सूचनासन् २०२४ में ‘अरप’ नामक एक इंजीनियरिंग कंपनी में कार्यरत हांगकांग के एक व्यक्ति ने अधिग्रहण से जुड़ी गोपनीय चर्चाओं के लिए सहकर्मियों के साथ ‘वीडियो कॉल’ पर बैठक की थी। वित्तीय क्षेत्र में होने के कारण उन्होंने उस समय कुछ असामान्य नहीं समझा। लेकिन 2 करोड़ 50 लाख अमेरिकी डॉलर का भुगतान करने के बाद उन्हें पता चला कि वे धोखा खा गए थे। बाकी सब कुछ ठीक था, लेकिन वीडियो कॉल में दिखने वाला मुख्य वित्तीय अधिकारी जैसा व्यक्ति एआई द्वारा निर्मित ‘डीपफेक’ था।
एआई द्वारा बनाए गए चेहरे पहचानना दिन-ब-दिन कठिन होता जा रहा है। परामर्श कंपनी ‘डेलॉट’ की 2024 की रिपोर्ट के अनुसार, ‘जनरेटिव एआई’ तकनीक का उपयोग करके अगले वर्ष अमेरिका में लगभग 40 अरब डॉलर बराबर की धोखाधड़ी हो सकती है। इसी कारण ऑस्ट्रेलियन नेशनल यूनिवर्सिटी की मनोवैज्ञानिक एवं सह-प्राध्यापक एमी डवेल के मन में यह सवाल उठा – क्या हम सभी एआई द्वारा बनाए गए चेहरों में अंतर पहचानने का तरीका सीख सकते हैं?
“वर्तमान में हम एआई चेहरे पहचानने में थोड़े कमजोर हैं,” उन्होंने बताया। डवेल के अनुसार यदि एआई चेहरे पहचानना मुश्किल है तो वास्तविक जीवन में सुधार की जरूरत है। “फर्जी पहचान बनाकर धोखाधड़ी करना, डेटिंग साइट्स पर छल करना या बैंक खातों को निशाना बनाना जैसी समस्याएं हम सबको प्रभावित करती हैं,” उन्होंने कहा। उन्होंने ऑस्ट्रेलिया, कनाडा और स्कॉटलैंड के सहयोगियों के साथ मिलकर एक नई प्रशिक्षण प्रणाली विकसित की, जो पिछले महीने ‘पीएनएएस’ जर्नल में प्रकाशित हुई।
डवेल कहती हैं, “हम एआई चेहरों को पूरी तरह से सही नहीं बोलते, लेकिन हम उन्हें विभिन्न विशेषताओं के आधार पर मूल्यांकन करना सिखाते हैं।” एआई चेहरे और वास्तविक चेहरे के बीच भेद करने का अभ्यास करने के बाद सही पहचान की औसत दर 81 प्रतिशत तक पहुंच गई।
डॉक्टर अलेजांद्रो इस्टूडियो ने कहा कि इस शोध में अपनाई गई विधि आश्चर्यजनक है क्योंकि यह मनुष्य की सोचने और समझने की प्राकृतिक क्षमताओं का उपयोग करती है।
डवेल के अनुसार, यह प्रशिक्षण ‘स्टाइलजीएएन3’ प्रणाली के लिए अत्यंत प्रभावी है, लेकिन अन्य एआई मॉडल में इसकी प्रभावकारिता जांचना बाकी है। “लोग वर्तमान में जटिल एआई प्रणालियों के साथ प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं, और यही सबसे बड़ी चुनौती है,” उन्होंने आगे कहा।
हालांकि एआई द्वारा बनाई गई सामग्री को अलग करने वाले स्वचालित उपकरण उपलब्ध हैं, लेकिन उनकी सीमाएं हैं।
डवेल कहती हैं, “यह बिल्ली और चूहे का खेल है,” जैसे कंप्यूटर वायरस जो लगातार विकसित और बदलते रहते हैं।
फिर भी, वह मानती हैं कि इस अध्ययन के निष्कर्ष सकारात्मक होने के लिए पर्याप्त आधार प्रदान करते हैं।
