TECH

Memahami Deepfake dan Bahayanya Bagi Masyarakat

Deepfake bisa kacaukan tatanan sosial dan keamanan negara.

Memahami Deepfake dan Bahayanya Bagi MasyarakatIlustrasi deepfake. (Pixabay/Gerd Altmann)
17 July 2023

Jakarta, FORTUNE – Pernahkah Anda menyaksikan video wawancara Presiden Barack Obama yang menjelek-jelekkan Donald Trump; atau mendengar suara Presiden Joko Widodo menyanyikan lagu Asmaralibrasi dari Soegi Bornean?

Itu semua merupakan sebagian kecil teknologi kecerdasan buatan (AI) yang kita kenal dengan istilah deepfake.

Mengutip Tech Target, deepfake bisa diartikan sebagai kecerdasan buatan yang digunakan untuk menghasilkan gambar, audio, hingga video palsu yang meyakinkan. Kata deepfake menggabungkan dua istilah: deep learning yang berarti pembelajaran mendalam dan fake merujuk pada sesuatu yang palsu. Jadi, deepfake merupakan produk video, gambar, atau audio palsu yang dibuat menggunakan teknologi pembelajaran mendalam dari AI.

Ini bisa membahayakan bila setiap kali diskriminator mengidentifikasi konten sebagai hal yang palsu secara akurat, maka ia dapat menghasilkan informasi yang sangat berharga mengenai perbaikan, yang berguna untuk menentukan deepfake selanjutnya. Dalam pembelajaran yang sudah cukup dalam, kecanggihan deepfake menyebabkan mata biasa sulit membedakan antara realita dan konten yang palsu.

Cara terbentuk

Deep Web adalah databse yang dirancang untuk menyimpan informasi pribadi atau organisasi
ilustrasi Deep Web (unsplash.com/Ilya Pavlov)

Dalam pembentukannya, deepfake terdiri dari dua algoritma AI yang bertentangan, yakni generator dan diskriminator.

Generator, adalah alat yang menciptakan konten multimedia, meminta diskriminator untuk menentukan apakah sebuah konten yang ditayangkan asli atau palsu. Pada saat keduanya bekerja bersamaan, terbentuk sesuatu yang disebut sebagai Generative Adversarial Network (GAN).

Mengutip verihubs.com, dalam membentuk deepfake GAN biasanya dikombinasikan dengan Deep Neural Networks (DNN), atau teknologi autoendcoders yang bisa ‘menukar’ wajah, dengan mengenali pola serta melakukan proses identifikasi dan replikasi dengan cara yang kompleks. Video atau gambar yang menjadi materi dasar ini tidak harus berkaitan, selama memiliki satu wajah orang yang sama yang menjadi ‘target’ dari proses peniruan yang dilakukan.

Sementara itu, GAN berfungsi untuk mendeteksi dan memperbaiki kekurangan dalam produk deepfake yang akan dibuat. GAN menjadi metode lanjutan yang populer untuk menyempurnakan deepfake yang mengandalkan studi data berjumlah besar, guna mempelajari cara mengembangkan citra dengan meniru hal yang nyata.

Bahaya deepfake

Contoh tahapan morphing yang terjadi pada sebuah foto.
Contoh tahapan morphing yang terjadi pada sebuah foto. (commons.wikimedia)

Related Topics

    © 2024 Fortune Media IP Limited. All rights reserved. Reproduction in whole or part without written permission is prohibited.