Bagaimana Cara Mendeteksi dan Menangani Deepfake di Era AI?
Deepfake menjadi teknologi yang dapat menghasilkan konten tiruan yang menyerupai aslinya. Bagaimana agar kita tidak tertipu? Yuk, pahami cara mendeteksinya!
Table of Contents
Artificial Intelligence (AI) telah menghasilkan banyak kemajuan dalam berbagai hal termasuk menciptakan konten media yang menyerupai konten yang diproduksi manusia. Perlu kita sadari bersama bahwa teknologi ini bukan hanya membuka peluang baru untuk kreativitas dan inovasi, melainkan dapat pula memunculkan potensi penyalahgunaan seperti dalam konteks deepfake.
AI dapat membuat gambar, video, atau file audio yang dimanipulasi menyerupai orang tertentu sehingga deepfake sulit untuk diidentifikasi sebagai palsu. Dalam beberapa tahun terakhir, banyak pihak yang telah menggunakan deepfake untuk menyebarkan propaganda, memanipulasi opini publik, dan menipu orang lain agar mendapatkan informasi sensitif. Maka dari itu, pada artikel ini kita akan membahas bagaimana mendeteksi dan menangani deepfake sehingga tidak merugikan kita!
Apa itu Deepfake?
Deepfake atau dikenal sebagai bagian algoritma Machine Learning yang dapat membuat konten media sintetis (foto, video dan audio tiruan), seperti menempatkan wajah seseorang ke tubuh orang lain atau membuat seseorang mengatakan atau melakukan sesuatu yang tidak mereka katakan atau lakukan. Istilah "deepfake" berasal dari kombinasi "deep learning", sebuah bagian Machine Learning yang dapat mempelajari data secara komprehensif dan digunakan untuk membuat media tiruan alias "fake".
Memang deepfake telah ada selama beberapa tahun terakhir tetapi dengan pemanfaatan AI, deepfake menawarkan kemampuan yang lebih baik dan disatu sisi juga meningkatkan skala manipulasi dan intervensi pihak jahat. Saat ini, siapa pun dapat membuat deepfake dengan relatif cepat menggunakan perangkat lunak sumber terbuka atau open source (mudah diakses) dan relatif membutuhkan waktu singkat untuk melatih data. Konsekuensi dari deepfake bisa sangat parah, termasuk memanipulasi opini publik, menyebarkan propaganda bahkan pencurian identitas.
Bagaimana Deepfake Dibuat?
Intinya teknologi deepfake menggunakan algoritma Machine Learning untuk menciptakan data baru berdasarkan data yang sudah ada alias membuat konten (foto, video dan audio) baru berdasarkan konten yang sudah ada.
Prosesnya melibatkan pelatihan model komputer untuk mempelajari seperti apa orang atau objek tertentu dalam gambar atau video kemudian menghasilkan yang baru berdasarkan pengetahuan itu, misalnya bagaimana gaya berbicara Anda dalam video kemudian menggunakan pengetahuan gaya berbicara tersebut untuk membuat sebuah video seolah Anda berbicara hal yang mungkin tidak pernah Anda katakan.
Cara paling umum untuk membuat deepfake adalah dengan menggunakan Generative Adversarial Networks (GANs). Jaringan permusuhan generatif atau GANs menggunakan algoritma Machine Learning di mana dua jaringan saraf bersaing satu sama lain dengan menggunakan metode Deep Learning untuk menjadi lebih akurat dalam prediksi mereka.
Satu jaringan menghasilkan gambar palsu, sementara yang lain mencoba mengidentifikasi gambar mana yang disimulasikan atau tiruan. Seiring waktu, jaringan generator belajar membuat gambar yang semakin realistis yang dapat menipu jaringan diskriminator (jaringan yang bertugas mengidentifikasi apakah gambar tiruan).
Cara Mendeteksi Deepfake
1. Perangkat Lunak Untuk Mendeteksi Keluaran (output) AI
Jenis perangkat lunak ini menganalisis semacam “sidik jari” digital yang ditinggalkan oleh konten yang dihasilkan AI untuk menentukan apakah file gambar, video atau audio telah dimanipulasi.
2. Watermarking Bertenaga AI
Teknik ini melibatkan penambahan pengenal unik ke gambar atau teks yang dapat mengidentifikasi asalnya. Dalam hal ini ketika kita menggunakan suatu platform untuk menghasilkan deepfake maka platform tersebut mesti memberikan keterangan bahwa hasil komputer. Hal ini akan membuat lebih mudah untuk melacak sumber suatu media yang dapat membantu menentukan keasliannya.
3. Content Provenance
Strategi ini bertujuan untuk mengklarifikasi dari mana media digital, baik alami maupun sintetik (tiruan). Mempertahankan catatan sumber dan sejarah media membantu orang mendeteksi jika seseorang telah menyalahgunakannya.
Terlepas dari solusi teknis ini, beberapa batasan harus dipertimbangkan seperti kurangnya standar universal untuk mengidentifikasi konten asli atau palsu. Kemudian detektor mungkin tidak dapat mengidentifikasi setiap konten dengan tepat. Selain itu, model AI penghasil deepfake sumber terbuka (open source) mungkin tidak menyertakan Watermarking sehingga lebih sulit dilacak.
Cara Umum untuk Meminimalkan Risiko Deepfake
1. Pencarian Gambar Serupa
Menggunakan mesin pencari seperti Gambar Google atau TinEye untuk memeriksa apakah suatu gambar telah diposting secara online. Jika itu gambar baru, itu mungkin mencurigakan.
2. Memeriksa Inkonsistensi
Kita dapat memeriksa media yang dimanipulasi dengan mencari distorsi atau ketidakkonsistenan pada gambar atau video. Misalnya, bayangan mungkin hilang, tidak konsisten atau memiliki masalah pencahayaan.
3. Memeriksa Metadata
Sebagian besar gambar dan video memiliki metadata, termasuk tanggal, waktu, dan lokasi foto. Melihat data ini untuk melihat apakah cocok dengan konten gambar dapat membantu menentukan keasliannya.
4. Menganalisis Sumber Media
Memeriksa situs web atau kepala media untuk melihat apakah itu berasal dari sumber yang memiliki reputasi dan dapat diandalkan. Kemungkinan besar palsu jika berasal dari sumber yang tidak dikenal atau tidak terverifikasi.
5. Menggunakan Alat Deteksi AI
Berbagai alat seperti Forensically dan Izitru dapat menganalisis gambar untuk menentukan apakah seseorang telah memanipulasinya.
Kesimpulan
Kita telah membahas berbagai hal terkait Deepfake di Era AI saat ini. Deepfake merupakan sebuah program komputer yang dapat digunakan untuk membuat konten (foto, video dan audio) dan berpotensi disalahgunakan untuk memanipulasi dan berbagai kepentingan negatif lainnya.
Setelah itu, kita juga membahas cara mendeteksi Deepfake, yaitu melalui perangkat lunak untuk mendeteksi keluaran (output) AI, watermarking bertenaga AI dan content provenance. Selain itu, kita juga sudah mengulas 5 cara umum untuk meminimalkan risiko Deepfake, yang intinya adalah mengecek dengan saksama, verifikasi kontennya dan dapat memanfaatkan teknologi yang ada.Deepfake memiliki potensi penyalahgunaan yang serius, penyebaran informasi hoax, propaganda hingga penipuan.
Namun demikian, teknologi juga dapat digunakan untuk membantu pembuatan keputusan strategis perusahaan. Tentunya diperlukan kemampuan terlebih dahulu terkait Machine Learning untuk dapat memperoleh benefitnya.
Jika Anda tertarik mempelajari berbagai hal pengolahan data termasuk Machine Learning pemanfaatannya lebih lanjut hingga berkarir di dunia data menjadi seorang Data Scientist handal, Anda dapat mengikuti Bootcamp Algoritma Data Science yang memiliki serangkaian program yang dapat membantu Anda menguasai dunia data di industri yang Anda minati. Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang!