यह पूरी कहानी 22 अगस्त, 2018 को UC बर्कले के शोधकर्ताओं द्वारा प्रकाशित एक पेपर से शुरू होती है, जिसमें दिखाया गया है कि कैसे एक कंप्यूटर एक इंसान की समानता पर एक "डिजिटल कंकाल" आरोपित कर सकता है ताकि व्यक्ति एक अच्छा नर्तक प्रतीत हो। यह मजेदार लगता है, है ना?
हममें से जिनके दो बाएं पैर हैं, वे खुद का एक वीडियो प्रस्तुत नहीं करना चाहेंगे जो अगले माइकल जैक्सन की तरह नृत्य कर रहा हो? हालांकि, तथ्य यह है कि हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता को वीडियो संपादन और रेंडरिंग सॉफ़्टवेयर के साथ मिला रहे हैं, अगर तकनीक का दुरुपयोग किया जाता है तो इसके कुछ बहुत भयावह निहितार्थ हो सकते हैं।
शोधकर्ताओं के कार्य का परिचय
जो पेपर शोधकर्ताओं द्वारा प्रकाशित किया गया था जिसका पहले उल्लेख किया गया था, वह मूल रूप से एक प्रदर्शन था कि कैसे मशीन लर्निंग को "अलग-अलग वीडियो में मानव विषयों के बीच गति स्थानांतरित करने" के लिए नियोजित किया जा सकता है, प्रभावी रूप से एक व्यक्ति की गतिविधियों को दूसरे पर आरोपित करना। आप उनके काम के परिणाम यहां देख सकते हैं:
यह जर्जर और कुछ हद तक मजाकिया दिखता है, लेकिन वास्तविकताएं जिनका सामना हम कर सकते हैं जैसे-जैसे ऐसी तकनीक विकसित होती रहती है, समाज के रूप में हमारे लिए चुनौतीपूर्ण साबित हो सकती हैं। हालांकि हम "AI" शब्द का उपयोग यह कहकर ढीले ढंग से कर रहे हैं कि यह एक वीडियो-संपादन तकनीक का प्रदर्शन है जो अवधारणा को लागू करती है, यह निश्चित रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अग्रदूतों में से एक है (उदाहरण के लिए, किसी को एक स्थिति में "कल्पना" करना)।
डीपफेक के बारे में बात करते हैं
YouTube पर "डीपफेक" को खोज शब्द के रूप में उपयोग करें, और आपको कई कार्य-उपयुक्त वीडियो मिलेंगे जो हस्तियों के फेसस्वैप और मौके पर उत्पादित कुछ अर्ध-आश्वस्त करने वाले झूठे प्रस्तुत करते हैं। हालांकि यह अक्सर अच्छे हास्य में किया जाता है, हर किसी का इस सॉफ़्टवेयर के साथ अच्छे इरादे नहीं होते।
डीपफेक एक व्यक्ति की चेहरे की प्रोफ़ाइल लेते हैं और उसे दूसरे व्यक्ति के चेहरे पर आरोपित करते हैं। आप देख सकते हैं कि हम कहां जा रहे हैं, और यदि आप नहीं देख सकते, तो यहां यह है: कई लोग हैं जो इस तकनीक का उपयोग दूसरों का "रिवेंज पोर्न" वीडियो बनाने के लिए करते हैं, उन्हें एक बहुत ही डराने वाली स्थिति में फंसाते हैं जहां उनकी समानता स्पष्ट सामग्री से जुड़ी होती है और उनके पास कोई सहारा नहीं होता। यह पूरी तरह से ऐसा लगता है जैसे उन्होंने वीडियो में जो कुछ भी हो रहा है वह किया हो।
एक अधिक उन्नत ओवरले तकनीक कंप्यूटर को एक आभासी कंकाल बनाने की अनुमति दे सकती है जो तब दुर्भावनापूर्ण अभिनेताओं को एक संभावित समझौता स्थिति में एक पूरे व्यक्ति को आरोपित करने की अनुमति देगा। हमें उपकरणों का एक कॉकटेल मिलता है जिसका उपयोग साक्ष्य गढ़ने के लिए किया जा सकता है। अपराध स्थल फुटेज में एक शूटर को किसी और की तरह दिखने के लिए बनाया जा सकता है।
कानूनी रूप से इसका क्या प्रभाव होगा?
अधिकांश देशों में पहले से ही एक कानूनी प्रणाली है जो घटनाओं के झूठीकरण या झूठे गवाह को स्पष्ट रूप से परिभाषित करती है। जहां तक किसी व्यक्ति के "आभासी प्रतिरूपण" का संबंध है, इन तकनीकों का उपयोग करके वीडियो को संशोधित करना पहले से ही इन कानूनों के दायरे में आता है।
जहां चीजें जटिल होती हैं, वह तब है जब अदालतों द्वारा वीडियो साक्ष्य स्वीकार करने की बात आती है। यदि हमारे पास अभी उस हद तक वीडियो को डॉक्टर करने की तकनीक है, तो पांच साल में हम क्या करने में सक्षम होंगे, इसकी कल्पना करें। एक अदालत वीडियो को विश्वसनीय मानने में कैसे सक्षम होगी? डुप्लिकेट को मूल की तरह सटीक रूप से कार्य करने के लिए बनाना बहुत कठिन नहीं है। आखिरकार, यह सब डिजिटल है।
कानून की अदालतें पहले से ही अपने केस फाइलों में वीडियो साक्ष्य स्वीकार करने के लिए बहुत अनिच्छुक हैं। प्रौद्योगिकी की यह प्रगति वास्तव में उन्हें किनारे पर धकेल सकती है, उस बिंदु तक जहां वे किसी भी चीज पर भरोसा नहीं कर सकते जो वीडियो पर कैद की गई थी, डॉक्टर्ड कुछ स्वीकार करने के डर से।
अंत में, चाहे हम इसे पसंद करें या नहीं, ऐसा प्रतीत होता है कि इस नई तरह की तकनीक हमारे साथ रहने के लिए यहां है, और हमें तदनुसार अनुकूलित करना होगा। हम जो पहला कदम उठा सकते हैं, वह यह है कि इस तथ्य के बारे में जागरूकता फैलाएं कि वीडियो को 80 के दशक की तुलना में कहीं अधिक आसानी से - और कहीं कम संसाधनों और कौशल आवश्यकताओं के साथ - नकली बनाया जा सकता है। अंततः, लोग उनके द्वारा देखे जाने वाले वीडियो के बारे में अधिक संदेहपूर्ण होंगे।
"तकनीक केवल अधिक से अधिक उन्नत होती जा रही है ... लोग डरने वाले हैं। और मैं वास्तव में उनके साथ सहानुभूति रखता हूं। लेकिन चूंकि तकनीक का आविष्कार नहीं किया जा सकता, हमें इसके साथ आगे बढ़ना होगा। मैं डीपफेक एल्गोरिदम और इसकी क्षमता का कहीं अधिक समर्थक हूं बजाय इसके कि वर्तमान में इसका उपयोग किस लिए किया जा रहा है। लेकिन फिर, इंटरनेट में आपका स्वागत है।"
फरवरी 2018 में प्रकाशित एक लेख में एक विशेष Reddit उपयोगकर्ता ने The Verge को यह बताया।
आपको क्या लगता है कि हमें जागरूकता कैसे फैलानी चाहिए? अनुकूलित करने के लिए हमें और क्या करना चाहिए? आइए टिप्पणियों में इस चर्चा को करें!
