Deepfake คืออะไร ? และ Deepfake ทำงานอย่างไร ? พร้อมวิธีสังเกต และป้องกันภัยจากมัน

Deepfake คืออะไร ทำงานอย่างไร ?
พร้อมวิธีสังเกต และป้องกันภัยจาก Deepfake

ความก้าวหน้าของเทคโนโลยีมักจะมาพร้อมกับความน่ากลัวเสมอ บางอย่างถูกสร้างแล้วให้ประโยชน์ แต่บางอย่างก็ดูเหมือนจะให้โทษมากกว่า เหมือนกับ เทคโนโลยี Deepfake ที่ถูกจับตามองว่าเป็นเทคโนโลยีที่อันตรายต่อสังคมและสื่อในยุคนี้ เพราะพลังในการปลอมแปลงใบหน้าและเสียงของผู้คนบนคลิปวิดีโอ ที่สามารถทำได้แนบเนียนอย่างเหลือเชื่อ

แน่นอนว่าความน่าทึ่งของเทคโนโลยีนี้ไม่ได้ถูกนำมาใช้อย่างสร้างสรรค์ และมันกลายเป็นสิ่งที่ถูกดัดแปลงมาเพื่อท้าทายอุตสาหกรรมสื่อ บทความนี้เราจะมาเรียนรู้ในเรื่องของ Deepfake และมาลองทำความรู้จักมันดู รวมถึงถ้าคุณพบกับ Deepfake คุณจะมีวิธีสังเกตและรับมือได้อย่างไร ?

Deepfake คืออะไร ?
(What is Deepfake ?)

Deepfake คือ เทคโนโลยีที่ใช้สร้างสื่อสังเคราะห์เพื่อปลอมแปลงลักษณะบุคคลต่าง ๆ ผ่านสื่อวิดีโอ รวมถึงภาพถ่าย และการบันทึกเสียง โดยใช้ประโยชน์จาก เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ถูกพัฒนาด้วยเทคโนโลยีการเรียนรู้แบบ "การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning)" หรือโปรแกรมฝึกสอนของ AI ที่เลียนแบบการทำงานของโครงข่ายประสาทของมนุษย์ (Neural Network) ซึ่งทำให้ Deepfake มีความสามารถในการปลอมบุคคลต่าง ๆ ได้อย่างอัตโนมัติ และ แนบเนียนสุด จากการที่มันได้เรียนรู้ใบหน้าและเสียงของคนเหล่านั้นนั่นเอง

โดยคำว่า "Deepfake" มาจากการผสมคำว่า "Deep Learning" และคำว่า "Fake" ที่แปลว่า ปลอม จึงที่เป็นมาของชื่อดังกล่าว

บางคนอาจเคยเห็นคลิปวิดีโอ Deepfake บ่อย ๆ จากการเล่นสนุกของชาวเน็ตที่เปลี่ยนใบหน้าของตัวเองใส่ตัวละครในภาพยนตร์ ซึ่งในกรณีแบบนั้นก็ดูเหมือนจะไม่เสียหายอะไร แต่เนื่องจากมีคนบางกลุ่มได้นำเทคโนโลยีไปใช้ปลอมตัวเป็นบุคคลสำคัญ และสร้างสถานการณ์ให้เสื่อมเสีย 

โดยเฉพาะที่ทำให้มันกลายเป็นข่าวดัง อย่างกรณีของวิดีโอ "บารัค โอบามา" ที่อัดคลิปด่า "โดนัลด์ ทรัมป์" อดีตประธานาธิบดีสหรัฐอเมริกา ว่า "Dipshit" หรือ "ไอ้ทึ่ม" ซึ่งไม่น่าจะออกมาจากปากของบุคคลสำคัญอย่างเขาได้ และสุดท้ายผลปรากฏว่านั่นคือตัวปลอมที่ถูกสลับใบหน้าและปลอมเสียงด้วย Deepfake

ขอบคุณคลิปจาก BuzzfeedVideo

เช่นเดียวกับ วิดีโอ "มาร์ค ซัคเคอร์เบิร์ก" (ตัวปลอม) ที่อัดคลิปนั่งโม้เรื่อง "การครอบครองข้อมูลของคนหลายพันล้านคน (เหมือนที่ Facebook ทำอยู่ทุกวันนี้) คือการเป็นผู้กุมอนาคตที่แท้จริง ของโลก" ซึ่งมันก็คือคลิป มาร์ค ที่ถูกปลอมทั้งหน้าและเสียงเหมือนกัน

ขอบคุณคลิปจาก TimesLIVE Video

พอกระแส Deepfake เริ่มเข้าสู่ด้านลบ จากความสนุกก็กลายเป็นภัยบนโลกไซเบอร์รูปแบบใหม่ทันที ทั้งยังมีการ คาดการณ์ว่าคลิปวิดีโอ Deepfake จำนวนมากถึง 96 % ล้วนเป็นสื่อลามกอนาจารที่ปลอมแปลงใบหน้าคนดังมาใส่แทนดาราหนังผู้ใหญ่ หรืออาจถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด เช่นการสร้างข่าวปลอม การขู่กรรโชก การฉ้อโกง หรือสร้างความอับอายต่อสาธารณะของบุคคลต่าง ๆ 

ภายหลังหลายประเทศเริ่มมีท่าทีควบคุม Deepfake ที่เข้มงวดมากขึ้น บางประเทศก็ออกกฎหมายแบนเลยทีเดียว และเมื่อเร็ว ๆ นี้ทั้ง Google, Facebook และ Twitter แพลตฟอร์มยักษ์ใหญ่ทั้งหลาย ก็เริ่มที่จะปรับมาตรการควบคุม Deepfake ที่จงใจสร้างความเสียหายให้ผู้อื่นด้วยเช่นกัน

Deepfake ทำงานอย่างไร ?
(How does Deepfake work ?)

การสร้าง Deepfake หนึ่งคลิปที่เหมือนจริงอย่างกรณีของ "มาร์ค ซัคเคอร์เบิร์ก" และ "บารัค โอบามา" หลายคนอาจอยากรู้ว่าเขาทำกันอย่างไร ใช้แอปพลิเคชันที่เราดาวน์โหลดได้จาก App Store และ Play Store งั้นเหรอ ? แน่นอนว่าคำตอบคือ "ไม่ใช่" เพราะการทำให้ Deepfake ออกมาสมจริง ต้องอาศัยกำลังจากคอมพิวเตอร์ระดับสูงและความสามารถของ AI ที่ผ่านการเรียนรู้และถอดรหัสแบบ "Deep learning"

ภาพจาก https://www.avast.com/c-deepfake

โดยวิธีสร้างก็มีหลายวิธีด้วยกัน ถ้าอธิบายแยกแค่เฉพาะสำหรับใบหน้าเท่านั้น ส่วนมากมักจะมีการให้โปรแกรม AI ได้เรียนรู้ใบหน้าของคนสองคนผ่านวิดีโอจำนวนมากก่อน ไม่ก็เลือกวิดีโอคลิปพื้นฐานที่อยากสลับใบหน้าลงไปก่อน แล้วค่อยเอาคลิปวิดีโอที่มีใบหน้าเป้าหมายในหลายมุมมองเป็นข้อมูลสำหรับ AI เพื่อให้มันได้ตรวจจับความคล้ายคลึงกันในด้านต่าง ๆ เช่น มุมหน้า การแสดงอารมณ์ การขยับปากพูด รวมถึงแวดล้อมอื่น ๆ เช่น แสงตกกระทบใบหน้าเป็นอย่างไรของบุคคลคนทั้งสองคน

และเมื่อถึงจุดที่โปรแกรมสามารถค้นหาจุดที่เหมือนกันในบริบทต่าง ๆ ได้อย่างแม่นยำ มันก็สามารถทดแทนใบหน้าเดิมในคลิปวิดีโอต้นแบบได้นั่นเอง

นอกจากนี้มีอีกอย่างที่คนใช้กันคือ การเสริมระบบ Machine Learning อีกประเภทหนึ่งที่ชื่อว่า Generative Adversarial Network (GAN) ที่เข้ามาช่วยให้ AI ให้สามารถตรวจจับ และปรับปรุงข้อบกพร่องวิดีโอ Deepfake ได้เนียนมากขึ้น

นี่จึงเป็นเหตุผลว่าทำไม ผู้ที่ถูกใช้เป็นเหยื่อของเทคโนโลยี Deepfake จึงมักเป็นคนที่มีชื่อเสียง เพราะการค้นหาวิดีโอคลิปมาใช้เป็นข้อมูลให้ AI นั้นสามารถทำได้ง่าย หรือดาวน์โหลดจากสื่อได้ทั่วไปนั่นเอง 

ส่วนที่เราเห็นในปัจจุบัน ว่ามีแอปพลิเคชัน หรือ โปรแกรมต่าง ๆ มากมายสามารถสร้างคอนเทนต์ Deepfake ได้อย่างง่ายดาย ไม่ว่าจะเป็นแอป Zao, FaceApp, Face Swap หรือโปรแกรม DeepFace Lab มันก็คือเทคโนโลยีประเภทเดียวกัน แต่ส่วนมากจะใช้เพื่อความบันเทิงล้วน ๆ และไม่ได้มีคุณภาพสูงจนต้องพยายามจับสังเกตขนาดนั้น ไม่เหมือนการทำ Deepfake ด้วยโปรแกรมขั้นสูงที่ต่างฝ่ายต่างมองว่าเป็นภัยคุกคามสังคม โดยเฉพาะหากมีการนำมาใช้เพื่อ กิจกรรมทางการเมือง และ อาชญากรรม 

วิธีสังเกต และ ป้องกันภัยจาก Deepfake
(How to check and prevent Deepfake ?)

การเข้ามาของเทคโนโลยี Deepfake เป็นสิ่งที่เราไม่สามารถมองข้ามได้ แล้วเราจะมีวิธีสังเกตได้อย่างไร นี่คือสิ่งที่ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์หลายหน่วยงาน มีการแนะนำเคล็ดลับบางประการที่จะช่วยให้คุณสังเกตและตรวจจับ Deepfake ได้

สังเกตการเคลื่อนไหวของดวงตา

ถ้าไม่รวมกรณี Deepfake ที่ผ่านการสร้างด้วยโปรแกรมระดับสูงโดยผู้เชี่ยวชาญจนแยกแทบไม่ออก ส่วนมาก Deepfake ที่เราเห็นบ่อย ๆ มักจะมีคุณภาพต่ำ โดยเฉพาะการเคลื่อนไหวที่ดวงตา ซึ่งมักเป็นปัญหาของความสมจริงของ Deepfake เพราะใบหน้าตัวปลอมนั้นมักจะมีการกระพริบตาที่ผิดปกติ หรือไม่กระพริบตาเลย

สิ่งนี้ถูกพิสูจน์มาแล้วด้วยงานวิจัยของ Siwei Lyu นักวิจัยจาก University at Albany รายหนึ่งที่ได้พยายามฝึก AI Deep learning ให้จับการเคลื่อนไหวของดวงตาที่ผิดปกติ เพราะปกติมนุษย์จะกระพริบตาทุก ๆ 2-10 วินาที แต่มนุษย์ที่สร้างด้วย AI จะกระพริบตาน้อยกว่ามาก ซึ่งวิธีการของเขาก็ได้รับการพิสูจน์ว่ามีอัตราความสำเร็จถึง 95% เลยทีเดียว ทำให้บทความของเขาได้รับการเผยแพร่ และกลายเป็นแนวทางในการตรวจจับ Deepfake ของนวัตกรรมในปัจจุบัน

ผม และ ผิวหนัง

เช่นเดียวกับดวงตาผมและผิวหนัง ของตัวปลอมมักจะดูเบลอกว่าปกติในสภาพแวดล้อมของคลิปวิดีโอ และโฟกัสอาจทำให้ดูนุ่มนวลจนเห็นความผิดปกติ 

แสงที่ไม่เป็นธรรมชาติ

ให้สังเกตแสงบนใบหน้าที่ไม่เป็นธรรมชาติของคนในคลิปวิดีโอที่ถูกปลอม เพราะใบหน้าปลอมที่ AI จดจำไว้ มักจะติดเรื่องของแสงที่แตกต่างจากคลิปวิดีโอต้นฉบับเสมอ เหมือนตัวอย่างในภาพจากช่อง YouTube ชื่อว่า AsArt ที่นำนักแสดง Adam Driver ที่รับบท Kylo Ren ในหนัง ภาพยนตร์ Star Wars มาใส่บนหน้าของ "ศาสตราจารย์สเนป" ในหนัง ภาพยนตร์ Harry Potter

เสียงพูดไม่ตรงกับปาก

การสังเกตสุดท้ายให้ดูที่ปาก ที่อาจจะขยับไม่เป็นธรรมชาติ หรือเสียงที่ใส่มาจากการปลอมแปลงด้วย Deepfake นั้นถูกจับไว้ไม่ตรงกับปากของภาพ

อย่าเชื่อในสิ่งที่เห็น

ถ้าพบเห็น คลิปวิดีโอของบุคคลที่มีชื่อเสียง หรือ บุคคลสาธารณะออกมาพูดอะไรไม่เหมาะสม หรือ พยายามโน้มน้าวอะไรด้วยข้อเสนอที่ดีเกินไป แม้ว่าเขาคนนั้นจะดูเหมือนจริงแค่ไหน ขอแนะนำให้ตรวจสอบข้อมูลจากแหล่งข่าวอื่น ๆ ก่อน อย่าเชื่อสิ่งที่คุณเห็นและไม่สามารถพิสูจน์ได้ด้วยตาเปล่า

แจ้งหน่วยงานที่เกี่ยวข้องเมื่อรู้ตัวว่าเป็นเหยื่อ

หากคุณตกเป็นเหยื่อของ Deepfake โดยเฉพาะ Deepfake ที่เป็นสื่อลามกอนาจาร ให้คุณแจ้งหน่วยงานที่เกี่ยวข้องได้เลยเพื่อบังคับใช้กฎหมาย เนื่องจากการสร้าง Deepfake เป็นการทำความผิดกฎหมายอาญา และมาตรการของหลายเว็บไซต์ก็มีการควบคุมอยู่ ไม่เว้นแม้แต่เว็บไซต์สำหรับผู้ใหญ่ เช่น Pornhub ดังนั้นหากคุณพบเห็นให้ทำการติดต่อเว็บไซต์เหล่านั้นเพื่อขอให้ลบวิดีโอออกได้เลย

การพัฒนาเครื่องมือตรวจจับ Deepfake ของยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี
(Deepfake detection from a famous technology brand)

เมื่อกระแสของ Deepfake ถูกมองว่าเป็นภัยต่อสังคม องค์กรต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องและเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีก็ไม่ได้นิ่งนอนใจ มีการพยายามพัฒนาเครื่องมือในการตรวจจับ Deepfake ออกมาหลายเจ้า

ไม่ว่าจะเป็นทาง Adobe ที่มีเสริมเครื่องมือตรวจสอบที่มาความถูกต้องของภาพใน โปรแกรมแต่งรูป Photoshop หรือ "Facebook" ที่มีการโชว์เทคโนโลยี AI ช่วยตรวจจับ Deepfake ตามย้อนกลับไปถึงต้นฉบับของคลิปได้ รวมถึงความน่าสนของเครื่องมือ "Video Authenticator" จาก Microsoft ที่สามารถวิเคราะห์วิดีโอ Deepfake ได้แบบเรียลไทม์ และให้ข้อมูลเป็นเปอร์เซ็นต์ หรือความมั่นใจแก่ ผู้ใช้งาน

เป็นเรื่องที่ดี ที่หลายองค์กรพยายามพัฒนาเครื่องมือเหล่านี้เพื่อต่อต้าน Deepfake แต่ถึงแม้การตรวจจับของเครื่องมือจะมีความแม่นยำแค่ไหน แต่ผู้เชี่ยวชาญหลายคนก็ลงความเห็นโดยพร้อมเพียงกันว่า เทคโนโลยีอย่าง Deepfake ก็เหมือนกับไวรัส ถ้าเครื่องมือตรวจจับสามารถพัฒนาได้ เทคโนโลยี Deepfake ก็มีการพัฒนาเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับได้เช่นกัน สุดท้ายนี่จึงเหมือนสนามรบแห่งใหม่ในสมรภูมิสื่อดิจิทัล ที่เราคงทำได้เพียงแต่หวังว่า เทคโนโลยีการป้องกันจะก้าวหน้าได้เร็วกว่า Deepfake