مع تزايد واقعية وسهولة إنتاج مقاطع الفيديو المُولدة بالذكاء الاصطناعي، تعاون باحثون من جامعة كاليفورنيا ريفرسايد مع جوجل لتطوير أداة قوية جديدة لمكافحة الخداع الرقمي.
النظام، الذي يحمل اسم "الشبكة العالمية للتعرف على الفيديوهات المعدلة والصناعية (UNITE)", يعالج ثغرة أساسية في تقنيات اكتشاف التزييف العميق الحالية. فبينما تركز الأدوات التقليدية غالباً على الشذوذات في الوجوه، يقوم UNITE بفحص كامل إطارات الفيديو، بما في ذلك الخلفيات، وأنماط الحركة، والتناقضات الدقيقة في الزمان والمكان التي تكشف عن التلاعب.
يشرح روهيت كوندو، طالب الدكتوراه في جامعة كاليفورنيا ريفرسايد وقائد البحث: "لقد تطورت تقنيات التزييف العميق. لم تعد تقتصر على تبديل الوجوه فقط. هناك الآن من يصنع فيديوهات مزيفة بالكامل — من الوجوه إلى الخلفيات — باستخدام نماذج توليد قوية. نظامنا مصمم لاكتشاف كل ذلك."
تم تقديم هذا التعاون، الذي شمل البروفيسور أميت روي-تشودري وباحثين من جوجل هم هاو شيونغ، فيشال موهانتي، وأثولا بالاكاندرا، في مؤتمر الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط لعام 2025 في ناشفيل. وتأتي هذه الابتكارات في وقت أصبحت فيه منصات تحويل النص إلى فيديو وتحويل الصور إلى فيديو تتيح لأي شخص تقريباً إنتاج فيديوهات مزيفة متطورة.
يعتمد UNITE على نموذج تعلم عميق قائم على المحولات (Transformer) مبني على تقنية تُسمى SigLIP، والتي تستخرج سمات لا ترتبط بأشخاص أو أشياء محددة. كما تم تطوير طريقة تدريب جديدة تُدعى "خسارة تنوع الانتباه"، تجبر النظام على مراقبة عدة مناطق بصرية في كل إطار، مما يمنع الاعتماد المفرط على الوجوه.
ورغم أن النظام لا يزال قيد التطوير، إلا أن UNITE قد يصبح قريباً أداة أساسية لمنصات التواصل الاجتماعي وغرف الأخبار وفرق التحقق من الحقائق لمنع انتشار الفيديوهات المعدلة. ومع تصاعد تهديد التزييف العميق لثقة الجمهور والعمليات الديمقراطية ونزاهة المعلومات، تمثل أدوات الكشف الشاملة مثل UNITE خط الدفاع الأول ضد التضليل الرقمي.