Борьба с дипфейками и AR в пресс-релизах: чем ваша PR-служба может заняться уже сегодня

Появление технологий, разоблачающих фейковые новости

По статистике North American Communication Monitor, 20% PR-специалистов в США и Канаде в 2019 году подтвердили, что их организации страдают от фейковых новостей, а почти 60% опрошенных называют фейковые новости серьезной угрозой.

По данным ВЦИОМ, в России с фейковыми новостями сталкивался каждый второй. При этом, по словам главы центра, 42% россиян не могу отличить достоверные новости от фейков.  

Зачастую фейковые новости не ограничиваются локальной географией. Например, одна российская газета в 2019 году опубликовала новость о том, что концерн «Фольксваген» увольняет семь тысяч сотрудников. А вскоре выяснилось, что на самом деле, крупный немецкий автостроитель за пять лет собирался сократить от пяти до семи тысяч рабочих мест после ухода трудящихся на пенсию. Срочных увольнений предусмотрено не было.

Проблемой массовой дезинформации озабочены многие компании, но почти ни у кого еще нет отлаженных технических систем для обнаружения и противодействия фейк-ньюс.

Но прогресс не стоит на месте — например, в Германии специалисты из Fraunhofer создали программу, которая автоматически сортирует сообщения в социальных сетях, фильтруя дезинформацию. 

Особенность этой разработки — функция обнаружения ненавистнических высказываний. В ходе исследований разработчики установили, что выдуманные новости часто содержат информацию, нацеленную на провокацию ненависти. Умный алгоритм определяет такие слова автоматически, тем самым повышая вероятность обнаружения фейк-ньюс.

Можно ожидать, что в 2020 году все больше организаций начнут использовать подобные технические системы для обнаружения и противодействия фейк-ньюс.

Противодействие угрозе дипфейков

Дипфейки (deepfake) — новейшее информационное оружие, набирающее популярность. В сущности, дипфейк — это результат работы специальных программ редактирования фото и видео, основанных на технологии нейросетей. Благодаря дипфейкам можно накладывать лицо известного человека на лицо совсем другой личности, имитировать голос знаменитости и прочее.

Подавляющее большинство дипфейкеров используют фрагменты из фильмов «для взрослых», чтобы заменить лица актеров на лица известных личностей. По данным Deeptrace на 2019 год, около 96% от всех дипфейковых видео в сети оказались порнографическими.  

А известными политическими примерами стали видеоролики, в которых Дональд Трамп выступает против климатических инициатив, а Барак Обама публично оскорбляет действующего президента США.

Дипфейки способствуют созданию дополнительного хайпа вокруг знаменитостей в шоу-бизнесе и политике, но брендам в бизнес-среде вряд ли принесут что-то хорошее. Первое свидетельство тому — случай, произошедший осенью минувшего года. Тогда босс британской компании перевел 200 тысяч фунтов преступникам, с помощью имитации голоса выдававшим себя за его коллегу из другой корпорации.

Где мошенники получили образцы голоса — неизвестно. Теоретически они могли бы использовать видео с YouTube, интервью, подкасты и даже записи живых выступлений.

Эффективных средств обороны от дипфейков еще не изобретено — алгоритмы нейросетей, развенчивающие дипфейк-мифы, пока работают над ошибками. 

Эксперты надеются на развитие искусственного интеллекта, который подключают в коммуникации все больше и больше, также над борьбой с дипфейками активно работают разработчики социальных сетей. Их задача — создать эффективные алгоритмы, автоматически определяющие и блокирующие дипфейковый контент в сети.

А как можно обезопасить себя от угрозы дипфейков прямо сейчас, когда технологии еще не победили эту интернет-чуму? Британская IT-компания TMB поделилась несколькими советами. Например, от ошибки бизнесмена из Британии, описанной выше, спасти может проведение сделки лично — правда, это крайне неудобно. 

Давно известные идентификация по ID и многофакторная аутентификация все еще эффективны в противостоянии с дипфейками. Внутри корпорации и при связи с другими компаниями эффективно применять практику введения устных паролей, кодовых слов или контрольных вопросов, ответ на которые известен только двум сторонам.

Полный текст

По материалам rudbase. Автор Ксения Зайкова

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *