Η Διεφθαρμένη Έννοια του ‘Deepfake’

Μια πειστική νέα μελέτη από τη Γερμανία κριτικάρει τον ορισμό του όρου ‘deepfake’ από τον νόμο της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη ως υπερβολικά ασαφή, ιδιαίτερα στον контέκτο της ψηφιακής χειραγώγησης εικόνων. Οι συγγραφείς υποστηρίζουν ότι ο νόμος δεν παρέχει σαφήνεια σχετικά με το τι συνιστά ένα ‘deepfake’.

Οι συγγραφείς επίσης υπογραμμίζουν ότι οι εξαιρέσεις του νόμου για ‘τυπική επεξεργασία’ (δηλαδή, υποτιθέμενες ελαφριές τροποποιήσεις εικόνων με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης) δεν λαμβάνουν υπόψη την πανταχού παρούσα επιρροή της τεχνητής νοημοσύνης στις εφαρμογές καταναλωτών και τη υποκειμενική φύση των καλλιτεχνικών συμβάσεων που προηγήθηκαν της εμφάνισης της τεχνητής νοημοσύνης.

Η ασαφής νομοθεσία σε αυτά τα ζητήματα δίνει άνοιγμα σε δύο βασικούς κινδύνους: ένα ‘ψυχολογικό αποτρόπαιο’, όπου ο νόμος με το ευρύ ερμηνευτικό του πεδίο καταστέλλει την καινοτομία και την υιοθέτηση νέων συστημάτων· και ένα ‘αποτρόπαιο’, όπου ο νόμος αγνοείται ως υπερβολικός ή άσχετος.

Σε κάθε περίπτωση, οι ασαφείς νόμοι μεταφέρουν αποτελεσματικά την ευθύνη για την καθοδήγηση της πρακτικής νομικής ορισμού των ‘deepfakes’ στις μελλοντικές δικαστικές αποφάσεις – μια προσεκτική και ριψοκίνδυνη προσέγγιση στη νομοθεσία.

Οι τεχνολογίες χειραγώγησης εικόνων με βάση την τεχνητή νοημοσύνη παραμένουν αξιοσημείωτα μπροστά στην ικανότητα της νομοθεσίας να τις αντιμετωπίσει, φαίνεται. Για παράδειγμα, ένα αξιοσημείωτο παράδειγμα της αυξανόμενης ελαστικότητας της έννοιας της αυτομάτου χειραγώγησης εικόνων με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης, όπως παρατηρεί η μελέτη, είναι η λειτουργία ‘Scene Optimizer’ στις πρόσφατες κάμερες Samsung, η οποία μπορεί να αντικαταστήσει τις εικόνες του φεγγαριού που έχουν ληφθεί από τους χρήστες με μια εικόνα που έχει βελτιωθεί με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης:

Πάνω αριστερά, ένα παράδειγμα από τη νέα μελέτη μιας πραγματικής εικόνας του φεγγαριού, στα αριστερά μιας εικόνας που έχει βελτιωθεί από την Samsung με τη λειτουργία Scene Optimizer· Δεξιά, η επίσημη εικονογράφηση της διαδικασίας από την Samsung· Κάτω αριστερά, παραδείγματα από τον χρήστη u/ibreakphotos, που δείχνουν (αριστερά) μια εικόνα του φεγγαριού που έχει θολωθεί εκ προθέσεως και (δεξιά) την εικόνα που έχει ανακατασκευαστεί από την Samsung – ακόμη και αν η πηγή της φωτογραφίας ήταν μια εικόνα οθόνης και όχι το πραγματικό φεγγάρι. Πηγές (σε κυκλική σειρά από πάνω αριστερά): https://arxiv.org/pdf/2412.09961, https://www.samsung.com/uk/support/mobile-devices/how-galaxy-cameras-combine-super-resolution-technologies-with-ai-to-produce-high-quality-images-of-the-moon/, https://reddit.com/r/Android/comments/11nzrb0/samsung_space_zoom_moon_shots_are_fake_and_here/

Στην κάτω αριστερή πλευρά της εικόνας παραπάνω, βλέπουμε δύο εικόνες του φεγγαριού. Η εικόνα στα αριστερά είναι μια φωτογραφία που έχει ληφθεί από τον χρήστη. Εδώ, η εικόνα έχει θολωθεί εκ προθέσεως και έχει μειωθεί σε μέγεθος από τον χρήστη.

Στα δεξιά, βλέπουμε μια φωτογραφία της ίδιας εικόνας που έχει ληφθεί με μια κάμερα Samsung με τη λειτουργία Scene Optimizer ενεργοποιημένη. Η κάμερα έχει αυτόματα ‘βελτιώσει’ το αναγνωρισμένο αντικείμενο ‘φεγγάρι’, ακόμη και αν η πηγή της εικόνας δεν ήταν το φεγγάρι.

Η μελέτη επιτίθεται στην λειτουργία ‘Best Take’ που έχει ενσωματωθεί στις πρόσφατες smartphones της Google – μια αμφιλεγόμενη λειτουργία της τεχνητής νοημοσύνης που συνθέτει τα ‘καλύτερα’ μέρη μιας ομαδικής φωτογραφίας, σκανάροντας πολλές δευτερόλεπτα μιας φωτογραφικής ακολουθίας, ώστε τα χαμόγελα να μετακινούνται προς τα εμπρός ή προς τα πίσω στο χρόνο, ανάλογα με τις ανάγκες – και κανείς δεν εμφανίζεται στη μέση του κλείσμματος των ματιών.

Η μελέτη υποστηρίζει ότι ένας τέτοιος σύνθετος διαδικασία έχει τη δυνατότητα να παραπλανήσει τα γεγονότα:

‘[Σε] μια τυπική ομαδική φωτογραφία, ένας μέσος θεατής θα θεωρούσε πιθανότατα την απέριττη φωτογραφία ως αυθεντική. Το χαμόγελο που έχει εισαχθεί υπήρχε μέσα σε quelques δευτερόλεπτα από την υπόλοιπη φωτογραφία που έχει ληφθεί.

‘Από την άλλη πλευρά, το χρονικό πλαίσιο της λειτουργίας Best Take είναι αρκετό για μια αλλαγή στη διάθεση. Ένας άνθρωπος μπορεί να έχει σταματήσει το χαμόγελο ενώ η υπόλοιπη ομάδα γελάει για ένα αστείο στα έξοδα του.

‘Ως αποτέλεσμα, υποθέτουμε ότι μια τέτοια ομαδική φωτογραφία μπορεί να συνιστά ένα deep fake.’

Η νέα μελέτη έχει τον τίτλο Τι συνιστά ένα Deep Fake; Η ασαφής γραμμή μεταξύ νόμιμης επεξεργασίας και χειραγώγησης υπό τον νόμο της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη, και προέρχεται από δύο ερευνητές στο Εργαστήριο Υπολογιστικού Δικαίου του Πανεπιστημίου του Τύμπιγκεν και του Πανεπιστημίου της Σααρλάνδης.

Παλιές Τεχνικές

Η χειραγώγηση του χρόνου στη φωτογραφία είναι πολύ παλαιότερη από την τεχνητή νοημοσύνη στο επίπεδο των καταναλωτών. Οι συγγραφείς της νέας μελέτης σημειώνουν την ύπαρξη πολύ παλαιότερων τεχνικών που μπορούν να θεωρηθούν ως ‘μη αυθεντικές’, όπως η σύνθεση πολλών συνεχόμενων εικόνων σε μια εικόνα υψηλής δυναμικής εύρους (HDR) ή μια ‘ραπτική’ πανοραμική εικόνα.

Πράγματι, κάποιες από τις παλαιότερες και πιο αστείες φωτογραφικές απάτες δημιουργήθηκαν παραδοσιακά από μαθητές που τρέχουν από το ένα άκρο μιας σχολικής ομάδας στο άλλο, μπροστά από την πορεία των ειδικών πανοραμικών καμερών που χρησιμοποιούνταν για αθλητικές και σχολικές φωτογραφίες – επιτρέποντας στον μαθητή να εμφανιστεί δύο φορές στην ίδια εικόνα:

Η πειρασμός να εξαπατήσουν τις πανοραμικές κάμερες κατά τη διάρκεια των ομαδικών φωτογραφιών ήταν πολύ μεγάλος για πολλούς μαθητές, οι οποίοι ήταν διατεθειμένοι να κινδυνεύσουν με μια κακή συνεδρίαση στο γραφείο του διευθυντή για να ‘κλωνοποιήσουν’ τον εαυτό τους στις σχολικές φωτογραφίες. Πηγή: https://petapixel.com/2012/12/13/double-exposure-a-clever-photo-prank-from-half-a-century-ago/

Εάν δεν ληφθεί μια φωτογραφία σε λειτουργία RAW, η οποία βασικά αποθηκεύει την εικόνα του αισθητήρα της κάμερας σε ένα πολύ μεγάλο αρχείο χωρίς καμία ερμηνεία, είναι πιθανό ότι οι ψηφιακές φωτογραφίες σας δεν είναι完全 αυθεντικές. Τα συστήματα κάμερας εφαρμόζουν ρουτίνα ‘βελτιώσεις’ όπως η εστίαση της εικόνας και η ισορροπία του λευκού, από προεπιλογή – και έχουν κάνει così από τις αρχές της ψηφιακής φωτογραφίας.

Οι συγγραφείς της νέας μελέτης υποστηρίζουν ότι ακόμη και αυτές οι παλαιότερες τεχνικές ψηφιακής εικονοποίησης δεν αντιπροσωπεύουν την ‘πραγματικότητα’,既然 ότι αυτές οι μεθόδους έχουν σχεδιαστεί για να κάνουν τις φωτογραφίες πιο ευχάριστες, όχι πιο ‘πραγματικές’.

Η μελέτη υποστηρίζει ότι οι φωτογραφίες ‘δεν έχουν ποτέ μια αντικειμενική απεικόνιση της πραγματικότητας’. Παραμέτρους όπως η θέση της κάμερας, το βάθος του πεδίου που έχει επιλεγεί, και οι επιλογές φωτισμού, όλες συντελούν για να κάνουν μια φωτογραφία βαθιά υποκειμενική.

Η μελέτη παρατηρεί ότι οι καθημερινές ‘καθαριστικές’ εργασίες – όπως η αφαίρεση σκόνης από τον αισθητήρα ή την αφαίρεση ανεπιθύμητων γραμμών ηλεκτρικού ρεύματος από μια διαμορφωμένη σκηνή – ήταν μόνο ημι-αυτόματες πριν από την άνοδο της τεχνητής νοημοσύνης: οι χρήστες έπρεπε να επιλέξουν χειροκίνητα μια περιοχή ή να ξεκινήσουν μια διαδικασία για να επιτύχουν το επιθυμητό αποτέλεσμα.

Σήμερα, αυτές οι εργασίες είναι συχνά ενεργοποιημένες από τις κειμενικές προτροπές του χρήστη, πιο αξιοσημείωτα σε εργαλεία όπως το Photoshop. Στο επίπεδο των καταναλωτών, τέτοιες λειτουργίες αυτοματοποιούνται όλο και περισσότερο χωρίς είσοδο από τον χρήστη – ένα αποτέλεσμα που φαίνεται να θεωρείται από τους κατασκευαστές και τις πλατφόρμες ως ‘πραγματικά επιθυμητό’.

Η Διευρυμένη Έννοια του ‘Deepfake’

Μια κεντρική πρόκληση για τη νομοθεσία γύρω από τις εικόνες που έχουν τροποποιηθεί ή δημιουργηθεί με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης είναι η αμφιβολία του όρου ‘deepfake’, ο οποίος έχει επεκταθεί σημαντικά τα τελευταία δύο χρόνια.

Αρχικά, ο όρος εφαρμοζόταν μόνο σε βίντεο που προέρχονται από συστήματα με βάση τον autoencoder όπως το DeepFaceLab και το FaceSwap, τα οποία προέρχονται από ανώνυμο κώδικα που δημοσιεύθηκε στο Reddit το 2017.

Από το 2022, η άφιξη των Λατινικών Μοντέλων Διάχυσης (LDMs) όπως το Stable Diffusion και το Flux, καθώς και των συστημάτων κειμένου-βίντεο όπως το Sora, επέτρεψε την ανταλλαγή ταυτότητας και την προσαρμογή, σε βελτιωμένη ανάλυση, ευελιξία και πιστότητα. Τώρα ήταν δυνατό να δημιουργηθούν μοντέλα διάχυσης που μπορούσαν να απεικονίσουν διασημότητες και πολιτικούς.既然 ότι ο όρος ‘deepfake’ ήταν ήδη ένα θησαυρό που προσελκύει τους καταναλωτές, επεκτάθηκε για να καλύψει αυτά τα συστήματα.

Αργότερα, τόσο στα μέσα ενημέρωσης όσο και στη βιβλιογραφία, ο όρος ήρθε να περιλαμβάνει απάτες κειμένου. Σε αυτό το σημείο, η αρχική έννοια του ‘deepfake’ είχε σχεδόν χαθεί, ενώ η επεκταμένη έννοια της ήταν συνεχώς εξελισσόμενη και όλο και περισσότερο ασαφής.

Αλλά既然 ότι η λέξη ήταν τόσο πυροδοτική και γαλβανιστική, και ήταν ήδη ένα ισχυρό πολιτικό και μέσο ενημέρωσης, αποδείχθηκε αδύνατο να την εγκαταλείψουμε. Είχε ελκύσει τους αναγνώστες σε ιστοσελίδες, χρηματοδότηση στους ερευνητές και προσοχή στους πολιτικούς. Αυτή η λεξική αμφιβολία είναι ο κύριος στόχος της νέας έρευνας.

Όπως παρατηρούν οι συγγραφείς, το άρθρο 3(60) του νόμου της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη περιγράφει τέσσερις προϋποθέσεις που ορίζουν ένα ‘deepfake’.

1: Αληθινό Φεγγάρι

Πρώτον, το περιεχόμενο πρέπει να δημιουργηθεί ή να τροποποιηθεί, δηλαδή, είτε να δημιουργηθεί από το μηδέν με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης (δημιουργία) είτε να τροποποιηθεί από υπάρχοντα δεδομένα (τροποποίηση). Η μελέτη υπογραμμίζει τη δυσκολία στην διάκριση μεταξύ ‘αποδεκτών’ αποτελεσμάτων επεξεργασίας εικόνων και χειραγώγησης ‘deepfakes’, δεδομένου ότι οι ψηφιακές φωτογραφίες δεν είναι ποτέ αληθινές αναπαραστάσεις της πραγματικότητας.

Η μελέτη υποστηρίζει ότι μια εικόνα του φεγγαριού που έχει δημιουργηθεί από την Samsung είναι πιθανότατα αυθεντική,既然 ότι το φεγγάρι είναι απίθανο να αλλάξει εμφάνιση, και既然 ότι το περιεχόμενο που έχει δημιουργηθεί από την τεχνητή νοημοσύνη, εκπαιδευμένο σε πραγματικές εικόνες του φεγγαριού, είναι πιθανότατα ακριβές.

Ωστόσο, οι συγγραφείς επίσης δηλώνουν ότι既然 ότι το σύστημα της Samsung έχει δείξει ότι μπορεί να δημιουργήσει μια ‘βελτιωμένη’ εικόνα του φεγγαριού σε μια περίπτωση όπου η πηγή της εικόνας δεν ήταν το φεγγάρι, αυτό θα θεωρηθεί ως ένα ‘deepfake’.

Θα ήταν ακατόρθωτο να δημιουργηθεί ένας綜合τικός κατάλογος των διαφόρων περιπτώσεων γύρω από αυτήν την ad hoc λειτουργικότητα.，因此, η ευθύνη της ορισμού φαίνεται να περνάει, και πάλι, στα δικαστήρια.

2: Απάτες Κειμένου

Δεύτερον, το περιεχόμενο πρέπει να βρίσκεται στη μορφή εικόνας, ήχου ή βίντεο. Το περιεχόμενο κειμένου, ενώ υπόκειται σε άλλες υποχρεώσεις διαφάνειας, δεν θεωρείται ‘deepfake’ σύμφωνα με τον νόμο της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη. Αυτό δεν καλύπτεται σε λεπτομέρειες στην νέα μελέτη, αλλά μπορεί να έχει σημαντική επίδραση στην αποτελεσματικότητα των οπτικών ‘deepfakes’ (βλ. παρακάτω).

3: Πραγματικά Προβλήματα

Τρίτον, το περιεχόμενο πρέπει να μοιάζει με υπάρχοντα πρόσωπα, αντικείμενα, τόπους, οντότητες ή γεγονότα. Αυτή η προϋπόθεση καθιστάνει μια σύνδεση με τον πραγματικό κόσμο, σημαίνοντας ότι η καθαρή κατασκευή εικόνων, ακόμη και αν είναι φωτορεαλιστική, δεν θα θεωρηθεί ως ‘deepfake’. Η παρατήρηση 134 του νόμου της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη τονίζει την ‘ομοιότητα’这一 аспект, προσθέτοντας το λόγο ‘περίπου’ (μια φαινομενική αναφορά σε μεταγενέστερες νομικές αποφάσεις).

Οι συγγραφείς, παραθέτοντας παλαιότερη εργασία, εξετάζουν εάν μια εικόνα που έχει δημιουργηθεί από την τεχνητή νοημοσύνη πρέπει να ανήκει σε ένα πραγματικό πρόσωπο, ή εάν πρέπει μόνο να είναι αρκετά όμοια με ένα πραγματικό πρόσωπο, για να ικανοποιήσει这一 ορισμό.

Για παράδειγμα, πώς μπορεί κανείς να καθορίσει εάν μια ακολουθία φωτορεαλιστικών εικόνων που απεικονίζουν τον πολιτικό Donald Trump έχει την πρόθεση της απάτης, εάν οι εικόνες (ή οι προσαρτημένες κειμενικές περιγραφές) δεν αναφέρουν συγκεκριμένα τον ίδιο; Αναγνώριση προσώπου? Ερωτηματολόγια χρηστών; Μια δήλωση του δικαστή για ‘κοινή λογική’?

Επιστρέφοντας στο ζήτημα των ‘απατών κειμένου’ (βλ. παραπάνω), τα λόγια συχνά αποτελούν ένα σημαντικό μέρος της πράξης μιας οπτικής απάτης. Για παράδειγμα, είναι δυνατό να πάρει μια (αμετάβλητη) εικόνα ή βίντεο του ‘πρόσωπο α’‘, και να πείτε, σε μια λεζάντα ή μια ανάρτηση στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, ότι η εικόνα είναι του ‘πρόσωπο β’‘ (υπό την προϋπόθεση ότι τα δύο πρόσωπα μοιάζουν).

Σε τέτοια περίπτωση, κανένα AI δεν χρειάζεται, και το αποτέλεσμα μπορεί να είναι εξαιρετικά αποτελεσματικό – αλλά συνιστά μια τέτοια low-tech προσέγγιση επίσης ένα ‘deepfake’?

4: Ρετούς, Ανακατασκευή

Τέλος, το περιεχόμενο πρέπει να φαίνεται αυθεντικό ή αληθινό σε一个人. Αυτή η προϋπόθεση τονίζει την αντίληψη των ανθρώπινων θεατών. Το περιεχόμενο που αναγνωρίζεται ως αναπαράσταση ενός πραγματικού προσώπου ή αντικείμενου μόνο από einen αλγόριθμο δεν θεωρείται ‘deepfake’.

Από όλες τις προϋποθέσεις του 3(60), αυτή είναι η πιο φανερή αναφορά σε μεταγενέστερες νομικές αποφάσεις,既然 ότι δεν επιτρέπει καμία ερμηνεία μέσω τεχνικών ή μηχανοποιημένων μέσων.

Υπάρχουν σαφείς δυσκολίες στην επίτευξη συναίνεσης σε αυτήν την υποκειμενική προϋπόθεση. Οι συγγραφείς παρατηρούν, για παράδειγμα, ότι διαφορετικά άτομα, και διαφορετικά είδη ανθρώπων (όπως παιδιά και ενήλικες), μπορεί να είναι διαφορετικά διατεθειμένα να πιστέψουν σε ένα συγκεκριμένο ‘deepfake’.

Οι συγγραφείς επίσης σημειώνουν ότι οι προηγμένες ικανότητες της τεχνητής νοημοσύνης σε εργαλεία όπως το Photoshop προκλήσεις παραδοσιακές ορισμούς του ‘deepfake’. जबकαι αυτά τα συστήματα μπορεί να περιλαμβάνουν βασικές εγγυήσεις κατά της αμφισβητούμενης ή απαγορευμένης περιεχομένου, επεκτείνουν δραματικά την έννοια του ‘ρετούς’. Οι χρήστες μπορούν τώρα να προσθέσουν ή να αφαιρέσουν αντικείμενα με έναν πλήρως πειστικό και φωτορεαλιστικό τρόπο, επιτυγχάνοντας ένα επαγγελματικό επίπεδο αυθεντικότητας που επαναορίζει τα όρια της χειραγώγησης εικόνων.

Οι συγγραφείς δηλώνουν:

‘Υποστηρίζουμε ότι ο τρέχων ορισμός των deep fakes στον νόμο της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη και οι αντίστοιχες υποχρεώσεις δεν είναι επαρκώς καθορισμένοι για να αντιμετωπίσουν τις προκλήσεις που θέτουν τα deep fakes. Με την ανάλυση του κύκλου ζωής μιας ψηφιακής φωτογραφίας από τον αισθητήρα της κάμερας έως τις ψηφιακές λειτουργίες επεξεργασίας, βρήκαμε ότι:

‘(1.) Τα deep fakes είναι ακαθόριστα στον νόμο της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη. Ο ορισμός αφήνει πολύ χώρο για το τι συνιστά ένα deep fake.

‘(2.) Δεν είναι σαφές πώς οι λειτουργίες επεξεργασίας όπως η λειτουργία “best take” της Google μπορούν να θεωρηθούν ως εξαίρεση από τις υποχρεώσεις διαφάνειας.

‘(3.) Η εξαίρεση για σημαντικά επεξεργασμένα περιεχόμενα θέτει ερωτήματα σχετικά με τι συνιστά σημαντική επεξεργασία του περιεχομένου και εάν αυτή η επεξεργασία πρέπει να είναι ορατή από一个人.’

Λήψη Εξαίρεσης

Ο νόμος της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη περιλαμβάνει εξαιρέσεις που, σύμφωνα με τους συγγραφείς, μπορούν να είναι πολύ χαλαρές. Το Άρθρο 50(2), δηλώνουν, προσφέρει μια εξαίρεση σε περιπτώσεις όπου η πλειοψηφία της αρχικής πηγαίας εικόνας δεν έχει τροποποιηθεί. Οι συγγραφείς σημειώνουν:

‘Τι μπορεί να θεωρηθεί περιεχόμενο στην έννοια του Άρθρου 50(2) σε περιπτώσεις ψηφιακού ήχου, εικόνων και βίντεο; Για παράδειγμα, στην περίπτωση των εικόνων, πρέπει να θεωρήσουμε τον χώρο pixel ή τον ορατό χώρο που αντιλαμβάνεται ο άνθρωπος; Οι ουσιαστικές χειραγώγηση στο χώρο pixel μπορεί να μην αλλάξει την ανθρώπινη αντίληψη, και από την άλλη πλευρά, μικρές διαταραχές στο χώρο pixel μπορούν να αλλάξουν την αντίληψη δραματικά.’

Οι ερευνητές παρέχουν το παράδειγμα της προσθήκης ενός πιστόλι σε μια φωτογραφία ενός ατόμου που δείχνει σε κάποιον. Με την προσθήκη του πιστόλι, αλλάζουμε μόνο το 5% της εικόνας· ωστόσο, η σημασιολογική σημασία του αλλαγμένου τμήματος είναι σημαντική.，因此, φαίνεται ότι αυτή η εξαίρεση δεν λαμβάνει υπόψη καμία ‘κοινή λογική’ κατανόηση της επίδρασης που μπορεί να έχει ένα μικρό λεπτό στην συνολική σημασία μιας εικόνας.

Το Άρθρο 50(2) επίσης επιτρέπει εξαιρέσεις για μια ‘βοηθητική λειτουργία για τυπική επεξεργασία’.既然 ότι ο νόμος δεν ορίζει τι σημαίνει ‘τυπική επεξεργασία’, ακόμη και οι λειτουργίες μετά-επεξεργασίας όπως η λειτουργία Best Take της Google φαίνεται να προστατεύονται από αυτήν την εξαίρεση, σύμφωνα με τους συγγραφείς.

Συμπέρασμα

Η δηλωμένη πρόθεση της νέας εργασίας είναι να ενθαρρύνει την διεπιστημονική μελέτη γύρω από τη ρύθμιση των ‘deepfakes’ και να fungσει ως σημείο εκκίνησης για νέες διαλόγους μεταξύ επιστημόνων υπολογιστών και νομικών.

Ωστόσο, η μελέτη herself υποκύπτει σε ταυτολογία σε几个 σημεία: χρησιμοποιεί τον όρο ‘deepfake’ σαν να η έννοιά του ήταν αυτονόητη, ενώ επικρίνει τον νόμο της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη για την αδυναμία του να ορίσει τι συνιστά ένα ‘deepfake’.

Πρώτη δημοσίευση Δευτέρα, 16 Δεκεμβρίου 2024