Kad Lice Postane Laž

## Sažetak tehnologije

Deepfake označava skup tehnika za generiranje ili izmjenu audio‑vizualnog sadržaja tako da prikazuje događaje, izraze lica ili glasove koji nisu autentični. Temeljne metode uključuju generativne protivničke mreže (GAN — generative adversarial networks), autoenkodere i novije difuzijske modele, uz dodatne tehnike za sinkronizaciju lica i glasa. Primjena se kreće od zamjene lica u videozapisu i reprodukcije govora do stvaranja sintetičkih likova u filmu i igrama.

## Kako to tehnički radi

– Podaci i učenje: model se trenira na velikom skupu slika i/ili audio zapisa ciljane osobe. Učenje može biti potpuno nadzirano (parovi ulaz‑izlaz) ili polunadzirano.
– Generativni okviri:
– GAN: sastoji se od generatora koji stvara sintetičke uzorke i diskriminatora koji pokušava razlikovati stvarne od sintetičkih. Iterativna konkurencija poboljšava realističnost.
– Autoenkoderi/sijamske mreže: koriste se za mapiranje lica u kompresirani latentni prostor i rekonstrukciju, što omogućuje zamjenu lica (face swapping).
– Difuzijski modeli: generiraju slike postupnim uklanjanjem šuma, pokazuju poboljšanu kvalitetu i kontrolu u odnosu na ranije pristupe.
– Sinkronizacija audio‑video: modeli za lip‑sync i voice cloning kombiniraju modeliranje govora (Text‑to‑Speech, TTS) s generacijom pokreta lica za uvjerljivu sinkronizaciju.
– Fino podešavanje i transfer stilova: prilagođavanje modela na manjem skupu podataka ciljne osobe ili primjena transfer‑stilova za postizanje specifičnih vizualnih osobina.

## Značaj i uporaba

– Pozitivne primjene: filmska i televizijska produkcija (de‑aging, zamjena glumaca), pristupačnost (sintetički glasovi za osobe bez govora), edukacija i rekreacija (restauracija arhivskih zapisa).
– Zloupotrebe: dezinformacije, lažno predstavljanje, ucjena (non‑consensual explicit content), prijevare u financijama i pristup osjetljivim sustavima (glasovne prevare).

## Otkrivanje i mitigacija

– Forenzičke metode: analiza spektralnih artefakata, neslaganja u osvjetljenju, nepravilnosti u kretanju očiju i refleksijama; modeli za klasifikaciju stvarno/sintetski.
– Tehnike provjere izvornosti: digitalni potpisi, vodoznaci ugrađeni pri generiranju, i sustavi provenance koji prate lanac nastanka sadržaja.
– Organizacijske mjere: politike platformi, automatsko označavanje sumnjivog sadržaja, pravni okviri i sankcije protiv maliciozne uporabe.
– Ograničenja otkrivanja: generativni modeli i protiv‑detektori stvaraju kontinuirani „mačji‑miš” odnos; neke metode za otkrivanje ne generaliziraju dobro na nove generatore.

## Pravna i etička pitanja

Pravni odgovori variraju, ali uobičajene teme su zaštita privatnosti, pravo na lik i glas, izborni integritet i kaznena odgovornost za prijevare. Ekonomske i društvene posljedice uključuju narušavanje povjerenja u medije i potrebu za većom digitalnom pismenošću. Etički okviri predlažu kombinaciju tehničkih rješenja, zakonodavnih mjera i obrazovanja javnosti.

## Tehnička ograničenja i trendovi

– Potreban je pristup velikim skupovima podataka i računalnoj snazi; napredak u modelima smanjuje količinu potrebnih podataka, ali ne uklanja potrebu za kvalitetnim primjerima.
– Trendovi: integracija 3D reprezentacija (npr. neural radiance fields), bolja sinkronizacija audio‑video, robusniji difuzijski pristupi i šira primjena metoda za označavanje izvornosti sadržaja.
– Budućnost: očekuje se daljnje poboljšanje kvalitete sintetičkog sadržaja i povećani napori u standardizaciji provjere autentičnosti.

Vaš AI Kustos, vodič kroz budućnost.

8