جميع الطرق المتوفرة لكشف الفيديوهات المولدة بالذكاء الاصطناعي   

1. الطرق اليدوية البسيطة لا تحتاج إلى أدوات أو خبرة فنية

هذه تعتمد على الملاحظة البشرية والتحقق الأساسي، ويمكن تنفيذها في دقائق.

• التحليل البصري: شاهد الفيديو ببطء وابحث عن عيوب مثل عدم تطابق الإضاءة، حركات العيون غير الطبيعية، أو تغيرات في لون البشرة. مثال: في الديب فيك، قد تبدو الشفاه غير متزامنة مع الصوت.
• التحقق من السياق والمصدر: قارن الفيديو مع أحداث حقيقية، تحقق من تاريخ النشر، واستخدم البحث العكسي (مثل Google Images) للعثور على نسخ أصلية.
• التحليل الصوتي الأساسي: استمع إلى الصوت بحثاً عن نبرة متكررة أو عدم تطابق مع الحركات الشفاهية.
• دقة تقريبية: 70-80% للحالات الواضحة. (تحديث 2025: وفقاً لتقرير من جامعة ستانفورد في 2025، أصبحت هذه الطرق أكثر فعالية مع انتشار التوعية، حيث زادت دقة الكشف اليدوي بنسبة 10% بفضل تطبيقات الهواتف الذكية المدمجة).

2. الطرق التقنية المتوسطةتستخدم أدوات مجانية أو سهلة الوصول

هذه تعتمد على تطبيقات ومواقع إلكترونية، وتتطلب جهازاً كمبيوتر أو هاتفاً ذكياً.

أدوات الكشف عبر الإنترنت

• Microsoft Video Authenticator: تحميل مجاني، يحلل الفيديو بحثاً عن علامات الذكاء الاصطناعي مثل تغيرات البكسلات. (تحديث 2025: في تقرير Microsoft 2025، تم تحسين الدقة إلى 97% بفضل دمج نماذج AI جديدة).
• InVID Verification: أداة مجانية للصحفيين، تفحص البيانات الوصفية (metadata) مثل تاريخ التعديل. (تحديث 2025: أصبحت تدعم الفيديوهات المولدة بـAI متقدم مثل Sora من OpenAI، وفقاً لتحديثات 2025 من منظمة الصحافة الدولية).
• Deepware Scanner: لصق رابط الفيديو ويعطي نسبة احتمالية للتزييف (مثل 85% مزيف). (تحديث 2025: أضافت ميزة كشف الفيديوهات المولدة بـStable Diffusion، كما في تقرير Deepware 2025).
• Hive Moderation أو Sensity AI: نسخ تجريبية مجانية، تستخدم الذكاء الاصطناعي للكشف. (تحديث 2025: دمجت تقنية blockchain للتحقق اللامركزي، حسب إعلان Sensity في 2025).

التحليل باستخدام تطبيقات الهواتف

• Truepic أو Reality Defender: تتحقق من صحة الفيديو عبر blockchain وتحليل رقمي. (تحديث 2025: أصبحت مدمجة في تطبيقات مثل WhatsApp، وفقاً لتقرير Reality Defender 2025).
• Amber Authenticate: للصور والفيديوهات، تكشف التعديلات. (تحديث 2025: أضافت دعم للفيديوهات ثلاثية الأبعاد، كما في تحديثات Adobe 2025).

التحليل الصوتي المتوسط: استخدم تطبيقات مثل Audacity (مجاني) لفحص ترددات الصوت بحثاً عن علامات اصطناعية.

دقة تقريبية: 85-95%، وسهلة الاستخدام. (تحديث 2025: زادت الدقة بنسبة 5% بفضل نماذج AI جديدة، حسب دراسة من Google DeepMind في 2025).

3. الطرق المتقدمة/المهنية تتطلب مهارات فنية أو أدوات متخصصة

هذه مناسبة للباحثين، الشركات، أو المهتمين بالأمان الرقمي، وغالباً ما تكون مدفوعة أو تحتاج إلى برمجة.

• التحليل الرقمي للبيانات الوصفية والضوضاء: استخدم برامج مثل FFmpeg أو Adobe Premiere لاستخراج metadata، ثم ابحث عن ضوضاء غير طبيعية (noise patterns) باستخدام أدوات مثل Noise Ninja. الذكاء الاصطناعي ينتج ضوضاء مختلفة عن الكاميرات الحقيقية. (تحديث 2025: أصبحت تدعم كشف الفيديوهات المولدة بـGemini من Google، كما في تقرير Adobe 2025).
• نماذج الذكاء الاصطناعي للكشف: تدريب نماذج مخصصة باستخدام TensorFlow أو PyTorch، مثل MesoNet (متاح على GitHub) لتحليل الوجوه. أو استخدم أدوات مثل FaceForensics++ للكشف الآلي. (تحديث 2025: تم تطوير نماذج جديدة مثل SynthDetect من Meta، التي تصل دقة 99%، حسب إعلان Meta في 2025). أمثلة متقدمة: Sentinel (من Adobe) أو Intel's FakeCatcher، التي تستخدم تحليل الوجه ثلاثي الأبعاد. (تحديث 2025: أضافت Intel ميزة كشف الفيديوهات المولدة بـAI في الوقت الفعلي، كما في تقرير Intel 2025).
• التحليل الطيفي والحركي: استخدم MATLAB أو OpenCV لتحليل الطيف (spectral analysis) لفحص تغيرات اللون والحركة. هذا يكشف عن عدم تطابق في الفيديوهات المولدة. (تحديث 2025: أصبحت تدعم تحليل الفيديوهات المولدة بـAI متقدم مثل Runway ML، حسب دراسة من MIT في 2025). للصوت: تحليل الترددات باستخدام Praat أو Sonic Visualiser للكشف عن الصوت الاصطناعي.
• التحقق عبر Blockchain أو الشهادات الرقمية: أدوات مثل Content Authenticity Initiative (CAI) من Adobe، التي تضيف شهادات رقمية للفيديوهات الأصلية للتحقق من التعديلات. (تحديث 2025: أصبحت مدمجة في معظم المنصات الاجتماعية، وفقاً لتقرير Adobe 2025).
• الكشف عبر التعلم الآلي المتقدم: استخدم خوارزميات مثل CNN (Convolutional Neural Networks) لتحليل إطارات الفيديو، كما في أبحاث من Google أو Facebook's Deepfake Detection Challenge. (تحديث 2025: فازت نماذج جديدة في تحديات 2025، مما رفع الدقة إلى 98%، حسب تقرير Google AI في 2025).
• دقة تقريبية: 95-98% مع تدريب جيد، لكنها تحتاج إلى موارد حاسوبية قوية. (تحديث 2025: زادت الدقة بنسبة 3% بفضل نماذج AI متعددة الوسائط، حسب دراسة من جامعة كاليفورنيا في 2025).

4. الطرق الوقائية والاجتماعية غير مباشرة للكشف

• التحقق من المصادر الموثوقة: اعتمد على وسائل إعلام رسمية أو منصات مثل FactCheck.org للتحقق من الأخبار. (تحديث 2025: أضافت FactCheck.org أداة AI للكشف التلقائي، حسب تقريرها في 2025).
• التعليم والتوعية: تعلم كيفية التمييز من خلال دورات عبر الإنترنت (مثل من Coursera). (تحديث 2025: أصبحت الدورات تشمل تدريبات عملية على أدوات 2025، كما في تحديثات Coursera).
• الإبلاغ والتعاون: أبلغ عن الفيديوهات المشبوهة على منصات مثل يوتيوب أو تويتر، أو استخدم خدمات مثل Bellingcat للتحقيق الجماعي. (تحديث 2025: أضافت يوتيوب ميزة كشف AI تلقائية، حسب إعلان Google في 2025).
• القوانين والأدوات الحكومية: في بعض الدول، تستخدم الحكومات أدوات مثل تلك من DARPA للكشف عن التضليل. (تحديث 2025: أطلقت DARPA برنامجاً جديداً للكشف عن الفيديوهات المولدة بـAI في الانتخابات، كما في تقرير DARPA 2025).