설명: Deepfakes란 무엇입니까?
딥페이크란?
딥페이크는가짜디지털 소프트웨어, 기계 학습 및 얼굴 스와핑을 사용하여 만든 비디오. 딥페이크는실제로 일어난 적이 없는 사건, 진술 또는 행동을 묘사하는 새로운 영상을 만들기 위해 이미지를 결합한 컴퓨터 제작 인공 비디오.결과는 상당히 설득력이 있습니다. 딥 페이크는 거짓으로 식별하기가 매우 어렵다는 점에서 다른 형태의 거짓 정보와 다릅니다.
어떻게 작동합니까?
이 기술의 기본 개념은 얼굴 인식, Snapchat 사용자는 변형을 적용하거나 얼굴 특징을 강화하는 얼굴 스왑 또는 필터 기능에 익숙할 것입니다. Deep Fakes는 비슷하지만 훨씬 더 현실적입니다. 가짜 비디오는 생성적 적대 네트워크 또는 GAN이라는 기계 학습 기술을 사용하여 만들 수 있습니다. 예를 들어 GAN은 수천 장의 Beyonce 사진을 보고 사진 중 하나의 정확한 사본이 아닌 해당 사진과 거의 유사한 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다. GAN은 기존 오디오에서 새 오디오를 생성하거나 기존 텍스트에서 새 텍스트를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 다용도 기술입니다. Deep Fakes를 만드는 데 사용되는 기술은 랜드마크 지점에 따라 얼굴을 매핑하도록 프로그래밍되었습니다. 이것은 눈과 입의 모서리, 콧구멍, 턱선의 윤곽과 같은 특징입니다.
실제 사람의 Ted Talk 가짜 비디오와 이를 식별하는 방법도 딥페이크 기술에 대한 좋은 개요입니다.
거짓 뉴스는 거짓 기억으로 이어질 수 있습니다
일반적으로 딥 페이크 및 허위 정보의 가장 일반적인 우려와 잠재적 위험 중 하나는 민주적 절차와 선거에 미칠 수 있는 영향입니다.
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UCC의 최근 설문조사에 따르면 사람들은 진짜 뉴스보다 가짜 뉴스를 더 기억한다고 합니다. 설문 조사 결과에 따르면 유권자들은 조작된 뉴스 기사를 본 후 거짓 기억을 형성할 수 있으며, 특히 해당 기사가 자신의 정치적 신념과 일치하는 경우에는 더욱 그러합니다. 연구원들은 이번 발견이 2020년 미국 대선과 같은 다가오는 정치 경연에서 유권자들이 어떤 영향을 받을 수 있는지를 시사한다고 제안합니다.
보고서의 저자 Gillian Murphy 박사는 다음과 같이 덧붙였습니다. 이것은 이러한 유권자의 의심에도 불구하고, 그리고 가짜 뉴스가 표시되었을 수 있다는 명백한 경고에도 불구하고 완전히 조작된 기억을 쉽게 심을 수 있음을 보여줍니다.
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딥페이크를 식별하는 방법
온라인에서 접하는 모든 유형의 정보와 마찬가지로 온라인에서 비디오 또는 이미지가 진위인지 여부를 결정할 때 우리가 할 수 있는 가장 중요한 일은 비판적 사고를 사용하는 것입니다.
우리는 비판적 사고를 해야 하며 다음과 같은 핵심 질문을 스스로에게 던져야 합니다.
- 이 동영상을 공유하는 사람과 이유는 무엇입니까?
- 원본 출처는 누구 또는 무엇입니까?
- 비디오에 나오는 사람이 당신이 결코 그들이 말할 것이라고 기대하지 않은 것을 말하고 있습니까?
- 동영상이 다른 사람의 일정을 앞당기나요? 누가 이 영상의 혜택을 받나요?
온라인으로 정보 확인
정보에 대한 액세스의 폭이 넓어지고 기술의 발전과 뉴스와 정보가 온라인으로 확산되는 속도가 빨라지면서 온라인에서 정보를 확인하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 온라인 콘텐츠를 검증할 때는 비판적 사고 능력이 필요합니다.
비디오, 사진 밈 또는 기사를 보고 있든 상관없이 다음은 유용한 고려 사항입니다. 1차 드래프트 온라인으로 정보를 확인하려면:
기원: 원래 계정, 기사 또는 콘텐츠를 보고 있습니까?
원천: 계정이나 기사를 만들거나 원본 콘텐츠를 캡처한 사람은 누구입니까?
날짜: 언제 만들어졌나요?
IP 구성을 수정하는 방법
위치: 계정이 생성된 위치, 웹사이트가 생성된 위치 또는 캡처된 콘텐츠는 어디입니까?
동기 부여: 계정이 생성되거나 웹사이트가 생성되거나 콘텐츠가 캡처된 이유는 무엇입니까?
