Giải pháp chống kẻ xấu dùng 'trí thông minh nhân tạo' làm giả hình ảnh của bạn

Gần đây, thuật ngữ “deepfake” được đề cập tới nhiều, đặc biệt xung quanh việc phát tán ảnh khỏa thân giả mạo của ca sĩ nổi tiếng Taylor Swift trên X.

Ảnh minh họa.

Tiến sĩ Jonathan Crellin, Chủ nhiệm bộ môn An toàn thông tin, Khoa Khoa học, Kỹ thuật và Công nghệ, Đại học RMIT cho biết: “Tội phạm mạng khai thác công nghệ mới theo những cách không lường trước được". 

Deepfake là hình ảnh do máy tạo ra, có thể kết hợp hình ảnh hoặc video từ nhiều nguồn khác nhau, tạo ra hình ảnh, video hoặc thậm chí âm thanh rất chân thực. Deepfake dựa trên một kỹ thuật trong AI được gọi là máy học, có thể thay thế và tích hợp các yếu tố như khuôn mặt của một người vào hình ảnh hoặc video khác. 

Một ví dụ về sử dụng deepfake với mục đích xấu gần đây là việc tạo ra những hình ảnh giả mạo Taylor Swift bằng kết hợp nội dung khiêu dâm với ảnh của cô. 

Để làm được điều này, kẻ xấu cần một số hình ảnh để phần mềm có thể tìm hiểu về biểu đạt khuôn mặt của nữ ca sĩ, rồi sau đó kết hợp chúng với nội dung khiêu dâm để tạo ra hình ảnh mới, giống hoàn toàn như thật. Trên thực tế, có lời đồn là những tấm ảnh này do một nhóm trên Telegram tung ra và được tạo từ công cụ Microsoft Designer có tích hợp hỗ trợ AI. 

Bất kỳ ai cũng có thể trở thành nạn nhân, khi kẻ xấu chỉ cần hình ảnh, video hoặc bản ghi âm của người bị giả mạo. 

Hiện tại, các nhà làm luật trên khắp thế giới đang tìm cách ban hành luật chống lại loại hình ảnh này. Một số hướng tiếp cận đã bắt đầu được sử dụng ở Hoa Kỳ để xây dựng luật pháp khả thi, có thể dựa trên các vụ kiện dân sự, hoặc luật nhằm xử lý việc “phổ biến các hình ảnh khiêu dâm về một người do AI tạo ra mà không có sự đồng thuận của người đó”. Trung Quốc cũng đưa ra các quy định mới cho phép truy tố loại tội phạm này. Vương quốc Anh đã coi việc chia sẻ nội dung khiêu dâm deepfake là bất hợp pháp theo đạo luật an toàn trực tuyến của nước này. 

Làm thế nào để phát hiện hoặc ngăn chặn điều này?

Cách đầu tiên là giảm số lượng hình ảnh, video hoặc bản ghi âm trực tuyến. Hãy đảm bảo rằng bạn chỉ chia sẻ chúng với người quen chứ không đăng tải rộng rãi trên mạng. Một khi đã đưa nội dung lên internet thì hầu như không thể xóa bỏ. 

Điều thứ hai có thể làm là đảm bảo quy ước một từ bí mật với gia đình nhằm xác thực cuộc gọi, giúp giảm bớt nguy cơ rơi vào bẫy của cuộc gọi giả mạo. Hình ảnh, đặc biệt là video, có thể có các lỗi kỳ lạ (trông như được dàn dựng), nếu bạn phát hiện ra những lỗi này thì khả năng cao là hình ảnh hay âm thanh đó đã bị làm giả. 

Một kỹ thuật khác có thể dùng là tìm kiếm “hình ảnh đảo chiều” từ Google hoặc các công cụ tìm kiếm khác, nhằm xác định nguồn của ảnh gốc.

Nhưng bài học cuối cùng là đừng mù quáng tin vào những gì bạn nhìn thấy, máy ảnh (hoặc AI) có thể nói dối! 

Tiến sĩ Jonathan Crellin (trái) và Tiến sĩ Nguyễn Văn Thăng Long (phải), Đại học RMIT Việt Nam, đưa ra nhiều giải pháp giúp chống lại việc làm hình ảnh giả mạo.

Tiến sĩ Nguyễn Văn Thăng Long, giảng viên cấp cao Khoa Truyền thông và Thiết kế, Đại học RMIT thông tin thêm: “Deepfake tạo ra mối nguy rất lớn cho người nổi tiếng do thông tin tiêu cực về họ xuất hiện với tần suất liên tục khiến công chúng có cái nhìn không thiện cảm với họ”.  

Nếu deepfake được kết hợp bài bản với các hình thức PR "bẩn" có tổ chức thay vì tự phát, thì nhiệm vụ chống lại tội phạm này càng khó khăn hơn do thông tin trái chiều tràn lan, mà tin giả, tin tiêu cực lúc nào cũng sẽ được chia sẻ nhiều hơn tin tích cực. 

Thông thường, khi thấy tin tức chia sẻ trên mạng xã hội, các cá nhân thường có thói quen xác tín thông tin qua các kênh báo chí chính thống. Với nội dung tạo ra từ deepfake ngập tràn trên mạng xã hội, ngày càng gian nan và tốn thời gian để xác thực tính chính xác của tin tức báo chí chính thống, đòi hỏi phải có kỹ thuật nghiên cứu và kiểm chứng chuyên sâu. 

Càng chậm trễ trong việc xác minh tin tức và nguồn tin, càng khiến thông tin sai lệch, bịa đặt hoặc gây hiểu lầm phát tán rộng hơn do tốc độ chia sẻ và bình luận chóng mặt trên mạng xã hội.