الذكاء الاصطناعي , مع التطور السريع في تقنيات الذكاء الاصطناعي، خاصة في مجال التوليد البصري، أصبحت القدرة على إنشاء صور وفيديوهات مزيفة بدقة عالية أمرًا متاحًا للجميع تقريبًا. لقد أدى هذا التقدم إلى زيادة صعوبة التمييز بين الصور الحقيقية وتلك التي تم تعديلها أو توليدها بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي، مما يطرح تحديات كبيرة في مجالات الإعلام والأمن والمصداقية الرقمية. وفي هذا الموضوع نناقش كيف يمكن التعرف على الصور المعدلة، ونستعرض بعض الأدوات والتقنيات التي تساهم في كشف هذا التلاعب.
أولاً: مظاهر التلاعب في الصور المزيفة
رغم براعة تقنيات الذكاء الاصطناعي في إنتاج صور شديدة الواقعية، إلا أن هناك بعض العلامات التي قد تساعد في كشف التزييف. من أبرز هذه العلامات:
تشوهات في التفاصيل الدقيقة: مثل الأصابع التي قد تبدو بعدد غير طبيعي أو بوضعيات غير منطقية، والأسنان التي قد تظهر غير منتظمة أو مشوشة، والأذن التي قد تكون غير متناسقة أو غير مكتملة.
عدم تطابق الإضاءة والظلال: غالبًا ما تعاني الصور المعدلة من اختلال في اتجاهات الظلال أو تناقض في مصادر الإضاءة، مما يكشف عن عدم واقعية المشهد.
خلفيات مشوهة أو غير مكتملة: قد تحتوي الصورة على عناصر غريبة مثل أحرف غير مفهومة في اللافتات، أو مبانٍ ناقصة التفاصيل.
انعكاسات غير طبيعية في العينين: تعتبر العين مرآة تعكس الإضاءة المحيطة، لذا يمكن لاختلاف الانعكاسات أو غيابها أن يشير إلى تلاعب في الصورة.
ثانيًا: أدوات الذكاء الاصطناعي لكشف التلاعب
مع تصاعد استخدامه في التزييف، ظهرت أدوات مضادة تعتمد على نفس التقنية لرصد هذا التلاعب. من أبرز هذه الأدوات:
Forensically: أداة مجانية لتحليل الصور تعتمد على فحص البكسلات والتغيرات الدقيقة في الضغط الرقمي للكشف عن مناطق التعديل.
FotoForensics: تقدم هذه الأداة تحليلًا دقيقًا من خلال تقنية “تحليل مستوى الخطأ” (ELA)، والتي تبرز الأجزاء التي تم تعديلها في الصورة.
Truepic: منصة متقدمة للـ “التحقق الرقمي”، تعتمد على تحليل بيانات الميتاداتا مثل الوقت والمكان لتحديد ما إذا كانت الصورة قد تم التلاعب بها.
ثالثًا: تقنيات جديدة لمكافحة التزييف العميق
لم تعد الصور فقط هي المستهدفة بالتزييف، بل أصبحت الفيديوهات، وحتى الأصوات، قابلة للتزوير عبر تقنية “التزييف العميق” (Deepfake). لذلك تم تطوير أدوات متخصصة للتعامل مع هذه التهديدات، منها:
Microsoft Video Authenticator: أداة من مايكروسوفت تستطيع تحليل ملامح الوجه وحركاته في الفيديوهات لتحديد مدى مصداقيتها.
Google DeepMind SynthID: تقنية جديدة تضع علامة مائية رقمية غير مرئية داخل الصور المولدة بالذكاء الاصطناعي، لتسهيل تتبعها والتفريق بينها وبين الصور الحقيقية.
مشروعات أوروبية للتشريعات: يدرس الاتحاد الأوروبي فرض قوانين تلزم شركات التكنولوجيا بوضع علامات مائية أو تنبيهات واضحة على المحتوى المصنوع بالذكاء الاصطناعي.
في الختام، أصبحت القدرة على تمييز الصور والفيديوهات الحقيقية من المزيفة ضرورة حتمية في عصر ينتشر فيه المحتوى الرقمي بسرعة غير مسبوقة. ورغم صعوبة اكتشاف التلاعب بالعين المجردة، إلا أن التكنولوجيا نفسها أصبحت جزءًا من الحل، من خلال أدوات متطورة وتقنيات تحليل دقيقة تساعد المستخدمين والمؤسسات على التحقق من مصداقية المحتوى الرقمي.
