انخفاض دقة اكتشاف التزييف العميق بنسبة 49٪ في عام من تقدم فيديو الذكاء الاصطناعي

ألاحظ باهتمام ورقة جديدة تقودها أوكرانيا تشير إلى أن الجيل الأقدم من الكواشف لتزييف الفيديو يحقق أداءً ضعيفًا جدًا على فيديو الذكاء الاصطناعي المتقدم الحالي، سواء كانت تلك المولدات مفتوحة المصدر، أو تثبيتات ذكاء اصطناعي محلية مثل Wan 2.2 التابعة لـ Alibaba أو Hunyuan Video؛ أو نماذج مغلقة المصدر تُستَخدم عبر واجهة برمجة التطبيقات مثل Grok Imagine أو Kling.

انقر للتشغيل (محتوى صوتي). ثلاثة أمثلة من فئة ‘مباشرة إلى الكاميرا بشكل عفوي’ في مجموعة بيانات DF26. المصدر 

في عام 2024، كان قد أثبتت ورقة أخرى بالفعل أن قدرة البشر على اكتشاف فيديو الذكاء الاصطناعي كانت ليس بعيدًا كثيرًا عن الصدفة، بنسبة 57٪. ما تضيفه الدراسة الجديدة (بعنوان DF26: لا يمكننا التمييز بين الزائف والحقيقي بعد الآن) هو دليل تجريبي على أن كواشف التزييف العميق الآلية تدهورت بشكل كبير في فعاليتها منذ ذلك الحين – من 94٪ إلى 48٪، عند مواجهتها لأحدث مخرجات فيديو الذكاء الاصطناعي.

من مجموعة البيانات الجديدة التي تم إنشاؤها لهذا العمل، أمثلة على مقاطع فيديو تم توليدها من صورة إلى فيديو ومن نص إلى فيديو (أدناه)، مقارنةً بمقاطع الفيديو الحقيقية على اليسار. يركز النص على إعدادات ‘مقنعة’ وذات مصداقية للوجه والكتفين، والتي تُعد من أكثر المجالات المقلقة للذكاء الاصطناعي التوليدي في الوقت الحالي. المصدر

أكبر انخفاض في الاختبارات التي أُجريت لهذا العمل يمثل تراجعًا بنسبة 49٪. نظرًا لأن المعيار السابق يعود إلى عام 2025، ويختبر العمل الجديد مجموعة من أحدث نماذج الفيديو من جيل 2026، فإن هذا الرقم يمثل تقريبًا عامًا من التدهور في فعالية اكتشاف فيديو الذكاء الاصطناعي.

تفاصيل النماذج المستخدمة لتوليد مقاطع الفيديو التي تم اختبار الكواشف ضدها.

النماذج التجارية المغلقة المصدر المستخدمة لتوليد هذا المخرجات التي تتغلب على الكواشف كانت Grok 1.0؛ Kling 3.0؛ Veo 3.1؛ وWan 2.6. تم توليد أمثلة نص إلى فيديو فقط لهذه النماذج، لأن محاولة توليد صورة إلى فيديو (I2V) غالبًا ما كانت تُفعِّل مرشحات تتعلق بـ ‘توليد التزييف العميق’، أو قد تنتهك شروط خدمة المنصة.

انظر إلى عينيّ

من المحتمل أن هذه المرشحات حدثت لأن الباحثين ركزوا على أكثر أشكال الإقناع عبر الفيديو قوةً وربما شرًا – تنوعات متعددة من مقاطع فيديو ‘الوجه والكتف’ و’الرأس المتحدث’، حيث يتحدث الأشخاص إلى الكاميرا كما يفعلون في مقاطع مؤثري YouTube وTikTok، أو في سيناريو تقارير إخبارية (بما في ذلك المقابلات عبر الاتصالات الفضائية، إلخ).

يجادل المؤلفون بأن هذه السيناريوهات تشكل أهدافًا رئيسية لنشاط التزييف العميق، ليس أقلها لأنها تمثل سياقات ‘المؤثرين’ و’المعلوماتية’ المتنوعة – سياقات حيث توجد افتراضات لعلاقة ثقة سابقة، وبالتالي فإن تلك العلاقة لديها إمكانات كبيرة للاستغلال (وبالطبع ينطبق ذلك على الأقل على مكالمات الفيديو المزيفة، رغم أن الباحثين لم يتناولوا هذا الأمر).

من ذروة عصر التزييف العميق القائم على المشفر التلقائي، تمكنت معالجة لقطات ريتشارد نيكسون الحقيقية من محاكاة إعلانه عن وفاة رواد الفضاء في مهمة أبولو 9 عام 1969 – وهو حدث لم يحدث أبدًا، لكن تم استخدام النص الواقعي لفرض صوت وحركات شفاه مزيفة.

بالإضافة إلى التركيز على هذا السيناريو المتعلق بالمؤثرين، يركز المعيار الجديد – ومقاطع الفيديو التي أُنشئت من أجله – على تقييم الإطار الكامل للفيديو، على عكس استراتيجيات اكتشاف التزييف العميق التاريخية.

كانت تلك الاستراتيجيات القديمة تُنفّذ تعديلًا وجهيًا أو تلاعبًا بالتعبير، أو استبدالًا وجهيًا (أو على الأكثر، كامل الرأس) داخل مقاطع الفيديو الحقيقية – وهو ما كان النهج المعقول الوحيد، حتى أصبحت النماذج القائمة على الانتشار فعّالة بما يكفي لاستبدالها خلال الـ 18-24 شهرًا الماضية.

الوجه بعيد

لم يعد الأمر يُنفَّذ بهذه الطريقة؛ فالطريقة المعتمدة على المشفر التلقائي تعود إلى بداية ظهور التزييف العميق في أواخر 2017؛ وهذه التقنية، التي تستبدل فقط المنطقة داخل الخطوط الخارجية للوجه، تم استنزافها بالكامل بحلول عام 2022.

العقارات الأساسية لنشاط التزييف العميق، 2017-2023 – ولكن للجيل الجديد من منصات فيديو الذكاء الاصطناعي التوليدي، لا توجد مثل هذه الحدود لتوجيه الانتباه. المصدر

مع ذلك، بما أن قطاع البحث العلمي يحب ثابتًا طويل الأمد – حيث يكون الهدف ثابتًا، ويمكن رمي مجموعة متطورة من الأساليب ضده على مر السنين/العقود – استمرت طرق كشف التزييف العميق القائمة على ‘استبدال/تعديل الوجه الداخلي’ في الأدبيات، وفي العروض التجارية للكشف، إلى ما بعد صلاحية التقنية الأساسية المستهدفة.

إلى جانب النماذج الثلاثة المغلقة المصدر التي تم اختبارها للعمل الجديد، تم تجربة ثلاثة نماذج مفتوحة المصدر قابلة للاستخدام من قبل المستهلكين وتتمتع بقدرات عالية: Wan 2.2 A14B؛ HunyuanVideo 1.5؛ وLTX 2.3، التي كانت مبهرة مجتمع FOSS للذكاء الاصطناعي مؤخرًا. كما أن مجموعة LTX قادرة أيضًا على توليد الكلام:

انقر للتشغيل: تجارب مع سلسلة LTX على r/stablediffusion، التي يتعامل مجتمعها فقط مع نماذج FOSS. Source 

تصميم البيانات

يهدف المؤلفون إلى أن تكون مجموعة البيانات الجديدة الخاصة بهم، DF26، ‘hold-out’ set لتقييم المواد غير المرئية. تتألف المجموعة من 2,691 فيديو عبر ثلاث سيناريوهات للخطابة العامة: موجهة إلى الكاميرا أو خطابات عفوية؛ بيانات رسمية؛ ومقابلات استوديو.

جميع مقاطع الفيديو التي تم توليدها بالذكاء الاصطناعي استندت إلى 271 مقطعًا حقيقيًا تم اختيارها من OpenVid؛ TalkingCelebs؛ وMAVOS-DD.

عينة من مجموعة OpenVid، التي تم منها استخراج 271 فيديوًا حقيقيًا كمادة أساسية لمقاطع الفيديو التي تم توليدها بالذكاء الاصطناعي في مجموعة DF26. ساهم مجموعتان بيانات أخريان أيضًا في هذا المكوّن غير المزيف من DF26. Source

تم استخدام الـ 271 فيديو الحقيقي لتوليد مقاطع الفيديو بالذكاء الاصطناعي عن طريق استخراج أوامر المشهد المطابقة من إطاراتها، ثم إدخال تلك الأوامر – والإطار الأول نفسه، حيثما كان مدعومًا – في نماذج توليد الفيديو السبعة، لإنتاج ما مجموعه 2,420 مقطعًا اصطناعيًا.

ضمن المؤلفون عدم السماح بأي إطارات واقعية تحتوي على نصوص فوقية (مثل الإعلانات عن المتحدث، إلخ) في سير عمل التوليد، لأن ذلك قد يشجع على اختصارات وافتراضات. تم تقييم المقاطع المرشحة بواسطة Gemini 2.5.

بالإضافة إلى ذلك، تم رفض المقاطع التي تحتوي على أكثر من وجه واحد، لفرض إعداد ‘متحدث واحد’.

انقر للتشغيل [NO SOUND]. من مجموعة البيانات المرتبطة بالورقة، أمثلة على توليدات فيديو متقدمة عبر سبعة من أحدث وأقوى النماذج التوليدية، سواء مفتوحة أو مغلقة المصدر. النماذج المستخدمة في مجموعة البيانات تشمل تلك القادرة أيضًا على توليد الكلام (انظر الأمثلة السابقة في هذه المقالة). Source

استخدم الباحثون منصة Higgsfield AI التجارية الشهيرة، التي توفر مجموعة واسعة من النماذج المغلقة والمفتوحة المصدر، بمستويات متنوعة من الحماية وضوابط أمان.

باستخدام بطاقة NVIDIA H200 (141 جيجابايت من الذاكرة) كنموذج GPU أساسي لمجموعة بحث داخلية، استغرق توليد 1,626 فيديو للمجموعة حوالي 440 ساعة GPU.

بالإضافة إلى ضمان عدم ظهور أي نص في المخرجات، كان من الضروري أيضًا إخفاء أو تجنب تصوير علامات مائية للذكاء الاصطناعي بشكل عام، لأن ذلك قد يمثل أيضًا ‘اختصارًا’ محتملًا للمقيم أو نظام التقييم.

الاختبارات

المقياس الأساسي المستخدم في جولة الاختبارات النهائية كان مساحة تحت منحنى الخصائص التشغيلية للمستقبل (AUC / AUROC)، مع معدل الخطأ المتساوي (EER) كمقياس تكميلي.

تم اختبار الكواشف القائمة على الإطارات (التي تقيم الإطارات الثابتة بشكل مستقل) على 32 إطارًا موزعًا بالتساوي من كل فيديو، ثم تم متوسط الدرجات للحصول على نتيجة واحدة. أما الكواشف الزمنية (التي يمكنها استخدام معلومات من إطارات متتالية) فقد حللت تسلسل الفيديو نفسه.

يمكن رؤية نتائج الكواشف الزمنية DFD-FCG وPwTF-DVD أدناه، جنبًا إلى جنب مع نتائج ForAda؛ Effort؛ FSFM؛ GenD-CLIP وGenD-DINO؛ وDFD-HR. جميعها تم تدريبها على مجموعة البيانات العريقة FaceForensics++.

نتائج الاختبار التي تقارن كاشفات التزييف العميق على CelebDF++ و DF26. تم تدريب جميع الكاشفات على FaceForensics++، مع ارتفاع AUROC وانخفاض EER مما يدل على أداء أفضل.

يشير المؤلفون إلى أن معظم الكواشف تؤدي أداءً جيدًا على Celeb-DF++ (CDFv3)، لكنها تنخفض بشكل حاد على مجموعة DF26 الجديدة الأكثر تحديًا.

‘[Multiple]الكواشف المتقدمة تحقق أداءً قويًا على معيار CelebDF++ [16] (CDFv3)، حيث تصل الأساليب الزمنية إلى AUROC قيمته 94.3 و 92.3.

‘ومع ذلك، ينخفض أداؤهم بشكل كبير على DF26، إلى 48.2 و 61.6 AUROC على التوالي.

‘معظم الأساليب تتدهور بشكل كبير، وتبقى قريبة من الصدفة؛ أعلى AUROC وهو 69.7 يتحقق بواسطة GenD-PE.

‘هذا يُظهر أن DF26 هو معيار أكثر تحديًا لكاشفات الحالة المتقدمة.’

لاحظوا أن تحويل الصورة إلى فيديو كان أصعب في الكشف مقارنةً بتحويل النص إلى فيديو، سواء بالنسبة للبشر أو الكاشفات الآلية، حيث كان PwTF-DVD هو الأفضل في مواد I2V، وGenD-PE المتفوق في T2V.

تفاوت الأداء بشكل كبير اعتمادًا على المولد الذي أنشأ الفيديو المزيف، مما يشير إلى أن الكاشفات غالبًا ما كانت تتعلم آثارًا خاصة بالمولد بدلاً من توقيع عام للفيديو الصناعي. على سبيل المثال، وصل PwTF-DVD إلى AUROC قدره 92.9 على مخرجات تحويل النص إلى فيديو من Wan 2.2، لكنه انخفض إلى أداء يقارب الصدفة على HunyuanVideo 1.5 – رغم أن كلاهما ينتمي إلى نفس مشهد الجيل الحديث:

أداء الكاشف عبر مولدات الفيديو التجارية ومفتوحة المصدر. يُظهر التباين الواسع بين الأعمدة أن موثوقية الكشف تعتمد بشكل كبير على النموذج الذي أنشأ الفيديو، حيث يحقق GenD-PE أعلى متوسط AUROC إجمالي.

فيما يلي نرى أن إعادة تدريب GenD-PE على مواد DF26 الأحدث حسّن بشكل كبير قدرته على اكتشاف الفيديوهات من المولدات التي لم يرها أثناء التدريب:

نتائج إعادة التدريب لـ GenD-PE عبر مولدات الفيديو غير المرئية. أدى التدريب على مواد DF26 الأحدث إلى تحسين أداء عبر المولدات مقارنةً بالتدريب الأصلي على FaceForensics++.

رفع التدريب على HunyuanVideo 1.5 قيمة AUROC إلى ما لا يقل عن 93.1 على Grok Imagine 1.0 وVeo 3.1 وWan 2.6، مما يدعم حجة الورقة أن الكاشفات المدربة فقط على مجموعات بيانات قديمة مثل FaceForensics++ لا تتطابق جيدًا مع الفيديوهات التوليدية الحالية.

ربما بشكل متوقع، كان للكاشبين الزمنيّن وقت أسهل بكثير مع الفيديو المفتوح المصدر مقارنةً بالمقاطع من النماذج التجارية. انخفض DFD-FCG من AUROC قدره 57.4 على المواد المفتوحة المصدر إلى 34.5 على الفيديو المغلق المصدر؛ بينما انخفض PwTF-DVD من 70.5 إلى 48.3:

نتائج مقارنة بين الكاشبين الزمنيّن عبر مصدر المولد وسيناريو الكلام. كلاهما أدّى أداءً أسوأ بشكل كبير على الفيديو المغلق المصدر، بينما كانت الفروق بين أنواع المشاهد أصغر.

مع ذلك، لا تصل الورقة إلى إعلان أن النماذج التجارية أصعب ببساطة في الكشف، إذ قد تكون الفروقات في عائلة النموذج، أو ما بعد المعالجة، أو جودة الصورة عواملًا أيضًا.

كان نوع المشهد أقل أهمية: ظل DFD-FCG قريبًا من الصدفة عبر مقاطع مباشرة إلى الكاميرا، والبيانات الرسمية، ومقابلات الاستوديو، بينما كان PwTF-DVD الأفضل في البيانات الرسمية. وفقًا للورقة، يبدو أن المولد نفسه له تأثير أكبر من أسلوب العرض.

أُجري أيضًا دراسة بشرية لمعرفة ما إذا كان الأشخاص يواجهون صعوبة مع DF26 بنفس طريقة الكاشفات الآلية. عبر 232 جلسة تصنيف، قيم المشاركون مقاطع قصيرة من DF26 وCelebDF++ وDeepSpeak الإصدار 2 كحقيقية أو مزيفة، دون إبلاغهم بعدد الأمثلة لكل فئة.

دقة البشر عبر DF26 وCelebDF++ وDeepSpeak الإصدار 2. حدد المشاركون الفيديوهات الحقيقية بمعدلات مماثلة عبر جميع المجموعات الثلاث، بينما انخفضت الدقة على فيديوهات DF26 المزيفة لتقارب الصدفة.

كان الأداء على الفيديوهات الحقيقية مماثلًا عبر جميع المجموعات الثلاث، بنسبة 76.0٪ لـ DF26، و75.5٪ لـ CelebDF++، و72.8٪ لـ DeepSpeak الإصدار 2. ظهر الاختلاف مع الفيديوهات المزيفة، حيث انخفضت الدقة إلى 52.6٪ على DF26 مقارنةً بـ 74.5٪ و69.8٪ على المجموعتين السابقتين.

لذلك، وفقًا للورقة، رغم أن المشاركين لم يكونوا مشوشين عمومًا بـ DF26، إلا أنهم واجهوا صعوبة في العثور على دليل مرئي محدد يُثبت أن فيديوهاته الاصطناعية مزيفة.

الخلاصة

على الرغم من زيادة مسجلة بمقدار 16 مرة في تواتر الديب فيك خلال العامين الماضيين، فإن الواقع الفعلي للديب فيك الضار غائب إلى حد كبير عن تجربتنا اليومية، إلا إذا كُنا نحن أنفسنا هدفًا لها.

في حالة ضحايا التزييف العميق الجنسي، هذا مفهوم تمامًا – ولكن بما أن التزييف العميق الآن لديه تأثير متزايد على جريمة الاحتيال، قد يكون من المفيد إذا تم مشاركة المزيد من تلك المواد مع الجمهور، حتى يتم تحديث سياقنا من ‘العصر الذهبي’ لتزييفات المشفر التلقائي إلى العصر الأكثر حدة وخداعًا لتزييفات الاعتماد على الانتشار.

بالطبع، معظم المواد المتعلقة بمخرجات النماذج في الدراسة الجديدة، وكذلك النماذج الأخرى، تظهر دون سياق كافٍ على منصات التواصل الاجتماعي التي قد لا يتمكن مشرفوها إما من التمييز بين الذكاء الاصطناعي والواقع، أو الذين فقط لا يهتمون.

مقياس إضافي يمكننا جميعًا تطبيقه على الفيديوهات التي قد نشك فيها هو المصداقية المعقولة – لكن هذه القدرة تختلف كثيرًا بين الأفراد لدرجة عدم الاعتماد عليها. لذلك قد يكون أنه خلال فترة انتقالية، بينما نتأقلم مع تأثير هذه التقنية وقدراتها المتزايدة باستمرار، يجب علينا ببساطة نؤجل الحكم.

نُشر أولاً يوم الاثنين، 14 سبتمبر 2026