Niedawny wzrost popularności audio deepfake’ów otworzył zarówno ogromne możliwości, jak i poważne zagrożenia. Z jednej strony pokazują one moc sztucznej inteligencji w naśladowaniu ludzkiego głosu, z drugiej stanowią realne wyzwanie dla bezpieczeństwa, prywatności i zaufania publicznego.

W tym artykule przyjrzymy się technikom stojącym za audio deepfake’ami, problemom związanym z ich wykrywaniem oraz sposobom ochrony przed ich nadużyciami.

Czym są audio deepfake’i?

Audio deepfake to nagranie głosowe generowane przez sztuczną inteligencję, które w niezwykle przekonujący sposób imituje brzmienie, ton i manierę mówienia prawdziwego człowieka. Mogą być one wykorzystywane zarówno w pozytywnych celach (np. spersonalizowane asystenty głosowe, audiobooki), jak i w negatywnych (np. oszustwa podszywające się pod inne osoby). W przeciwieństwie do tradycyjnych manipulacji głosowych, nagrania deepfake są niemal nie do odróżnienia od autentycznych, co czyni je trudnymi do wykrycia.

Technologia ta, znana także jako klonowanie głosu (voice cloning), wykorzystuje zaawansowane algorytmy do odwzorowywania unikalnych cech głosowych wybranej osoby. Generatory deepfake potrafią wiernie odtworzyć głos, stworzyć jego cyfrowy „klon” na podstawie określonego materiału i budzą poważne obawy etyczne oraz ryzyka nadużyć.

Krótka historia audio deepfake’ów

Koncepcja deepfake’ów głosowych istnieje od kilku lat, ale dopiero rozwój zaawansowanych algorytmów AI i technik uczenia maszynowego sprawił, że technologia osiągnęła poziom pozwalający na tworzenie wiarygodnych nagrań. W 2019 roku firma Resemble AI opracowała system klonowania głosu, który z niezwykłą precyzją potrafił odtwarzać mowę wybranej osoby. To przełomowe osiągnięcie pokazało potencjał sztucznej inteligencji w tworzeniu realistycznych klonów głosowych.

Od tamtej pory technologia stale się rozwija. Postępy w sieciach neuronowych i przetwarzaniu danych zwiększyły realizm i dostępność audio deepfake’ów. Dziś są one poważnym problemem zarówno dla osób prywatnych, jak i instytucji, ponieważ narzędzia do ich tworzenia stają się coraz bardziej powszechne i łatwe w obsłudze.

Rodzaje audio deepfake’ów

Audio deepfake można podzielić na trzy główne typy: oparte na replayu, syntetyczne i imitacyjne. Każdy z nich różni się metodologią, zastosowaniami i wymaganiami technicznymi.

Replay-based audio deepfakes

Replay attacks (zwane także klonowaniem mowy) polegają na odtwarzaniu nagrań głosu ofiary w celu imitowania jej stylu i sposobu mówienia. W tym podejściu manipuluje się istniejącymi nagraniami, aby tworzyć nowe wypowiedzi lub symulować rozmowy na żywo.

Dwie główne techniki to:

• Far-field detection: mikrofon rejestruje odtwarzany głos, np. przez zestaw głośnomówiący. Trudne do wykrycia, bo rozmowa brzmi naturalnie.
• Cut-and-paste detection: fragmenty wcześniej nagranej mowy są łączone w nowe zdania.

Synteza mowy

Audio deepfake’i obejmuje technologię tekst-na-mowę (TTS), która przekształca zapisany tekst w mowę, stosując reguły językowe zawarte w tekście. Główną zaletą TTS jest możliwość generowania mowy przypominającej ludzką od podstaw, co czyni ją przydatną do zastosowań takich jak czytanie tekstu na głos lub działanie jako osobisty asystent AI, na przykład Siri. Dodatkowo TTS oferuje różnorodne głosy i akcenty, w przeciwieństwie do wcześniej nagranej mowy ludzkiej. Podczas generowania mowy należy wybrać konkretny głos, co oznacza, że modele SS-TTS są trenowane na próbkach rzeczywistej mowy ludzkiej. Oprócz wyboru głosu, TTS pozwala również konfigurować inne cechy mowy, takie jak tempo mówienia, ton, głośność i częstotliwość próbkowania.

Pierwszym przełomem było WaveNet, sieć neuronowa generująca fale audio naśladujące głosy wielu osób. Jednak systemy TTS potrzebują ogromnych, dobrze opisanych zbiorów danych. Nadal mają problemy np. z homonimami czy znakami specjalnymi.

Konwersja głosu

Znane jako voice conversion lub voice morphing czyli oparte na konwersji głosu. Polegają na przekształceniu istniejącej mowy tak, by brzmiała jak wypowiedź innej osoby, bez zmiany treści. Ta metoda różni się od deepfake’ów opartych na syntezie, ponieważ przekształca istniejące nagranie audio, zamiast tworzyć nowe audio od podstaw.

Proces imitacji zazwyczaj wykorzystuje sieci neuronowe, w tym Generative Adversarial Networks (GAN), które modyfikują akustyczne, spektralne i stylistyczne elementy głosu wejściowego. Celem jest odwzorowanie cech wokalnych docelowego mówcy, co skutkuje dźwiękiem przypominającym wypowiedź tej osoby, mimo że zawartość językowa pozostaje niezmieniona.

Imitation-based deepfakes mogą być stosowane do tworzenia przekonujących „przeniesień głosu” (voice transfers), w których mowa jednej osoby jest zmieniana tak, aby brzmiała, jakby została wypowiedziana przez kogoś innego. W przeszłości imitacja głosu opierała się na ludziach potrafiących naśladować konkretne głosy, ale postępy w technologii GAN znacznie poprawiły realistyczność i uniwersalność automatycznej konwersji głosu.

Przykłady zastosowań audio deepfake’ów w rzeczywistości

Audio deepfake’i były wykorzystywane w różnych realnych scenariuszach, w tym w oszustwach, kampaniach dezinformacyjnych, a nawet w przemyśle rozrywkowym. Na przykład w 2019 roku oszuści użyli klonowania głosu przy pomocy sztucznej inteligencji, aby podszyć się pod głos CEO i oszukać pracownika, nakłaniając go do przelania 220 000 euro. Ten incydent uwydatnił potencjał audio deepfake’ów w wykorzystywaniu ich w skomplikowanych schematach oszustw.

W innym przypadku, podczas wyborów prezydenckich w USA w 2024 roku, audio deepfake’i zostały użyte do rozpowszechniania dezinformacji – wyborcy otrzymywali automatyczne połączenia (robocalls) z podrobionym głosem prezydenta Joe Bidena, w których zachęcano ich, by nie głosowali.

Te przykłady ilustrują dalekosiężne konsekwencje audio deepfake’ów, pokazując, jak mogą być wykorzystywane do manipulowania opinią publiczną i nadużywania zaufania.

Dostępność narzędzi deepfake

Dzięki otwartemu kodowi źródłowemu oraz aplikacjom dostępnym na platformach iOS, Android i w przeglądarkach internetowych, tworzenie audio deepfake’ów stało się zaskakująco łatwe. Wielu badaczy udostępnia swoje najnowsze modele wraz z kodem źródłowym, co, choć korzystne dla postępu naukowego, sprawia również, że technologia staje się dostępna dla osób, które mogą jej nadużywać.

Narzędzia do wykrywania audio deepfake’ów

Chociaż naukowcy opracowali narzędzia do wykrywania audio deepfake’ów, są one zazwyczaj częścią trwających badań i nie są niezawodne. Jednym z głównych wyzwań jest to, że te narzędzia detekcyjne mają trudności z uogólnianiem się na nowe lub nieznane techniki generowania deepfake’ów. Skuteczność metod wykrywania opartych na sztucznej inteligencji zależy od jakości i różnorodności danych treningowych. Obecnie większość zbiorów danych koncentruje się na językach angielskim i chińskim, co ogranicza globalną skuteczność tych narzędzi, szczególnie w przypadku języków słabo reprezentowanych, takich jak polski.

Jak się chronić?

Biorąc pod uwagę, że ponad 80% deepfake’ów może pozostać niezauważonych przez słuchaczy, niezwykle ważne jest ostrożne podejście do treści audio. Oto kilka najlepszych praktyk w celu ochrony przed potencjalnymi zagrożeniami związanymi z deepfake’ami:

Weryfikuj informacje z kilku źródeł

Słysząc nietypowe twierdzenia lub prośby, zwłaszcza gdy dotyczą spraw wrażliwych lub pilnych, należy sprawdzić informacje innymi metodami, np. kontaktując się bezpośrednio z osobą za pośrednictwem innego kanału komunikacji.

Bądź sceptyczny wobec próśb nietypowych dla danej osoby

Oszustwa związane z deepfake często wykorzystują techniki manipulacyjne, takie jak naśladowanie bliskich w stresujących sytuacjach. Na przykład oszuści mogą stworzyć fałszywe nagranie „córki” pilnie proszącej o pieniądze na okup. Jeśli otrzymasz taką wiadomość, ważne jest zachowanie spokoju i weryfikacja żądania, zanim na nie odpowiesz.

Korzystaj ze środków antyfraudowych

Technologiczne zabezpieczenia, takie jak uwierzytelnianie dwuskładnikowe przy transakcjach finansowych lub innych wrażliwych operacjach, mogą stanowić dodatkową ochronę przed oszustwami z wykorzystaniem deepfake, które często mają na celu dostęp do poufnych informacji lub środków finansowych.

Wyzwania w wykrywaniu audio deepfake’ów

Wykrywanie audio deepfake’ów pozostaje ciągłym wyzwaniem ze względu na szybki rozwój technologii generatywnych oraz coraz bardziej realistyczne rezultaty, jakie one przynoszą. W miarę jak te techniki stają się bardziej zaawansowane, odróżnienie autentycznych nagrań od fałszywych wymaga coraz bardziej zaawansowanych narzędzi i metod. Poniżej przedstawiono jedne z najważniejszych wyzwań w tej dziedzinie.

Świadomość społeczna i edukacja

Jednym z głównych problemów w walce z audio deepfake’ami jest brak świadomości społecznej. Edukując ludzi na temat istnienia i zagrożeń związanych z tą technologią, można sprawić, że staną się bardziej ostrożni i krytyczni wobec nietypowych treści audio. Podnoszenie świadomości może umożliwić społeczeństwu wcześniejsze rozpoznanie potencjalnych oszustw i powstrzymanie ich, zanim odniosą skutek.

Potrzeba uogólnionych modeli detekcji

Większość obecnie stosowanych narzędzi do wykrywania jest wyspecjalizowana i może nie być skuteczna w rozpoznawaniu nowych technik deepfake. Badania muszą koncentrować się na opracowywaniu metod, które będą potrafiły uogólniać wyniki na szeroki zakres języków oraz adaptować się do pojawiających się technologii generatywnych. Kluczowe w tym procesie będą wielojęzyczne zbiory danych treningowych.

Działania legislacyjne i regulacyjne

Rządy oraz decydenci polityczni mogą odegrać kluczową rolę, wprowadzając regulacje ograniczające nadużycia technologii deepfake. Przykładem może być obowiązek stosowania cyfrowych znaków wodnych na treściach generowanych, co ułatwiłoby ich identyfikację i śledzenie, a tym samym zmniejszyłoby potencjał ich szkodliwego wykorzystania.

Rola IDENTT i współpraca branżowa

Firmy takie jak IDENTT aktywnie pracują nad opracowaniem rozwiązań, które pomagają wykrywać i zapobiegać nadużyciom związanym z deepfake’ami. Dzięki współpracy z instytucjami i organizacjami IDENTT dąży do zwiększenia świadomości społecznej oraz dostarczania technologicznych narzędzi chroniących przed tym zagrożeniem.

Skuteczne przeciwdziałanie wymaga jednak podejścia opartego na współpracy wielu podmiotów — naukowców, agencji rządowych oraz sektora prywatnego. Tylko wspólne działania pozwolą stworzyć bezpieczniejsze środowisko cyfrowe, w którym stosowane będą zaawansowane narzędzia detekcji, odpowiednie ramy prawne i inicjatywy edukacyjne.

Podsumowanie

Audio deepfake to technologia rozwijająca się w szybkim tempie, niosąca zarówno ogromne możliwości, jak i poważne zagrożenia. Zrozumienie jej mechanizmów, umiejętność rozpoznawania czerwonych flag oraz stosowanie narzędzi ochronnych to podstawowe elementy bezpieczeństwa. W walce z deepfake’ami kluczowe będą: technologia detekcji, edukacja społeczna oraz odpowiednie regulacje prawne.