Không thể phủ nhận những thuật toán của Adobe đã giúp người dùng chỉnh sửa ảnh mà vẫn giữ cho các đường nét tự nhiên và “thật" như được chụp. Tuy nhiên, những lợi ích mà nó mang lại có vẻ như đang bị kẻ xấu lạm dụng ngày càng nhiều.
Tình trạng làm giả các video với khuôn mặt của người nổi tiếng (deepfake) đang xuất hiện ngày càng nhiều. Điều này đã làm cho chính Adobe cũng phải tỏ ra quan ngại và quyết định chịu một phần trách nhiệm.
 |
| Phần mềm Adobe Photoshop CC. Ảnh: AplikasiShop. |
Tuy nhiên, những nghiên cứu mới đã phác thảo một kỹ thuật khác ưu việt hơn. Đó là đảo ngược các kỹ thuật này bằng AI ngay từ đầu để truy tìm manh mối về tấm hình gốc.
Liquify là một bộ lọc được sử dụng nhiều trong việc chỉnh sửa hình ảnh liên quan đến sắc đẹp. Đây là bộ lọc có thể làm biến dạng hình ảnh với khả năng kéo, xoay, làm dày hoặc mỏng hơn. Những thay đổi nhỏ bằng Lyquify cũng có thể đem đến kết quả bất ngờ.
Dựa trên cơ sở đảo ngược đó, nhóm nghiên cứu đã huấn luyện cho một mạng thần kinh ảo dựa trên cơ sở dữ liệu về những cặp khuôn mặt trước và sau khi chỉnh sửa bằng Liquify.
 |
| Những bước mà AI xác định bức ảnh có bị chỉnh sửa hay không. Ảnh: Adobe. |
Tuy nhiên, những nghiên cứu mới đã phác thảo một kỹ thuật khác ưu việt hơn. Đó là đảo ngược các kỹ thuật này bằng AI ngay từ đầu để truy tìm manh mối về tấm hình gốc.
Liquify là một bộ lọc được sử dụng nhiều trong việc chỉnh sửa hình ảnh liên quan đến sắc đẹp. Đây là bộ lọc có thể làm biến dạng hình ảnh với khả năng kéo, xoay, làm dày hoặc mỏng hơn. Những thay đổi nhỏ bằng Lyquify cũng có thể đem đến kết quả bất ngờ. Dựa trên cơ sở đảo ngược đó, nhóm nghiên cứu đã huấn luyện cho một mạng thần kinh ảo dựa trên cơ sở dữ liệu về những cặp khuôn mặt trước và sau khi chỉnh sửa bằng Liquify.
 |
| Bộ loc chỉnh sửa "thần kỳ" từ Adobe, Face Aware Liquify. Ảnh: Sejari Dari. |
Kết quả của thuật toán thu lại rất khả quan. Tỉ lệ nhận diện ảnh chỉnh sửa của các tình nguyện viên chỉ là 53%, trong khi thuật toán từ AI đoán chính xác đến 99%. Công cụ này thậm chí còn gợi ý cách phục hồi một bức ảnh về tình trạng ban đầu, chưa qua chỉnh sửa dù kết quả vẫn chưa hoàn toàn chính xác.
Mặc dù các công cụ này rất hữu ích nhưng vẫn còn một chặng đường dài trước khi quá trình phát hiện bắt kịp việc tạo ra các bức ảnh giả mạo. Hany Farid, giáo sư khoa học máy tính từ UC Berkeley đã nói với Washington Post rằng nỗ lực của các nhà nghiên cứu trong việc phát hiện các video deepfake ngày càng bị áp đảo bởi số lượng những kẻ xấu ngày càng đông và kỹ thuật làm giả tinh vi hơn.
