لماذا يصعب اكتشاف الصوت المُنشأ بواسطة الذكاء الاصطناعي؟
أصبح المحتوى المُزيف المصنوع بواسطة الذكاء الاصطناعي على مرأى ومسمع من الجميع، إذ خرج عن حيز الخيال العلمي وأضحى موجودًا في كل الأوساط وبكل الوسائط من الصورة إلى الصوت. يومٌ تلو الآخر، يتطور الذكاء الاصطناعي في عملية تقليد ومحاكاة الأصوات الحقيقية للأشخاص بدرجات مخيفة؛ إلى درجات لم يعد عندها التمييز بين الصوت الحقيقي وصوت الذكاء الاصطناعي أمرًا سهلاً، بل في الواقع يكاد يكون مستحيلاً.
في يناير الماضي انتشرت على منصات التواصل مكالمة صوتية للرئيس الأمريكي جو بايدن وهو يطلب من سكان ولاية نيو هامبشاير عدم التصويت له في الانتخابات التمهيدية الديمقراطية، وتبين لاحقًا أن المكالمة مزيفة وتم إنشاؤها باستخدام الذكاء الاصطناعي حسبما أقره الخبراء والمختصون.
وبحسب خبراء آخرين، فإن الأدوات المُستخدمة في كشف المقاطع الصوتية المُنشأة بالذكاء الاصطناعي -رُغم كثرتها- تظل محدودة وغير قادرة على التمييز بين الأصوات الحقيقية وأصوات الذكاء الاصطناعي، وذلك لأن هذه الأدوات تعمل بشكلٍ مختلف عن الآلية التي تعمل بها آذاننا؛ كل ما تفعله هذه الأدوات هو البحث عن العيوب -مثل الترددات الصوتية المفقودة- والتركيز على طريقة الحديث من درجات الصوت وطريقة التنفس أثناء الكلام وخلافه، وهذا ليس كافيًا لتمييز الصوت الحقيقي من صوت الآلة.
اقرأ أيضًا: "تايلور سويفت" ليست الأولى.. مشاهير وقعوا في فخ "تزييف الذكاء الاصطناعي"
ووفقًا لـ "بين كولمان- Ben Colman" وهو المدير التنفيذي لشركة "Reality Defender" المُتخصصة في الكشف عن تقنيات التزييف العميق "Deepfake"، فإن شركته -كما الكثير من الشركات الأخرى- تعمل بنفس الطريقة التي يعمل بها الذكاء الاصطناعي التوليدي وذلك بتغذية الخوارزميات بكميات مهولة من البيانات الحقيقية والمُنشأة بالذكاء الاصطناعي للتمييز بين النوعين.
ويُعبّر "كولمان" عن استحالة القطع بمصدر أو نتيجة الصوت قائلاً: "نحن لا نقول أبدًا 100%؛ وإن أقصى احتمالية ممكنة هي 99% لأننا لا نمتلك الحقيقية المطلقة، وعليه فإن الأمر قائم على الاحتمالات".
يتم تدريب مُعظم برامج كشف الزيف للتعرف على خوارزميات تقنية الـ "Deepfake" الموجودة بالفعل، وهذا يجعلها متأخرة عن رَكْبِ الابتكارات الجديدة. يؤكد هذا البروفيسور "باتريك ترينور- Patrick Traynor" من جامعة فلوريدا: "تَبرع تقنيات تعلم الآلة ML في التعرف على الأشياء التي رأتها من قبل، ولكنها ليست جيدة جدًا في كشف الأشياء الجديدة".
