Song Hye Kyo thành nạn nhân mới nhất của 'bóng ma' deepfake: Bị ghép mặt vào loạt ảnh nhạy cảm để câu view

Tháng 12/2017, từ ngữ deepfake lần đầu được đề cập khi một người dùng có tên 'deepfakes' công bố một loạt video 18+ trên diễn đàn Reddit.

Người dùng này đã sử dụng AI để ghép mặt các diễn viên, ca sĩ nổi tiếng như Scarlett Johansson, Gal Gadot, Katy Perry,... vào cơ thể của những diễn viên 18+. Những video với khuôn mặt ghép vô cùng chân thật này lập tức gây nên tranh cãi dữ dội và đối mặt với làn sóng phản đối của cộng đồng.

Gal Gadgot là một trong những nạn nhân đầu tiên của 'bóng ma' deepfake. (Ảnh: Evan Agostini/Invision/AP)

Những video sử dụng công nghệ deepfake đã gây ra mối lo ngại về đạo đức và người bị hại, đặc biệt là khi thông tin khó kiểm chứng xuất hiện tràn lan trên mạng xã hội.

Vào năm 2018, Reddit đã đóng cấm hàng loạt video deepfake trên nền tảng này. Sau đó Twitter cũng vào cuộc khi chặn các bài viết chia sẻ. Dẫu vậy, deepfake vẫn sinh sôi nảy nở và được cải tiến dần theo thời gian, bất chấp những tranh cãi.

Hình ảnh thực tế và hình ảnh đã qua ghép mặt bằng deepfake. (Ảnh: MIT Technology Review)

Bẵng đi một thời gian cho đến gần đây, khi một loạt hình ảnh 'nhạy cảm' được cho là của ngọc nữ của làng điện ảnh Hàn Quốc - Song Hye Kyo được chia sẻ tràn lan trên các web đen, người ta lại nhớ đến sự tồn tại của 'bóng ma' deepfake.

Những hình ảnh nhạy cảm được cho là của Song Hye Kyo, thực chất chỉ là sản phẩm của deepfake mà kẻ xấu nào đó đã tạo nên để câu tương tác. (Ảnh: Internet)

(Ảnh: Internet)

Theo đó, những hình ảnh nhạy cảm được cho là của Song Hye Kyo, thực chất chỉ là sản phẩm của deepfake mà kẻ xấu nào đó đã tạo nên để câu tương tác.

Về bản chất, deepfake được phát triển theo kiểu máy học machine learning, tức là những bức ảnh của người nổi tiếng như Song Hye Kyo sẽ được đưa vào hệ thống thuật toán để dạy nó nhận biết được gương mặt theo những góc độ khác nhau.

"Công nghệ này có thể được sử dụng để khiến mọi người tin rằng điều gì đó là có thật khi không phải vậy," Peter Singer, chiến lược gia về an ninh mạng và quốc phòng Mỹ nói. (Ảnh: Analytics India Magazine)

Từ đó, nó sẽ suy luận ra và “đánh tráo” gương mặt của người nổi tiếng, hay thậm chí là bất cứ ai, với gương mặt có sẵn của diễn viên 'người lớn' trong phim. Kết quả cuối cùng cho ra là một bộ phim người lớn với gương mặt của những người nổi tiếng, như nạn nhân gần nhất là Song Hye Kyo.

"Công nghệ này có thể được sử dụng để khiến mọi người tin rằng điều gì đó là có thật khi không phải vậy," Peter Singer, chiến lược gia về an ninh mạng và quốc phòng Mỹ nói.

Thật vật, vào ngày 9/6/2019, một đoạn video với hình ảnh của Mark Zuckerberg, CEO Facebook đã được đăng tải trên Instagram. Trong video, hình ảnh Mark Zuckerberg đang ngồi ở phòng làm việc và nói về sức mạnh tàn bạo của Facebook.

Đoạn video sử dụng công nghệ deepfakes để làm giả phát ngôn của CEO Mark Zuckerberg từng khiến nhiều người xem bị lầm tưởng. (Ảnh: IEEE Spectrum)

Đoạn video này đã khiến không ít người xem tin tưởng người đang nói trong video là CEO Mark Zuckerberg, tuy nhiên đây thực tế chỉ là một sản phẩm của deepfake.

John Villasenor, nghiên cứu viên quản trị cấp cao tại Trung tâm Đổi mới Công nghệ thuộc Viện Brookings, ở Washington, từng cho rằng "nếu AI có thể được sử dụng để tạo ra các deepfake, thì cũng có thể được sử dụng để phát hiện ra chúng."

(Ảnh: Risk Group LLC)

Tuy nhiên, ông Villasenor cũng cảnh báo rằng các kỹ thuật phát hiện, thường bị tụt hậu so với các phương pháp tạo video deepfake tiên tiến nhất.

Trong khi đó, ông Peter Singer cũng lo ngại rằng việc phát hiện ra các video deepfake sẽ ngày càng khó hơn khi công nghệ trở nên tiên tiến hơn và video trông thực tế hơn.

Dưới đây là đoạn video sử dụng công nghệ deepfake để ghép mặt của nữ diễn viên Gal Gadgot vào mặt của nữ diễn viên gạo cội Lynda Carter trong loạt phim truyền hình Wonder Woman vào năm 1970.

Duy Huỳnh