مع تزايد واقعية وسهولة إنتاج مقاطع الفيديو المولدة بالذكاء الاصطناعي، تعاون باحثون من جامعة كاليفورنيا ريفرسايد مع جوجل لتطوير أداة قوية جديدة لمكافحة الخداع الرقمي.
النظام الجديد، الذي يحمل اسم "الشبكة العالمية للتعرف على الفيديوهات المعدلة والصناعية" (UNITE)، يعالج نقطة ضعف حرجة في تقنيات اكتشاف التزييف العميق الحالية. فبينما تركز الأدوات التقليدية بشكل أساسي على الشذوذات في ملامح الوجه، يقوم UNITE بفحص كامل إطار الفيديو، شاملاً الخلفيات، وأنماط الحركة، والتناقضات المكانية والزمانية الدقيقة التي تكشف عن التلاعب.
يقول روهيت كوندو، طالب الدكتوراه في جامعة كاليفورنيا ريفرسايد وقائد البحث: "لقد تطورت تقنيات التزييف العميق. لم تعد تقتصر على تبديل الوجوه فقط. أصبح بالإمكان الآن إنشاء فيديوهات مزيفة بالكامل — من الوجوه إلى الخلفيات — باستخدام نماذج توليد قوية. نظامنا مصمم لاكتشاف كل ذلك".
وقد شارك في هذا التعاون كل من البروفيسور أميت روي-تشودري، وباحثو جوجل هاو شيونغ، وفيشال موهانتي، وأثولا بالاچاندرا، وتم عرض نتائجهم في مؤتمر الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط لعام 2025 في ناشفيل. وتأتي هذه الابتكارات في وقت أصبحت فيه منصات توليد الفيديو من النصوص والصور تتيح لأي شخص تقريباً إنتاج فيديوهات مزيفة متقدمة.
يعتمد UNITE على نموذج تعلم عميق قائم على المحولات (Transformer) مبني على أساس يُسمى SigLIP، والذي يستخرج ميزات لا ترتبط بأشخاص أو أشياء محددة. كما تم تطوير طريقة تدريب مبتكرة تُدعى "خسارة تنوع الانتباه"، تجبر النظام على مراقبة مناطق بصرية متعددة 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.