Penulis: Staf Redaksi Lagihot | Sumber: Perplexity
Penyanyi dunia Taylor Swift menjadi korban penyebaran konten deepfake berbasis AI yang menampilkan gambar-gambar tidak senonoh dirinya. Kasus ini mulai mencuat ketika gambar-gambar pornografi palsu (deepfake) menampilkan Taylor Swift beredar di media sosial, terutama di platform X (Twitter). Gambar-gambar tersebut merupakan hasil olahan kecerdasan buatan (AI) yang disebut deepfake, yang dapat membuat foto, video, atau audio palsu menyerupai aslinya.
Sebelum ramai di Twitter, konten deepfake Taylor Swift ini pertama kali beredar dari sebuah grup di Telegram yang gemar memproduksi konten sejenis. Gambar-gambar tersebut telah dihapus dari sejumlah platform, namun telah menyebar dan diunggah ulang di beberapa akun lain.
Taylor Swift dan timnya sangat marah melihat konten tidak pantas ini tersebar di internet. Mereka menganggap ini melanggar privasi dan hak Taylor Swift sebagai perempuan. Taylor Swift berencana mengajukan gugatan terhadap platform-platform yang menyebarkan konten deepfake pornografi buatan AI yang menampilkan gambarnya. Sumber dekat Taylor Swift menyatakan penyebaran konten deepfake pornografi buatan AI harus dihentikan dan perlu ada hukum yang mengatur peredaran konten tersebut.
Beberapa penegak hukum di seluruh dunia mendesak adanya hukum federal yang mengatur peredaran konten deepfake AI di internet, mengingat mudahnya akses dan penggunaan teknologi AI saat ini.
Kasus ini menunjukkan bahaya penyalahgunaan teknologi deepfake AI yang dapat melanggar privasi dan merugikan individu, terutama selebriti. Dibutuhkan regulasi dan tindakan hukum yang tegas untuk mencegah penyebaran konten deepfake ilegal dan melindungi masyarakat dari dampak negatifnya.
Cara Kerja Teknologi Deepfake AITeknologi deepfake AI bekerja dengan menggunakan teknik deep learning dan Generative Adversarial Networks (GAN). Berikut penjelasan cara kerjanya: ## Generative Adversarial Networks (GAN). GAN terdiri dari dua komponen utama: 1. **Generator**: Bertugas membuat konten palsu (gambar, video, atau audio) dengan memanipulasi data input. 2. **Diskriminator**: Bertugas membedakan antara konten asli dan konten palsu yang dihasilkan generator. Generator dan diskriminator saling berkompetisi satu sama lain dalam proses iteratif. Generator terus menyempurnakan output untuk menipu diskriminator, sementara diskriminator terus belajar untuk membedakan konten asli dan palsu dengan lebih baik. Melalui proses ini, kualitas konten palsu yang dihasilkan generator terus meningkat hingga sulit dibedakan dari konten asli. ## Teknik Deep Learning Deepfake memanfaatkan teknik deep learning seperti: 1. **Deep Neural Networks (DNN)**: Jaringan saraf tiruan dengan lapisan kompleks yang menjadi fondasi deepfake. DNN digunakan untuk mempelajari dan mereplikasi wajah, ekspresi, gerakan bibir, dan karakteristik lain dari subjek target dengan sangat akurat. 2. **Source Video Deepfakes**: Algoritma deep learning digunakan untuk mendeteksi, memahami, dan mereplikasi wajah serta gerakan tubuh dari satu video ke video lainnya. 3. **Audio Deepfakes**: Neural network dilatih untuk memodelkan intonasi, vokal, dan nuansa suara seseorang, sehingga dapat mereplikasi suara asli dengan presisi tinggi. 4. **Lip Syncing**: Teknik untuk menyinkronkan gerakan bibir dengan audio yang dimanipulasi. Dengan kemampuan deep learning dalam mempelajari dan mereplikasi karakteristik visual dan audio secara detail, deepfake AI dapat menciptakan konten palsu yang sangat menyerupai aslinya dan sulit dideteksi oleh manusia.
|
