Công nghệ Deepfake là gì? Những rủi ro từ công nghệ Deepfake

Deepfake là công nghệ tạo ra hình ảnh, video hoặc âm thanh bằng trí tuệ nhân tạo với độ chân thực cao đến mức khó phân biệt với nội dung thật. 

Dù được ứng dụng tích cực trong giải trí, truyền thông, hoặc nghiên cứu, công nghệ Deepfake cũng tiềm ẩn rủi ro, đặc biệt khi bị lợi dụng để giả mạo phát ngôn hoặc hành động của người nổi tiếng, chính trị gia, gây nhiễu loạn thông tin. 

Hãy đọc tiếp để tìm hiểu sâu hơn về công nghệ này và nhận một số mẹo hữu ích để tỉnh táo trước những rủi ro mà deepfake mang lại. 

I. Công nghệ Deepfake là gì?

Thuật ngữ Deepfake bắt nguồn từ "Deep Learning" (học sâu) và "Fake" (giả mạo), là hình ảnh, video hoặc âm thanh đã được chỉnh sửa hoặc tạo ra bằng trí tuệ nhân tạo, các công cụ dựa trên AI hoặc phần mềm chỉnh sửa AV. 

Bằng cách tận dụng mạng nơ-ron nhân tạo và các thuật toán học máy tiên tiến, deepfake có thể mô phỏng hành động, giọng nói và ngoại hình của con người một cách chân thực đến kinh ngạc. 

Mặc dù deepfake có thể được sử dụng hợp pháp, chẳng hạn như trong giải trí và giáo dục, nhưng khả năng bị lạm dụng gây ra những lo ngại nghiêm trọng về đạo đức, pháp lý và an ninh mạng.  

II. Deepfake hoạt động như thế nào?

Rất nhiều người hiểu lầm Deepfake là một dạng video hay hình ảnh đã qua chỉnh sửa, photoshop.  

Thực tế, việc tạo ra deepfake thường liên quan đến việc sử dụng mạng đối kháng sinh (GAN), một loại kiến trúc mạng nơ-ron bao gồm hai thành phần chính: bộ tạo và bộ phân biệt. 

 - Trình tạo: Trình tạo chịu trách nhiệm tạo nội dung tổng hợp. Lấy dữ liệu đầu vào (ví dụ: hình ảnh, clip âm thanh) và tạo ra nội dung giả mô phỏng các đặc điểm của dữ liệu đầu vào.  

Ví dụ: một trình tạo được đào tạo trên tập dữ liệu khuôn mặt người có thể tạo ra khuôn mặt giả giống thật. 

 - Bộ phân biệt: Vai trò của bộ phân biệt là đánh giá nội dung do trình tạo tạo ra. Nó cố gắng phân biệt giữa nội dung thật và giả.  

Bộ phân biệt cung cấp phản hồi cho trình tạo, cho biết nội dung được tạo ra giống với dữ liệu xác thực đến mức nào. 

Khi tạo ảnh deepfake, hệ thống GAN xem ảnh của mục tiêu từ nhiều góc độ khác nhau để nắm bắt tất cả các chi tiết và góc nhìn.  

Khi tạo video deepfake, GAN xem video từ nhiều góc độ khác nhau và phân tích hành vi, chuyển động cùng các mẫu giọng nói. 

III. Công nghệ nào đứng sau sự phát triển của Deepfake? 

Sự bùng nổ của deepfake không đến từ ngẫu nhiên. Đằng sau những video được làm giả gần như thật 100% là sự kết hợp của hàng loạt công nghệ trí tuệ nhân tạo tiên tiến.  

Dưới đây là những công nghệ cốt lõi thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của deepfake: 

GAN – Mạng đối kháng sinh (Generative Adversarial Networks) 

Đây là “trái tim” của deepfake. GAN hoạt động theo cơ chế tạo kiểm tra liên tục giữa hai mạng nơ-ron: một bên tạo ra hình ảnh/video giả, bên còn lại cố gắng phát hiện đâu là giả. Nhờ sự cạnh tranh này, chất lượng đầu ra ngày càng chân thực đến mức khó phân biệt. 

CNN – Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks) 

CNN giúp phân tích, nhận dạng khuôn mặt và chuyển động khuôn mặt trong dữ liệu hình ảnh/video. Đây là công nghệ đóng vai trò như “mắt thần” giúp deepfake hiểu được biểu cảm con người để mô phỏng chính xác. 

Autoencoder – Bộ mã hóa tự động 

Autoencoder thu thập các đặc điểm quan trọng của khuôn mặt và cơ thể (ví dụ như biểu cảm, dáng di chuyển), sau đó "ghép" những đặc điểm đó lên một video nguồn. Đây là cách một khuôn mặt có thể được “hoán đổi” mà vẫn giữ được cảm xúc và động tác tự nhiên. 

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) 

NLP giúp tạo ra giọng nói deepfake. Công nghệ này thu thập dữ liệu âm thanh, phân tích ngữ điệu, tốc độ nói, cách nhấn nhá… để tái tạo một giọng nói mới mang đặc trưng của người bị giả mạo. 

Điện toán hiệu năng cao (High Performance Computing – HPC) 

Deepfake cần xử lý hàng triệu dữ liệu hình ảnh, âm thanh, chuyển động và điều này chỉ khả thi với sức mạnh của các hệ thống điện toán tiên tiến, từ GPU mạnh mẽ đến các nền tảng tính toán đám mây. 

Phần mềm chỉnh sửa video kết hợp AI 

Cuối cùng, để nâng cao độ mượt và chân thực, các phần mềm chỉnh sửa video ngày nay đã tích hợp AI – giúp tinh chỉnh màu sắc, ánh sáng, đường nét khuôn mặt và thậm chí là đồng bộ khẩu hình với lời thoại.  

IV. Những lợi ích và sự nguy hiểm của công nghệ Deepfake

1. Lợi ích công nghệ Deepfake

Công nghệ Deepfake, thật ra không hề xấu, ngược lại công nghệ này rất thú vị. Hỗ trợ trong giải trí, giáo dục, truyền thông... 

Trong giải trí: Deepfake mở ra cơ hội mới trong ngành công nghiệp điện ảnh, âm nhạc và game. Tạo ra các video hài hước, parodies và phim ngắn với sự xuất hiện của các nhân vật nổi tiếng, từ đó tạo ra sự hấp dẫn và thú vị cho khán giả. 

• Tạo hình nhân vật lịch sử tham gia vào video tương tác, mang đến những trải nghiệm chưa từng có. 
• Cá nhân hóa nội dung theo từng người dùng trong quảng cáo hoặc trải nghiệm trò chơi. 
• Tái hiện diễn viên đã mất trong các bộ phim, giúp hoàn thiện nội dung mà không phá vỡ mạch cảm xúc. 

Trong giáo dục: Deepfake có thể giúp học sinh, sinh viên: 

Giao tiếp “trực tiếp” với nhân vật lịch sử hoặc chuyên gia nổi tiếng, thông qua mô phỏng giọng nói và hình ảnh sống động. 

Trải nghiệm bài giảng cá nhân hóa, với giáo viên ảo nói ngôn ngữ địa phương, phù hợp với từng nhóm học sinh. 

Truyền thông & tiếp thị: Tạo nội dung nhanh chóng và linh hoạt, không cần quay phim hoặc thu âm trực tiếp. Cá nhân hóa quảng cáo theo từng khách hàng mục tiêu, từ hình ảnh, lời thoại cho đến giọng nói. 

Bảo tồn văn hóa & lịch sử: Tái dựng hình ảnh các danh nhân, sự kiện lịch sử, giúp thế hệ trẻ hiểu sâu hơn về quá khứ. Phục dựng ngôn ngữ và giọng nói cổ, góp phần bảo tồn di sản phi vật thể. 

Ứng dụng trong công nghệ Nhận dạng và bảo mật

• Deepfake có thể được áp dụng trong công nghệ nhận dạng khuôn mặt và bảo mật để cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của các hệ thống nhận diện.
• Phát triển hệ thống an ninh chất lượng cao, giúp ngăn chặn các hành vi gian lận và xâm nhập.

2. Những nguy hiểm của công nghệ Deepfake

Dù Deepfake mang lại những tiềm năng tích cực, nhưng có một sự thật là công nghệ này đang trở thành công cụ cho một số hành vi phạm pháp. 

Không dễ dàng nhận biết được các hình ảnh và video Deepfake, điều này khiến người dùng trực tuyến dễ dàng trở thành nạn nhân của thông tin sai lệch được lan truyền bằng công nghệ này. 

Những rủi ro của Deepfake: 

 - Lừa đảo tài chính và mạo danh cá nhân 

Tội phạm sử dụng Deepfake để giả mạo giọng nói hoặc hình ảnh của người quen như bạn bè, người thân, lãnh đạo công ty… nhằm yêu cầu chuyển tiền. Các nạn nhân không nhận ra gian dối và có thể mất hàng trăm triệu đồng, thậm chí tỷ đồng. 

Theo số liệu của cục điều tra FBI, số tiền các cá nhân bị lừa đảo trực tuyến tại Mỹ năm 2022 lên đến 10,3 tỷ USD, gần gấp đôi so với năm 2021. 

 - Tống tiền bằng hình ảnh giả mạo nhạy cảm 

Cùng với việc thay đổi các cảnh quay và tạo ra các câu chuyện tin tức giả mạo, Deepfake còn có thể được sử dụng để vu khống, phỉ báng hoặc gây ảnh hưởng xấu đến dư luận về một số vấn đề cụ thể. 

Kẻ xấu sử dụng ảnh, video được chỉnh ghép Deepfake để tống tiền, đe dọa công khai thông tin giả gây bôi nhọ danh dự, uy tín của người bị hại. Ngoài việc làm mất uy tín của cá nhân, Deepfake còn mang đến nguy cơ lan truyền những video khiêu dâm, gây hậu quả không lường trước và rất khó kiểm soát sau này. 

Năm 2024, các video deepfake có sự góp mặt của ngôi sao nhạc pop Taylor Swift xuất hiện, khắc họa cô trong những tình huống giả mạo và bịa đặt. Vụ việc này cho thấy tính dễ bị tổn thương của người nổi tiếng trước công nghệ deepfake, vốn có thể được sử dụng để tạo ra nội dung gây tổn hại đến danh tiếng và quyền riêng tư cá nhân. 

 - An ninh doanh nghiệp và rủi ro danh tiếng: Video giả mạo lãnh đạo truyền lệnh chuyển tiền, nói điều gây tranh cãi có thể khiến giá cổ phiếu sụp giảm, rủi ro uy tín lớn, tấn công hệ thống bảo mật doanh nghiệp nghiêm trọng. 

Ví dụ về sự thao túng chính trị của Tổng thống Biden  

Đầu năm 2024, một đoạn âm thanh deepfake của Tổng thống Biden bị rò rỉ, khiến người ta có cảm giác ông đang đưa ra những tuyên bố gây tranh cãi về an ninh quốc gia. Sự cố này là một ví dụ điển hình về khả năng deepfake có thể gây hiểu lầm cho công chúng và gây hoang mang trong năm bầu cử, làm dấy lên lo ngại về tính toàn vẹn của các diễn ngôn chính trị. 

 - Công cụ giám sát, xác thực dễ bị đánh lừa: Deepfake có thể vượt qua hệ thống xác thực khuôn mặt hoặc giọng nói KYC, khiến các cơ chế bảo mật tự động trở nên dễ bị lợi dụng. 

 - Sự suy giảm niềm tin xã hội: Deepfake tạo ra ranh giới thực giả mong manh, khiến người xem hoang mang, nghi ngờ mọi nội dung. Từ đó dẫn đến khái niệm “liar's dividend” – ngay cả video thật cũng bị coi là giả. 

V. Phát hiện và giảm thiểu rủi ro của Deepfake 

Khi Deepfake không còn là trò đùa công nghệ mà là mối đe dọa thực sự, các tổ chức cần chủ động triển khai giải pháp phòng vệ thông minh, đa tầng. 

 - AI & Machine Learning: “lá chắn” công nghệ số 

Những công cụ nhận diện nội dung giả mạo hiện nay đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để "soi" từng khung hình, từng đoạn âm thanh, phát hiện ra các chi tiết sai lệch mà mắt thường không thể nhìn thấy.  

 - Kết hợp Blockchain: Chống giả mạo từ gốc 

Một số giải pháp mới đã ứng dụng công nghệ blockchain để xác minh nguồn gốc và đảm bảo tính toàn vẹn của nội dung, nâng cao độ tin cậy trong xác thực. 

Để bảo vệ tổ chức một cách toàn diện, cần kết hợp công nghệ với chiến lược phòng thủ chủ động: 

 - Xác thực đa lớp: Tăng độ bảo mật bằng cách kết hợp sinh trắc học, hành vi người dùng và mật khẩu mạnh.  

Gợi ý: Sử dụng trình tạo mật khẩu an toàn để tránh rủi ro từ thói quen đặt mật khẩu yếu. 

 - Đào tạo nhân sự: Xây văn hóa nhận diện Deepfake, cung cấp kiến thức nhận diện nội dung bị thao túng, từ hình ảnh, video đến âm thanh...  

 - Chuẩn hóa quy trình xác minh: Đặc biệt với các thông tin tài chính hoặc giao tiếp nội bộ quan trọng, nên áp dụng quy trình xác thực chặt chẽ, không chỉ tin vào mắt nhìn và tai nghe. 

 - Tích hợp chữ ký số & hình mờ bảo mật: Áp dụng watermark và chữ ký số trên nội dung gốc để xác minh nguồn gốc và ngăn chặn giả mạo.  

Khi công nghệ phát triển nhanh hơn khả năng nhận biết của con người, việc hiểu rõ bản chất và rủi ro của deepfake không còn là lựa chọn, mà là yêu cầu bắt buộc. 

VR360 hy vọng những chia sẻ về Công nghệ Deepfake là gì? Những rủi ro từ công nghệ Deepfake sẽ giúp bạn hiểu sâu các mối nguy tiềm ẩn cũng như chủ động phát hiện và ứng phó trước các tình huống bị thao túng nội dung từ deepfake. 

Bài viết liên quan: 

• Sora OpenAI - AI tạo video ngắn từ văn bản gây sốt

LIÊN HỆ HỢP TÁC CÙNG VR360 
VR360 – ĐỔI MỚI ĐỂ KHÁC BIỆT 
- Facebook: https://www.facebook.com/vr360vnvirtualtour/
- Hotline:  0935 690 369  
- Email: infor@vr360.com.vn 
- Địa chỉ:

• 123 Phạm Huy Thông, Sơn Trà, Đà Nẵng
• Toà nhà Citilight, số 45 Võ Thị Sáu, Đakao, Quận 1, TP Hồ Chí Minh
• 3B Đặng Thái Thân, Phan Chu Trinh, Hoàn Kiếm, Hà Nội