Kada je BBC-jeva novinarka saznala da internetom kruži video njenog navodnog intervjua s Elonom Muskom bila je iznenađena. Video koji je kreiran pomoću vještačke inteligencije izgledao je uvjerljivo čak i Sally Bundock, koja je sigurno znala da nije vodila intervju s vlasnikom mreže X.
U pitanju je deepfake video koji je samo jedna od mogućih opcija manipulacije videosadržajima i fotografijama u digitalnim medijima.
Foto: BBC screenshot (14. 11. 2023)
Za razotkrivanje ovog lažnog videa ključno je bilo kritičko razmišljanje o videu, odnosno vizuelna medijska pismenost.
„Zvučalo je suviše dobro da bi bilo istinito“, kaže Bundock.
Šta je vizuelna medijska pismenost?
S porastom broja društvenih mreža svakodnevno raste upotreba vizuelnih medijskih sadržaja.
Za njihovo razumijevanje potrebno je usvojiti vizuelnu medijsku pismenost koja podrazumijeva „skup sposobnosti koje omogućavaju pojedincu da efikasno pronađe, interpretira, evaluira, koristi i kreira slike i vizuelne medije“ (Association of College and Research Libraries), odnosno multimediju.
Neki ovu kompetenciju nazivaju vizuelnom medijskom i multimedijalnom pismenošću koja podrazumijeva „sposobnost efikasnog tumačenja i kreiranja poruka u različitim medijima, posebno korištenjem slika, zvukova i videa“.
Vještine vizuelne medijske pismenosti podrazumijevaju sposobnost razumijevanja i analiziranja različitih vizuelnih informacija kao što su: grafikoni, slike, fotografije, crteži, umjetnička djela, dijagrami, mape, znakovi, oglasi, logotipi i brendovi, karikature, simboli, ali i vještine „kreiranja vizuelnih informacija“, kao i „razumijevanje načina na koji se uglovi kamere, kadriranje i montaža“ koriste u kreiranju vizuelnih sadržaja.
U kompetencije vizuelne medijske pismenosti spada i razumijevanje i analiziranje vizuelnih informacija i tumačenje njihovog značenja, odnosno ideja koje predstavljaju – otvoreno ili prikriveno.
Kažemo da „slika vrijedi hiljadu riječi“, a vizuelna medijska pismenost uči nas da vizuelno također možemo „čitati“.
„Slike su“, smatra Bruns, „tekstovi koji koriste moćan skraćeni oblik komunikacije“. Što bolje „čitamo“ – to više značenja iz vizuelne informacije dobijamo.
Prema Asocijaciji koledža i israživačkih biblioteka (ACRL), postoji nekoliko ključnih kompetencija vizuelne medijske pismenosti.
INFOGRAFIKA: Amela D. A.
Kada oči varaju: manipulacija, shallow fakes i deepfakes
Kao i pisanim ili govornim porukama, i vizuelnim je moguće manipulirati iz različitih razloga – ekonomskih, ideoloških, političkih, namjerno ili nenamjerno. Jedno istraživanje iz SAD-a pokazalo je da je „20% slika koje su dijeljene na Facebooku prije izbora za predsjednika SAD-a 2020. sadržavalo neke elemente dezinformisanja“.
Autori vizuelnih dezinformacija služe se sljedećim tehnikama:
- Manipulacijom vizuelnim elementima poruke koju je teško prepoznati jer na prvi pogled djeluju samo kao prateći elementi pisane/govorne poruke;
- Shallow fakes/cheap fakes nastaju namjernom dekontekstualizacijom vizuelne informacije ili njenom modifikacijom uz upotrebu jednostavnih programa za uređivanje fotografija/videa;
- Deepfakes nastaju namjernim kreiranjem vizuelnih elemenata koje je teško razotkriti jer su kreirani uz pomoć sofisticiranije tehnologije i vještačke inteligencije (deepfakes).
Za vizuelne elemente poruke možemo kazati da su metainformacija, odnosno, informacija o informaciji koju donosimo.
Ako kažem da je ruski predsjednik „spreman iskoristiti rat između Izraela i Gaze“, njegova fotografija na kojoj se podmuklo smješka nije tek neutralna prateća fotografija uz tekst. U ovom slučaju govorimo o manipulaciji fotografijom.
BBC screenshot (15. 11. 2023)
Slično je i s fotografijom u drugom primjeru istog autora sa BBC-ja iz koje stječemo dojam da predsjednik Rusije prijeti.
Prema institutu Poynter, shallow fakes ili cheap fakes su lažni videi/fotografije koje kreiraju osobe bez pomoći vještačke inteligencije uz minimalne izmjene pomoću jednostavnih programa za uređivanje. Cheap fakes mogu nastati i dekontekstualizacijom vizuelne poruke.
Primjer sa slike prikazuje kako su mediji manipulirali slikom nastalom u Indiji nakon jednog od praznika da pokažu kako, navodno, Indijci „bacaju relgijske statue jer ih nisu zaštitile od COVIDA-19“.
Foto: AFP Factcheck (15. 11. 2023)
Slično je dekontekstualiziran i video na kojem američki predsjednik, navodno, spava tokom razgovora s izraelskim predsjednikom. Biden je, zapravo, gledao u bilješke ispred sebe. Moguće je manipulirati i svim drugim vizuelnim informacijama.
Na sljedećem primjeru vidimo kako je to urađeno u slučaju grafičkog prikazivanja raspoređenosti glasova za izlazak Velike Britanije iz Evropske unije, pri čemu je manipulirano bojom da se naglasi/prikrije stvarno mišljene građana o izlasku iz EU.
Foto: Farmer, Lesley (2022). Visual literacy and fake news: Gaining a visual voice.
Pojam Deepfake je nastao sjedinjenjem pojmova „deep learning“ i „fake“. Prema Collinsovom rječniku deepfake je „način dodavanja digitalne slike ili videa preko druge slike ili videa, tako da izgleda da je dio originala“. Ove lažne informacije (vizuelne, audio, fotografija) nazivaju se i „sintetičkim medijima“, odnosno, medijima koje je kreirala ili modifikovala vještačka inteligencija. Iako se prvi deepfake pojavio još 2017. na Redditu kao lažni pornografski sadržaj, danas on često postaje dio političke propagande i teorija zavjera o vrlo ozbiljnim društvenim problemima.
Prema Centru za etiku podataka i inovacije (CDEI, 2019), mogu se razlikovati četiri tipa deepfakea:
- zamjena lica (face swapping) – snimanje lica i njegovo prenošenje na lice nekog drugog,
- rekonstrukcija lica: promjena crta lica osobe,
- generisanje lica: stvaranje novih lica koja ne odražavaju stvarnu osobu,
- promjena govora: stvaranje i prijenos, te oponašanje pravog glasa u tonalitetu i frekvenciji.
Među prvim i viralnim deepfake videima je onaj u kojem se Mark Zuckerberg „hvali kako ima potpunu kontrolu nad milijardama ukradenih podataka korisnika“.
I u Bosni i Hercegovini deepfake videi nisu nepoznanica. Nedavno su raskrinkani oni u kojima, navodno, pjevač Halid Bešlić promovira lijek za dijabetes, a Senad Hadžifejzović preporučuje lijekove za hipertenziju i hemoroide.
MIT-ova škola menadžmenta, portal media.mit.edu i portal Deutche Welle daju nekoliko korisnih savjeta za prepoznavanje deepfake video ili audio zapisa koje jednostavno može primijeniti svaki čovjek:
- provjerite ko je izvor vizuelne informacije,
- uradite obrnutu pretragu slike da pronađete njen izvor,
- zapitajte se da li bi to, zaista, mogla biti istina,
- provjerite da li vjerodostojni izvori prenose istu informaciju,
- provjerite jesu li factchecking portali već razotkrili vizuelnu poruku,
- obratite pažnju na lice (video) — da li neko treperi previše ili premalo, pristaju li obrve njihovom licu, da li je nečija kosa na pogrešnom mjestu, da li njihova koža izgleda premlado ili, obrnuto, ima previše bora,
- osvjetljenje — koju vrstu refleksije, ako postoji, daju naočare osobe pod svjetlom (deepfake često ne uspijeva u potpunosti predstaviti prirodno osvjetljenje),
- obratite pažnju na treptanje i pomjeranje usana osobe na videu (često će biti neprirodno),
- audio — obratite pažnju na to da li glas osobe odgovara njenom/njegovom izgledu (npr., krupan muškarac s visokim ženskim glasom).
Svakako, možete probati i neki od besplatnih online alata za detektovanje deepfake videa – DeepFake Detector, Sentinel, We Verify i sl.
Istraživač s MIT-a Matt Groh razvio je i test za provjeru naše vizuelne medijske pismenosti kada je prepoznavanje deepfake videa u pitanju. Test možete pronaći na ovom linku.
Slično je i s fotografijama koje je kreirala vještačka inteligencija, a koje mogu biti prilično uvjerljive. U slučaju da naiđete na sumnjive fotografije, možete uraditi sljedeće (Standard.co.uk):
- provjerite izvor fotografije,
- konsultujte kredibilne medije (posebno ako ste vidjeli fotografije koje djeluju nevjerovatno, ako se nešto neobično desilo, mediji će sigurno prenijeti tu informaciju),
- posmatrajte fotografiju kritički (AI fotografije obično prikazuju nerealistično lijepe boje, lica, predmete),
- koristite neki od alata za detektovanje AI fotografija, npr.: Illuminarty, Optic AI or Not, Everypixel Aesthetic i sl.
Da prepoznate deepfake audiozapise, trebali biste se fokusirati na sljedeće elemente prema Tomilsonu:
- zamuckivanje (neke riječi je teško izgovoriti za AI),
- prirodnost (obratite pažnju na to da li glas zvuči prirodno i da li je ispunjen emocijama koje prate verbalnu komunikaciju),
- obratite pažnju na pozadinsku buku koju, uglavnom, imaju ovi audiozapisi (poput zvuka sličnog starom zvuku snimanja na analognim kasetama).
Istraživanje Univerziteta u Londonu pokazalo je da su ljudi sposobni prepoznati deepfake audio zapise u 73% slučajeva.
Šta dalje?
U konačnici, nema jednostavnog rješenja za dekodiranje lažnih vizuelnih informacija. Ponekad je dovoljno kritičko promišljanje i vizuelna medijska pismenost, a nekada će nam trebati i neko od naprednih softverskih rješenja.
Kako tehnologija napreduje, razvijaju se i različite tehnike manipulacije vizuelnim informacijama.
Dobra vijest je i da postoje brojne inicijative koje nastoje poboljšati našu vizuelnu medijsku pismenost.
Naprimjer, New York Times posjeduje posebnu stranicu za analiziranje vizuelnih informacija pod nazivom What’s Going On in This Picture, koja može poslužiti predavačima za podučavanje vještina vizuelne pismenosti. ERSILA: Tool for Visual Literacy također se bavi „čitanjem“ vizuelnih informacija i objašnjava korisnicima kako da sami usavrše vještine vizuelne pismenosti.
Možete koristiti i vodič za analizu svih vizuelnih informacija koji je nastao nakon modifikacije vodiča kreiranog na Univerzitetu u Alabami.
INFOGRAFIKA: Amela D. A.
Kao korisnici digitalnih medija, ono što sami možemo uraditi jeste biti kvalitetno informisani koristeći kredibilne izvore informacija (kredibilne medije), razvijati svoju vizuelnu pismenost, razvijati svoju medijsku i informacijsku pismenost, kritički čitati sve medijske sadržaje i iskoristiti potencijale digitalnih medija u svrhu provjere vjerodostojnosti sumnjivih informacija.