چاہے ٹاکوما واش کی شبیہہ ظاہر ہوسکے ، در حقیقت ، ایک جعلی ہے ، جس کو بیجنگ کے بصری نمونہ کو اصل ٹاکوما محلے کے نقشے پر منتقل کرکے تشکیل دیا گیا ہے۔ (تصویری زاؤ et al. ، 2021 ، بطور کارٹوگرافی اور جغرافیائی معلومات سے متعلق)

“خود واضح حقیقت کے لئے کوئی ثبوت نہیں ہوتا ہے۔” یہ ایک افروڈیسیاک ہے جو آج کی نسبت بہت زیادہ سچ ہوتا تھا ، اب کمپیوٹر آسانی سے جعلی تصاویر اور ہر طرح کی تبدیل شدہ ریکارڈنگ تیار کرسکتے ہیں۔ ہم میں سے بہت سے لوگوں نے مشہور شخصیات کی تصاویر دیکھی ہیں ، جن میں سیاست دانوں کے ہونٹوں کو ڈھانپنے کی ویڈیوز نہیں ہیں۔ ان “ڈپ فیکس” نے اصلی خدشات کو جنم دیا ہے جو ہماری نیوز فیڈ اور دوسرے میڈیا میں درست نہیں ہیں۔

بو زاؤ (UW تصویر)

یہ مسئلہ ہماری دنیا کی نمائندگی کرنے والے نقشوں اور سیٹلائٹ تصاویر تک بھی پھیلا ہوا ہے۔ “مقام سپوفنگ” اور گہری کیک جغرافیہ جیسی ٹیکنالوجیز ہمارے تیزی سے منسلک معاشرے کے لئے اہم خطرات پیش کرتی ہیں۔

اسی وجہ سے ، واشنگٹن یونیورسٹی کے محققین کی ایک ٹیم ان جعلی سازوں کا پتہ لگانے کے طریقوں کی نشاندہی کرنے کے ساتھ ساتھ جغرافیائی حقائق پرکھنے کے نظام کی تشکیل کی تجویز پر بھی کام کر رہی ہے۔

کی قیادت میں بو زاؤ، UW میں جغرافیہ کے ایک اسسٹنٹ پروفیسر ، جس نے یہ سیکھنے پر توجہ مرکوز کی کہ سیٹیلائٹ کی تصاویر اور نقشوں کا پتہ کیسے چلایا جاسکتا ہے۔ اگرچہ اس طرح کی گہری نگاہیں مستقبل کی بات معلوم ہوسکتی ہیں ، حقیقت میں وہ پہلے ہی موجود ہیں اور قومی سلامتی کے عہدیداروں کے لئے بڑھتی ہوئی تشویش ہیں۔

“ٹیکنالوجی پہلے ہی موجود ہے ،” ژاؤ نے کہا۔ “ہم صرف انہی تکنیکوں کے استعمال کے امکان کو اجاگر کرنے کی کوشش کر رہے ہیں ، اور اس کے لئے مقابلہ کرنے کی حکمت عملی تیار کرنے کی ضرورت ہے۔”

تاہم ، گہری پکنے والی مصنوعی سیارہ کی منظر کشی کی حساس نوعیت کی وجہ سے ، محققین کو ان کے مطالعے کے لئے موزوں موجودہ تصاویر تک رسائی حاصل نہیں ہوسکی۔ لہذا ، اس کی اپنی تعمیر شروع کرنا ضروری تھا۔

ایسا کرنے کے لئے ، محققین نے عمومی اشتھاراتی نیٹ ورک ، یا GAN ، AI کی ایک شکل کا استعمال کیا جو اکثر ڈپ فیکس بنانے کے لئے استعمال ہوتا ہے۔ ایسے GANs دو اعصابی نیٹ ورک استعمال کرتے ہیں جو ایک دوسرے کے ساتھ “مسابقت” کرتے ہیں۔ ایک ، عقلمند ، یہ جاننے کی کوشش کرتا ہے کہ کون سی تصاویر جعلی ہیں۔ دوسرا ایسی معلومات کا استعمال کرتا ہے جو بہتر جعلی سازی کے ل dete پتہ لگانے کے قابل بناتا ہے۔ جب تک نتائج اتنے حقیقت پسندانہ نہ ہوجائیں ، وہ دونوں ماڈیول مستقل طور پر بہتر ہوجاتے ہیں کہ وہ غیر تربیت یافتہ آنکھ کے لئے ناپسندیدہ ہیں۔

اس مطالعے کے لئے ، GAN نے سیئٹل ، ٹیکوما ، واش اور بیجنگ کے بیس نقشہ اور سیٹلائٹ تصاویر کے ساتھ کام کیا۔ آخر میں ، ٹیم نے 8،064 مصنوعی سیارہ کی تصاویر پر مشتمل ایک ڈیپ فیک کا پتہ لگانے والا ڈیٹاسیٹ تشکیل دیا۔ ان میں سے نصف تین شہروں کی مستند تصاویر تھیں۔ باقی ٹاکوما کے گہرے مناظر تھے ، سیئٹل کے آدھے بصری نمونے اور آدھے بیجنگ کے بصری نمونوں کے ساتھ۔ یہ عمل اسی طرح تھا جیسے کسی شخص کے چہرے سے دوسرے میں نقشہ بنانے کے لئے کچھ سافٹ ویر استعمال کیے جاسکتے ہیں۔

(تصویری زاؤ et al. ، 2021 ، بطور کارٹوگرافی اور جغرافیائی معلومات سے متعلق)

اگرچہ جی اے این کی ترقی کے ساتھ ، پُرجوش اور تبدیل شدہ نقشوں کا مسئلہ صدیوں سے موجود ہے ، لیکن چیلنجوں میں تیزی سے اضافہ ہوا ہے۔ بہت سے کمپیوٹر سے تیار کردہ مصنوعی سیارہ کی تصاویر بھی ماہر کی آنکھوں کو بیوقوف بنانے کے اہل ہیں ، جو ان کے تبلیغ اور نامعلوم معلومات کے استعمال کے بارے میں خدشات پیدا کرتی ہیں۔ یہ حکومت اور فوج کے لئے بہت پریشانی کی بات ہے جہاں ان ٹیکنالوجیز کو قومی سلامتی کے لئے ایک ممکنہ خطرہ کے طور پر دیکھا جاتا ہے۔ مارچ میں ایف بی آئی کی ایک انتباہ اس پر روشنی ڈالتی ہے: “بدنیتی پر مبنی اداکار یقینی طور پر مصنوعی مواد سے فائدہ اٹھائیں گے [including deepfakes] اگلے 12-18 ماہ میں سائبر اور غیر ملکی اثر و رسوخ کی کارروائیوں کیلئے۔ “

لیکن جعلی نقشوں اور سیٹلائٹ کی تصاویر بنانے کے لئے الہامی محض جاسوسی یا پروپیگنڈے کی ضرورت نہیں ہے۔ چونکہ موبائل آلات تیزی سے ہم کہاں ہیں اس کا پتہ لگانے اور اس کی اطلاع دینے کے قابل ہوچکے ہیں ، “مقام خراب کرنا” – جو کہ ہمارے ٹھکانے ختم کرنے کے طریقے ہیں – اب یہ ایک عام بات بن گئی ہے۔ مثال کے طور پر ، اس مقصد کے لئے بہت سے موبائل ایپلی کیشنز پہلے سے موجود ہیں۔

ژاؤ نے کہا ، “جب اس کی جعل سازی کی جاتی ہے تو محرکات کافی مختلف ہوسکتے ہیں۔ “لوگ اپنی جعلی تعطیلات ظاہر کرنے کے لئے اپنی جگہ تبدیل کرتے ہیں۔ یا پوکیمون گو میں ، لوگ کبھی کبھار گیمنگ ایوارڈ حاصل کرنے کے لئے اپنا مقام تبدیل کر دیتے ہیں۔ “

اگرچہ جعلی تصاویر اور ریکارڈنگ کی کچھ اقسام کا پتہ لگانے میں کچھ پیشرفت ہوئی ہے ، لیکن مطالعے کے مطابق ، ڈیپ فیک سیٹلائٹ امیج کا پتہ لگانے سے پہلے اس کا پتہ نہیں چل سکا ہے۔ ان کے ڈیفاک ڈیٹاسیٹ کے قیام کے ساتھ ، محققین نے خودکار کھوج کا پتہ لگانے کے لئے متعدد طریقوں کا تجربہ کیا ، AI ٹولز جیسے مجامع اعصابی نیٹ ورکس کا استعمال کرتے ہوئے۔

ژاؤ نے کہا ، “ہم نے یہ معلوم کرنے کے لئے روایتی طریق کار اور کچھ جدید GAN سراغ لگانے الگورتھم کا استعمال کیا۔”

محققین نے ان کی نشاندہی کی حکمت عملی تیار کرنے کے ل the مقامی ، ہسٹگرام اور تعدد ڈومینز میں موجود 26 خصوصیات کو دیکھا۔ انفرادی طور پر ، خصوصیات کی درستگی کی سطح مختلف ہوتی تھی ، لیکن جب پتہ لگانے والا ماڈل ملایا گیا تو ، کارکردگی اس کی بلند ترین سطح تک بڑھ گئی۔

محققین ان ٹولز کو جاری کرنے کا ارادہ رکھتے ہیں جن کو عوام اور پیشہ ور افراد ممکنہ جعلی سازی کی نشاندہی کرنے کے لئے استعمال کرسکتے ہیں۔ ژاؤ نے کہا ، “اگر کسی کو کوئی مشکوک شبیہہ ملتی ہے تو ، وہ اس کی تصدیق کرنے کے لئے فیکٹچ آر او جیسی ویب سائٹ پر اپ لوڈ کرسکتے ہیں۔”

ژاؤ نے اطلاع دی کہ وہ پتہ لگانے والے ٹولز کے بارے میں محتاط ہیں جو کسی تصویر کو یقینی طور پر جعلی یا اصلی بتاتے ہیں۔ ژاؤ نے کہا ، “معاشرتی نقطہ نظر سے ، ہم نے محسوس کیا کہ اگر کسی چیز کو یقینی طور پر جعلی قرار دیا گیا ہے ، تو لوگ اس کی ترجمانی انتہائی منفی انداز میں کرتے ہیں۔” “لہذا ، ہم صارفین سے یہ کہنا چاہیں گے کہ ہمیں ممکنہ تضادات پائے گئے ، پھر صارف کو خود ان کا نتیجہ اخذ کرنے دیں کہ سیاق و سباق میں اس کا کیا مطلب ہے۔”

تاہم ، انہوں نے کہا کہ ان صورتوں میں جب استحکام اعدادوشمار کے مطابق فیصلہ کن ہوتا ہے اور شبیہہ کے اہم معاشرتی نتائج ہوتے ہیں ، پھر اس کی صداقت کی حیثیت کو واضح طور پر بیان کرنے کی ضرورت ہے۔

اگرچہ حالیہ برسوں میں DANF تیار کرنے والے GANs کو بہت زیادہ توجہ ملی ہے ، Zhao نے بتایا کہ GAN پر مبنی الگورتھم ضروری طور پر کوئی بری چیز نہیں ہے اور اس طرح کے طریقوں کے بہت سے فائدہ مند استعمال ہوتے ہیں۔ مثال کے طور پر ، ان کا استعمال ریکارڈ کے سیٹ میں گمشدہ اعداد و شمار کو پُر کرنے یا فوٹو میں موشن ڈھنگ کو درست کرنے کے لئے کیا جاسکتا ہے۔

ہماری دنیا میں کیا ہے اور کیا صحیح نہیں اس کو سمجھنا ایک بڑھتا ہوا چیلنج ہے۔ اس طرح کی تحقیق زیادہ مستند مستقبل بنانے کے لئے ہمارے راستے کا نقشہ بنانے میں مدد کر سکتی ہے۔

_______________________________

اس مطالعے کے شریک مصنفین UIW ڈیپارٹمنٹ تھے ، جو جغرافیہ کے UW ڈپارٹمنٹ میں ایک گریجویٹ طالب علم تھا۔ اوریگون اسٹیٹ یونیورسٹی کے شوہینگ ژانگ اور چونکس سو؛ اور بنگمٹن یونیورسٹی کے چنبن ڈینگ۔ “گہری جعلی جغرافیہ؟” جب جیسوپیٹل ڈیٹا انکاؤنٹر مصنوعی ذہانت 21 اپریل 2021 کو کارٹوگرافی اور جغرافیائی اطلاعات میں شائع ہوئی۔


From : www.geekwire.com

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

You May Also Like

چین کا ای کامرس ٹائٹن علی بابا نے عدم اعتماد کی تحقیقات – ٹیککرنچ کے ساتھ حملہ کیا

چین کی اعلی منڈی کے نگران ادارے نے ای کامرس فرم ،…

بوئنگ 737 میکس بحران میں مجرمانہ دھوکہ دہی کے معاملے کو حل کرنے کے لئے B 2.5B ادا کرنے پر متفق ہے

ایتھوپیا ایئر لائنز گروپ کے سی ای او ، ٹولڈے جابریم ،…

ٹیکسٹرنچ – ایڈیٹیک کے لئے ماسٹرکلاس اثر کا کیا مطلب ہے؟

ماسٹرکلاس ، جو بکتا ہے مشہور شخصیت کے ذریعہ پڑھائی جانے والی…

ایمیزون گودام کے کارکنان یونین تشکیل دینے کے لئے تاریخی ووٹ کا آغاز کریں گے

جمعہ کے روز ، قومی مزدور تعلقات بورڈ نے پیر 8 فروری…