Ngay cả khi bạn nghĩ rằng bạn giỏi phân tích khuôn mặt, nghiên cứu cho thấy nhiều người không thể phân biệt một cách đáng tin cậy giữa ảnh chụp khuôn mặt thật và ảnh do máy tính tạo ra. Điều này đặc biệt có vấn đề khi các hệ thống máy tính có thể tạo ra những bức ảnh giống như thật về những người không tồn tại.

Gần đây, một hồ sơ LinkedIn giả mạo với ảnh hồ sơ do máy tính tạo ra đã gây xôn xao dư luận vì nó kết nối thành công với các quan chức Hoa Kỳ và các cá nhân có ảnh hưởng khác trên nền tảng mạng chẳng hạn. Các chuyên gia phản gián thậm chí còn nói rằng các điệp viên thường xuyên tạo hồ sơ ảo với những bức ảnh như vậy để gia nhập các mục tiêu nước ngoài trên phương tiện truyền thông xã hội.

Những giả mạo sâu sắc này đang trở nên phổ biến trong văn hóa hàng ngày, điều đó có nghĩa là mọi người nên nhận thức rõ hơn về cách chúng được sử dụng trong tiếp thị, quảng cáo và truyền thông xã hội. Những hình ảnh này cũng đang được sử dụng cho các mục đích xấu, chẳng hạn như tuyên truyền chính trị, gián điệp và chiến tranh thông tin.

Việc tạo ra chúng liên quan đến một thứ gọi là mạng lưới thần kinh sâu, một hệ thống máy tính bắt chước cách bộ não học hỏi. Điều này được “đào tạo” bằng cách cho nó tiếp xúc với các tập dữ liệu khuôn mặt thật ngày càng lớn.

Trên thực tế, hai mạng lưới thần kinh sâu được thiết lập đối lập với nhau, cạnh tranh để tạo ra những hình ảnh chân thực nhất. Do đó, các sản phẩm cuối cùng được đặt tên là hình ảnh GAN, trong đó GAN là viết tắt của Generative Adversarial Networks. Quá trình này tạo ra những hình ảnh mới không thể phân biệt được về mặt thống kê với những hình ảnh đào tạo.

Trong nghiên cứu của chúng tôi được công bố trên iScience, chúng tôi đã chỉ ra rằng việc không phân biệt được những khuôn mặt nhân tạo này với thực tế có ảnh hưởng đến hành vi trực tuyến của chúng ta. Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy những hình ảnh giả mạo có thể làm xói mòn niềm tin của chúng ta vào người khác và thay đổi sâu sắc cách chúng ta giao tiếp trực tuyến.

Các đồng nghiệp của tôi và tôi phát hiện ra rằng mọi người cho rằng khuôn mặt của GAN thậm chí còn trông giống thật hơn những bức ảnh chân thực về khuôn mặt của người thật. Mặc dù vẫn chưa rõ tại sao lại như vậy, nhưng phát hiện này không làm nổi bật những tiến bộ gần đây trong công nghệ được sử dụng để tạo ra hình ảnh nhân tạo.

Và chúng tôi cũng tìm thấy một mối liên hệ thú vị với sự hấp dẫn: những khuôn mặt được đánh giá là kém hấp dẫn cũng được đánh giá là chân thật hơn. Khuôn mặt ít hấp dẫn hơn có thể được coi là điển hình hơn và khuôn mặt điển hình có thể được sử dụng làm tài liệu tham khảo dựa vào đó tất cả các khuôn mặt được đánh giá. Do đó, những khuôn mặt GAN này sẽ trông thật hơn vì chúng giống với các khuôn mẫu tinh thần mà mọi người đã xây dựng từ cuộc sống hàng ngày.

Nhưng việc coi những khuôn mặt nhân tạo này là thật cũng có thể dẫn đến những hậu quả đối với mức độ tin cậy chung mà chúng ta mở rộng đối với một nhóm người không quen biết - một khái niệm được gọi là “sự tin tưởng xã hội”.

Chúng ta thường đọc quá nhiều vào những khuôn mặt mà chúng ta nhìn thấy, và ấn tượng đầu tiên chúng tôi hình thành hướng dẫn các tương tác xã hội của chúng tôi. Trong một thử nghiệm thứ hai là một phần của nghiên cứu mới nhất của chúng tôi, chúng tôi thấy rằng mọi người có nhiều khả năng tin tưởng vào thông tin được truyền tải bởi những khuôn mặt mà trước đây họ cho là có thật, ngay cả khi chúng được tạo ra một cách giả tạo.

Không có gì ngạc nhiên khi mọi người đặt niềm tin nhiều hơn vào những khuôn mặt mà họ tin là có thật. Nhưng chúng tôi thấy rằng lòng tin đã bị xói mòn khi mọi người được thông báo về sự hiện diện tiềm ẩn của khuôn mặt nhân tạo trong các tương tác trực tuyến. Sau đó, về tổng thể, họ cho thấy mức độ tin cậy thấp hơn - bất kể khuôn mặt có thật hay không.

Kết quả này có thể được coi là hữu ích theo một số cách vì nó khiến mọi người nghi ngờ hơn trong môi trường mà người dùng giả mạo có thể hoạt động. Tuy nhiên, từ một góc độ khác, nó có thể dần dần làm xói mòn bản chất của cách chúng ta giao tiếp.

Nói chung, chúng tôi có xu hướng hoạt động trên một giả định mặc định rằng những người khác về cơ bản là trung thực và đáng tin cậy. Sự gia tăng các hồ sơ giả mạo và nội dung trực tuyến nhân tạo khác đặt ra câu hỏi liệu sự hiện diện của chúng và kiến ​​thức của chúng ta về chúng có thể thay đổi trạng thái “mặc định sự thật” đến mức nào, cuối cùng làm xói mòn lòng tin xã hội.

Thay đổi mặc định của chúng tôi

Quá trình chuyển đổi sang một thế giới nơi những gì thực tế không thể phân biệt được với những gì không thể cũng có thể chuyển bối cảnh văn hóa từ chủ yếu là trung thực sang chủ yếu là giả tạo và lừa đảo.

Nếu chúng tôi thường xuyên đặt câu hỏi về tính trung thực của những gì chúng tôi trải nghiệm trực tuyến, điều đó có thể yêu cầu chúng tôi triển khai lại nỗ lực tinh thần của mình từ việc xử lý thông điệp đến việc xử lý danh tính của người đưa tin. Nói cách khác, việc sử dụng rộng rãi nội dung trực tuyến có tính thực tế cao nhưng nhân tạo có thể yêu cầu chúng ta phải suy nghĩ khác đi – theo những cách mà chúng ta không ngờ tới.

Trong tâm lý học, chúng tôi sử dụng một thuật ngữ gọi là “giám sát thực tế” để chỉ cách chúng tôi xác định chính xác liệu điều gì đó đến từ thế giới bên ngoài hay từ bên trong bộ não của chúng ta. Sự tiến bộ của các công nghệ có thể tạo ra các khuôn mặt, hình ảnh và cuộc gọi video giả, nhưng có độ chân thực cao, có nghĩa là việc giám sát thực tế phải dựa trên thông tin khác với phán đoán của chính chúng ta. Nó cũng kêu gọi một cuộc thảo luận rộng rãi hơn về việc liệu loài người có còn đủ khả năng để mặc định là sự thật hay không.

Điều quan trọng là mọi người phải nghiêm túc hơn khi đánh giá các khuôn mặt kỹ thuật số. Điều này có thể bao gồm sử dụng tìm kiếm hình ảnh ngược để kiểm tra xem ảnh có thật hay không, cảnh giác với các hồ sơ trên mạng xã hội có ít thông tin cá nhân hoặc số lượng người theo dõi lớn và nhận thức được khả năng sử dụng công nghệ deepfake cho mục đích bất chính.

Biên giới tiếp theo cho lĩnh vực này nên được cải thiện các thuật toán để phát hiện khuôn mặt kỹ thuật số giả mạo. Sau đó, chúng có thể được nhúng vào các nền tảng truyền thông xã hội để giúp chúng tôi phân biệt hàng thật với hàng giả khi nói đến khuôn mặt của các kết nối mới.

Giới thiệu về Tác giả

Manos Tsakiris, Giáo sư Tâm lý học, Giám đốc Trung tâm Chính trị Cảm xúc, Đại học Hoàng gia Holloway Luân Đôn

Bài viết này được tái bản từ Conversation theo giấy phép Creative Commons. Đọc ban đầu bài viết.