close
Sari la conținut

Deepfake

De la Wikipedia, enciclopedia liberă

Deepfake-urile (un cuvânt telescopat pentru 'deep learning' și 'fake'[1]) sunt imagini, videoclipuri sau materiale audio care au fost editate sau generate cu ajutorul inteligenței artificiale, al instrumentelor bazate pe IA sau al software-ului de editare audio-video. Acestea pot înfățișa persoane reale sau fictive și sunt considerate o formă de conținut media sintetic, adică un tip de conținut creat, de regulă, de sisteme de inteligență artificială prin combinarea unor elemente media diverse într-un nou produs media.[2][3][4]

Deși crearea de conținut fals nu este un fenomen nou, tehnologia deepfake valorifică într-un mod specific tehnici de învățare automată și inteligență artificială,[5][6][7] inclusiv algoritmi de recunoaștere facială și rețele neuronale artificiale, precum autoencoderele variaționale și rețelele generative adversariale (GAN-uri).[6][8] În acest context, domeniul criminalisticii digitale aplicate imaginilor s-a concentrat pe dezvoltarea unor tehnici de detectare a imaginilor manipulate.[9] Tehnologia deepfake a atras o atenție considerabilă din cauza potențialului său de a fi utilizată la crearea de materiale care implică abuzul sexual asupra copiilor, videoclipuri pornografice cu celebrități, materiale pornografice de răzbunare („revenge porn”), știri false, farse, hărțuire și fraude financiare.[10][11][12][13]

Mediul academic și-a exprimat îngrijorarea cu privire la riscul ca tehnologia deepfake să fie utilizată pentru a promova dezinformarea și discursul instigator la ură,[14] precum și pentru a interfera cu procesele electorale.[15] Ca răspuns, industria tehnologiei informației și guvernele au propus recomandări și metode pentru detectarea și limitarea utilizării acestora. De asemenea, cercetările academice au aprofundat analiza factorilor care stimulează interacțiunea cu conținutul deepfake în mediul online, precum și a posibilelor contramăsuri împotriva utilizării malițioase a acestei tehnologii.

De la divertismentul tradițional la jocuri video, tehnologia deepfake a evoluat, devenind tot mai convingătoare[16] și accesibilă publicului, ceea ce a permis perturbarea industriilor de divertisment și media.[17]

Istorie

[modificare | modificare sursă]

Manipularea fotografică a apărut în secolul al XIX-lea și a fost aplicată rapid în cinematografie. Tehnologia a evoluat constant pe parcursul secolului al XX-lea, iar progresul s-a accelerat odată cu apariția formatului video digital.

Tehnologia deepfake a fost dezvoltată de cercetători din cadrul instituțiilor academice începând cu anii '90, iar ulterior de amatori din comunitățile online.[18][19] Mai recent, aceste metode au fost adoptate de industrie.[20][1]

Dezvoltarea rețelelor generative adversariale (GAN) la jumătatea anilor 2010 a reprezentat un punct de cotitură tehnic esențial în evoluția deepfake-urilor. Rețelele GAN au permis crearea unor imagini și videoclipuri false extrem de realiste prin antrenarea unor rețele neuronale concurente, obținând o fidelitate vizuală mult superioară metodelor anterioare de generare a conținutului bazate pe reguli sau pe utilizarea autoencoderelor, și au pus bazele metodelor moderne de realizare a deepfake-urilor.[21][22]

Cercetări academice

[modificare | modificare sursă]

Cercetarea academică privind deepfake-urile este împărțită între domeniul viziunii computerizate (o subramură a informaticii),[18] care dezvoltă tehnici de creare și identificare a acestora, și abordările din științele umaniste și sociale, care studiază implicațiile sociale, etice, estetice, precum și pe cele jurnalistice și informaționale ale deepfake-urilor.[23] Pe ​​măsură ce deepfake-urile au devenit tot mai sofisticate și mai răspândite, grație inovațiilor aduse de instrumentele bazate pe inteligența artificială, s-au depus eforturi semnificative de cercetare pentru dezvoltarea unor metode de detectare și pentru identificarea factorilor care stimulează interacțiunea utilizatorilor cu acest tip de conținut pe internet.[24][25] S-a constatat că deepfake-urile apar pe platformele de socializare și în alte spații online din diverse motive, inclusiv pentru divertisment, în scopuri educative legate de această tehnologie sau pentru dezinformare menită să provoace reacții puternice.[26] Există lacune în cercetarea privind propagarea deepfake-urilor pe rețelele de socializare. Caracterul negativ și reacțiile emoționale sunt principalii factori care îi determină pe utilizatori să distribuie deepfake-uri.[27]

Știința socială și abordările umane asupra deepfake-urilor

[modificare | modificare sursă]

În studiile de film, tehnologia deepfake ilustrează modul în care „chipul uman devine un obiect central al ambivalenței în era digitală”.[28] Artiștii video au utilizat deepfake-urile pentru a „rescrie în mod ludic istoria cinematografiei, reinserând noi vedete în filme canonice”.[29][30] Specialistul în studii cinematografice Christopher Holliday analizează modul în care modificarea genului și a rasei actorilor din scene de film familiare destabilizează clasificările și categoriile de gen.[30] Conceptul de „queering” (subminare a normelor de gen) în contextul deepfake-urilor este, de asemenea, abordat de Oliver M. Gingrich în discuția sa despre lucrări de artă media care utilizează această tehnologie pentru a redefini genul,[31] inclusiv lucrarea artistului britanic Jake Elwes, Zizi: Queering the Dataset, care folosește deepfake-uri cu drag queens pentru a se juca în mod deliberat cu noțiunile de gen. Totodată, încep să fie explorate și potențialele estetice ale deepfake-urilor. Istoricul de teatru John Fletcher observă că primele demonstrații de deepfake sunt prezentate sub formă de spectacole și le plasează în contextul teatral, discutând despre „unele dintre schimbările de paradigmă mai tulburătoare” pe care deepfake-urile le reprezintă ca gen de spectacol.[32]

În timp ce majoritatea studiilor academice în limba engleză despre deepfake-uri se concentrează pe îngrijorările occidentale legate de dezinformare și pornografie, antropologul digital Gabriele de Seta a analizat modul în care acestea sunt percepute în China, unde sunt cunoscute sub numele de huanlian, termen care înseamnă „schimbarea fețelor”. Termenul chinezesc nu conține elementul „fake” (fals) prezent în denumirea engleză, iar de Seta susține că acest context cultural ar putea explica de ce reacția Chinei s-a concentrat pe măsuri de reglementare practice vizând „riscurile de fraudă, drepturile asupra imaginii, profitul economic și dezechilibrele etice”.[33]

Cercetările științifce computaționale asupra deepfake-urlor

[modificare | modificare sursă]

Un proiect de referință din perioada incipientă a fost programul „Video Rewrite”, lansat în 1997. Acesta modifica înregistrări video existente cu o persoană care vorbea, astfel încât mișcările buzelor acesteia să corespundă cuvintelor dintr-o altă pistă audio.[34] A fost primul sistem care a automatizat complet acest tip de reanimare facială, utilizând tehnici de învățare automată pentru a stabili legături între sunetele produse de subiectul înregistrării și forma feței acestuia.[34]

Proiectele academice recente s-au concentrat pe crearea unor videoclipuri mai realiste și pe îmbunătățirea tehnicilor de tip „deepfake”. Programul „Synthesizing Obama”, lansat în 2017, modifică înregistrările video cu fostul președinte Barack Obama pentru a-l prezenta rostind cuvintele dintr-o pistă audio separată.[35][36] Proiectul indică drept contribuție principală de cercetare tehnica sa fotorealistă de sintetizare a mișcărilor gurii pe baza semnalului audio.[35] Programul „Face2Face”, lansat în 2016, modifică imaginile video cu chipul unei persoane pentru a reda mimarea expresiilor faciale ale unei alte persoane.[36] Proiectul evidențiază, ca principală contribuție de cercetare, dezvoltarea primei metode de reproducere a expresiilor faciale în timp real folosind o cameră care nu captează informații de profunzime, permițând astfel utilizarea tehnicii cu camerele video obișnuite, destinate consumatorilor.

Cercetătorii au demonstrat, de asemenea, că tehnologia deepfake se extinde și în alte domenii, precum cel al imagisticii medicale.[37] În cadrul acestui studiu, s-a arătat cum un atacator poate introduce sau elimina automat semnele cancerului pulmonar dintr-o scanare CT 3D a unui pacient. Rezultatul a fost atât de convingător, încât a indus în eroare trei radiologi și un sistem de inteligență artificială de ultimă generație destinat detectării cancerului pulmonar. Pentru a demonstra existența acestei amenințări, autorii au executat cu succes atacul asupra unui spital, în cadrul unui test de penetrare de tip „white hat”.[38]

Un studiu privind deepfake-urile, publicat în mai 2020, prezintă o cronologie a evoluției proceselor de creare și detectare a acestora în ultimii ani.[39] Studiul evidențiază faptul că cercetătorii s-au concentrat pe soluționarea următoarelor provocări legate de crearea deepfake-urilor:

  • Generalizare. Deepfake-urile de înaltă calitate sunt adesea obținute prin antrenarea pe baza unor înregistrări video de lungă durată cu subiectul vizat. Provocarea constă în minimizarea volumului de date de antrenament și a timpului necesar pentru antrenarea modelului în vederea generării unor imagini de calitate, precum și în asigurarea posibilității de a utiliza modelele antrenate pentru noi identități (care nu au fost întâlnite în timpul antrenamentului).
  • Antrenare pe perechi de date. Antrenarea unui model prin învățare supervizată poate genera rezultate de înaltă calitate, însă necesită asocierea datelor în perechi. Acest proces presupune identificarea unor exemple de date de intrare și a ieșirilor corespunzătoare dorite, pe baza cărora modelul să învețe. Asocierea datelor în perechi este laborioasă și nepractică atunci când antrenarea vizează multiple identități și expresii faciale. Printre soluțiile existente se numără antrenarea autosupervizată (utilizarea cadrelor din același videoclip), utilizarea rețelelor care nu necesită perechi de date – precum Cycle-GAN – sau manipularea reprezentărilor interne (embeddings) ale rețelei.
  • Scurgerea identității. Aceasta apare atunci când identitatea „driverului” (adică a actorului care controlează expresiile faciale în procesul de re-enactment) este transferată parțial asupra feței generate. Printre soluțiile propuse se numără mecanismele de atenție, învățarea de tip „few-shot”, separarea caracteristicilor (disentanglement), conversiile la nivel de contur și conexiunile de tip „skip” (skip connections).
  • Ocluzii. Atunci când o parte a feței este acoperită de o mână, păr, ochelari sau orice alt obiect, pot apărea artefacte. O ocluzie frecventă este gura închisă, care ascunde interiorul gurii și dinții. Printre soluții se numără segmentarea imaginii în timpul antrenării și tehnica de „in-painting” (completare a zonelor lipsă).
  • Coerență temporală. În videoclipurile care conțin deepfake-uri pot apărea artefacte precum pâlpâirea și tremurul imaginii, deoarece rețeaua nu dispune de contextul cadrelor anterioare. Unii cercetători oferă acest context sau utilizează funcții de pierdere inovatoare bazate pe coerența temporală pentru a îmbunătăți realismul. Pe măsură ce tehnologia evoluează, aceste perturbări se diminuează.

În ansamblu, se preconizează că tehnologia deepfake va avea diverse implicații în domeniile mass-mediei și societății, producției și reprezentărilor mediatice, publicului, genului, legislației și reglementării, precum și politicii.[40]

Dezvoltare amatoricească

[modificare | modificare sursă]

Termenul „deepfake” a apărut la sfârșitul anului 2017, fiind creat de un utilizator Reddit pe nume „deepfakes”.[41] Acesta, alături de alți membri ai comunității Reddit „r/deepfakes”, a distribuit materiale de tip deepfake create de ei; multe dintre videoclipuri implicau suprapunerea fețelor unor celebrități peste corpurile actorilor din filme pornografice,[41] în timp ce conținutul non-pornografic includea numeroase videoclipuri în care chipul actorului Nicolas Cage era inserat în diverse filme.[42]

După această etapă inițială, dezvoltarea realizată de amatori a avansat rapid datorită disponibilității software-ului open-source și a tutorialelor pe internet. Instrumente oferite gratuit, precum FakeApp, FaceSwap și DeepFaceLab, au permis utilizatorilor fără pregătire formală în informatică să creeze videoclipuri de tip deepfake folosind echipamente hardware destinate consumatorilor obișnuiți.[43][21] Platforme online precum Reddit, GitHub și YouTube au jucat un rol esențial în distribuirea software-ului, a instrucțiunilor și a materialelor demonstrative, contribuind la răspândirea și perfecționarea rapidă a tehnicilor de creare a deepfake-urilor în rândul amatorilor.[21]

Alte comunități online continuă să distribuie materiale pornografice pe platforme care nu au interzis pornografia de tip deepfake.[44]

Dezvoltare comercială

[modificare | modificare sursă]

În ianuarie 2018, a fost lansată o aplicație desktop proprietară numită „FakeApp”.[45] Această aplicație permite utilizatorilor să creeze și să distribuie cu ușurință videoclipuri în care fețele personajelor sunt inversate între ele.[46] Până în 2019, „FakeApp” fusese în mare parte înlocuită de alternative open-source, precum „Faceswap” și „DeepFaceLab” (bazată pe linia de comandă), precum și de aplicații web precum DeepfakesWeb.[47][48][49]

Companiile mari au început să utilizeze tehnologia deepfake.[20] Se pot realiza videoclipuri de instruire corporativă folosind avatare și voci generate prin deepfake; un exemplu în acest sens este Synthesia, care utilizează tehnologia deepfake și avatare pentru a crea videoclipuri personalizate.[50] Dezvoltatorii aplicației mobile Momo au creat aplicația Zao, care permite utilizatorilor să își suprapună chipul peste secvențe din emisiuni TV și filme, folosind o singură fotografie.[20] În 2019, compania japoneză de inteligență artificială DataGrid a realizat un deepfake reprezentând un corp uman complet, capabil să genereze o persoană de la zero.[51]

Până în anul 2020, existau deja deepfake-uri audio și programe de inteligență artificială capabile să cloneze voci umane pe baza a doar câteva secunde de vorbire.[52][53] Au început să apară și instrumente pentru detectarea deepfake-urilor.[54][55][56] În martie 2020 a fost lansată o aplicație mobilă de deepfake numită Impressions. Aceasta a fost prima aplicație care permitea crearea de videoclipuri deepfake cu celebrități direct de pe telefonul mobil.[57][58]

Revenire

[modificare | modificare sursă]

Capacitatea tehnologiei deepfake de a simula mesajele și acțiunile altor persoane se poate extinde și asupra celor decedați, de exemplu în cadrul terapiei pentru gestionarea doliului, care permite o formă de comunicare aparentă cu o persoană dragă trecută în neființă.[59] În octombrie 2020, Kim Kardashian a publicat un videoclip în care apărea o hologramă a regretatului său tată, Robert Kardashian; aceasta a fost creată de compania Kaleida, care a utilizat o combinație de tehnici de interpretare, urmărire a mișcării, efecte speciale (SFX), efecte vizuale (VFX) și tehnologie deepfake pentru a genera respectiva iluzie.[60][61]

În 2020, a fost creat un videoclip de tip deepfake cu Joaquin Oliver, o victimă a atacului armat de la Parkland, în cadrul unei campanii privind siguranța utilizării armelor de foc. Părinții lui Oliver au colaborat cu organizația non-profit Change the Ref și cu agenția McCann Health pentru a realiza un videoclip în care acesta îi îndeamnă pe oameni să susțină legislația privind siguranța armelor, precum și politicienii care sprijină astfel de măsuri.[62]

În 2022, un videoclip de tip deepfake cu Elvis Presley a fost utilizat în cadrul emisiunii America's Got Talent 17.[63]

Fraude și escrocherii

[modificare | modificare sursă]

Biroul Federal de Investigații al Statelor Unite (FBI) a avertizat că instrumentele de inteligență artificială generativă sunt utilizate pentru a crește amploarea și credibilitatea fraudelor. Printre metodele identificate se numără clonarea vocii unor rude sau persoane cunoscute pentru solicitarea unor plăți, utilizarea înregistrărilor audio generate artificial pentru accesarea conturilor bancare și realizarea unor videoclipuri în care sunt imitate persoane publice, directori de companii sau reprezentanți ai autorităților. Videoclipurile generate cu ajutorul inteligenței artificiale pot fi utilizate inclusiv în conversații video în timp real sau pentru realizarea unor materiale promoționale asociate fraudelor de investiții.[64]

Un videoclip de tip deepfake cu Kim Jong Un, creat în 2020 de grupul de advocacy nepartizan RepresentUs.

Tehnologia de clonare a vocii permite reproducerea vocii unei persoane pornind de la mostre audio, inclusiv materiale disponibile online. Comisia Federală pentru Comerț a Statelor Unite (FTC) a identificat printre riscurile acestei tehnologii fraudele prin uzurparea identității unor membri ai familiei, prieteni sau directori de companii. FTC a analizat metode de limitare a acestor fraude, printre care autentificarea conținutului, marcarea materialelor generate artificial și detectarea în timp real a vocilor sintetice, menționând însă că nu există o singură soluție capabilă să prevină toate formele de abuz.[65]

Europol a identificat, de asemenea, deepfake-urile drept o tehnologie care poate fi utilizată în activități infracționale. Într-un raport dedicat implicațiilor deepfake-urilor pentru aplicarea legii, agenția europeană menționează printre posibilele utilizări criminale fraudele de tip „CEO fraud”, manipularea probelor și producerea de materiale pornografice fără consimțământ. Europol subliniază necesitatea dezvoltării atât a tehnologiilor de detectare, cât și a măsurilor de prevenire a utilizării abuzive a conținutului sintetic.[66]

Referințe

[modificare | modificare sursă]
  1. 1 2 Wahab, Abdul (). „Futures of Deepfake and society: Myths, metaphors, and future implications for a trustworthy digital future”Necesită abonament cu plată. Futures. 173. doi:10.1016/j.futures.2025.103672. ISSN 0016-3287. Parametru necunoscut |article-number= ignorat (ajutor)
  2. ↑ Kalpokas, Ignas; Kalpokiene, Julija (). Deepfakes (în engleză). Springer Cham. pp. 1–2. doi:10.1007/978-3-030-93802-4. ISBN 978-3-030-93801-7.
  3. ↑ Berry, David M. (). „Synthetic media and computational capitalism: towards a critical theory of artificial intelligence”. AI & Society (în engleză). 40 (7): 5257–5269. arXiv:2503.18976 Accesibil gratuit. doi:10.1007/s00146-025-02265-2 Accesibil gratuit. ISSN 1435-5655.
  4. ↑ Maher, Sean William (). „Deepfakes”. Encyclopedia. 6 (4): 80. doi:10.3390/encyclopedia6040080 Accesibil gratuit.
  5. ↑ Juefei-Xu, Felix; Wang, Run; Huang, Yihao; Guo, Qing; Ma, Lei; Liu, Yang (). „Countering Malicious DeepFakes: Survey, Battleground, and Horizon”. International Journal of Computer Vision. 130 (7): 1678–1734. doi:10.1007/s11263-022-01606-8. ISSN 1573-1405. PMC 9066404 Accesibil gratuit. PMID 35528632.
  6. 1 2 Kietzmann, J.; Lee, L. W.; McCarthy, I. P.; Kietzmann, T. C. (). „Deepfakes: Trick or treat?” (PDF). Business Horizons. 63 (2): 135–146. doi:10.1016/j.bushor.2019.11.006. Arhivat din original (PDF) la . Accesat în .
  7. ↑ Waldrop, M. Mitchell (). „Synthetic media: The real trouble with deepfakes”. Knowable Magazine. Annual Reviews. doi:10.1146/knowable-031320-1 Accesibil gratuit. Arhivat din originalNecesită abonament cu plată la . Accesat în .
  8. ↑ Schwartz, Oscar (). „You thought fake news was bad? Deep fakes are where truth goes to die”. The Guardian. Arhivat din original la . Accesat în .
  9. ↑ Farid, Hany (). „Image Forensics”. Annual Review of Vision Science. 5 (1): 549–573. doi:10.1146/annurev-vision-091718-014827. ISSN 2374-4642. PMID 31525144. Arhivat din originalNecesită abonament cu plată la . Accesat în .
  10. ↑ Banks, Alec (). „What Are Deepfakes & Why the Future of Porn is Terrifying”. Highsnobiety. Arhivat din original la . Accesat în .
  11. ↑ Christian, Jon. „Experts fear face swapping tech could start an international showdown”. The Outline. Arhivat din original la . Accesat în .
  12. ↑ Roose, Kevin (). „Here Come the Fake Videos, Too”. The New York Times. ISSN 0362-4331. Arhivat din originalAcces gratuit pentru testarea serviciului, necesită altfel abonament la . Accesat în .
  13. ↑ Schreyer, Marco; Sattarov, Timur; Reimer, Bernd; Borth, Damian (octombrie 2019). „Adversarial Learning of Deepfakes in Accounting”. arXiv:1910.03810 Accesibil gratuit [cs.LG].
  14. ↑ „Dangers of Deepfake: What to Watch For | University IT”. uit.stanford.edu. Accesat în .
  15. ↑ Savat, Sara (). „Political deepfake videos no more deceptive than other fake news, research finds”. The Source (în engleză). Accesat în .
  16. ↑ Caramancion, Kevin Matthe (). „The Demographic Profile Most at Risk of being Disinformed”. 2021 IEEE International IOT, Electronics and Mechatronics Conference (IEMTRONICS). IEEE. pp. 1–7. doi:10.1109/iemtronics52119.2021.9422597. ISBN 978-1-6654-4067-7. Arhivat din original la . Accesat în .
  17. ↑ Lalla, Vejay; Mitrani, Adine; Harned, Zach. „Artificial Intelligence: Deepfakes in the Entertainment Industry”. World Intellectual Property Organization. Arhivat din original la . Accesat în .
  18. 1 2 Harwell, Drew (). „Top AI researchers race to detect 'deepfake' videos: 'We are outgunned'”. The Washington Post. Arhivat din originalNecesită abonament cu plată la . Accesat în .
  19. ↑ Sanchez, Julian (). „Thanks to AI, the future of 'fake news' is being pioneered in homemade porn”. NBC News. Arhivat din original la . Accesat în .
  20. 1 2 3 Porter, Jon (). „Another convincing deepfake app goes viral prompting immediate privacy backlash”. The Verge. Arhivat din original la . Accesat în .
  21. 1 2 3 Masood, Momina; Nawaz, Mariam; Malik, Khalid Mahmood; Javed, Ali; Irtaza, Aun; Malik, Hafiz (februarie 2023). „Deepfakes generation and detection: state-of-the-art, open challenges, countermeasures, and way forward”. Applied Intelligence. 53 (4): 2–5. doi:10.1007/s10489-022-03766-z.
  22. ↑ Keith D., Foote. „A Brief History of Generative AI”. Dataversity.
  23. ↑ Vatreš, Amina (). „Deepfake Phenomenon: An advanced form of fake news and its implications on reliable journalism”. Društvene i humanističke studije. 16 (3): 561–576. doi:10.51558/2490-3647.2021.6.3.561 Accesibil gratuit.
  24. ↑ Rana, Md Shohel; Nobi, Mohammad Nur; Murali, Beddhu; Sung, Andrew H. (). „Deepfake Detection: A Systematic Literature Review”. IEEE Access. 10: 25494–25513. Bibcode:2022IEEEA..1025494R. doi:10.1109/ACCESS.2022.3154404 Accesibil gratuit. ISSN 2169-3536.
  25. ↑ Sudarsan, Ananya; Chua, Hui Na; Jasser, Muhammed Basheer; Wong, Richard T.K. (). „Deepfake Characterization, Propagation, and Detection in Social Media - A Synthesis Review”. 2024 20th IEEE International Colloquium on Signal Processing & Its Applications (CSPA). IEEE. pp. 219–224. doi:10.1109/CSPA60979.2024.10525373. ISBN 979-8-3503-8231-0.
  26. ↑ Sudarsan, Ananya; Chua, Hui Na; Jasser, Muhammed Basheer; Wong, Richard T.K. (). „Deepfake Characterization, Propagation, and Detection in Social Media - A Synthesis Review”. 2024 20th IEEE International Colloquium on Signal Processing & Its Applications (CSPA). IEEE. pp. 219–224. doi:10.1109/CSPA60979.2024.10525373. ISBN 979-8-3503-8231-0.
  27. ↑ Sudarsan, Ananya; Chua, Hui Na; Jasser, Muhammed Basheer; Wong, Richard T.K. (). „Deepfake Characterization, Propagation, and Detection in Social Media - A Synthesis Review”. 2024 20th IEEE International Colloquium on Signal Processing & Its Applications (CSPA). IEEE. pp. 219–224. doi:10.1109/CSPA60979.2024.10525373. ISBN 979-8-3503-8231-0.
  28. ↑ Bode, Lisa; Lees, Dominic; Golding, Dan (). „The Digital Face and Deepfakes on Screen”. Convergence: The International Journal of Research into New Media Technologies. 27 (4): 849–854. doi:10.1177/13548565211034044 Accesibil gratuit. ISSN 1354-8565.
  29. ↑ „Take it down act adult content creators platforms”. copyrightshark.com. martie 2026. Accesat în .
  30. 1 2 Holliday, Christopher (). „Rewriting the stars: Surface tensions and gender troubles in the online media production of digital deepfakes”. Convergence: The International Journal of Research into New Media Technologies. 27 (4): 899–918. doi:10.1177/13548565211029412 Accesibil gratuit. ISSN 1354-8565.
  31. ↑ Gingrich, Oliver M. (). „GENDER*UCK: Reframing gender & media art”. Proceedings of EVA London 2021 (EVA 2021). Electronic Workshops in Computing. doi:10.14236/ewic/EVA2021.25 Accesibil gratuit.
  32. ↑ Fletcher, John (). „Deepfakes, Artificial Intelligence, and Some Kind of Dystopia: The New Faces of Online Post-Fact Performance”Necesită abonament cu plată. Theatre Journal. 70 (4): 455–471. doi:10.1353/tj.2018.0097. ISSN 1086-332X.
  33. ↑ de Seta, Gabriele (). „Huanlian, or changing faces: Deepfakes on Chinese digital media platforms”. Convergence: The International Journal of Research into New Media Technologies. 27 (4): 935–953. doi:10.1177/13548565211030185. hdl:11250/2833613 Accesibil gratuit. ISSN 1354-8565. Arhivat din original la . Accesat în .
  34. 1 2 Bregler, Christoph; Covell, Michele; Slaney, Malcolm (). „Video Rewrite: Driving visual speech with audio”. Proceedings of the 24th annual conference on Computer graphics and interactive techniques – SIGGRAPH '97. 24. pp. 353–360. doi:10.1145/258734.258880. ISBN 0-89791-896-7. Arhivat din original la . Accesat în .
  35. 1 2 Suwajanakorn, Supasorn; Seitz, Steven M.; Kemelmacher-Shlizerman, Ira (iulie 2017). „Synthesizing Obama: Learning Lip Sync from Audio”. ACM Trans. Graph. 36 (4): 95:1–95:13. doi:10.1145/3072959.3073640. Arhivat din originalNecesită abonament cu plată la . Accesat în .
  36. 1 2 Thies, Justus; Zollhöfer, Michael; Stamminger, Marc; Theobalt, Christian; Nießner, Matthias (iunie 2016). „Face2Face: Real-Time Face Capture and Reenactment of RGB Videos”. 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE. pp. 2387–2395. arXiv:2007.14808 Accesibil gratuit. doi:10.1109/CVPR.2016.262. ISBN 978-1-4673-8851-1.
  37. ↑ Mirsky, Yisroel; Mahler, Tom; Shelef, Ilan; Elovici, Yuval (). CT-GAN: Malicious Tampering of 3D Medical Imagery using Deep Learning. pp. 461–478. arXiv:1901.03597 Accesibil gratuit. ISBN 978-1-939133-06-9. Arhivat din original la . Accesat în .
  38. ↑ O'Neill, Patrick Howell (). „Researchers Demonstrate Malware That Can Trick Doctors Into Misdiagnosing Cancer”. Gizmodo. Arhivat din original la . Accesat în .
  39. ↑ Mirsky, Yisroel; Lee, Wenke (). „The Creation and Detection of Deepfakes: A Survey”. ACM Computing Surveys. arXiv:2004.11138 Accesibil gratuit. doi:10.1145/3425780.
  40. ↑ Karnouskos, Stamatis (). „Artificial Intelligence in Digital Media: The Era of Deepfakes” (PDF). IEEE Transactions on Technology and Society. 1 (3): 138. Bibcode:2020ITTS....1..138K. doi:10.1109/TTS.2020.3001312. Arhivat din original (PDF) la . Accesat în .
  41. 1 2 Cole, Samantha (). „We Are Truly Fucked: Everyone Is Making AI-Generated Fake Porn Now”. Vice. Arhivat din original la . Accesat în .
  42. ↑ Haysom, Sam (). „People Are Using Face-Swapping Tech to Add Nicolas Cage to Random Movies and What Is 2018”. Mashable. Arhivat din original la . Accesat în .
  43. ↑ Lyu, Siwei (iulie 2020). „Deepfake Detection: Current Challenges and Next Steps”. 2020 IEEE International Conference on Multimedia & Expo Workshops (ICMEW). p. 1. arXiv:2003.09234 Accesibil gratuit. doi:10.1109/ICMEW46912.2020.9105991. ISBN 978-1-7281-1485-9.
  44. ↑ Hathaway, Jay (). „Here's where 'deepfakes,' the new fake celebrity porn, went after the Reddit ban”. The Daily Dot. Arhivat din original la . Accesat în .
  45. ↑ „What is a Deepfake and How Are They Made?”. Online Tech Tips. . Arhivat din original la . Accesat în .
  46. ↑ Robertson, Adi (). „I'm using AI to face-swap Elon Musk and Jeff Bezos, and I'm really bad at it”. The Verge. Arhivat din original la . Accesat în .
  47. ↑ „Deepfakes web | The best online faceswap app”. Deepfakes web. Arhivat din original la . Accesat în .
  48. ↑ „Faceswap is the leading free and Open Source multi-platform Deepfakes software”. . Arhivat din original la . Accesat în – via WordPress.
  49. ↑ „DeepFaceLab is a tool that utilizes machine learning to replace faces in videos. Includes prebuilt ready to work standalone Windows 7,8,10 binary (look readme.md).: iperov/DeepFaceLab”. . Arhivat din original la . Accesat în – via GitHub.
  50. ↑ Chandler, Simon. „Why Deepfakes Are A Net Positive For Humanity”. Forbes. Arhivat din original la . Accesat în .
  51. ↑ Pangburn, D. J. (). „You've been warned: Full body deepfakes are the next step in AI-based human mimicry”. Fast Company. Arhivat din original la . Accesat în .
  52. ↑ Lyons, Kim (). „FTC says the tech behind audio deepfakes is getting better”. The Verge. Arhivat din original la . Accesat în .
  53. ↑ „Audio samples from "Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis"”. google.github.io. Arhivat din original la . Accesat în .
  54. ↑ „FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images”. IEEE International Conference on Computer Vision. .
  55. ↑ „Facebook AI Launches Its Deepfake Detection Challenge”. IEEE Spectrum (în engleză). . Accesat în .
  56. ↑ „Contributing Data to Deepfake Detection Research”. Google Research. . Arhivat din original la . Accesat în .
  57. ↑ Thalen, Mikael. „You can now deepfake yourself into a celebrity with just a few clicks”. daily dot. Arhivat din original la . Accesat în .
  58. ↑ Matthews, Zane (). „Fun or Fear: Deepfake App Puts Celebrity Faces In Your Selfies”. Kool1079. Arhivat din original la . Accesat în .
  59. ↑ van der Sloot, Bart (). Regulating the Synthetic Society: Generative AI, Legal Questions, and Societal Challenges. Bloomsbury Academic. ISBN 978-1-5099-7495-5. Arhivat din original la . Accesat în .
  60. ↑ „Kanye West, Kim Kardashian and her dad: Should we make holograms of the dead?”. BBC News. . Arhivat din original la . Accesat în .
  61. ↑ „Kanye West Gave Kim Kardashian a Hologram of Her Father for Her Birthday”. themodems. . Arhivat din original la . Accesat în .
  62. ↑ „Parkland victim Joaquin Oliver comes back to life in heartbreaking plea to voters”. adage.com. . Arhivat din original la . Accesat în .
  63. ↑ Bowenbank, Starr (). „Simon Cowell Duets With Elvis in Metaphysic's Latest Deepfake 'AGT' Performance: Watch”. Billboard. Arhivat din original la . Accesat în .
  64. ↑ „Internet Crime Complaint Center (IC3) | Criminals Use Generative Artificial Intelligence to Facilitate Financial Fraud”. www.ic3.gov. Accesat în .
  65. ↑ „Internet Crime Complaint Center (IC3) | Criminals Use Generative Artificial Intelligence to Facilitate Financial Fraud”. www.ic3.gov. Accesat în .
  66. ↑ „Approaches to Address AI-enabled Voice Cloning” (în engleză). Federal Trade Commission. . Accesat în .

Lectură suplimentară

[modificare | modificare sursă]

Legături externe

[modificare | modificare sursă]
Commons
Commons
Wikimedia Commons conține materiale multimedia legate de deepfake
Wikţionar
Wikţionar
Caută „deepfake” în Wikționar, dicționarul liber.
Adus de la https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Deepfake&oldid=18005636