Các chuyên gia trên khắp thế giới đang ngày càng lo lắng trước viễn cảnh các công cụ trí tuệ nhân tạo (A.I) mới khiến việc chỉnh sửa hình ảnh, video dễ dàng hơn bao giờ hết - đặc biệt là trong thời đại của mạng xã hội, khi thông tin được người dùng chia sẻ nhanh chóng ngay cả khi chưa được xác thực.
Thế nhưng, Adobe lại đang phát triển một công cụ sử dụng A.I để tự động phát hiện các hình ảnh được chỉnh sửa. Điểm thú vị là Adobe chính là cái tên đứng đằng sau Photoshop, phần mềm gắn liền với việc chỉnh sửa hình ảnh.
Công trình mới nhất của hãng này mới đây đã được giới thiệu tại hội thảo tầm nhìn vi tính CVPR. Nó trình diễn triển vọng xác thực kĩ thuật số được thực hiện bởi con người hoàn toàn có thể được tự động hoá bằng máy trong khoảng thời gian ngắn hơn rất nhiều.
Chia sẻ với The Verge, người phát ngôn của Adibe chia sẻ đây là “một dự án ở giai đoạn đầu”, tuy n hiên trong tương lai, Adobe muốn đóng một vai trò “trong việc phát triển công nghệ hỗ trợ kiểm soát và xác thực tính chân thực của các nội dung số.”
Cụ thể, nghiên cứu mới của Adobe chỉ rõ cách công nghệ máy học có thể xác định ba loại chỉnh sửa ảnh thường gặp là: splicing (hai phần của những hình ảnh khác nhau được ghép lại với nhau), cloning (khi một chủ thể trong hình ảnh được sao chép và dán) và removal (khi một chủ thể trong hình ảnh bị xoá bỏ).
Để nhận ra các dấu hiện chỉnh sửa, các chuyên gia xác định tính chân thực kĩ thuật số thường tìm ra dấu vết trong các lớp hình ảnh được giấu. Khi hình ảnh được chỉnh sửa, hình ảnh thường có các dấu hiệu kĩ thuật số, ví dụ như sự thiếu nhất quán trong các mảng màu và ánh sáng. Hoặc khi người dùng ghép hai hình ảnh lại với nhau, độ nhiễu trong hậu cảnh có thể không trùng khớp.
Tương tự với các hệ thống máy học khác, hệ thống của Adobe sẽ được “dạy” bằng một cơ sở hữu liệu lớn những hình ảnh được chỉnh sửa. Từ đó, nó sẽ học được cách tìm ra các dấu hiệu thường gặp cho thấy hình ảnh đã bị “động chạm”.
“Lợi ích của công nghệ máy học là tiềm năng trong việc phát hiện các chỉnh sửa không rõ ràng và trước đây chưa từng được biết tới,” chuyên gia xác thực kĩ thuật số Hany Farid chia sẻ với The Verge.
“Điểm trừ của cách tiếp cận này là, ít nhất ở thời điểm hiện tại, nó mới chỉ đủ tốt theo kiểu dữ liệu mẫu được chuyển vào mạng lưới và chưa có nhiều khả năng phát hiện những chỉnh sửa cấp độ cao hơn như sự sai lệch về đổ bóng hay phản chiếu.”