คำจำกัดความที่หลบหลีกของ ‘Deepfake’

การศึกษาที่น่าสนใจใหม่จากเยอรมนีวิพากษ์วิจารณ์คำจำกัดความของคำว่า ‘deepfake’ ใน EU AI Act ว่าเป็นคำที่คลุมเครือเกินไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของการดัดแปลงภาพดิจิทัล ผู้เขียนโต้แย้งว่าการเน้นของ กฎหมายในเรื่องเนื้อหาที่คล้ายคนหรือเหตุการณ์จริง แต่อาจดูเหมือนเป็นเท็จ ขาดความชัดเจน

พวกเขายังเน้นย้ำด้วยว่าข้อยกเว้นของกฎหมายสำหรับการ ‘แก้ไขมาตรฐาน’ (เช่น การดัดแปลงภาพโดยใช้ AI ที่ไม่สำคัญ) ไม่ได้พิจารณาถึงอิทธิพลที่แพร่หลายของ AI ในแอปพลิเคชันของผู้บริโภค และธรรมชาติของการสร้างสรรค์ที่มีมาแต่เดิมก่อนที่จะมีการใช้ AI

กฎหมายที่ไม่ชัดเจนในประเด็นเหล่านี้ทำให้เกิดความเสี่ยงสองประการ: ‘ผลกระทบการทำให้เย็นชา’ ซึ่งกฎหมายที่มีขอบเขตการวิเคราะห์ที่กว้างขวางขัดขวางนวัตกรรมและการนำระบบใหม่มาใช้ และ ‘ผลกระทบการไม่สนใจ’ ซึ่งกฎหมายถูกมองว่าเป็นการบุกรุกหรือไม่เกี่ยวข้อง

ในกรณีใดกรณีหนึ่ง กฎหมายที่คลุมเครือจะส่งผลให้ความรับผิดชอบในการกำหนดคำจำกัดความทางกฎหมายที่เป็นรูปธรรมไปยังคำตัดสินของศาลในอนาคต – การเข้าใกล้กฎหมายที่ระมัดระวังและหลีกเลี่ยงความเสี่ยง

เทคโนโลยีการดัดแปลงภาพโดยใช้ AI ยังคงอยู่เหนือความสามารถของกฎหมายในการจัดการมัน ดูเหมือนจะไม่มีอะไรเปลี่ยนแปลง สำหรับตัวอย่างที่น่าสนใจของการขยายความของแนวคิดการประมวลผลอัตโนมัติด้วย AI คือฟังก์ชัน Scene Optimizer ในกล้อง Samsung รุ่นใหม่ ซึ่งสามารถแทนที่ภาพที่ถ่ายโดยผู้ใช้ของดวงจันทร์ (วัตถุที่ท้าทาย) ด้วยภาพที่ ‘ปรับปรุง’ โดย AI:

ด้านซ้ายบน ภาพตัวอย่างจากเอกสารใหม่ของภาพดวงจันทร์ที่ถ่ายโดยผู้ใช้จริง ด้านซ้ายของภาพที่ได้รับการปรับปรุงโดย Samsung โดยใช้ Scene Optimizer; ด้านขวา ภาพประกอบอย่างเป็นทางการของกระบวนการเบื้องหลัง; ด้านซ้ายล่าง ตัวอย่างจากผู้ใช้ Reddit u/ibreakphotos ซึ่งแสดง (ซ้าย) ภาพดวงจันทร์ที่เบลอเจาะจง และ (ขวา) การจินตนาการของ Samsung ของภาพนี้ – แม้ว่าภาพต้นฉบับจะเป็นภาพของหน้าจอ ไม่ใช่ดวงจันทร์จริง Sources (นาฬิกาจากบนซ้าย): 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/

ในด้านซ้ายล่างของภาพด้านบน เราจะเห็นสองภาพของดวงจันทร์ ภาพด้านซ้ายเป็นภาพที่ถ่ายโดยผู้ใช้ Reddit ซึ่งได้รับการเบลอและลดความละเอียดโดยเจตนา

ด้านขวามือเป็นภาพของภาพที่เสียหายเดียวกันที่ถ่ายด้วยกล้อง Samsung ที่มีการประมวลผล AI ที่เปิดใช้งาน กล้องได้ ‘เพิ่มคุณสมบัติ’ ของวัตถุ ‘ดวงจันทร์’ ที่รู้จักโดยอัตโนมัติ แม้ว่าภาพต้นฉบับจะไม่ใช่ดวงจันทร์จริง

เอกสารวิพากษ์วิจารณ์อย่างลึกซึ้งถึงคุณลักษณะ Best Take ที่รวมอยู่ในสมาร์ทโฟนของ Google – คุณลักษณะ AI ที่ถกเถียงกันซึ่งแก้ไขภาพถ่ายกลุ่มโดยเลือก ‘ส่วนที่ดีที่สุด’ ของภาพหลายภาพ โดยสแกนหลายวินาทีของลำดับภาพถ่าย เพื่อให้สามารถย้ายรอยยิ้มไปข้างหน้าหรือย้อนกลับในเวลาได้ตามความจำเป็น – และไม่มีใครถูกแสดงให้เห็นในระหว่างการมอง

เอกสารระบุว่ากระบวนการประกอบดังกล่าวอาจทำให้เหตุการณ์ถูกนำเสนอในทางที่ผิด:

‘[ใน] สถานการณ์ภาพถ่ายกลุ่มทั่วไป ผู้ชมโดยเฉลี่ยอาจยังคงพิจารณาภาพถ่ายที่ได้ผลลัพธ์เป็นภาพถ่ายที่แท้จริง รอยยิ้มที่ถูกแทรกเข้ามาอยู่ภายในไม่กี่วินาทีจากภาพถ่ายที่เหลือที่ถูกถ่าย

‘ในทางกลับกัน ช่วงเวลา 10 วินาทีของฟังก์ชัน Best Take มีความเพียงพอสำหรับการเปลี่ยนแปลงอารมณ์ บุคคลอาจหยุดยิ้มในขณะที่คนอื่นในกลุ่มกำลังหัวเราะเกี่ยวกับเรื่องตลกที่พวกเขาต้องเผชิญ’

‘ดังนั้น เราจึงถือว่าภาพถ่ายกลุ่มดังกล่าวอาจเป็น deep fake ได้’

เอกสารใหม่ เรื่องนี้ มีชื่อเรื่องว่า อะไรคือสิ่งที่ประกอบเป็น Deep Fake? เส้นแบ่งที่ไม่ชัดเจนระหว่างการประมวลผลที่ถูกต้องและดัดแปลงภายใต้ EU AI Act และมาจากนักวิจัยสองคนจาก Computational Law Lab ที่ University of Tübingen และ Saarland University

เทคนิคเก่า

การดัดแปลงเวลาในการถ่ายภาพมีประวัติยาวนานกว่า AI ระดับผู้บริโภค นักวิจัยใหม่สังเกตเห็นถึงเทคนิคที่เก่ากว่ามากซึ่งสามารถถูกโต้แย้งว่าเป็น ‘ไม่แท้’ เช่น การเชื่อมต่อภาพหลายภาพเข้าด้วยกันเพื่อสร้างภาพ High Dynamic Range (HDR) หรือภาพ ติดภาพ แบบพาโนรามา

แท้จริงแล้ว การปลอมภาพที่เก่าแก่ที่สุดและน่าสนใจที่สุดหลายภาพถูกสร้างขึ้นโดยเด็กนักเรียนที่วิ่งจากด้านหนึ่งของกลุ่มไปอีกด้านหนึ่ง ก่อนที่จะถึงเส้นทางของกล้องพาโนราม่าที่ใช้สำหรับการถ่ายภาพกีฬาและกลุ่มในโรงเรียน – ทำให้เด็กนักเรียนสามารถปรากฏในภาพเดียวกันได้สองครั้ง:

การล่อลวงในการหลอกลวงกล้องพาโนราม่าระหว่างการถ่ายภาพกลุ่มเป็นเรื่องที่น่าดึงดูดสำหรับนักเรียนหลายคน ซึ่งเต็มใจที่จะเสี่ยงต่อการถูกตัดสินว่าไม่ดีเพื่อ ‘โคลน’ ตัวเองในภาพถ่ายโรงเรียน Source: https://petapixel.com/2012/12/13/double-exposure-a-clever-photo-prank-from-half-a-century-ago/

หากคุณไม่ถ่ายภาพในโหมด RAW ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วจะถ่ายทอดเซ็นเซอร์ของเลนส์กล้องไปยังไฟล์ที่มีขนาดใหญ่มากโดยไม่มีการตีความใดๆ ภาพถ่ายดิจิทัลของคุณอาจไม่แท้จริง กล้องจะใช้อัลกอริทึม ‘การปรับปรุง’ เช่น การทำให้ภาพชัดเจนและสมดุลของสีขาวโดยอัตโนมัติ – และได้ทำเช่นนี้ตั้งแต่เริ่มมีการถ่ายภาพดิจิทัลระดับผู้บริโภค

ผู้เขียนเอกสารโต้แย้งว่าแม้แต่วิธีการดัดแปลงภาพดิจิทัลที่เก่ากว่านี้ก็ไม่แสดง ‘ความเป็นจริง’ เนื่องจากวิธีการเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ภาพดูสวยงาม ไม่ใช่ ‘จริง’ มากขึ้น

การศึกษานี้ชี้ให้เห็นว่า EU AI Act แม้จะมีการแก้ไขในภายหลัง เช่น recitals 123–27 วางภาพถ่ายทั้งหมดไว้ในกรอบ หลักฐาน ที่ไม่เหมาะสมกับบริบทที่ภาพถ่ายถูกสร้างขึ้นในสมัยนี้ ไม่เหมือนกับธรรมชาติ ‘วัตถุประสงค์’ ของภาพถ่ายจากกล้องรักษาความปลอดภัยหรือการถ่ายภาพนิติวิทยาศาสตร์ ภาพส่วนใหญ่ที่กล่าวถึงใน EU AI Act มีแนวโน้มที่จะมาจากบริบทที่ผู้ผลิตและแพลตฟอร์มออนไลน์ ส่งเสริม การตีความภาพถ่ายอย่างสร้างสรรค์ รวมถึงการใช้ AI

นักวิจัยชี้ให้เห็นว่าภาพถ่าย ‘ไม่เคยเป็นการพรรณนาที่เป็นกลางของความเป็นจริง’ การพิจารณา เช่น ตำแหน่งของกล้อง การเลือกความลึกของภาพ และการเลือกแสง ล้วนช่วยให้ภาพถ่ายเป็นเรื่องที่ซับซ้อน

เอกสารระบุว่างาน ‘การทำความสะอาด’ ทั่วไป เช่น การเอาเศษฝุ่นเซ็นเซอร์หรือเส้นไฟที่ไม่พึงประสงค์ออกจากฉากที่จัดเรียงแล้ว ได้รับการทำให้ ‘กึ่งอัตโนมัติ’ ก่อนที่จะมีการใช้ AI: ผู้ใช้ต้องเลือกพื้นที่หรือเริ่มกระบวนการเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

ปัจจุบัน การดำเนินงานเหล่านี้มักถูกเรียกใช้โดยคำสั่งจากผู้ใช้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเครื่องมือเช่น Photoshop ในระดับผู้บริโภค คุณลักษณะเหล่านี้มีการอัตโนมัติมากขึ้น โดยไม่ต้องมีการป้อนข้อมูลจากผู้ใช้ – ผลลัพธ์ที่ดูเหมือนจะถูกมองว่าเป็น ‘น่าพึงพอใจ’ โดยผู้ผลิตและแพลตฟอร์ม

ความหมายที่คลุมเครือของ ‘Deepfake’

ความท้าทายหลักในการออกกฎหมายเกี่ยวกับภาพและวิดีโอที่ถูกดัดแปลงหรือสร้างขึ้นโดย AI คือความคลุมเครือของคำว่า ‘deepfake’ ซึ่งมีความหมายที่ถูกขยายออกไปอย่างมากในช่วงสองปีที่ผ่านมา

เดิมทีคำว่า ‘deepfake’ ใช้เฉพาะกับผลลัพธ์จากวิดีโอของระบบ autoencoder-based เช่น DeepFaceLab และ FaceSwap ซึ่งได้รับการพัฒนาจากโค้ดที่ไม่ทราบตัวตนใน Reddit ในช่วงปลายปี 2017

ตั้งแต่ปี 2022 การมาถึงของ Latent Diffusion Models (LDMs) เช่น Stable Diffusion และ Flux รวมถึงระบบ text-to-video เช่น Sora ทำให้สามารถสร้างภาพที่มีการเปลี่ยนแปลงอัตลักษณ์และปรับแต่งได้ดีขึ้น ที่ความละเอียดและความสามารถที่ดีขึ้น

ต่อมา ในสื่อและวรรณกรรมวิจัย คำว่า ‘deepfake’ ยังรวมถึง การปลอมแปลงข้อความ ด้วย

แต่เนื่องจากคำว่า ‘deepfake’ มีความสามารถในการดึงดูดและสร้างความสนใจสูง มันจึงเป็นเรื่องที่ยากที่จะละทิ้งไป แม้ว่าความหมายเดิมของ ‘deepfake’ จะสูญหายไปแล้ว และความหมายที่ขยายออกไปก็ยังคงเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ

นักวิจัยสังเกตเห็นว่า เอกสารใหม่ มีชื่อเรื่องว่า อะไรคือสิ่งที่ประกอบเป็น Deep Fake? เส้นแบ่งที่ไม่ชัดเจนระหว่างการประมวลผลที่ถูกต้องและดัดแปลงภายใต้ EU AI Act และมาจากนักวิจัยสองคนจาก Computational Law Lab ที่ University of Tübingen และ Saarland University

1: จันทราแท้จริง

ข้อแรกที่ต้องกำหนดคือว่าเนื้อหาต้องถูก สร้างหรือดัดแปลง เช่น ถูกสร้างขึ้นจากศูนย์โดย AI หรือถูกเปลี่ยนแปลงจากข้อมูลที่มีอยู่แล้ว (การดัดแปลง) เอกสารชี้ให้เห็นถึงความยากในการแยกแยะระหว่างผลลัพธ์ของการแก้ไขภาพที่ ‘ยอมรับได้’ และการดัดแปลงที่เป็น ‘deepfake’ โดยพิจารณาว่าภาพถ่ายดิจิทัลไม่เคยเป็นการพรรณนาที่แท้จริงของความเป็นจริง

เอกสารโต้แย้งว่าภาพจันทราที่สร้างโดย Samsung นั้นแท้จริงเพราะว่าจันทราไม่น่าจะเปลี่ยนแปลงรูปร่าง และเนื่องจากเนื้อหาที่สร้างโดย AI ซึ่งได้รับการฝึกฝนจากภาพจันทราที่แท้จริง น่าจะเป็นภาพที่แม่นยำ

อย่างไรก็ตาม ผู้เขียนยังระบุด้วยว่าเนื่องจากระบบของ Samsung ได้แสดงให้เห็นแล้วว่าสามารถสร้าง ‘ภาพจันทราที่ได้รับการปรับปรุง’ ในกรณีที่ภาพต้นฉบับไม่ใช่จันทรา จึงถือว่าเป็น ‘deepfake’

ดูเหมือนว่าจะไม่เหมาะสมที่จะสร้างรายการสิ่งที่แตกต่างกันในกรณีการใช้งานประเภทนี้ ดังนั้นภาระในการกำหนดคำจำกัดความจึงดูเหมือนจะส่งต่อไปยังศาล

2: TextFakes

ข้อที่สองที่ต้องกำหนดคือว่าเนื้อหาต้องอยู่ในรูปแบบของ ภาพ ออดิโอ หรือวิดีโอ เนื้อหาที่เป็นข้อความ แม้ว่าจะต้องมีการเปิดเผยข้อมูลที่ชัดเจน แต่ก็ไม่ถือเป็น ‘deepfake’ ตาม EU AI Act

สิ่งนี้ไม่ได้ถูกกล่าวถึงในรายละเอียดในเอกสารใหม่นี้ แต่ก็อาจมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อประสิทธิผลของ ‘deepfake’ ที่มองเห็นได้ (ดูรายละเอียดด้านล่าง)

3: ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง

ข้อที่สามที่ต้องกำหนดคือว่าเนื้อหาต้อง คล้ายกับบุคคล สิ่งของ สถานที่ สิ่งอื่น ๆ หรือเหตุการณ์ที่มีอยู่จริง สิ่งนี้สร้างความเชื่อมโยงกับโลกแห่งความเป็นจริง โดยหมายความว่าภาพที่สร้างขึ้นซึ่งไม่เหมือนกับอะไรที่มีอยู่จริงจะไม่ถือเป็น ‘deepfake’ Recital 134 ของ EU AI Act เน้นย้ำถึงแง่มุมของ ‘การคล้ายคลึง’ โดยการเพิ่มคำว่า ‘ในทางปฏิบัติ’ (ดูเหมือนจะเป็นการอ้างอิงถึงการตัดสินของศาลในอนาคต)

ผู้เขียนอ้างอิงถึง งานวิจัยก่อนหน้า ที่พิจารณาว่าหน้าจานที่สร้างโดย AI ต้องเป็นของบุคคลจริงหรือไม่ หรือว่ามันแค่ต้องคล้ายกับบุคคลจริงเพียงพอเพื่อให้ตรงตามคำจำกัดความนี้

ตัวอย่างเช่น วิธีใดที่จะกำหนดได้ว่าลำดับของภาพที่มีลักษณะเหมือนจริงของนักการเมือง Donald Trump มีเจตนาในการปลอมแปลงหรือไม่ หากภาพหรือข้อความที่แนบมาก็ไม่ได้กล่าวถึงเขาโดยเฉพาะ การรู้จำใบหน้า? การสำรวจผู้ใช้? การตัดสินของศาลโดยอาศัย ‘ความสมเหตุสมผล’?

การกลับมาที่ประเด็น ‘TextFakes’ (ด้านบน) คำพูดมักเป็นส่วนสำคัญของการกระทำ ‘deepfake’ ที่มองเห็นได้ ตัวอย่างเช่น สามารถนำภาพหรือวิดีโอของ ‘บุคคล A‘ มาใช้ และ ระบุในคำบรรยายหรือโพสต์โซเชียลมีเดียว่า ภาพนั้นเป็นของ ‘บุคคล B‘ (โดยสมมติว่าทั้งสองคนมีลักษณะคล้ายกัน)

ในกรณีนี้ ไม่ต้องใช้ AI และผลลัพธ์อาจมีประสิทธิภาพมาก – แต่วิธีการที่ไม่ใช้ AI นี้จะถือเป็น ‘deepfake’ หรือไม่?

4: การแต่งเติมและการสร้างใหม่

สุดท้าย เนื้อหาต้อง ดูเหมือนจริงหรือเชื่อถือได้สำหรับผู้คน สิ่งนี้เน้นย้ำถึง การรับรู้ ของผู้ชมมนุษย์ เนื้อหาที่ถูกตระหนักว่าเป็นตัวแทนของบุคคลหรือวัตถุจริงโดยอัลกอริทึม แต่ไม่ใช่โดยมนุษย์ จะไม่ถือเป็น ‘deepfake’

ในบรรดาสิ่งเหล่านี้ทั้งหมด สิ่งนี้เป็นเงื่อนไขที่ชัดเจนที่สุดในการอ้างอิงถึงการตัดสินของศาลในอนาคต เนื่องจากไม่อนุญาตให้ตีความผ่านวิธีการทางเทคนิคหรือเครื่องจักร

มีความยากอย่างชัดเจนในการบรรลุข้อตกลงเกี่ยวกับข้อกำหนดที่เป็นเรื่องส่วนตัวนี้ ผู้เขียนสังเกตเห็นว่าคนต่าง ๆ และคนต่าง ๆ (เช่น เด็กและผู้ใหญ่) อาจมีความเชื่อมั่นที่แตกต่างกันในการเชื่อถือ ‘deepfake’ นั้น ๆ

ผู้เขียนยังชี้ให้เห็นว่าความสามารถ AI ที่ขั้นสูงของเครื่องมือเช่น Photoshop ท้าทายคำจำกัดความแบบดั้งเดิมของ ‘deepfake’ แม้ว่าระบบเหล่านี้อาจรวมการป้องกันขั้นพื้นฐานกับเนื้อหาที่ขัดแย้งหรือห้ามไม่ให้ใช้ แต่ก็ขยายแนวคิดเรื่องการ ‘แต่งเติม’ อย่างมาก ผู้ใช้สามารถเพิ่มหรือลบวัตถุในภาพได้อย่างน่าเชื่อถือและสมจริง โดยบรรลุระดับของความสมจริงแบบมืออาชีพที่ทำให้ขอบเขตของการดัดแปลงภาพเปลี่ยนแปลงไป

ผู้เขียนระบุว่า:

‘เราสรุปว่าคำจำกัดความปัจจุบันของ deep fakes ใน EU AI Act และภาระผูกพันที่เกี่ยวข้องไม่ได้ถูกกำหนดไว้อย่างเพียงพอเพื่อรับมือกับความท้าทายที่เกิดจาก deep fakes โดยการวิเคราะห์ชีวิตของภาพดิจิทัลตั้งแต่เซ็นเซอร์ของกล้องถึงคุณสมบัติการแก้ไขดิจิทัล เราพบว่า:’

‘(1.) Deep fakes ไม่ได้ถูกกำหนดไว้อย่างชัดเจนใน EU AI Act คำจำกัดความที่ให้ไว้เหลือพื้นที่ให้คำตีความมากเกินไปว่าอะไรคือ deep fake’

‘(2.) ไม่ชัดเจนว่าฟังก์ชันการแก้ไข เช่น ฟังก์ชัน “Best Take” ของ Google จะถือเป็นข้อยกเว้นจากภาระผูกพันในการเปิดเผยข้อมูล’

‘(3.) ข้อยกเว้นสำหรับภาพที่ได้รับการแก้ไขอย่างมีนัยสำคัญทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับสิ่งที่ประกอบเป็นการแก้ไขเนื้อหาที่มีนัยสำคัญ และว่าการแก้ไขนั้นจะต้องมองเห็นได้โดยบุคคลหรือไม่’

การยกเว้น

EU AI Act มีข้อยกเว้นที่ผู้เขียนโต้แย้งว่าสามารถเปิดกว้างได้มาก Article 50(2) ระบุถึงข้อยกเว้นในกรณีที่ส่วนใหญ่ของภาพต้นฉบับไม่ถูกเปลี่ยนแปลง ผู้เขียนชี้ให้เห็นว่า:

‘อะไรคือเนื้อหาที่หมายถึงใน Article 50(2) ในกรณีของเสียง ออกซิเจน และวิดีโอ? ตัวอย่างเช่น ในกรณีของภาพ เราต้องพิจารณา pixel-space หรือพื้นที่ที่มองเห็นได้โดยมนุษย์หรือไม่? การดัดแปลงที่สำคัญในพื้นที่ pixel อาจไม่เปลี่ยนการรับรู้ของมนุษย์ และในทางกลับกัน การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในพื้นที่ pixel สามารถเปลี่ยนการรับรู้ได้อย่างมาก’

นักวิจัยให้ตัวอย่างการเพิ่มปืนเข้าไปในภาพของบุคคลที่ชี้ไปที่ใครบางคน โดยการเพิ่มปืนจะเปลี่ยนภาพเพียง 5% แต่ความสำคัญเชิงสำนวนของส่วนที่เปลี่ยนแปลงนั้นเป็นที่น่าสังเกต ดังนั้นดูเหมือนว่าข้อยกเว้นนี้จะไม่คำนึงถึงความเข้าใจ ‘โดยทั่วไป’ ของผลกระทบที่รายละเอียดเล็ก ๆ น้อย ๆ สามารถมีต่อความสำคัญโดยรวมของภาพ

Section 50(2) ยังอนุญาตให้มีข้อยกเว้นสำหรับ ‘ฟังก์ชันช่วยเหลือสำหรับการแก้ไขมาตรฐาน’ เนื่องจาก EU AI Act ไม่ได้กำหนดว่า ‘การแก้ไขมาตรฐาน’ หมายถึงอะไร ดูเหมือนว่าฟังก์ชันการประมวลผลหลังการถ่ายภาพที่รุนแรง เช่น Google’s Best Take จะได้รับการคุ้มครองโดยข้อยกเว้นนี้ ผู้เขียนระบุ

สรุป

จุดประสงค์ที่ระบุไว้ของงานใหม่นี้คือเพื่อส่งเสริมการศึกษาทางวิชาการเกี่ยวกับการควบคุม ‘deepfake’ และเพื่อเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการสนทนาใหม่ระหว่างนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และนักวิชาการด้านกฎหมาย

อย่างไรก็ตาม เอกสารนี้ตกเป็นเหยื่อของการซ้ำซ้อนในหลายจุด: มันใช้คำว่า ‘deepfake’ บ่อยครั้งเหมือนกับว่าความหมายของมันชัดเจน ในขณะเดียวกันก็วิพากษ์วิจารณ์ EU AI Act สำหรับการไม่ได้กำหนดว่าอะไรคือ ‘deepfake’ จริงๆ

เอกสารนี้เผยแพร่ครั้งแรกวันจันทร์ที่ 16 ธันวาคม 2024