นักวิจัยคิดว่าวิธีแยกหน้าปลอมโดย Deepfake ด้วยหลักดาราศาสตร์

การนำเอา AI หรือ ปัญญาประดิษฐ์ เข้ามาช่วยในการทำงานในปัจจุบันนั้น นอกจากจะสามารถช่วยให้งานลุล่วงรวดเร็วมากขึ้นแล้ว ก็ยังเป็นช่องโหว่ให้อาชญากรนำมาใช้งานได้เช่นเดียวกัน อย่างการนำเอา Deepfake มาทำคอนเทนต์ปลอม แต่การปลอมตัวก็ย่อมมีความไม่เนียน และมีวิธีการจับผิดได้เช่นเดียวกัน

Nature เผยแพร่รายงานวิจัยของสถาบัน Centre of Excellence for Data Science, Artificial Intelligence and Modelling ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของมหาวิทยาลัย the University of Hull ณ ประเทศสหราชอาณาจักร ที่ได้มีการวิจัยเพื่อการแยกแยะรูปที่สร้างขึ้นด้วย AI หรือ ปัญญาประดิษฐ์ ประเภท Deepfake ที่มีการนำเอาอัลกอริทึมต่าง ๆ มาแต่งเติม เสริมแต่งใบหน้าของบุคคลที่เป็นฐาน เพื่อเปลี่ยนแปลงใบหน้าเป็นอีกบุคคลหนึ่ง ซึ่งนำไปสู่การนำไปใช้ในทางที่ผิดมากมายไม่ว่าจะเป็นการนำเอาไปใช้ในการสร้างข่าวปลอม หรือ นำไปใช้หลอกลวงเพื่อการทำ Scamming เป็นต้น

ซึ่งงานวิจัยในการจับผิดรูปภาพคนที่ถูกสร้างจาก AI Deepfake นั้นเริ่มต้นมาจากการตั้งสมมติฐานที่ว่า รูปจริงนั้นจะต้องมีลักษณะทางกายภาพที่สอดคล้องกัน เช่น แสงที่สะท้อนจากแววตาซ้าย และ แววตาขวา จะใกล้เคียงกันแต่ไม่เหมือนกัน ดังนั้นทางทีมวิจัยจึงได้มีการนำเอาหลักในการวิเคราะห์แสงสะท้อนที่มักถูกใช้งานบ่อยเมื่อนำเอามาวิเคราะห์รูปภาพในเชิงดาราศาสตร์เข้ามาใช้ในงานวิจัยครั้งนี้ ซึ่งสำหรับการทดลองนั้นจะเป็นการเปรียบเทียบดวงตาจากภาพจาก 2 แหล่ง โดยแหล่งแรกจะเป็นภาพจริงที่ได้มาจาก Flickr-Faces-HQ Dataset และ แหล่งหลังจะเป็นรูปปลอมที่ใช้เครื่องมือ AI ในการสร้างขึ้นมา นำมาเปรียบเทียบแสงที่ตกกระทบบนแววตาด้วยเครื่องมือวัดผลทางดาราศาสตร์ 2 ตัว นั่นคือ CAS System ซึ่งเป็นมาตรวัดความเข้มข้นของแสง ความสมมาตร และความนุ่มนวลของภาพ กับ Gini Index ซึ่งเป็นมาตรวัดความไม่เท่ากันของการกระจายแสงบนรูปภาพกาแล็กซี่

ภาพจาก https://www.nature.com/articles/d41586-024-02364-y

โดยผลจากการวิจัยได้พบว่า สามารถจับผิดภาพได้แม่นยำถึง 70% โดยการใช้มาตรวัด Gini Index ในการตรวจสอบการกระจายของแสงนั้นเป็นวิธีการที่เหมาะสม และน่าเชื่อถือมากกว่า ในการจับผิดภาพปลอมที่สร้างจากเครื่องมือ Deepfake

แต่ทางผู้เชี่ยวชาญด้านดาราศาสตร์ จาก University of California, Santa Cruz ก็ยังแสดงความกังวลใจว่า ถ้ามีการนำเอาการวัดผลดังกล่าวที่มีการแสดงผลว่ารูปแบบไหนมีความสมจริงมากที่สุด มาใช้ในการฝึกฝนตัว AI แล้ว ก็จะส่งผลให้สามารถสร้างภาพที่มีความสมจริง และลบข้อด้อยที่มีอยู่เดิม ซึ่งถูกจับผิดไปแล้วได้เช่นเดียวกัน