Deepfake

Deepfake Menjamur, Tips Bedakan Foto Asli dan Palsu

Deepfake belakangan jadi perbincangan karena dianggap cukup meresahkan. Hasil foto, audio, dan video yang digenerate oleh teknologi AI ini mampu mengecoh indera penglihatan atau pendengaran manusia. Akibatnya, banyak orang khawatir dengan potensi penyalahgunaan AI untuk menyebarkan informasi palsu atau memanipulasi opini publik. Penting bagi kita untuk memahami cara kerja teknologi canggih ini dan bagaimana mendeteksinya demi menjaga integritas informasi yang kita terima.

Bagaimana deepfake diciptakan? 

Deepfake adalah rekaman komputer yang dilatih melalui gambar-gambar yang sudah ada dan tak terhitung jumlahnya, kata Cristina Lopez, Analis senior Graphika. Deepfake bekerja dengan berbagai cara, salah satunya menggunakan Generative Adversarial Network (GAN). GAN adalah sebuah framework machine learning yang terdiri dari dua jaringan saraf, yaitu generator dan diskriminator. 

Generator bertugas untuk menciptakan gambar palsu yang seolah terlihat nyata. Sementara discriminator akan membedakan gambar asli dan palsu. GAN akan menebak seperti apa wujud seseorang dari berbagai sudut dan kondisi, lalu memindahkan orang tersebut ke orang lain dalam video target dengan menemukan ciri-ciri umum. 

Penyalahgunaan deepfake

Sebuah teknologi apapun, jika jatuh ke tangan orang yang tidak tepat, maka akan dipakai untuk tujuan merugikan. Teknologi yang seharusnya membantu kehidupan sehari-hari bisa disalahgunakan untuk merusak reputasi, menyebarkan informasi palsu, atau bahkan menciptakan ancaman terhadap keamanan digital, privasi, dan integritas informasi. Oleh karena itu, penting untuk memastikan bahwa teknologi dipakai dengan penuh tanggung jawab dan dalam batasan etika yang tepat.

Bentuk penyalahgunaan teknologi deepfake diantaranya:

Penipu akan membuat video atau audio palsu yang sangat meyakinkan, meniru wajah atau suara seseorang untuk menipu target mereka. Tujuannya untuk menyebarkan informasi palsu, mencuri identitas, bahkan memeras individu.

Deepfake memungkinkan seseorang bisa membuat acara fiktif, juga melakukan wawancara yang menampilkan politisi, selebritas, atau orang berpengaruh lain. Sehingga, informasi hoax ini yang nantinya bisa merusak reputasi, dan mempengaruhi opini publik.

Deepfake dapat melanggar hak asasi dan martabat manusia. Hal ini karena kemampuannya yang menyebarkan informasi salah atau atau kurang pantas. Dampaknya, kepercayaan masyarakat terhadap media dan sumber informasi yang sah akan berkurang.

Cara mendeteksi deepfake

Penyalahgunaan deepfake semakin meningkat seiring perkembangan teknologinya. Tak heran jika masyarakat cukup sulit untuk mendeteksinya. Mendeteksi deepfake bisa menjadi tantangan, meski begitu ada beberapa pertanyaan yang bisa kita jadikan sebagai indikatornya, seperti:

  1. Apakah detailnya tampak kabur atau tidak jelas? Cari masalah pada kulit atau rambut, atau wajah yang tampak lebih kabur daripada lingkungan tempat mereka berada. Fokusnya mungkin tampak lembut secara tidak wajar. 
  2. Apakah pencahayaannya terlihat tidak natural? Sering kali, algoritma deepfake mempertahankan pencahayaan klip yang dipakai sebagai model untuk video palsu. Ini tidak sesuai dengan pencahayaan pada video target. 
  3. Apakah kata-kata atau suara tidak sesuai dengan visual? Audio mungkin tidak sesuai dengan orangnya, terutama jika videonya palsu tetapi audio aslinya tidak dimanipulasi dengan hati-hati. 
  4. Apakah sumbernya tampak dapat dipercaya? Metode ini sering dipakai oleh jurnalis dan peneliti sumber utama atau referensi dari sebuah gambar. Mulai dari siapa yang mengunggah gambarnya, dimana gambar diunggah, dan apakah masuk akal bagi mereka untuk melakukannya.

Langkah strategis untuk memitigasi penyalahgunaan deepfake

Berikut beberapa langkah strategis yang bisa kita dilakukan agar tak termakan foto palsu:

Bisa dibilang, ini jadi metode paling mudah untuk membedakan antara video asli dengan palsu. Sistem AI harus dilatih dalam jangka waktu lama untuk mengembangkan deepfake. Sehingga, sebagian besar video deepfake biasanya punya durasi singkat dan bersumber dari video media sosial.

Kita dapat memeriksa media yang dimanipulasi dengan mencari ketidakkonsistenan pada gambar atau video. Misalnya, bayangan mungkin hilang, tidak konsisten atau memiliki masalah pencahayaan.

Sebagian besar gambar dan video punya metadata, termasuk tanggal, waktu, dan lokasi foto. Melihat data ini untuk melihat apakah cocok dengan konten gambar dapat membantu menentukan keasliannya.

Periksalah situs web untuk melihat apakah gambar tadi berasal dari sumber yang punya reputasi baik dan dapat dipercaya. Jika gambar berasal dari sumber yang tak dikenal atau tidak terverifikasi, maka kemungkinan besar dia palsu.

Terakhir, kita perlu berinvestasi dalam teknologi AI dan perangkat lunak yang mampu mendeteksi deepfake secara akurat. Pemanfaatan tool seperti Forensically dan Izitru bisa dipakai untuk menganalisa gambar asli atau hasil karya manipulatif seseorang.

GitHub Copilot

Mengenal GitHub Copilot: Asisten Coder Paling Powerful

GitHub Copilot adalah alat inovatif yang diciptakan oleh GitHub dan OpenAI untuk membantu pengembang perangkat lunak dengan rekomendasi kode cerdas dalam editor mereka. Dibangun di atas teknologi kecerdasan buatan kuat, Copilot menjadi asisten yang sangat berguna dalam menghasilkan kode, memberikan saran, dan meningkatkan produktivitas pengembangan perangkat lunak.

Apa Itu GitHub Copilot?

Skip the docs and stop searching for examples. GitHub Copilot helps you stay focused right in your editor

GitHub Copilot

Diatas adalah slogan yang ditawarkan oleh GitHub Copilot kepada para programmer. Lalu apa keuntungan yang ditawarkan oleh Copilot bagi programmer? Seperti diulas di paragraf sebelumnya, GitHub Copilot merupakan sistem kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) yang dikembangkan oleh perusahaan OpenAI Codex.

Simplenya, Copilot dibuat untuk mempermudah developer agar penulisan program lebih cepat tanpa perlu membuka dokumentasi dari bahasa pemrograman yang dipakai. GitHub Copilot menggunakan model bahasa yang diperkuat oleh pembelajaran mesin untuk menganalisis konteks kode yang sedang ditulis dan menghasilkan rekomendasi kode secara real-time. Ini berarti Copilot bisa memberikan potongan kode, saran penulisan, dan bahkan komentar berdasarkan konteks yang ada. Berikut beberapa hal yang bisa dilakukan Copilot:

  1. Penghasilan Kode Otomatis. Copilot memahami konteks dari kode yang sedang ditulis dan secara otomatis menghasilkan potongan kode yang sesuai. Ini bisa berupa fungsi, kelas, variabel, atau bahkan seluruh blok kode.
  2. Saran Penulisan Kode. Selain menghasilkan kode, Copilot juga memberikan saran tentang bagaimana menulis kode dengan lebih baik. Ini bisa berupa penggunaan yang lebih efisien dari fungsi atau struktur data, atau bahkan saran untuk meningkatkan kejelasan kode.
  3. Menyederhanakan Proses Pengembangan. Copilot membantu mempersingkat waktu yang dibutuhkan untuk mengimplementasikan solusi. Ini juga dapat membantu dalam mengeksplorasi cara-cara baru untuk menyelesaikan masalah.

Bagaimana Mengimplementasikan Copilot dalam Proyek?

1. Aktifkan dalam Editor:

Pastikan extension atau plugin GitHub Copilot terinstal di editor atau lingkungan pengembanganmu. Copilot saat ini tersedia di editor populer seperti Visual Studio Code.

2. Gunakan dengan Konteks:

Mulailah menulis kode dalam editor dan perhatikan rekomendasi yang muncul dari Copilot saat menulis. Berikan konteks jelas dalam komentar atau variabel yang kamu buat untuk memungkinkan Copilot memberikan rekomendasi lebih baik.

3. Eksplorasi dan Validasi:

Teruslah eksplorasi dengan rekomendasi yang diberikan oleh Copilot. Pastikan memvalidasi kode yang dihasilkan. Meski Copilot sangat cerdas, tetapi mungkin tidak selalu memberikan solusi yang sempurna.

4. Pelajari dari Copilot:

Gunakan Copilot sebagai sumber inspirasi dan pembelajaran. Perhatikan bagaimana Copilot menulis kode dan gunakan kesempatan ini untuk memperluas pengetahuanmu tentang bahasa pemrograman atau paradigma yang digunakan.

GitHub Copilot adalah alat yang sangat powerful, tetapi tetap penting untuk diingat bahwa ini adalah alat bantu. Keterlibatan manusia dalam proses pengembangan tetap krusial untuk memastikan kode yang dihasilkan sesuai dengan kebutuhan proyek dan standar terbaik dalam pengembangan perangkat lunak.

Dengan memanfaatkan GitHub Copilot secara bijaksana, pengembang dapat mempercepat proses pengembangan, meningkatkan produktivitas, dan terus belajar dari rekomendasi yang diberikan oleh asisten kodenya yang sangat powerful ini.