في عالم يتزايد فيه استخدام الذكاء الاصطناعي، يبرز فايشناف أناند كمثال ملهم لشاب حول تحدياته الشخصية إلى ابتكار علمي.
لماذا تعتبر الخرائط الجغرافية العميقة مزيفة مهمة
عندما استهدفته تقنية التزييف العميق بشكل شخصي، شعر فايشناف أناند بالذعر. لكن عندما هدأت الأمور، حول هذا الذعر إلى هدف.
ألهمته الحادثة لطرح سؤال مختلف عن معظم الناس: إذا كان الناس يشكون بالفعل في مقاطع الفيديو والصور الفيروسية للمشاهير، فماذا عن الخرائط الساتلية التي تثق بها الحكومات والشركات بهدوء كل يوم؟ إذا كان يمكن تعديلها لإنشاء تشوهات، مثل تزوير الكوارث الطبيعية أو إخفاء البنية التحتية الضعيفة، فإن ذلك قد يكون له آثار خطيرة، كما تساءل.
يقول: “بدأت لأنني كنت ضحية لتقنية التزييف العميق، وقد جعلني ذلك أدرك مدى سهولة التلاعب بشيء حقيقي باستخدام الذكاء الاصطناعي وجعله يبدو واقعيًا جدًا”.
في الأشهر التي تلت ذلك، حول أناند تلك الصدمة إلى مشروع بحثي قدمه مؤخرًا في مؤتمر IEEE لأبحاث الطلاب الجامعيين في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. يركز المشروع على كيفية اكتشاف الصور الساتلية المعدلة قبل أن يمكنها تشويه القرارات العامة.
يملأ عمله فجوة في مجال يحتوي على أبحاث قليلة بشكل مدهش. لم تستكشف سوى مجموعة صغيرة من الدراسات ما يسميه بعض العلماء الآن “الجغرافيا العميقة المزيفة”. أظهر بحث في عام 2021 كيف يمكن للذكاء الاصطناعي دمج ميزات من مدينة واحدة في الصور الساتلية لمدينة أخرى لإنشاء مناظر طبيعية مقنعة ولكنها مزيفة.
كيف تكتشف الذكاء الاصطناعي التزييف الجغرافي العميق
تبحث أبحاث أناند في كيفية ترك عائلتي توليد الصور السائدتين اليوم آثارًا مختلفة. تتنافس الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) ضد المميز لإنشاء مخرجات أكثر واقعية؛ بينما تقوم نماذج الانتشار بتنقيح الضوضاء العشوائية إلى صورة واضحة.
يقول: “لأنها تتعامل مع التوليد بشكل مختلف، فإن لها بصمات مميزة”.
تركز أبحاث أناند على تحديد البصمات الفريدة التي تميز الصور الساتلية الأصلية عن تلك التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. تفحص التناقضات الهيكلية الدقيقة التي تحتوي عليها الصورة الحقيقية والتي تفتقر إليها الصورة المزيفة، وتؤكد على الأنماط الأساسية العميقة، بدلاً من الأخطاء السطحية.
التحدي الأكبر، كما يقول أناند، هو وتيرة “لعبة القط والفأر”. تظهر طرق التزييف الجديدة أولاً، وتأتي الدفاعات لاحقًا. لهذا السبب يقول أناند إن الاكتشاف يجب أن يُؤطر كجهد مستمر يتماشى مع تطور النماذج ويساعد في الحفاظ على مستوى من الثقة في خطوط البيانات التي تعتمد عليها المنظمات.
التعليم هو النصف الآخر من جهده. بعد أن تعرض للاستهداف، كتب كتابًا بعنوان “تقنية مبسطة: الأمن السيبراني”، وهو دليل لترجمة ممارسات السلامة الأساسية لغير الخبراء.
إن عمل أناند لا يسلط الضوء فقط على المخاطر المحتملة للتزييف العميق، بل يشجع أيضًا على تعزيز الوعي والثقة في البيانات التي نعتمد عليها يوميًا.
