كيف تكتشف الصور والفيديوهات المزيفة المصنوعة بالذكاء الاصطناعي؟

تخيل أن تصلك صورة لأحد المشاهير وهو يعلن عن استثمار يضمن أرباحًا ضخمة، أو مقطع فيديو يظهر فيه مسؤول يتحدث عن قرار مهم، أو تسجيل لشخص تعرفه يطلب منك تحويل مبلغ مالي بصورة عاجلة. تبدو الصورة واضحة، والصوت طبيعيًا، وحركة الشفاه متناسقة مع الكلمات. فهل يعني ذلك أن ما تشاهده حقيقي؟

ليس بالضرورة. فقد أصبحت تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي قادرة على إنشاء صور واقعية وتعديل مقاطع الفيديو واستنساخ الأصوات بدرجة قد تجعل التمييز بين المحتوى الحقيقي والمزيف أكثر صعوبة. ولم تعد هذه التقنيات حكرًا على استوديوهات الإنتاج أو المتخصصين؛ إذ يمكن للمستخدمين الوصول إلى أدوات قادرة على إنشاء محتوى بصري وصوتي خلال دقائق.

تكمن الخطورة في أن الصورة أو الفيديو المزيف لا يحتاج إلى أن يكون مثاليًا حتى يحقق هدفه. فقد يكفي أن يبدو مقنعًا للوهلة الأولى، أو أن يتوافق مع خبر يتوقعه المشاهد، حتى يعيد نشره أو يتخذ قرارًا بناءً عليه. وقد تُستخدم هذه المواد في الاحتيال المالي، والتشهير، وانتحال الشخصيات، ونشر الأخبار المضللة، والتلاعب بالرأي العام.

لكن هل يمكن اكتشاف الصور والفيديوهات المصنوعة بالذكاء الاصطناعي؟ نعم، توجد طرق وأدوات تساعد على تحليلها، لكن لا توجد وسيلة واحدة تضمن كشف جميع حالات التزييف. لذلك تحتاج إلى الجمع بين الفحص البصري والتحقق من المصدر وتحليل السياق واستخدام الأدوات التقنية المناسبة.

في هذا المقال سنتعرف على كيفية اكتشاف الصور والفيديوهات المزيفة بالذكاء الاصطناعي، والعلامات التي تستحق الانتباه، والأدوات التي يمكن أن تساعدك، والخطوات العملية التي تحميك من تصديق المحتوى المضلل أو نشره دون تحقق.

كيف تكتشف الصور والفيديوهات المزيفة المصنوعة بالذكاء الاصطناعي؟

ما المقصود بالصور والفيديوهات المزيفة باستخدام الذكاء الاصطناعي؟

يقصد بالمحتوى المرئي المزيف الذي ينتجه أو يعدله الذكاء الاصطناعي الصور أو مقاطع الفيديو التي تم إنشاؤها بالكامل أو تغيير أجزاء منها باستخدام نماذج توليدية وتقنيات معالجة متقدمة.

وقد تكون الصورة مولدة من وصف نصي لا يستند إلى مشهد حقيقي، أو تكون صورة حقيقية جرى تعديل وجه الشخص الموجود فيها، أو دمج عناصر من صور مختلفة لإنتاج مشهد لم يحدث أصلًا.

أما الفيديو فقد يكون مولدًا بالكامل، أو يتضمن وجهًا مستبدلًا بوجه آخر، أو حركة شفاه معدلة لتبدو متوافقة مع كلام لم يقله الشخص الحقيقي. وقد يترافق ذلك مع صوت اصطناعي يقلد نبرة شخص معروف.

ومن المهم التمييز بين التعديل العادي والتزييف المضلل. فتعديل الإضاءة أو تحسين جودة صورة قد يكون استخدامًا مشروعًا لأدوات الذكاء الاصطناعي، بينما تغيير محتوى الصورة لإظهار شخص في موقف لم يحدث بهدف خداع الآخرين يمثل مشكلة مختلفة تمامًا.

ما تقنية التزييف العميق Deepfake؟

مصطلح Deepfake يشير إلى أساليب تستخدم تقنيات التعلم العميق لإنشاء محتوى مزيف أو تعديل محتوى حقيقي، خصوصًا عند تغيير الوجوه أو الأصوات أو حركات الأشخاص في الفيديو.

قد تُستخدم هذه التقنية لاستبدال وجه شخص بوجه آخر، أو إنشاء مقطع يبدو فيه شخص حقيقي وكأنه يتحدث بكلمات لم ينطق بها. وقد تتضمن بعض التطبيقات مزامنة حركة الشفاه مع صوت جديد، أو تركيب صوت اصطناعي يحاكي صوت شخص معين.

ولا يعني كل محتوى مولد بالذكاء الاصطناعي أنه Deepfake بالمعنى الدقيق؛ فالصورة الخيالية المولدة من الصفر ليست بالضرورة تزييفًا عميقًا لشخص حقيقي. لكن كلا النوعين قد يُستخدم في نشر معلومات مضللة إذا قُدما على أنهما تسجيل حقيقي.

لماذا أصبح اكتشاف المحتوى المزيف أكثر صعوبة؟

في السابق، كان من السهل أحيانًا ملاحظة الأخطاء الواضحة في الصور المصنوعة بالحاسوب، مثل الوجوه غير المتناسقة أو الأيدي المشوهة أو الحواف غير الطبيعية. أما النماذج الحديثة فقد تحسنت في إنتاج التفاصيل والإضاءة والملمس، وأصبحت قادرة على إنشاء مشاهد مقنعة بدرجة كبيرة.

كما أن أدوات التحرير تستطيع تعديل جزء صغير من صورة حقيقية بدلًا من إنشاء الصورة بالكامل. وقد يكون التغيير محصورًا في الوجه أو الخلفية أو عنصر واحد، مما يجعل اكتشافه أصعب من اكتشاف صورة مولدة من الصفر.

وتزداد المشكلة مع انتشار المحتوى المضغوط عبر منصات التواصل الاجتماعي؛ إذ يمكن أن يؤدي ضغط الصورة أو الفيديو وإعادة ترميزه إلى اختفاء بعض التفاصيل التي قد تساعد في التحليل.

كذلك أصبح إنشاء مقاطع قصيرة ومشاركتها أسهل، بينما لا يمنح المستخدم نفسه وقتًا كافيًا للتحقق من المصدر. وقد تنتشر صورة مضللة خلال دقائق، قبل أن تظهر معلومات توضح حقيقتها.

علامات تكشف الصور المزيفة المصنوعة بالذكاء الاصطناعي

رغم تطور أدوات التوليد، لا تزال هناك مؤشرات بصرية يمكن أن تساعدك على الاشتباه في بعض الصور. لكن تذكر أن هذه العلامات ليست دليلًا قاطعًا، وأن غيابها لا يثبت أصالة الصورة.

تشوهات اليدين والأصابع

كانت اليدان من المناطق التي تظهر فيها أخطاء كثيرة في الصور المولدة؛ فقد يبدو عدد الأصابع غير طبيعي، أو تتداخل الأصابع، أو تظهر المفاصل في أوضاع غير منطقية.

تحسنت النماذج الحديثة في معالجة هذه التفاصيل، لذلك لم تعد تشوهات اليدين علامة مضمونة. ومع ذلك، افحصها عندما تكون اليدان واضحتين أو تؤديان حركة معقدة.

عدم تناسق العينين والأسنان

قد تظهر اختلافات غير طبيعية في شكل العينين أو اتجاه النظرات أو ترتيب الأسنان، خصوصًا في الصور القريبة للوجه.

افحص انعكاسات الضوء داخل العينين، واتساق شكل الحدقتين، وتناسق الأسنان مع الفم. لكن لا تعتبر أي اختلاف بسيط دليلًا على التزييف؛ فقد ينتج عن زاوية التصوير أو الإضاءة أو معالجة الصورة.

تفاصيل الأذن والشعر وحدود الوجه

قد تظهر بعض الصور المولدة بتفاصيل غير متناسقة حول الأذن أو خط الشعر أو النظارات أو حدود الوجه. ومن الممكن أن تلاحظ أن خصلة شعر تندمج مع الخلفية بطريقة غير طبيعية، أو أن إطار النظارة لا يتصل بصورة منطقية.

استخدم التكبير لفحص هذه المناطق، خصوصًا إذا كانت الصورة تدعي توثيق شخص في موقف مهم.

النصوص والكتابات داخل الصورة

قد تنتج بعض النماذج نصوصًا غير واضحة أو حروفًا متداخلة عند إنشاء لافتات أو لوحات أو مستندات داخل المشهد. وربما تظهر الكلمات بأشكال لا تتوافق مع اللغة المستخدمة.

لكن هذا المؤشر أصبح أقل حسمًا مع تحسن قدرات بعض النماذج على إنشاء النصوص. كما أن النصوص قد تتشوه بسبب ضغط الصورة أو انخفاض دقتها، لذلك ينبغي النظر إليها ضمن مجموعة من العلامات.

الإضاءة والظلال غير المنطقية

انتبه إلى اتجاه الضوء على الأشخاص والأشياء. فإذا كانت هناك نافذة مضيئة على الجانب الأيمن، بينما تظهر الظلال وكأن مصدر الضوء على اليسار دون تفسير منطقي، فقد يكون ذلك مؤشرًا يستحق الفحص.

كذلك راقب انعكاسات الضوء على النظارات والأسطح اللامعة، وظلال الأقدام والأجسام. ينبغي أن تكون العلاقات بين الإضاءة والعناصر متناسقة مع طبيعة المشهد.

الخلفيات والتفاصيل المتكررة

قد تحتوي بعض الصور على عناصر خلفية غير منطقية، مثل نوافذ تختلف أشكالها بصورة غريبة، أو أشخاص تظهر ملامحهم مشوهة، أو خطوط معمارية غير متناسقة.

افحص أيضًا الأشياء المتكررة؛ فقد تبدو بعض التفاصيل وكأنها نسخ متشابهة من بعضها، أو تظهر عناصر لا تتوافق مع المنظور العام للصورة.

ملمس البشرة والمظهر المبالغ في النعومة

قد تبدو البشرة في بعض الصور المولدة ناعمة بصورة غير طبيعية، أو تفتقر إلى التفاصيل الصغيرة مثل المسام والتجاعيد الدقيقة. وقد يظهر الوجه كأنه مصنوع من مادة بلاستيكية.

لكن لا تعتمد على هذه العلامة وحدها، لأن فلاتر التجميل وتطبيقات تحسين الصور يمكن أن تنتج مظهرًا مشابهًا حتى في الصور الحقيقية.

كيف تكتشف الفيديوهات المزيفة بالذكاء الاصطناعي؟

يحتاج تحليل الفيديو إلى الانتباه إلى الحركة والصوت والتزامن بين العناصر، وليس إلى صورة واحدة فقط. فقد تبدو لقطة ثابتة طبيعية، بينما تظهر المشكلة عند متابعة حركة الشخص خلال عدة ثوانٍ.

مراقبة حركة الشفاه مع الكلام

من العلامات التي تستحق الفحص وجود اختلاف بين حركة الفم والصوت. فقد يتأخر إغلاق الشفاه عن انتهاء الكلمة، أو لا تتوافق بعض الحركات مع الأصوات المنطوقة.

لكن يجب الحذر من اعتبار أي تأخير دليلًا على التزييف؛ فقد يحدث بسبب ضعف الاتصال أو المونتاج أو اختلاف سرعة تشغيل الصوت والصورة.

ملاحظة حركة الوجه أثناء الكلام

عندما يتحدث الإنسان، تتحرك عضلات الوجه بصورة مترابطة. وقد تظهر بعض المقاطع الاصطناعية بتعبيرات جامدة أو انتقالات غير طبيعية بين الابتسام والعبوس.

راقب حركة الخدين والجبهة والعينين والفم، ولا تركز على الشفاه وحدها. فقد يكون الوجه متحركًا، لكن التعبير العام لا يتناسب مع الكلام أو الموقف.

فحص حركة الرأس والرقبة

قد تظهر بعض عمليات تركيب الوجوه بحدود غير طبيعية عند دوران الرأس أو تغيير زاوية التصوير. راقب ما إذا كان الوجه يتحرك بانسجام مع الرأس، وهل تتغير الإضاءة والظلال بصورة منطقية أثناء الحركة.

كما يمكن أن تظهر اختلافات حول خط الفك أو الأذن أو الشعر عندما يتحرك الشخص بسرعة.

الانتباه إلى الرمش وحركة العينين

قد تحتوي بعض الفيديوهات الاصطناعية على حركة عينين غير طبيعية أو رمش متكرر بطريقة غير متناسقة. لكن النماذج الحديثة أصبحت أفضل في محاكاة هذه الحركات.

لذلك لا تستخدم عدد مرات الرمش أو شكل النظرة كاختبار منفرد، بل اجمع هذه الملاحظات مع فحص الصوت والمصدر والسياق.

مراقبة الخلفية أثناء حركة الشخص

قد تظهر مشكلة في الخلفية عندما يتحرك الشخص أو يغير وضعية رأسه. فربما تتغير بعض التفاصيل فجأة، أو تختفي أجزاء من الشعر والملابس، أو تتشوه حدود الجسم عند الحركة السريعة.

ومن المفيد مشاهدة المقطع أكثر من مرة بسرعة طبيعية وببطء عند الحاجة، مع التركيز على الانتقالات بين الإطارات.

كيف تكشف الأصوات المستنسخة بالذكاء الاصطناعي؟

لا يقتصر التزييف على الصورة والفيديو، فقد يستطيع المحتال إنشاء صوت يشبه صوت شخص تعرفه، ثم استخدامه في مكالمة أو رسالة صوتية لطلب المال أو الحصول على معلومات خاصة.

وقد تبدو النبرة قريبة جدًا من الصوت الحقيقي، لكن توجد مؤشرات تستحق الانتباه.

قد تلاحظ اختلافًا في طريقة نطق بعض الكلمات، أو نبرة ثابتة بصورة غير معتادة، أو توقفات غريبة بين الجمل. وقد تظهر أصوات التنفس أو الضحك أو الانفعال بطريقة غير طبيعية، رغم أن بعض التقنيات الحديثة تستطيع محاكاة هذه التفاصيل أيضًا.

لكن أهم وسيلة للحماية ليست تحليل الصوت وحده، بل التحقق من هوية المتحدث عبر قناة مستقلة. فإذا اتصل بك شخص يدعي أنه قريبك ويطلب تحويل أموال بصورة عاجلة، أنهِ المكالمة واتصل به على رقمه المعروف.

يمكنك أيضًا الاتفاق مع أفراد العائلة على كلمة تحقق أو سؤال خاص لا يعرفه إلا الأشخاص المعنيون، مع عدم الاعتماد على أي معلومة شخصية منشورة على حسابات التواصل.

أفضل أدوات تساعدك على اكتشاف الصور والفيديوهات المزيفة

توجد أدوات تقدم خدمات مختلفة لتحليل الصور والفيديوهات أو التحقق من مصدرها. بعضها متخصص في اكتشاف مؤشرات المحتوى الاصطناعي، وبعضها يساعد في البحث العكسي عن الصور أو فحص الملفات ومعلوماتها.

Hive Moderation لتحليل المحتوى المولد بالذكاء الاصطناعي

تقدم Hive أدوات تحليل تساعد على تصنيف بعض أنواع المحتوى، ومنها الصور والمقاطع المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، وفق الخدمات والميزات المتاحة.

يمكن الاستفادة من أدوات الكشف لديها للحصول على مؤشر حول احتمال أن يكون المحتوى مولدًا اصطناعيًا. وقد تكون مفيدة عند فحص صورة لا تعرف مصدرها، أو عند تحليل مادة بصرية ضمن عملية تحقق أوسع.

لكن يجب التعامل مع النتيجة باعتبارها تقديرًا آليًا، وليس إثباتًا نهائيًا. فقد تتأثر الدقة بنوع الصورة وجودتها والتعديلات التي أجريت عليها، كما قد تختلف الميزات المتاحة وشروط الاستخدام.

AI or Not لفحص الصور والمحتوى الاصطناعي

تقدم خدمة AI or Not أدوات تهدف إلى المساعدة في التمييز بين بعض أنواع المحتوى الحقيقي والمحتوى المولد بالذكاء الاصطناعي.

يمكنك الاستفادة منها عند الرغبة في فحص صورة أو ملف يدعم نوع التحليل المتاح في الخدمة. وتعرض بعض أدوات الكشف تقديرًا أو تصنيفًا لاحتمال كون المحتوى اصطناعيًا.

لا تتعامل مع النتيجة باعتبارها حكمًا قاطعًا؛ فقد يخطئ الكاشف في الاتجاهين، فيصنف صورة حقيقية على أنها مولدة أو يفشل في اكتشاف صورة اصطناعية.

Google Lens للبحث عن أصل الصورة

لا يهدف Google Lens إلى كشف الذكاء الاصطناعي مباشرة، لكنه يساعد في العثور على صور مشابهة ومعلومات مرتبطة بالصورة عبر البحث المرئي.

يمكن أن يكون مفيدًا عندما تصلك صورة تدعي أنها توثق حادثة أو حدثًا معينًا. فقد يساعدك البحث عن الصورة أو العناصر الموجودة فيها على العثور على نسخة أقدم أو سياق مختلف.

إذا اكتشفت أن الصورة منشورة منذ سنوات في سياق آخر، فهذا مؤشر قوي على أن الادعاء المصاحب لها قد يكون مضللًا، حتى لو كانت الصورة نفسها حقيقية.

TinEye للبحث العكسي عن الصور

يعد TinEye من الأدوات المعروفة للبحث العكسي عن الصور. ويمكن استخدامه لمعرفة ما إذا كانت الصورة موجودة في مواقع أخرى، والعثور على نسخ مشابهة أو معدلة منها.

يفيد ذلك عند التحقق من الصور المتداولة؛ فقد تجد أن الصورة ظهرت قبل سنوات في خبر مختلف أو أنها مأخوذة من موقع آخر ولا علاقة لها بالحدث الذي يدعي المنشور توثيقه.

لكن عدم العثور على نتائج لا يعني أن الصورة مولدة بالذكاء الاصطناعي؛ فقد تكون جديدة أو غير مفهرسة أو لم تُنشر على مواقع يستطيع محرك البحث الوصول إليها.

InVID-WeVerify للتحقق من مقاطع الفيديو

تساعد أدوات InVID-WeVerify الصحفيين ومدققي المعلومات في تحليل المحتوى المرئي، ومن إمكاناتها المساعدة في استخراج إطارات من الفيديو والبحث عن صور مرتبطة بها.

يمكنك الاستفادة من استخراج لقطات ثابتة من المقطع، ثم فحصها باستخدام البحث العكسي عن الصور لمعرفة ما إذا كانت قد ظهرت سابقًا في سياق آخر.

وهذه الطريقة مفيدة خصوصًا عند التعامل مع مقاطع منتشرة على مواقع التواصل الاجتماعي، لكنها تحتاج إلى بعض الخبرة في تفسير النتائج وربطها بمصدر الفيديو وتاريخه.

Content Credentials للتحقق من منشأ المحتوى

توجد مبادرات ومعايير تقنية تهدف إلى إظهار معلومات عن مصدر المحتوى والتعديلات التي مر بها، ومن أبرزها Content Credentials المرتبطة بمعيار C2PA.

قد تتضمن بيانات الاعتماد معلومات عن الجهة أو الأداة التي أنشأت المحتوى أو عدلته، إذا كانت هذه المعلومات قد أُضيفت وحُفظت بطريقة صحيحة.

لكن غياب بيانات الاعتماد لا يعني أن الصورة مزيفة؛ فقد لا تدعمها الأداة المستخدمة، أو قد تُفقد البيانات أثناء إعادة النشر أو ضغط الملف. كما أن وجود بيانات منشأ لا يعني وحده أن مضمون الصورة صادق أو أن السياق المصاحب لها صحيح.

كيف تستخدم أدوات كشف الصور المزيفة بطريقة صحيحة؟

لا تبدأ برفع كل صورة إلى مجموعة من الأدوات ثم اختيار النتيجة التي تعجبك. الأفضل اتباع خطوات واضحة تساعدك على تفسير النتائج.

ابدأ بالحصول على النسخة الأصلية أو أعلى نسخة متاحة من الصورة، لأن لقطات الشاشة والصور المضغوطة قد تفقد تفاصيل مهمة. بعد ذلك، افحص الصورة بصريًا، وركز على اليدين والوجه والإضاءة والخلفية والنصوص.

ثم استخدم أداة متخصصة في تحليل المحتوى الاصطناعي للحصول على مؤشر إضافي. وإذا كانت الصورة مرتبطة بخبر أو حدث، استخدم البحث العكسي لمعرفة ما إذا كانت قد ظهرت من قبل.

قارن النتائج مع المصدر الذي نشر الصورة، وتحقق من تاريخ النشر والمكان والجهة التي تدعي امتلاك التسجيل. وإذا كانت هناك تصريحات رسمية أو تقارير موثوقة عن الحدث، فراجعها بدلًا من الاعتماد على الصورة وحدها.

والأهم ألا تتعامل مع نسبة الاحتمال التي تعرضها بعض الأدوات باعتبارها نسبة مؤكدة لحقيقة الصورة. فهي تقدير ينتج عن نموذج تحليلي، وقد يتأثر بعوامل كثيرة.

ما الفرق بين اكتشاف الصورة المزيفة والتحقق من صحة الخبر؟

قد تكون الصورة حقيقية تمامًا، لكن استخدامها في منشور معين يكون مضللًا. وقد تكون الصورة مولدة بالذكاء الاصطناعي، لكنها منشورة بوضوح على أنها عمل فني خيالي لا يدعي توثيق حدث حقيقي.

لهذا يجب الفصل بين سؤالين:

هل الصورة أصلية أم معدلة؟ هذا السؤال يتعلق بتاريخ الصورة وطريقة إنتاجها والتغييرات التي طرأت عليها.

هل الادعاء المرتبط بالصورة صحيح؟ هذا السؤال يتعلق بالسياق والمكان والزمان والحدث والجهة التي نشرت المحتوى.

على سبيل المثال، قد تجد صورة حقيقية لفيضانات حدثت في دولة ما قبل سنوات، ثم يعاد نشرها على أنها توثق فيضانات وقعت اليوم في مدينة أخرى. هنا المشكلة ليست في أصالة الصورة، بل في الادعاء الذي يرافقها.

وقد تجد فيديو حقيقيًا لشخص يتحدث، لكن عنوان المنشور ينسب إليه تصريحًا مختلفًا أو يقتطع كلامه من سياقه. لذلك لا يكفي فحص الفيديو تقنيًا؛ بل يجب التحقق من محتواه ومصدره وسياقه.

كيف تتحقق من الصور والفيديوهات المنتشرة على مواقع التواصل؟

عندما يظهر مقطع مثير أو صورة صادمة، لا تبدأ بإعادة النشر. اتبع عملية تحقق بسيطة.

ابحث عن المصدر الأصلي

حاول معرفة الحساب أو الجهة التي نشرت المحتوى أولًا. هل هو حساب رسمي؟ هل يمتلك سجلًا موثوقًا؟ هل نشر معلومات مشابهة سابقًا؟ وهل يوضح مصدر الصور أو التسجيلات؟

لا تعتمد على عدد المشاهدات أو المتابعين؛ فالمحتوى المضلل قد ينتشر بسرعة حتى عندما يكون مصدره مجهولًا.

تحقق من تاريخ النشر

قد يعاد نشر صورة قديمة باعتبارها حدثًا جديدًا. ابحث عن نسخ أقدم، وافحص التواريخ التي ظهرت فيها الصورة على مواقع مختلفة.

وإذا كان المقطع يدعي توثيق حادثة حديثة، فابحث عن تقارير مستقلة تتحدث عن الحادثة نفسها.

قارن التفاصيل الجغرافية

افحص المباني واللافتات والطرق والطقس والمعالم الظاهرة في الصورة. هل تتوافق مع المكان الذي يدعي المنشور أن الحدث وقع فيه؟

يمكنك استخدام البحث المرئي والخرائط والصور المنشورة سابقًا للمساعدة في التحقق من الموقع.

ابحث عن تغطية مستقلة

إذا كان المحتوى يتحدث عن قرار رسمي أو حادث كبير أو تصريح لشخصية عامة، فمن المفترض أن تجد معلومات من مصادر موثوقة أخرى إذا كان الحدث حقيقيًا وواسع التأثير.

غياب التغطية ليس دليلًا قاطعًا على التزييف، لكنه سبب إضافي للتريث قبل نشر الادعاء.

هل يمكن كشف التزييف من بيانات الصورة والفيديو؟

قد تحتوي الملفات الرقمية على بيانات وصفية تساعد في فهم مصدرها وطريقة إنشائها، مثل تاريخ الالتقاط ونوع الجهاز وبعض إعدادات الكاميرا أو البرامج المستخدمة في التحرير.

وتعرف هذه البيانات باسم Metadata، ويمكن أن تساعد في التحقيق عندما تكون محفوظة ولم تتعرض للتغيير.

لكن هناك مشكلة مهمة: منصات التواصل الاجتماعي قد تزيل جزءًا من البيانات الوصفية عند رفع الصور أو الفيديوهات، كما يمكن تعديل بعض هذه البيانات باستخدام برامج متخصصة.

لذلك لا تعتبر تاريخ الملف دليلًا نهائيًا على وقت التقاط الصورة، ولا تعتبر اسم برنامج التحرير دليلًا كافيًا على أن الصورة مولدة بالكامل.

أما بيانات Content Credentials المرتبطة بمعيار C2PA، فقد توفر معلومات موثقة عن بعض مراحل إنشاء المحتوى وتعديله، عندما تكون مدعومة ومرفقة بالملف. لكنها لا تثبت وحدها صحة الادعاء أو صدق المشهد.

لماذا قد تخطئ أدوات كشف المحتوى المصنوع بالذكاء الاصطناعي؟

من المهم ألا تتحول أدوات الكشف نفسها إلى مصدر جديد للمعلومات المضللة. فهذه الأدوات تعتمد على نماذج وقواعد تحليل، وكل نموذج لديه حدود.

قد تصنف الأداة صورة حقيقية على أنها مولدة بسبب التنعيم أو التعديلات القوية أو الضغط أو إزالة الضوضاء. وقد تفشل في اكتشاف صورة اصطناعية لأنها خضعت لتعديلات لاحقة أو لأن طريقة توليدها تختلف عن الأنماط التي تدرب عليها الكاشف.

كما أن بعض أدوات الكشف صممت لأنواع محددة من الصور أو الفيديوهات، ولا يمكن تعميم نتائجها على جميع أنواع المحتوى.

ومن الأخطاء أيضًا استخدام كاشف الصور لتحليل فيديو كامل دون التأكد من أن الخدمة تدعم الفيديو أصلًا. فقد تفحص الأداة إطارًا واحدًا فقط، بينما تحتاج عملية التحقق من الفيديو إلى تحليل الحركة والصوت والتتابع الزمني.

لهذا السبب، يجب التعامل مع أدوات الكشف باعتبارها وسائل مساعدة، لا جهات تصدر أحكامًا نهائية.

كيف تحمي نفسك من الاحتيال باستخدام الفيديوهات والأصوات المزيفة؟

قد يستخدم المحتالون مقطعًا مزيفًا لشخصية معروفة للإعلان عن استثمار وهمي، أو صوتًا مستنسخًا لقريب يطلب تحويل أموال، أو فيديو لشخص يدعي أنه موظف في مؤسسة مالية.

وللتعامل مع هذه المخاطر، لا تعتمد على الصورة أو الصوت وحدهما لإثبات الهوية.

إذا تلقيت طلبًا ماليًا عاجلًا عبر مكالمة أو رسالة صوتية، فتواصل مع الشخص عبر رقم محفوظ لديك مسبقًا. لا تستخدم رقمًا جديدًا أرسله لك المتصل نفسه.

وإذا ادعى شخص أنه موظف في بنك أو جهة حكومية، فلا تشارك معه رمز التحقق أو كلمة المرور. أغلق الاتصال، ثم تواصل مع المؤسسة من خلال تطبيقها أو رقمها الرسمي.

كذلك احذر من الإعلانات التي تعرض مشاهير أو خبراء وهم يوصون بمنصة استثمارية أو منتج مالي. فقد يكون المقطع معدلًا أو مولدًا، وقد لا يكون الشخص قد وافق على استخدام صورته أو صوته.

وإذا كنت تعمل في مؤسسة، فمن المفيد وضع إجراء للتحقق من الطلبات الحساسة، مثل تحويل الأموال أو تغيير بيانات الحسابات، من خلال قناة ثانية مستقلة عن الرسالة أو المكالمة الأصلية.

كيف تتصرف إذا اكتشفت صورة أو فيديو مزيفًا؟

إذا تأكدت بدرجة معقولة أن محتوى ما مزيف أو مضلل، فلا تكتفِ بكتابة تعليق غاضب ثم إعادة نشره للتحذير منه دون سياق. فقد يؤدي ذلك إلى زيادة انتشاره.

احتفظ بالمعلومات الضرورية للتحقق، مثل رابط المنشور واسم الحساب وتاريخ النشر، مع تجنب تنزيل أو تداول مواد تنتهك خصوصية الأشخاص.

استخدم أدوات الإبلاغ في المنصة إذا كان المحتوى ينتحل شخصية شخص آخر أو يتضمن احتيالًا أو تشهيرًا أو انتهاكًا للخصوصية. وإذا كان المحتوى يتضمن تهديدًا أو ابتزازًا أو استخدامًا غير مشروع للصور الشخصية، فاحتفظ بالأدلة وتواصل مع الجهة المختصة وفق الإجراءات المعمول بها في بلدك.

وإذا كنت ناشرًا للمحتوى، صحح المعلومات بوضوح، ولا تكتفِ بحذف المنشور دون توضيح عندما يكون قد انتشر على نطاق واسع. فالتصحيح يساعد على الحد من استمرار تداول الادعاء الخاطئ.

أخطاء شائعة عند محاولة اكتشاف الصور والفيديوهات المزيفة

هناك مجموعة من الأخطاء تجعل المستخدم يثق في المحتوى المزيف أو يرفض محتوى حقيقيًا دون سبب كافٍ.

من أبرزها الاعتقاد بأن كل صورة تحتوي على تشوه في الأصابع هي صورة مولدة. فقد تنتج هذه التشوهات عن زاوية التصوير أو الحركة أو انخفاض الدقة.

ومن الأخطاء الاعتقاد بأن الصورة الحقيقية لا يمكن تعديلها. فقد تكون الصورة أصلية في بدايتها، ثم يجري تغيير الوجه أو الخلفية أو النصوص الموجودة فيها.

كذلك يخطئ البعض عندما يعتبر غياب التحذير من أداة كشف دليلًا نهائيًا على صحة المحتوى. فالأدوات لا تعرف كل التهديدات ولا تستطيع تحليل كل أنواع التلاعب.

ومن الأخطاء الشائعة أيضًا التركيز على المظهر البصري وإهمال المصدر. فقد يكون الفيديو متقنًا تقنيًا، لكنه منشور من حساب مجهول دون أي دليل على هوية الشخص أو مكان التسجيل.

وأخيرًا، لا تتهم شخصًا بالتزييف اعتمادًا على أداة واحدة أو ملاحظة سطحية. فاتهام شخص باستخدام صورة أو فيديو مزيف قد يسبب ضررًا حقيقيًا، ولذلك يحتاج إلى أدلة متعددة وسياق واضح.

خطة تحقق عملية قبل تصديق أي صورة أو فيديو

إذا وصلتك صورة مثيرة أو مقطع فيديو يدعي توثيق حدث مهم، يمكنك اتباع هذه الخطة المختصرة:

• توقف قبل المشاركة: لا تعِد نشر المحتوى فور رؤيته، خصوصًا إذا كان صادمًا أو يطلب اتخاذ إجراء عاجل.

• افحص المصدر: تحقق من الحساب أو الموقع الذي نشر المحتوى أولًا.

• راجع السياق: ابحث عن تاريخ النشر والمكان والحدث الذي يدعي المقطع توثيقه.

• افحص التفاصيل: راقب الوجه واليدين والإضاءة والظلال والخلفية وحركة الشفاه.

• استخدم أدوات مناسبة: جرب البحث العكسي عن الصور وأدوات تحليل المحتوى الاصطناعي عند الحاجة.

• قارن المعلومات: ابحث عن مصادر مستقلة تؤكد الحدث أو تنفيه.

• لا تعتمد على نتيجة واحدة: اجمع الأدلة البصرية والتقنية والسياقية قبل إصدار الحكم.

• تحقق من الهوية عبر قناة مستقلة: خصوصًا عند وجود طلب مالي أو معلومات شخصية.

هذه الخطوات لا تضمن كشف كل عملية تزييف، لكنها تقلل احتمال الوقوع في الخداع وتساعدك على اتخاذ قرار أكثر وعيًا.

هل ستصبح الصور والفيديوهات الحقيقية غير قابلة للتصديق مستقبلًا؟

مع تطور تقنيات التوليد، قد يصبح التمييز البصري وحده أقل موثوقية بمرور الوقت. لكن هذا لا يعني أن التحقق أصبح مستحيلًا.

من المتوقع أن تزداد أهمية وسائل إثبات مصدر المحتوى، مثل بيانات الاعتماد الرقمية وسجلات النشر الموثوقة والتوثيق المباشر، إلى جانب أدوات التحليل الجنائي الرقمي.

وقد تتطور أنظمة الكشف أيضًا، لكن من المرجح أن تستمر المنافسة بين أدوات التوليد وأدوات التحليل. لذلك لن يكون الاعتماد على كاشف واحد حلًا كافيًا على المدى الطويل.

والأهم أن ثقافة التحقق نفسها ستصبح مهارة أساسية. فالمستخدم الذي يعرف كيف يفحص المصدر والسياق ويقارن الأدلة سيكون أقل عرضة للخداع من شخص يعتمد على انطباعه الأول عن الصورة.

كما أن المؤسسات الإعلامية والشركات والجهات الرسمية تحتاج إلى تطوير إجراءات واضحة للتحقق من المواد المرئية قبل نشرها أو اتخاذ قرارات بناءً عليها.

الخلاصة: لا تصدق كل ما تراه قبل أن تتحقق منه

أصبحت الصور والفيديوهات المزيفة بالذكاء الاصطناعي أكثر قدرة على محاكاة الواقع، وقد تُستخدم في الاحتيال والتشهير ونشر الأخبار المضللة وانتحال الشخصيات. لكن القدرة على إنشاء محتوى مقنع لا تعني أن اكتشافه مستحيل.

يمكنك البدء بفحص التفاصيل البصرية، ومراقبة حركة الوجه والشفاه، وتحليل الصوت، واستخدام أدوات مثل Hive Moderation وAI or Not، والبحث العكسي عبر Google Lens وTinEye، والاستفادة من InVID-WeVerify عند تحليل مقاطع الفيديو.

لكن تذكر أن هذه الأدوات تقدم مؤشرات وليست أحكامًا نهائية. فقد تخطئ في تصنيف الصور، وقد لا تكتشف المحتوى الجديد، كما أن الصورة الحقيقية يمكن أن تستخدم في سياق مضلل.

اجعل التحقق من المصدر والتاريخ والسياق جزءًا من عاداتك الرقمية، ولا تتخذ قرارًا ماليًا أو شخصيًا اعتمادًا على مكالمة أو فيديو غير مؤكد. وإذا شككت في هوية المتحدث، فتواصل معه عبر وسيلة مستقلة تعرفها مسبقًا.

في عالم يستطيع فيه الذكاء الاصطناعي إنتاج مشاهد تبدو حقيقية، لم تعد مهارة مشاهدة الصورة كافية؛ بل أصبحت مهارة السؤال والتحقق ومقارنة الأدلة ضرورة لا غنى عنها.