Het is tegenwoordig makkelijker dan ooit om zelf een deepfake of deepnude te maken. Deze technologieën hebben de afgelopen jaren enorme vooruitgang geboekt en zijn nu toegankelijk voor iedereen met een computer en de juiste software. In dit artikel zullen we de stappen en risico’s bespreken die gepaard gaan met het maken van deepfakes en deepnudes, en waarom het belangrijk is om verantwoordelijk om te gaan met deze technologie.
Diepgaande nepvideo’s, beter bekend als deepfakes, zijn de laatste tijd steeds vaker in het nieuws. Soms zorgen ze voor hilariteit, maar soms brengen ze ernstige zorgen met zich mee. Van Dionne Stax die ongewild opdook op PornHub tot gesproken uitspraken van mensen die uiteindelijk nep bleken te zijn. Voorheen leek deze technologie voorbehouden aan AI-ontwikkelaars en academici, maar met de opkomst van nieuwe tools is het nu toegankelijk voor iedereen. Dit roept echter de vraag op: wie en wat kunnen we nog vertrouwen?
Wat zijn deepfakes en deepnudes?
Laten we eerst eens kijken naar wat deepfakes en deepnudes eigenlijk zijn. Deepfakes zijn nepvideo’s of -afbeeldingen die zijn gemaakt met behulp van kunstmatige intelligentie (AI). Deze technologie maakt gebruik van deep learning-algoritmen om gezichten en stemmen van mensen te manipuleren, zodat ze kunnen worden geïntegreerd in bestaande video’s of foto’s. Deepnudes zijn een specifieke vorm van deepfake die zich richt op het creëren van naaktafbeeldingen van mensen.
De stappen om een deepfake te maken
Het proces van het maken van een deepfake kan ingewikkeld zijn, maar met de juiste tools en instructies is het voor bijna iedereen toegankelijk. Hier zijn de basisstappen die worden gevolgd om een deepfake te maken:
1. Verzamelen van trainingsdata
Om een deepfake te maken, heb je trainingsdata nodig. Dit zijn video’s of afbeeldingen van de persoon wiens gezicht je wilt manipuleren. Hoe meer trainingsdata je hebt, hoe nauwkeuriger de deepfake zal zijn.
2. Gebruik van software
Er zijn verschillende softwarepakketten beschikbaar waarmee je deepfakes kunt maken. Populaire keuzes zijn DeepFaceLab en Faceswap. Deze programma’s maken gebruik van geavanceerde algoritmen om gezichten te herkennen en te manipuleren.
3. Trainen van het model
Met de software en trainingsdata kun je het model trainen. Dit houdt in dat het model leert hoe het gezicht van de persoon eruitziet en hoe het moet worden aangepast om in een andere video of afbeelding te passen.
4. Aanpassen van de video of afbeelding
Nu kun je de deepfake aanpassen aan je behoeften. Je kunt het gezicht van de persoon in een andere video plaatsen en de resultaten finetunen.
De risico’s van deepfakes
Hoewel het maken van deepfakes technisch gezien mogelijk is, zijn er belangrijke ethische en juridische overwegingen waarmee rekening moet worden gehouden. Het misbruik van deepfakes kan leiden tot ernstige schendingen van de privacy en kan worden gebruikt voor kwaadwillende doeleinden, zoals chantage, manipulatie van verkiezingen en misleiding.
Het belang van verantwoordelijk gebruik
Het is van cruciaal belang om verantwoordelijk om te gaan met deepfake-technologie. Het gebruik ervan moet altijd in overeenstemming zijn met de wet en met respect voor de privacy van individuen. Het is ook belangrijk om bewustzijn te creëren over de risico’s van deepfakes en mensen te informeren over hoe ze zichzelf kunnen beschermen tegen mogelijke misbruik.
Hoewel het maken van deepfakes technisch gezien makkelijker is geworden, brengt het ook serieuze risico’s met zich mee. Het is belangrijk om bewust te zijn van de verantwoordelijkheden die gepaard gaan met het gebruik van deze technologie en ervoor te zorgen dat deze niet wordt misbruikt. We moeten ons blijven inzetten voor een veilig en ethisch gebruik van deepfake-technologie.
Deepfake-Technologie in een Notendop
Een deepfake-video is een product van kunstmatige intelligentie (AI) die het gezicht van een digitaal personage manipuleert. Dit kan variëren van het digitaal verouderen van iemand tot het plaatsen van een ander gezicht op een lichaam. Het resultaat is vaak grappig, zoals Nicolas Cage die ineens de hoofdrol speelt in films waarin hij nooit heeft geacteerd. Maar er zijn ook donkere kanten aan deze technologie, zoals het recente voorbeeld van Dionne Stax die ongewenst in een seksvideo verscheen op PornHub, hoewel deze overduidelijk nep was.
Generative Adversarial Networks (GANs)
Tot nu toe werden deepfake-video’s gecreëerd met behulp van Generative Adversarial Networks (GANs), twee neurale netwerken die met elkaar ‘discussiëren’ over echtheid. Beide netwerken hebben dezelfde trainingsgegevens. De Generator probeert op basis van deze gegevens zelfstandig kopieën te maken, terwijl de Discriminator de echtheid van de gegenereerde exemplaren beoordeelt. Dit proces van wederzijdse beoordeling en feedback resulteert in exemplaren die niet van echt te onderscheiden zijn, en dus als origineel kunnen worden beschouwd. Dit is een opmerkelijk voorbeeld van onbewaakt leren.
Uitbreiding van GAN-Technologie
De toepassingen van GAN-technologie zijn de afgelopen jaren enorm gegroeid. Ze kunnen animekarakters creëren, poses voor modellen genereren, schilderstijlen van het ene domein naar het andere overbrengen, foto’s met lage resolutie omzetten in hoge resolutie, lege plekken in foto’s opvullen, tekst omzetten in beelden en gezichten verouderen. Er zijn zelfs GAN’s die complete appartementen kunnen inrichten, zoals de website thisrentaldoesnotexist.com laat zien.
Toegankelijkheid voor Iedereen
Tot voor kort was GAN-technologie voorbehouden aan AI-ontwikkelaars en academici. Met de opkomst van nieuwe tools wordt deepfake-technologie echter toegankelijk voor iedereen. Een voorbeeld is FaceApp, waarmee je jezelf ouder of jonger kunt maken, of zelfs van geslacht kunt veranderen. Een ander voorbeeld is EbSynth, een gratis tool waarmee je een specifieke stijl aan een film kunt toevoegen door slechts één frame te selecteren en de rest automatisch aan te passen.
Niet alleen Deepfakes, maar ook Deepnudes
Naast deepfake-video’s is het ook mogelijk om deepnude-afbeeldingen te maken. Dit werd gedemonstreerd door oude beelden van Yvon Jaspers te gebruiken en er de borsten van een willekeurig naaktmodel aan toe te voegen. Hoewel primitief, toonde het de mogelijkheden van deze technologie. Zelfs getekende borsten konden worden toegevoegd aan een bestaande video.
Het Gevaar van Deepfake-Porno
Het maken van deepfake-porno is net zo eenvoudig als het gebruiken van een Instagram-filter, wat ernstige gevolgen kan hebben. Relaties kunnen verwoest worden, en mensen kunnen worden gechanteerd. Helaas zijn vrouwen vaak de voornaamste slachtoffers van deze technologie.
Deepfake voor Stemmen
Deepfake-technologie beperkt zich niet tot beelden; het kan ook stemmen nabootsen. Zo werd Jordan Peterson, een hoogleraar psychologie en YouTube-beroemdheid, het slachtoffer van een deepfake waarin hij het nummer ‘Lose Yourself’ van Eminem rapte. Dit toont aan dat stemmanipulatie net zo gevaarlijk kan zijn als beeldmanipulatie.
Het internet heeft een scala aan informatie en meningen opgeleverd, maar ook samenzweringstheorieën en nepnieuws. Met deepfake-technologie wordt de geloofwaardigheid van de waarheid ondermijnd. Als alles en iedereen kan worden nagemaakt, wie of wat kunnen we dan nog vertrouwen? Het is tijd om na te denken over de impact van deze technologie op onze samenleving en ons bewust te worden van de gevaren die het met zich meebrengt.
Meer weten over een Deepnude maken?
Het maken van naaktfoto’s kan riskant zijn. Het delen van dergelijke afbeeldingen brengt het risico met zich mee dat ze in verkeerde handen vallen en voor ongewenste doeleinden worden gebruikt. Traditioneel was het bewerken van foto’s om kleding te verwijderen een complexe taak die vaardigheid vereiste. Echter, met de opkomst van technologieën zoals de DeepNude-app, is deze praktijk toegankelijker geworden dan ooit tevoren.
Diepe nep: Wat is de DeepNude-app?
DeepNude is een controversiële app die gebruikmaakt van geavanceerde kunstmatige intelligentie (AI) om van reguliere foto’s naaktfoto’s te maken. Terwijl eerdere methoden voor het maken van dergelijke beelden handmatige manipulatie vereisten, automatiseert DeepNude dit proces volledig. Gebruikers kunnen eenvoudig een foto van een vrouw uploaden naar de app, waarna deze de kleding digitaal verwijdert, waardoor een naaktfoto ontstaat.
Toegankelijkheid en gevolgen
De opkomst van DeepNude maken brengt zowel zorgen als risico’s met zich mee. Voorheen waren dergelijke manipulaties voorbehouden aan deskundige Photoshop-gebruikers, maar nu kan vrijwel iedereen met een smartphone toegang krijgen tot deze technologie. Dit opent de deur naar potentieel misbruik, waaronder intimidatie, chantage en schending van de privacy.
Kritiek en ethische bezwaren
Niet verrassend heeft de lancering van DeepNude maken geleid tot hevige kritiek van verschillende belangengroepen en experts. Organisaties die zich inzetten tegen wraakporno veroordelen de app vanwege de potentiële schade die deze kan veroorzaken. Bovendien roept het gebruik van AI voor dergelijke doeleinden ernstige ethische vragen op met betrekking tot privacy en consent.
Reactie van de ontwikkelaar
De ontwikkelaar van DeepNude maken verdedigt zijn creatie door te beweren dat zijn intentie niet slecht was, maar eerder gericht op het demonstreren van de technologische mogelijkheden. Hij benadrukt dat zijn interesse lag in het algoritme zelf, niet in de mogelijke misbruiktoepassingen ervan. Desalniettemin heeft hij de app offline gehaald na de golf van verontwaardiging die erop volgde.
Monetisatie en watermerken
Opmerkelijk is dat de DeepNude-app aanvankelijk gratis beschikbaar was, zij het met een prominent watermerk op de gegenereerde afbeeldingen. Voor een bedrag van 99 dollar konden gebruikers echter een versie verkrijgen zonder watermerk. Dit roept vragen op over de ware motivatie achter de ontwikkeling en verspreiding van de app.
Deepfake en bredere implicaties
Diepe nep, de techniek achter DeepNude maken , is slechts een voorbeeld van een groter fenomeen genaamd deepfake. Deze technologie stelt individuen in staat om realistische maar valse multimedia-inhoud te produceren, vaak met schadelijke intenties. Het opkomende gebruik van deepfake vormt een groeiende bedreiging voor privacy, veiligheid en de waarheid zelf.
De opkomst van de DeepNude-app markeert een keerpunt in de beschikbaarheid van technologieën voor het manipuleren van beeldmateriaal. Hoewel het potentieel ervan intrigerend kan zijn, zijn de ethische en praktische implicaties ernstig. Het is van cruciaal belang dat maatschappijen, beleidsmakers en technologische gemeenschappen samenwerken om de opkomst van dergelijke technologieën te reguleren en de privacy en veiligheid van individuen te waarborgen.
Regulering en bewustwording
De groeiende prevalentie van technologieën zoals DeepNude maken benadrukt de noodzaak van passende regelgeving en bewustwordingscampagnes. Wetgevers worden geconfronteerd met de uitdaging om wetten en voorschriften te ontwikkelen die de privacy en integriteit van individuen beschermen zonder de innovatie te verstikken. Tegelijkertijd is het essentieel dat gebruikers zich bewust worden van de risico’s die gepaard gaan met het delen van persoonlijke foto’s en de potentiële gevolgen van het gebruik van dergelijke apps.
Bescherming tegen misbruik
Naast regelgeving en bewustwording zijn technologische maatregelen noodzakelijk om misbruik van deepfake-technologieën te voorkomen. Dit kan variëren van het ontwikkelen van detectiealgoritmen om valse inhoud te identificeren tot het implementeren van watermerktechnologieën die de authenticiteit van afbeeldingen en video’s verifiëren. Door samen te werken aan deze fronten kunnen we een veiligere online omgeving creëren voor alle gebruikers.
Educatie en kritische geletterdheid
Een integraal onderdeel van de reactie op deepfake-technologieën is het bevorderen van kritische geletterdheid en digitale vaardigheden bij het bredere publiek. Door mensen te leren hoe ze valse inhoud kunnen herkennen en analyseren, kunnen we hen helpen zichzelf te beschermen tegen misleiding en manipulatie. Dit omvat ook het onderwijzen van ethische richtlijnen voor het gebruik van technologie en het bevorderen van verantwoordelijk digitaal gedrag.
Samenwerking en voortdurende innovatie
Het bestrijden van de dreiging van deepfake vereist een gezamenlijke inspanning van overheden, technologiebedrijven, academici en maatschappelijke organisaties. Door samen te werken aan onderzoek, ontwikkeling en implementatie van oplossingen kunnen we effectief reageren op de snel evoluerende dreiging van valse inhoud. Dit omvat het stimuleren van innovatie op het gebied van beeldherkenningstechnologieën en het bevorderen van openbare discussie over de impact van deepfake op onze samenleving.
Slotgedachte
De opkomst van de DeepNude-app en andere deepfake-technologieën benadrukt de complexe relatie tussen technologische vooruitgang en ethische overwegingen. Terwijl deze technologieën nieuwe mogelijkheden bieden, brengen ze ook aanzienlijke risico’s met zich mee voor privacy, veiligheid en waarheid. Het is van cruciaal belang dat we proactief handelen om deze uitdagingen aan te pakken en een digitale omgeving te creëren die veilig, eerlijk en inclusief is voor iedereen.