Mengenal AI Deepfake – Artificial Intelligence atau yang kerap diterjemahkan menjadi kecerdasan buatan adalah salah satu tools yang punya segudang manfaat. Mulai dari membuat pekerjaan jadi lebih mudah, hingga memberikan solusi yang inovatif dan tidak terpikirkan.
Perkembangan AI yang begitu pesat dalam beberapa tahun terakhir telah menghadirkan berbagai bentuk dan pengaplikasian akan teknologi canggih tersebut. Mulai dari chatbot yang bisa menjawab apa saja, generative AI yang bisa membuat konten, hingga Arificial General Intelligence yang bisa menggantikan peran manusia dalam skala lebih besar.
Namun, kalau ada satu bagian dari AI yang kerap mendapatkan gaung yang cukup keras belakangan ini tidak lain dan tidak bukan adalah Deepfake. AI tersebut bisa menciptakan video palsu dimana wajah seseorang bisa digantikan dengan wajah orang lainnya.
Lantas, sejak kapan teknologi ini mulai ada? Siapa yang kepikiran untuk menciptakannya pertama kali? Bagaimana cara kerjanya? Apa potensi manfaat atau kerugian yang ditimbulkan? Mari kita kupas semua dalam artikel yang satu ini.
Mengenal AI Deepfake, Kapan Ia Lahir?
Terminologi deepfake sendiri sebenarnya terbilang cukup baru. Ia lahir ketika masa internet sudah mencapai tingkat kematangannya. Menurut situs Britannica dan Know your meme, istilah Deepfake ini pertama kali muncul di Reddit pada tahun 2017. Saat itu, ada salah satu pengguna bernama deepfake yang membuat utas baru dengan judul r/deepfakes dan memposting video pornografi dengan wajah yang sudah diganti ke selebritas lain.
Sejak saat itu, popularitas Deepfake tidak hanya terbatas pada pornografi belaka. Beberapa video editan menggunakan teknologi ini muncul ke internet seperti video Pope Francis menggunakan jaket puffer, dan video Ratu Elizabeth II Inggris yang sedang berdansa.
Kian tahun, dengan terus berkembangnya teknologi kecerdasan buatan, video jenis ini semakin terpoles kualitasnya dan membuatnya hampir tidak dapat dibedakan dengan mata awam. Lantas bagaimana cara teknologi ini bekerja?
Cara kerja AI Deepfake
Secara garis besar, ada dua cara yang biasa digunakan dalam membuat video Deepfake. Metode pertama adalah dengan melibatkan Deep Neural Networks (DNN). Cara kerja dari metode ini adalah dengan menggunakan machine learning untuk menggabungkan wajah A ke video B.
Pertama-tama, data wajah dan video sumber akan dikumpulkan dan dengan metode neural network tadi akan mereplika gerakan bibir, alis, mulut, dan bagian wajah lainnya agar senada dengan video sumber. Selanjutnya, AI akan melakukan pelatihan dalam waktu yang panjang untuk membuat model wajah tempelan ini menjadi lebih akurat.
Sedangkan metode kedua yang digunakan adalah Generative Adversarial Networks (GANs) yang sudah lebih dahulu ditemukan sejak 2014. Teknologi ini terdiri dari generator dan discriminator. Fungsi dari keduanya cukup berbeda dimana generator bertugas untuk menciptakan data baru yang semakin mirip dengan aslinya, sedangkan fungsi discriminator adalah sebagai pembanding yang membedakan antara data palsu dengan asli.
Keduanya saling berlomba untuk bisa menyajikan mana data yang terbaik dan mirip dengan hasil yang diinginkan. Hasil akhirnya model karakter tersebut dapat terlihat seperti orang lain sepenuhnya. Saat ini, teknologi dimaksud bukan hanya bisa meniru wajah saja melainkan juga mengubah suara menjadi target yang diinginkan cukup dengan sampel suara saja.
Potensi Manfaat dan Kerugian Deepfake
Sebagai sebuah teknologi, ia hanyalah alat yang siap digunakan oleh siapa saja dan kapan saja. Jadi, masalah terbesar dari sebuah teknologi yang benar-benar baru ini sebenarnya tergantung dari intensi sang pengguna. Deepfake juga memiliki dua sisi seperti itu, ia bisa digunakan untuk memunculkan manfaat di masyarakat. Namun, di satu sisi ia juga punya potensi untuk menimbulkan kerugian.
Berbagai manfaat teknologi ini sebenarnya bisa diaplikasikan ke industri kreatif. Seperti pada efek visual karakter, atau menghidupkan kembali aktor yang sudah meninggal. Dari sisi pendidikan juga deepfake bisa menggantikan peran guru jika ia sedang berhalangan. Teknologi ini juga bisa membantu orang difabel dengan menyajikan lip-sync untuk bahasa isyarat.
Seperti yang sudah dibahas sebelumnya, Deepfake juga akan menimbulkan kerugian jika intensi awalnya sudah tidak baik. Mulai dari pembuatan video yang sarat hoaks dan juga konten pornografi yang tidak konsensual dimana bisa berdampak pada pencemaran nama baik seseorang. Teknologi ini juga bisa berdampak secara materiil jika digunakan untuk praktik scam online. Kepercayaan masyarakat juga akan tergerus ketika mereka sulit membedakan mana yang asli dan mana yang hasil deepfake.
Kesimpulan
Terlepas dari inovasi yang canggih, Deepfake juga menimbulkan dilema besar dimana manusia mungkin masih belum siap untuk perkembangan teknologi yang sebegitu canggihnya. Manfaat di lingkup kreatif ini membutuhkan kebijakan dan regulasi yang ketat, serta mendorong adanya pendeteksi yang lebih cangghi.
Berbagai keputusan etis perlu diambil demi bisa menyeimbangkan antara kegunaan dengan kerugian yang akan ditimbulkan. Kalau menurut kamu gimana? Apa manfaat dari deepfake yang sudah kamu rasakan?
Dapatkan informasi keren di Gamebrott terkait Tech atau artikel sejenis yang tidak kalah seru dari Andi. For further information and other inquiries, you can contact us via author@gamebrott.com.
