גם אם אתה חושב שאתה טוב בניתוח פרצופים, מחקרים מראים אנשים רבים אינם יכולים להבחין באופן אמין בין תמונות של פרצופים אמיתיים לבין תמונות שנוצרו באמצעות מחשב. זה בעייתי במיוחד עכשיו כשמערכות מחשב יכולות ליצור תמונות בעלות מראה מציאותי של אנשים שלא קיימים.

לאחרונה, פרופיל LinkedIn מזויף עם תמונת פרופיל שנוצרה על ידי מחשב עלה לחדשות בגלל זה התחבר בהצלחה עם פקידים אמריקאים ואנשים משפיעים אחרים בפלטפורמת הרשת, למשל. מומחי מודיעין נגד אפילו אומרים שמרגלים יוצרים באופן שגרתי פרופילי פנטום עם תמונות כאלה מתמודד עם מטרות זרות באמצעות מדיה חברתית.

הזיופים העמוקים הללו הופכים נפוצים בתרבות היומיומית, מה שאומר שאנשים צריכים להיות מודעים יותר לאופן השימוש בהם בשיווק, פרסום ומדיה חברתית. התמונות משמשות גם למטרות זדוניות, כמו תעמולה פוליטית, ריגול ולוחמת מידע.

הכנתם כרוכה במשהו שנקרא רשת עצבית עמוקה, מערכת מחשב המחקה את הדרך שבה המוח לומד. זה "מיומן" על ידי חשיפתו לקבוצות נתונים גדולות יותר ויותר של פרצופים אמיתיים.

למעשה, שתי רשתות עצביות עמוקות ממוקמות זו מול זו, מתחרות על הפקת התמונות הריאליסטיות ביותר. כתוצאה מכך, המוצרים הסופיים מכונים תמונות GAN, כאשר GAN מייצג Generative Adversarial Networks. התהליך מייצר תמונות חדשות שאין להבדיל סטטיסטית מתמונות האימון.

במחקר שלנו שפורסם ב-iScience, הראינו שלכישלון להבחין בין הפנים המלאכותיות האלה לדבר האמיתי יש השלכות על ההתנהגות המקוונת שלנו. המחקר שלנו מצביע על כך שהתמונות המזויפות עלולות לשחוק את האמון שלנו באחרים ולשנות באופן עמוק את הדרך בה אנו מתקשרים באינטרנט.

עמיתיי ואני גילינו שאנשים תפסו את פני GAN כבעלי מראה אמיתי אפילו יותר מאשר תמונות אמיתיות של פנים של אנשים אמיתיים. למרות שעדיין לא ברור למה זה קורה, ממצא זה כן להדגיש את ההתקדמות האחרונה בטכנולוגיה משמש ליצירת תמונות מלאכותיות.

ומצאנו גם קישור מעניין לאטרקטיביות: פרצופים שדורגו כפחות אטרקטיביים דורגו גם כאמיתיים יותר. פרצופים פחות אטרקטיביים עשויים להיחשב אופייניים יותר ו הפנים הטיפוסיות עשויות לשמש כאסמכתא מולו מוערכים כל הפנים. לכן, פני ה-GAN הללו ייראו אמיתיים יותר מכיוון שהם דומים יותר לתבניות נפשיות שאנשים בנו מחיי היומיום.

אבל ראיית הפנים המלאכותיות הללו כאותנטיות עשויה להיות בעלת השלכות גם על רמות האמון הכלליות שאנו מרחיבים למעגל של אנשים לא מוכרים - מושג המכונה "אמון חברתי".

לעתים קרובות אנו קוראים יותר מדי לתוך הפנים שאנו רואים, ואת הרושם הראשוני שאנו יוצרים מנחים את האינטראקציות החברתיות שלנו. בניסוי שני שהיווה חלק מהמחקר האחרון שלנו, ראינו שאנשים נוטים יותר לסמוך על מידע שמועבר על ידי פרצופים שהם העריכו בעבר כאמיתיים, גם אם הם נוצרו באופן מלאכותי.

זה לא מפתיע שאנשים נותנים יותר אמון בפנים שהם מאמינים שהם אמיתיים. אבל גילינו שהאמון נשחק ברגע שאנשים קיבלו מידע על נוכחותם הפוטנציאלית של פנים מלאכותיות באינטראקציות מקוונות. לאחר מכן הם הראו רמות נמוכות יותר של אמון, באופן כללי - ללא תלות בשאלה אם הפרצופים היו אמיתיים או לא.

תוצאה זו יכולה להיחשב כמועילה במובנים מסוימים, מכיוון שהיא גרמה לאנשים להיות חשדניים יותר בסביבה שבה משתמשים מזויפים עשויים לפעול. אולם מנקודת מבט אחרת, זה עלול לשחוק בהדרגה את עצם האופן שבו אנו מתקשרים.

באופן כללי, אנחנו נוטים לנתח הנחת ברירת מחדל שאנשים אחרים הם בעצם אמת ואמינים. הגידול בפרופילים מזויפים ותכנים מקוונים מלאכותיים אחרים מעלה את השאלה עד כמה הנוכחות שלהם והידע שלנו עליהם יכולים לשנות את מצב "ברירת המחדל של האמת", ולבסוף לשחוק את האמון החברתי.

שינוי ברירת המחדל שלנו

המעבר לעולם שבו לא ניתן להבחין בין מה שממשי למה שלא יכול גם לשנות את הנוף התרבותי מעצם היותו בעיקרו של אמת למלאכותי ומתעתע בעיקרו.

אם אנו מפקפקים באופן קבוע באמיתות מה שאנו חווים באינטרנט, זה עשוי לדרוש מאיתנו לפרוס מחדש את המאמץ המנטלי שלנו מעיבוד ההודעות עצמן ועד לעיבוד זהות השליח. במילים אחרות, השימוש הנרחב בתוכן מקוון מציאותי ביותר, אך מלאכותי, עשוי לדרוש מאיתנו לחשוב אחרת – בדרכים שלא ציפינו.

בפסיכולוגיה, אנו משתמשים במונח שנקרא "ניטור מציאות" לאופן שבו אנו מזהים נכון אם משהו מגיע מהעולם החיצוני או מתוך המוח שלנו. התקדמות הטכנולוגיות שיכולות לייצר פרצופים, תמונות ושיחות וידאו מזויפות, אך מציאותיות מאוד, פירושה שניטור המציאות חייב להתבסס על מידע שאינו שיפוטינו שלנו. זה גם קורא לדיון רחב יותר בשאלה האם האנושות עדיין יכולה להרשות לעצמה לחדול מהאמת.

זה חיוני עבור אנשים להיות יותר ביקורתיים בעת הערכת פנים דיגיטליות. זה יכול לכלול שימוש בחיפושי תמונות הפוכים כדי לבדוק אם תמונות אמיתיות, היזהרות מפרופילי מדיה חברתית עם מעט מידע אישי או מספר רב של עוקבים, ומודעות לפוטנציאל של שימוש בטכנולוגיית זיוף עמוק למטרות מרושעות.

הגבול הבא לאזור זה צריך להיות אלגוריתמים משופרים לזיהוי פנים דיגיטליות מזויפות. לאחר מכן ניתן יהיה להטמיע אותם בפלטפורמות המדיה החברתית כדי לעזור לנו להבחין בין המציאות לזויף בכל הנוגע לפרצופים של קשרים חדשים.

על המחבר

מאנוס צקיריס, פרופסור לפסיכולוגיה, מנהל המרכז לפוליטיקה של רגשות, רויאל הולוויי אוניברסיטת לונדון

מאמר זה פורסם מחדש מתוך שיחה תחת רישיון Creative Commons. קרא את ה מאמר מקורי.