Kadjiro – Perkembangan teknologi, terutama di dalam bidang kecerdasan buatan sudah membawa dampak besar pada beberapa aspek kehidupan. Salah satu fenomena yang muncul dari perkembangan tersebut adalah deepfake.
Deepfake adalah teknologi yang sudah menggunakan kecerdasan buatan untuk membuat video palsu yang sangat meyajinkan, dimana wajah buatan tersebut diganti dengan wajah orang lain. Cara kerjanya adalah dengan menggunakan algoritma deep learning untuk menggabungkan dan mensintesis data visual, sehingga terlihat seolah-olah orang tersebut sedang melakukan atau mengucapkan hal tertentu.
Dampak dari perkembangan deepfake ini mempunyai banyak sisi, baik positif maupun negatif. Di satu sisi, teknologi ini bisa digunakan untuk kepentingan kreatif seperti di dalam industri hiburan dan film. Namun disisi lain, deepfake juga mempunyai potensi penyalahgunaan yang besar seperti memicu kekacauan, pencemaran reputasi dan pelecehan seksual.
Di dalam hal ini, regulasi penggunaan deepfake sangat dibutuhkan untuk memberikan perlindungan kepada konsumen dan masyarakat secara umum. Kontroversi juga muncul terkait dengan etika penggunaan deepfake, dimana harus dibicarakan bagaimana teknologi ini seharusnya digunakan dan bagaimana cara menanggulangi penyalahgunaannya.
Maka dari itu, cara kerja serta potensi dampaknya sangat penting untuk mempersiapkan langkah-langkah yang dibutuhkan di dalam menghadapi perkembangan teknologi. Untuk memahami lebih dalam mengenai teknologi deepfake, yuk simak penjelasan selengkapnya di bawah ini.
Apa Itu Teknologi Deepfake?
Deepfake merupakan teknologi manipulasi video maupun audio yang menggunakan kecerdasan buatan untuk menciptakan konten yang membuat orang terlihat maupun terdengar melakukan hal yang sebenarnya tidak dilakukan. Asal usul teknologi kali ini bisa ditelusuri di tahun 2017, ketika aplikasi deepfake pertama kali muncul dan mulai digunakan untuk membuat konten yang sulit dibedakan dengan aslinya.
Sejarah perkembangan deepfake dimulai dari penggunaan teknologi kecerdasan buatan dan algoritma pemrosesan citra untuk menggabungkan dari wajah seseorang dengan video lainnya. Seiring berjalannya waktu, teknologi ini semakin berkembang dengan kemampuan yang makin canggih di dalam merubah wajah dan suara seseorang di dalam video.
Dampak dari perkembangan deepfake ini juga terasa di dalam berbagai aspek, mulai dari politik sampai dengan hiburan. Dengan demikian, deepfake menjadi perhatian utama di dalam hal keamanan dan privasi, karena bisa digunakan untuk menyebarkan informasi palsu atau merugikan reputasi seseorang. Maka dari itu, pemahaman yang mendalam mengenai deepfake dan teknologinya ini sangat penting di dalam menghadapi beberapa tantangan yang ditimbulkan di dalam dunia digital seperti saat ini.
Cara Kerja Teknologi Deepfake
Deepfake adalah teknologi yang memanipulasi video maupun foto dengan menggunakan kecerdasan buatan untuk menciptakan citra yang terlihat seolah orang tersebut benar-benar melakukan aksi atau perkataan yang sebenarnya tidak dilakukan. Teknologi kali ini bekerja dengan cara menggunakan algoritma deep learning yang dapat mempelajari wajah seseorang dari berbagai sudut dan ekspresi.
Sehingga, bisa menghasilkan video palsu yang sangat meyakinkan. Dengan menggunakan teknologi ini, seseorang bisa dengan mudah membuat video palsu yang sulit dibedakan dengan aslinya. Secara umum, deepfake bekerja dengan dua cara, yaitu :
-
Deep Neural Network
Deep Neural Network (DNN) adalah sebuah jaringan saraf buatan yang menggunakan beberapa lapisan guna melakukan pemrosesan data. Konsep DNN ini digunakan dalam pembuatan deepfake untuk membuat video palsu dengan menggunakan teknologi machine learning yang bisa menggabungkan wajah seseorang di dalam video lain.
Proses ini dimulai dengan cara mengumpulkan data wajah target dan data video sumber yang akan dilakukan manipulasi. Selanjutnya, algoritma deep learning digunakan untuk melatih mode neural network supaya dapat mempelajari dan mereplikasi ekspresi wajah, gerakan bibir dan gerakan mata dari seseorang.
Proses pelatihan model deepfake ini membutuhkan waktu yang sangat lama, karena membutuhkan data besar dan proses literasi yang banyak. Setelah mode ini dilatih, maka data dari wajah seseorang bisa disisipkan di dalam video lain dengan sangat realistis.
Dampak dari teknologi deepfake ini sangat memprihatinkan, karena bisa digunakan untuk menyebarkan informasi palsu, manipulasi opini publik dan memicu konflik sosial. Maka dari itu, penting untuk terus meningkatkan kesadaran akan keberadaan teknologi ini dan mengembangkan cara untuk mendeteksi serta mengatasi penyebarannya.
-
Generative Adversarial Networks
Generative Adversarial Networks (GANs) merupakan salah satu model machine learning yang terdiri dari dua bagian, yaitu generator dan discriminator. Generator ini bertugas untuk membuat data baru yang hampir sama dengan data aslinya, sedangkan discriminator bertugas untuk membedakan antara data asli dengan data yang dihasilkan oleh generator.
Kedua bagian ini akan saling di dalam proses pembelajaran, dimana generator akan belajar untuk tetap menghasilkan data yang semakin mendekati data aslinya. Sedangkan, discriminator akan belajar untuk semakin baik di dalam membedakan diantara data yang asli dengan palsu.
Di dalam pembuatan deepfake, GANs digunakan menggunakan video atau audio asli sebagai data pelatihan untuk membuat model yang mempunyai kemampuan menghasilkan konten yang tampak dan terdengar seperti orang lain. Generator ini akan belajar untuk membuat konten palsu dan seolah-olah berasal dari orang yang diinginkan.
Sedangkan untuk discriminator ini akan belajar untuk membedakan antara konten asli dan palsu. Dengan menggunakan GANs, deepfake bisa menciptakan dengan tingkat realisme tinggi dan berpotensi menimbulkan dampak buruk seperti penyebaran informasi palsu dan pelecehan.
Demikian penjelasan secara lengkap dan jelas mengenai teknologi deepfake. Gunakan teknologi yang satu ini dengan tujuan positif dan jangan sampai merugikan seseorang. Semoga penjelasan diatas bisa memberikan banyak manfaat dan menambah informasi.
