Công nghệ deepfake đang trở thành một mối đe dọa ngày càng nghiêm trọng, khi việc tạo ra các hình ảnh, video giả mạo trở nên dễ dàng và chuyên nghiệp hơn bao giờ hết nhờ vào sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI). Điều này đã dẫn đến việc ngày càng có nhiều người trở thành nạn nhân của các nội dung giả mạo, từ hình ảnh đến video, khiến việc phân biệt thật – giả trở nên khó khăn hơn bao giờ hết.
Mục lục
Tăng cường mối lo ngại về deepfake trong chính trị
Ngày 11/8, cựu tổng thống Mỹ Donald Trump đã đăng tải trên mạng xã hội Truth Social, cáo buộc Phó tổng thống Kamala Harris đã sử dụng AI để chỉnh sửa hình ảnh. Chưa đầy 10 ngày sau, ông Trump lại gây xôn xao khi đăng tải một bức ảnh deepfake của ngôi sao nhạc pop Taylor Swift. Sự việc này đã làm dấy lên mối lo ngại về sự gia tăng của deepfake trong chiến dịch tranh cử tổng thống Mỹ, khi công nghệ này đang ngày càng khó phân biệt hơn.
Khác với việc chỉnh sửa hình ảnh bằng các công cụ thông thường, deepfake được tạo ra thông qua các thuật toán chuyên biệt với sự hỗ trợ mạnh mẽ của AI. Với sự bùng nổ của công nghệ AI tạo sinh (GenAI), deepfake đã xuất hiện dưới nhiều hình thức khác nhau, từ hình ảnh, video, âm thanh đến cả các cuộc gọi trực tiếp. Hai loại deepfake phổ biến nhất hiện nay là ghép khuôn mặt và tạo ra các nội dung giả mạo dựa trên hình ảnh, video, giọng nói thật.
Mối nguy hại tiềm tàng của deepfake
Mối nguy hiểm lớn nhất mà deepfake gây ra chính là khả năng lan truyền thông tin sai lệch, đặc biệt là khi người dùng khó có thể phân biệt được chúng hoặc do chúng xuất phát từ những nguồn tin tưởng. Trong trường hợp cựu tổng thống Trump cáo buộc bà Harris sử dụng ảnh deepfake, các chuyên gia kỹ thuật số đã phải sử dụng các công cụ thẩm định ảnh chuyên dụng để xác định dấu vết của AI.
Theo báo cáo của Bộ An ninh Nội địa Mỹ, hiện nay có rất nhiều công cụ AI cho phép tạo ra nội dung deepfake chỉ trong vài giây. Thậm chí, người dùng không cần đến hệ thống máy tính mạnh mẽ để chạy mô hình, chỉ cần một chiếc điện thoại thông minh kết nối mạng là đủ để tạo ra hình ảnh giả mạo của bất kỳ ai.
Cnet cũng đưa tin, nhờ vào sức mạnh của AI, tội phạm mạng và thậm chí cả người dùng bình thường có thể tạo ra âm thanh, video và hình ảnh giả mạo với độ thuyết phục cực kỳ cao. Số lượng deepfake hiện có trên Internet gần như không thể thống kê được, vì nhiều nội dung có độ chân thực cao đến mức khó phát hiện nếu không có công cụ phân tích chuyên sâu. Người dùng trên Facebook có thể dễ dàng tìm thấy hàng trăm nghìn video quảng cáo sử dụng deepfake, và mặc dù nhiều video đã bị gỡ bỏ, chúng vẫn tồn tại và lẩn tránh các công cụ kiểm duyệt. YouTube cũng tràn ngập các video giả mạo, được gắn nhãn “phát trực tiếp” để tạo lòng tin.
Pháp luật và công nghệ: Cuộc đua chưa hồi kết
Sensity, một công ty chuyên về phân tích deepfake, đã thu thập 2.000 video deepfake lừa đảo và kết luận rằng phần lớn các nội dung này đều giả mạo các tỷ phú như Jeff Bezos, Warren Buffett, Elon Musk… và các nghệ sĩ nổi tiếng. Trong đó, Elon Musk là người xuất hiện nhiều nhất trong các video deepfake để lừa đảo đầu tư tiền số.
Techtarget cho biết, lỗ hổng lớn nhất khiến deepfake phát triển mạnh mẽ là do pháp luật đang theo sau công nghệ. Dù deepfake gây ra nhiều mối đe dọa nghiêm trọng cho xã hội, nhưng nó chỉ bị coi là bất hợp pháp khi liên quan đến nội dung khiêu dâm trẻ em, phỉ báng hoặc kích động thù hận.
Tại Mỹ, theo Bloomberg Law, đã có 5 bang ban hành lệnh cấm deepfake, và trong năm 2024, có 7 bang đang xem xét ban hành luật liên quan và ít nhất 10 bang đã coi việc sử dụng khuôn mặt người khác để tạo ra video hoặc hình ảnh chưa được phép là vi phạm pháp luật. Tuy nhiên, một trong những lý do khiến các luật chống deepfake chưa được thực thi mạnh mẽ là do nhiều người chưa hình dung hết được mức độ nguy hiểm của công nghệ này.
Hướng tới giải pháp bảo vệ người dùng
Trước những mối đe dọa ngày càng nghiêm trọng của deepfake, các nền tảng như Facebook, YouTube, TikTok đang nỗ lực phát hiện và dán nhãn cảnh báo nội dung có thể đã bị can thiệp bởi AI. Tuy nhiên, công nghệ làm giả đang tiến bộ quá nhanh, khiến cho các bộ lọc không phải lúc nào cũng nhận diện hiệu quả.
Tháng trước, Hội Thiên văn học Hoàng gia Anh đã sử dụng phương pháp nghiên cứu thiên hà để phát hiện deepfake bằng cách đo phản chiếu trong mắt. “Hình ảnh phản chiếu trong nhãn cầu của người thật thường nhất quán, nhưng ảnh giả thường không đúng với các quy tắc vật lý thông thường,” Kevin Pimbblet, giáo sư vật lý thiên văn và Giám đốc Trung tâm dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và mô hình hóa tại Đại học Hull, giải thích. Ông cũng cho biết phương pháp này tuy chưa hoàn hảo và vẫn có sai số, nhưng có tiềm năng lớn trong việc hỗ trợ phát hiện deepfake tự động.
Trong khi chưa có giải pháp hoàn thiện giúp người dùng tránh được nội dung deepfake, các chuyên gia cho rằng việc nâng cao nhận thức là “thành trì” tốt nhất. Mỗi người cần cập nhật xu hướng mới, học cách phân biệt nội dung giả mạo và tỉnh táo trước những lời mời gọi đầu tư hoặc kiếm lời nhanh.
