fondasi yang banyak digunakan untuk sebagian besar perangkat komersial dan proyek sumber terbuka.

Sinkronisasi bibir: sinkronisasi bibir untuk video viral

El sinkronisasi bibir Sinkronisasi bibir adalah teknik yang populer, baik karena kesederhanaannya maupun kemudahannya untuk diotomatisasi. Proses ini melibatkan penyesuaian gerakan mulut dalam video agar sesuai dengan audio yang dipilih, bahkan menggunakan suara sintetis yang dihasilkan oleh AI.

Dalam banyak kasus, Anda bahkan tidak memerlukan komputer yang canggih: ada aplikasi seluler yang mampu membuat video deepfake Hanya dalam beberapa menit. Kualitas dan realisme ditingkatkan dengan menggabungkan lebih banyak gambar referensi dengan perangkat keras yang lebih baik.

Pertukaran wajah: pertukaran wajah klasik

El bertukar muka Inilah dasar dari banyak deepfake yang beredar daring. Deepfake ini melibatkan penempatan wajah orang yang ingin Anda tiru di atas wajah orang lain dalam video asli. Semakin banyak gambar dan sudut yang digunakan untuk melatih model, semakin meyakinkan hasilnya.

Contoh-contoh terkenalnya berkisar dari video-video lucu selebritas yang "diubah" menjadi karakter lain hingga inisiatif seperti Museum Salvador Dalí, yang menggunakan ribuan gambar untuk menciptakan versi interaktif sang seniman. Bahayanya adalah, dengan perangkat yang ada saat ini, hampir semua orang dapat membuat deepfake yang kurang meyakinkan hanya dengan foto referensi, sehingga melipatgandakan kemungkinan penggunaan (dan penyalahgunaan).

Bagaimana cara membuat deepfake langkah demi langkah?

Membuat deepfake yang berkualitas membutuhkan pemahaman dasar-dasar AI dan sumber daya yang tepat. Untuk mencapainya, prosesnya biasanya mengikuti langkah-langkah berikut:

• Cari dan pilih gambar atau videoSemakin banyak gambar dan video berkualitas tinggi yang Anda kumpulkan dari orang yang Anda tiru (dan aslinya), semakin baik hasilnya. Berbagai ekspresi wajah, sudut, dan kondisi pencahayaan sangat membantu.
• Melatih model AIAlgoritma pembelajaran mendalam memproses semua materi ini untuk mempelajari fitur dan gerakan wajah tertentu yang akan disalin.
• Penggunaan alat-alat tertentuProgram seperti DeepFaceLab, Zao, FaceApp, dan Deepfakes Web menawarkan antarmuka sederhana untuk bertukar wajah, sinkronisasi bibir, atau menghasilkan suara sintetis. Beberapa program membutuhkan komputer canggih dengan GPU, sementara yang lain beroperasi di cloud atau langsung di perangkat seluler.
• Pemrosesan dan penyesuaianModel AI menyusun video dengan memadukan wajah yang ditiru dan, jika perlu, mengadaptasi gerakan bibir dan suara agar semuanya selaras sempurna. Penyesuaian manual dapat dilakukan untuk menyempurnakan detail (ekspresi, pencahayaan, dll.).
• Sentuhan terakhirBeberapa program memungkinkan Anda meningkatkan kualitas video, menghilangkan cacat, atau bahkan menambahkan tanda air untuk menunjukkan konten yang dimanipulasi.

Kadang-kadang prosesnya hanya memakan waktu beberapa menit; di waktu lain, dapat memakan waktu pelatihan berhari-hari dan perangkat keras yang sangat mahal, tergantung pada realisme yang diinginkan dan sumber daya yang tersedia.

Alat dan program populer untuk membuat deepfake

Saat ini, Anda dapat menemukan segalanya, mulai dari aplikasi seluler hingga program sumber terbuka yang kompleks. Beberapa yang paling banyak digunakan dan mudah diakses adalah:

• Lab Wajah Dalam: Sebuah tolok ukur dalam dunia deepfake, situs ini menawarkan berbagai macam tutorial dan fitur canggih untuk pertukaran wajah.
• Zao: Aplikasi seluler Tiongkok yang sangat populer yang memungkinkan Anda membuat video deepfake dengan cepat menggunakan foto referensi.
• Snapchat y Lensa AI: Aplikasi yang memudahkan pertukaran wajah dan penerapan filter canggih, ideal bagi pengguna yang mencari hasil yang cepat dan menyenangkan.
• Web Deepfake: Platform daring yang menawarkan segalanya mulai dari animasi foto-foto lama hingga video yang lebih rumit, seringkali dengan alat berbayar atau freemium.
• rahim y Otak dalam: Mereka menonjol karena realisme suara yang dihasilkan dan kemudahan penggunaan dalam membuat video musik dan meme.
• FaceApp: Memungkinkan Anda memodifikasi wajah dan menciptakan efek yang mengesankan hanya dengan satu klik.

Selain itu, layanan seperti Generator Suara AI Speechify Mereka mengkhususkan diri dalam menciptakan suara AI yang terdengar alami, sehingga memudahkan penambahan sulih suara realistis ke video deepfake apa pun.

Manfaat dan risiko positif dari deepfake

Teknologi di balik deepfake sendiri tidaklah baik atau buruk: teknologi ini sepenuhnya bergantung pada niat penggunanya. Di satu sisi, kita menemukan aplikasi positif yang berkisar dari Hiburan —meme, lelucon, dan video viral— ke dalam film, iklan, dan pendidikan. Misalnya, membuat kampanye iklan multibahasa tanpa perlu bepergian atau merekam, membangkitkan kembali tokoh-tokoh sejarah, atau melindungi identitas orang-orang dalam film dokumenter (seperti dalam Selamat datang di Chechnya).

Namun, risikonya sangat nyata. Deepfake dapat digunakan untuk menyebarkan berita bohong, memanipulasi pemilu, penipuan atau pelecehanTerdapat kasus-kasus peniruan identitas eksekutif yang terdokumentasi untuk melakukan penipuan bernilai jutaan dolar. Kemudahan penggunaan berbagai alat meningkatkan ancaman penggunaan yang tidak bertanggung jawab atau jahat.

Oleh karena itu, penting untuk mempromosikan penggunaan yang bertanggung jawab: laporkan dengan jelas ketika konten tersebut salah, menambahkan tanda air, dan mengedukasi masyarakat tentang keberadaan dan risiko video-video ini. Lebih lanjut, AI sendiri digunakan untuk menciptakan detektor deepfake yang semakin efektif, meskipun persaingan antara kreator dan detektor masih sangat ketat.

Artikel terkait:

Kerugian Kecerdasan Buatan: Apa yang tidak mereka beritahukan kepada Anda tentang teknologi ini

Deepfake dalam masyarakat: kasus media dan aplikasi terkini

Dalam beberapa tahun terakhir, deepfake telah berkembang dari sekadar keingintahuan menjadi fenomena yang relevan secara budaya dan sosial. Dalam dunia politik, deepfake telah digunakan untuk memanipulasi wacana dan menyindir tokoh masyarakat. Mulai dari video di India yang mengubah bahasa politisi untuk menarik lebih banyak pemilih, hingga manipulasi viral di Amerika Serikat terkait kampanye pemilu.

Di dunia film dan televisiDeepfake telah merevolusi produksi iklan dan film, memungkinkan konten dihasilkan tanpa kehadiran langsung subjeknya. Hal ini terjadi pada kampanye Cruzcampo yang menampilkan Lola Flores atau intervensi David Beckham dalam berbagai bahasa untuk sebuah inisiatif amal.

Juga di dokumenter dan jurnalisme AI telah digunakan untuk menciptakan kembali pidato-pidato bersejarah atau melindungi identitas saksi dan korban. Pendidikan dan budaya juga mengeksplorasi potensi deepfake, seperti di Museum Dalí, tempat seniman itu sendiri "hidup" untuk berinteraksi dengan pengunjung.

Di lapangan dokterGAN digunakan untuk menghasilkan gambar sintetis tumor atau lesi, yang merupakan kunci untuk melatih model diagnostik ketika tidak ada cukup data nyata.

Tantangan, etika, dan masa depan deepfake

Kemajuan dalam AI membuat pendeteksian deepfake menjadi tantangan yang terus berkembang. Perusahaan teknologi besar dan badan regulasi berupaya mengidentifikasi manipulasi ini dan melindungi pengguna, menerapkan berbagai hal mulai dari label media sosial hingga pembatasan aplikasi berbahaya.

Tantangan utama ada di menyeimbangkan inovasi dan keamananMeningkatnya akses terhadap alat pembuat deepfake memaksa masyarakat untuk tetap mendapatkan informasi, bersikap kritis, dan menuntut akuntabilitas ketika teknologi ini digunakan untuk tujuan yang merugikan. Namun, jika dikelola dengan baik, deepfake dapat membuka pintu bagi bentuk-bentuk baru ekspresi, kreativitas, dan pembelajaran.

Teknologi deepfake akan tetap ada, dan akan terus berkembang pesat. Memahami teknik dan aplikasinya—serta mempelajari cara menggunakannya secara etis dan bertanggung jawab—adalah cara terbaik untuk memaksimalkan potensinya sekaligus meminimalkan risikonya. Pantau terus perkembangannya dan jangan ragu untuk mengeksplorasi berbagai kemungkinan, selalu dengan sikap kritis dan menghormati privasi serta kebenaran.

Artikel terkait:

Apa itu Phishing: 10 tanda peringatan