استخدام “الاحتمالية” كوسيلة لاكتشاف عمليات التزوير العميق

إذا أصبحت مقاطع الفيديو والصوت التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي جيدة بما يكفي ، لن تعمل أنظمة الكشف عن عمليات التزوير العميق التي تعتمد على الملامح البصرية أو الإشارات التقليدية الأخرى. ولكن نظرًا لنادرًا ما يخرج الناس عن السلوك المتوقع ، فقد يتم تبني “الاحتمالية” بشكل أعمق كإشارة إلى ما إذا كان الفيديو أو إشاعة الأخبار محتمل أن يكون صحيحًا.

رأي في أوائل التسعينيات ، كشف اللاعب السابق في كرة القدم البريطانية والمعلق الرياضي التلفزيوني ديفيد آيك ، بصورة غير رسمية في برنامج حوار ، أنه “ابن الله” – إعلان غريب وغير متوقع سيطور على مدار العقود التالية إلى نظرية مؤامرة متسلسلة و نظرية مؤامرة متسلسلة حول كابال عالمي سري وقوي من “أشخاص الزواحف”.

مع عدم وجود استيعاب للإنترنت بعد ، والبرامج الاجتماعية في المستقبل ، كان للفجوة الكبيرة بين شهرة آيك وطبيعة رؤاه الجديدة تأثير عميق على الجمهور البريطاني – ليس أقلها بسبب عدم وجود سياق أو أي نوع من التحضير لهذا التحول الكبير ، من شخصية رياضية مشهورة ومقدمة تلفزيونية إلى شخصية غريبة.

بعد أكثر من عشرين عامًا ، حدثت صدمة اجتماعية مماثلة وأكثر قتامة ، عندما تم اكتشاف أن المضيف التلفزيوني المحبوب والمحامي الخيري جيمي سافيل بعد وفاته كان مجرم جنسي متسلسل ومتعطش استخدم صورته العامة الصالحة لتعزيز جرائمه.

التي تم اكتشافها لاحقًا من قبل عملية يوتري للشرطة ، وكشفت عن العديد من المشاهير البريطانيين الآخرين الذين لديهم تاريخ طويل من الجرائم الجنسية ؛ في وقت لاحق ، أدت محاكمة هارفي واينستين إلى اكتشاف مشابه لمجرمي الجرائم الجنسية المشاهير في الولايات المتحدة ، وتطورت إلى حركة #MeToo ، وأصبحت جزءًا لا يتجزأ من الثقافة الأمريكية في عروض مثل المorning Show. بدا أن أخبار “الصدمة” تتطور إلى قالب جديد ومفاجئ – والذي سيتم تبنيه في النهاية بواسطة مهاجمي عمليات التزوير العميق.

نهاية الكشف التقليدي عن عمليات التزوير العميق؟

حتى لو كانت وسائل التواصل الاجتماعي والذكاء الاصطناعي متاحة في أوائل التسعينيات ، لم تكن هناك نظام تنبؤي في العالم يمكن أن يتنبأ بإعلانات آيك على برنامج الحوار ، والتي (كما أتذكر جيدًا) لم تكن محددة في السنوات التي سبقت الحدث.

لكن إذا كان الذكاء الاصطناعي موجودًا ، فقد استغرق بعض الوقت لإقناع جمهور أوسع بأن إعلانات آيك لم تكن ناتجة عن جوجل فيو 3 أو إطار عمليات التزوير العميق الصوتية / البصرية الجديد.

فقط في الأشهر الستة إلى اثني عشر الماضية أصبحت أساليب عمليات التزوير العميق بواسطة الذكاء الاصطناعي فعالة بما يكفي لتحقيق سنوات من الكلام المزعوم في وسائل الإعلام حول تدخل عمليات التزوير العميق في الانتخابات ، وقادرة على توليد نوع الطعن السريع في السمعة الذي يكون كاذبًا ولكن من الصعب القضاء عليه في ثقافة متزايدة في الاعتقاد.

إلى الآن ، فإن مخرجات الفيديو بواسطة الذكاء الاصطناعي عادة ما تقل عن الواقع الحقيقي ، بسبب حواجز تقنية ومتزايدة التأثر بفجوة متزايدة بين النماذج الغربية المقيدة وإصدارات مفتوحة غير خاضعة للرقابة في الصين^**.

ومع ذلك ، ألاحظ بشكل متزايد في الأدب البحثي استسلام واضح لهذا الحرب الباردة ، على سبيل المثال في الورقة البحثية الجديدة انحدار الأداء في الكشف عن عمليات التزوير العميق^†:

‘نفترض أن فيديوهات عمليات التزوير العميق ستظل تحتوي على ميزات قابلة للتعلم بواسطة الآلة التي تميزها بشكل موثوق عن الفيديوهات الحقيقية. مع استمرار تقدم قدرات الذكاء الاصطناعي بسرعة ، قد تنهار هذه الفرضية.

‘في مثل هذا السيناريو ، ستقدم طرق التمييز والتتبع الأخرى مثل مبادرة مصداقية المحتوى فقط ملاذًا للحفاظ على الثقة في وسائل الإعلام الرقمية.’

ومع ذلك ، فإن نفس الورقة تُقر بأن الحلول القائمة على البراهين مثل مبادرة مصداقية المحتوى (ومبادرات البحث الصغيرة الأخرى في السنوات 7-8 الماضية) تتطلب انتشارًا واسعًا لدرجة أن تكون غير واقعية ؛ وانتهت الورقة على ملاحظة عامة للتراجع ، إن لم تكن الهزيمة.

إذا تم التغلب على أساليب الكشف عن عمليات التزوير العميق الصوتية / البصرية بواسطة الذكاء الاصطناعي ، وتراجع تبني نظام ترميز مائية أو براهين عالمي ، فما هي الميزة المركزية الشائعة التي يمكن أن تحل محلهما كدلالات على مخرجات محتملة للتزوير؟ أو يجب أن نستسلم ل世界 حيث جميع وسائل الإعلام مشكوك فيها ، و عائد الكاذب يسود؟

الرسومات المعرفية

يبدو أن الوقت قد حان للاستفادة بشكل أعمق من الاحتمالية و الاحتمال من “الأحداث المبلغ عنها” كسمة إشارة في الكشف عن عمليات التزوير العميق. بالإضافة إلى ذلك ، منذ أن أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي الصوتية / البصرية متقاربة بشكل متزايد ، فقد يكون الوقت قد حان أيضًا لدمج خيوط البحث المنفصلة عن “الأخبار الكاذبة” (كحدث روائي نصي) وعمليات التزوير العميق الصوتية / البصرية.

معيار الاحتمالية للكشف عن عمليات التزوير العميق ليس نفس مساعدة التوليد المعزز بالاسترجاع ، حيث قد يقدم نموذج الذكاء الاصطناعي نتائج الويب الحالية لاكتساب معرفة بالأحداث التي تحدث بعد تاريخ انتهاء صلاحيته ، و / أو لمؤكدة ادعاءاته.

بدلاً من ذلك ، سوف تقوم بإجراء تنبؤات بناءً على اتجاهات إحصائية عامة مقترنة ، مستمدة من الأنماط التاريخية التي تتوافق مع الاستفسار الحالي.

في هذا الصدد ، يعد نهج الاحتمالية أقرب إلى التحليل الإحصائي من النهج الحديث في المشهد الحالي للتعلم الآلي.

على الرغم من أن الرسومات المعرفية قد تم التغلب عليها في السابق من قبل نهج أكثر حداثة في عصر المتحول ، إلا أنها تجعل نوعًا من العودة في مجال الشركات ، وتبدو مناسبة للتنفيذ المحتمل لمقاييس “الاحتمالية” في الكشف عن عمليات التزوير العميق.

رسم بياني مبسط للرسومات المعرفية يوضح كيف يمكن ربط الأشخاص والأماكن والأعمال الفنية والأحداث من خلال علاقات ملصقة ، وتمكين الآلات من التفكير في الكائنات الحقيقية وارتباطاتها. مصدر

الرسومات المعرفية هي طريقة لتنظيم المعلومات عن طريق خريطة الأشياء في العالم الحقيقي مثل الأشخاص والشركات والأحداث أو الأفكار إلى شبكة من الحقائق المرتبطة.

كل كيان فرعي هو عقدة ، والروابط بينها (أحرف) تصف كيفية علاقتهم. على سبيل المثال ، قد يتم ربط “مايكروسوفت” (عقدة) بـ “OpenAI” (عقدة أخرى) بواسطة حرف يُقال “عميل من”.

الذاكرة الثابتة

أقترح أحد الدراسات الصينية من سبتمبر من هذا العام طريقة بدون تدريب تستخدم الاستدلال القائم على الرسومات لاكتشاف عدم الاتساق الدقيق في عمليات التزوير العميق المتعددة.

بدلاً من توليد مبررات أو تحسين نماذج كبيرة ، تقوم النظام بتحميل أزواج الصور والنصوص ، وبناء رسومات الشبه ، وتقييم الاتصالات ، من أجل استرجاع الأمثلة الأكثر صلة ، وتوجيه حكم النموذج دون الحاجة إلى تدريب جديد:

نظرة عامة على إطار GASP-ICL ، الذي يحسن الكشف عن عمليات التزوير العميق من خلال دمج اختيار العينة القائم على الرسومات مع التعلم في السياق ، وتمكين نموذج رؤية-لغة مجمد من تصنيف أزواج الصورة والنص على أنها حقيقية أو مزيفة ، دون تدريب أو تحسين. مصدر

هذا هو أقرب عمل ، على الأقل الذي عرفته ، إلى نهج “مطلع” ومتأثر بالتاريخ لتقييم وتأكيد مخرجات الوسائط الجديدة.

توسع الميزات

تحدي نظام تنبؤي من هذا النوع هو نطاق المراقبة الذي قد يكون ضروريًا لجعل النهج يعمل بشكل كامل – على الأقل ما وراء تحليل المشاهير والشخصيات العامة ، الذين يوجد لديهم بالفعل بيانات متاحة بحرية.

على الأرجح ، يكون المجال البحثي الحالي الأكثر تشابهًا هو مجال الجريمة قبل حدوثها ، الذي يصنف إشارات استخباراتية متعددة النماذج على أنها “مريبة” ، ويعرض نفسه كدمية خوف الذكاء الاصطناعي في عروض مثل شخص Interest (2011-2016) و تقرير الأقلية (2002).

في حين أن نظامًا مثل شخص Interest سوف ينتج نتائج مثالية ، فمن غير المحتمل في الوقت الحالي أن تكون الثقافة الغربية قادرة على المصادقة على مستوى الغزو الشخصي الذي تفرضه الشبكات الداخلية الصينية على مواطنيها.

لذلك ، فيما يتعلق بالاخبار الكاذبة عن غير المشاهير ، فقط الوكالات الحكومية مثل الشرطة (بالإضافة إلى سجلات الميلاد والوفاة ومكاتب الضرائب) سوف يكون لديها معلومات تاريخية كافية لإعلام الاحتمالات في تدفق قائم على الرسومات ؛ وحتى أنها سوف تحتاج إلى إرادة وطنية وقدرات وتشريعات وموارد من أجل تضمين المواطنين العاديين في تغطيتها وتحليلاتها (أي ، إلى ما وراء النقاط البيانية البسيطة ولكن الضرورية مثل أرقام جواز السفر وتسجيل السيارات).

تقييم الاحتمالية

يبدو من المحتمل أن تكون فعالية نظام من هذا النوع مقيدة بالحالات الأكثر وضوحًا (الحالية) لمحتوى عمليات التزوير العميق: الاضطراب (عمليات التزوير العميق المدعومة من الدولة)؛ المشاهير والجنس المزيف (الذي يمكن اعتباره كلاهما خبيثًا ، على الرغم من أن الحالة الأخيرة تميل إلى جذب قلق إعلامي أعمق)؛ الاحتيال (بما في ذلك الفيديو الصوتي المزيف المصمم للقيام ب ‘سلسلة الاحتيال ‘)؛ والقتل السياسي.

سوف تحتاج نظام قائم على المعرفة إلى مقياس للاحتمالات لمجموعة متنوعة من الأحداث المحتملة.

في أحد طرفي الطيف ، يوجد عيوب بشرية مشكوك فيها مثل الإدارة المالية المشكوك فيها ، والخيانة ، والإدمان ، والتفوه ، الخ.

حتى في هذه الحالة ، العوامل التاريخية الشخصية لأي فرد سوف تؤثر على نتيجة الاحتمال: شخصية سياسية بارزة التي أبدت مواقف مثيرة للجدل (مثل صحة الهبوط على القمر في الستينيات والسبعينيات) لتحقيق رأس مال مع ناخبين متزايدًا ‘معلومات بديلة ‘ ، قد تكتسب وضعًا إضافيًا الورق البري في إجراءات التحقق ، مقارنة بمعاصرين أكثر تواضعًا.

في حالة الجنس المزيف للمشاهير ، هناك سياق حقيقي كافٍ (أي ، تسريبات صور المشاهير عام 2012 ، من بين حوادث أخرى نادرة) لتوليد عائد كاذب معتدل في سياقات معينة ؛ ولكن منذ أن تعمل هذه الحوادث النادرة كاستثناءات تثبت القاعدة ، فإن معظم فيديوهات الجنس المزيف للمشاهير الحالية سوف تُعتبر غير محتملة للغاية (على الرغم من أن هذا لا يحل مشكلة انتحال الهوية للأشخاص لهذه الأغراض).

فيما يتعلق بالاضطراب الوطني ، هناك ثروة كبيرة من البيانات الإحصائية التي يمكن أن تساعد في تقييم احتمالات “التقارير المدمرة”.

حتى في التاريخ القديم ، كانت الأحداث التي تبدو “فجائية” مثل ثورة بركان فيزوف غير محدد في 79 بعد الميلاد ، تم التمهيد لها ، إذا كنت قد توليت اهتمامًا كافيًا ؛ وعلاوة على توافر العديد من مصادر الحكومة والمنظمات غير الحكومية ، فإن القدرة المتطورة للذكاء الاصطناعي على استخراج الهيكل من البيانات الخام يمكن أن توفر سياقًا تاريخيًا إضافيًا لتقييم الاحتمالية.

الخلاصة

حتى نظام تنبؤي من هذا النوع لا يمكن أن يأخذ في الاعتبار الصدفة أو أعمال الله أو الحوادث الغير متوقعة أو الأحداث الخبيثة التي يتم صياغتها بعيدًا عن أي رقابة.

علاوة على ذلك ، فإن حجم البيانات وعمقها المطلوبين لتقديم تغطية أيضًا للأشخاص غير المشاهير سوف يكون نقطة سياسية محورية – على الأقل ، في الوقت الحالي.

ومع ذلك ، فإن الخيارات تبدو أنها تضيق ؛ التحليل القائم على الرؤية على وشك الفشل في مواجهة الذكاء الاصطناعي التوليدي المحسّن ، في حين أن مخططات التحقق والبراهين تحمل عبئًا متزايدًا من الديون التقنية والاحتكاك ضد التحاقها ، مما يجعل حلول مثل مبادرة مصداقية المحتوى ونظام ميتافيزيك برو غير واقعية.

في استخدامها الواسع ، يمكن أن تحدد أنظمة قائمة على RAG فقط ما إذا كان مصدر السلطة يؤيد ادعاء غير موثق ؛ ومنذ أن تظهر العديد من القصص الكبيرة الحقيقية بدون سياق مسبق ، فإن عدم وجود تأكيد من مصادر السلطة ليس بالضرورة ذا معنى.

قد تثبت قيمتها أكبر إذا تمكنت من تشكيل جزء من نظام البيانات المعني بالشيء الذي يجد معظم أشكال الذكاء الاصطناعي صعوبة في التعامل معه – السياق التاريخي.

^† https://arxiv.org/abs/2511.07009

^** التي يمكن تشغيلها عادة على أجهزة الكمبيوتر المنزلية الأكثر قوة ، بدلاً من كونها متاحة فقط عبر واجهات برمجة التطبيقات المحمية مثل ChatGPT و Veo.

^††† مما除 استعمالات الترفيه المشروعة ، مثل التأثيرات البصرية المحترفة في إنتاج الأفلام والتلفزيون.

نشر لأول مرة يوم الخميس ، 13 نوفمبر 2025