FakeCatcher: Teknologi Intel yang Mendeteksi Deepfake dengan Akurasi 96%

Deepfake adalah nama populer untuk teknologi yang menggunakan kecerdasan buatan untuk membuat ulang ekspresi wajah orang dalam video. Sayangnya, alat seperti ini telah digunakan untuk menyebarkan informasi yang salah atau menimbulkan rasa malu. Kabar baiknya adalah Intel telah mengembangkan penawarnya yaitu sistem FakeCatcher.

Jika kecerdasan buatan digunakan untuk membuat deepfake, maka kecerdasan buatan FakeCatcher dapat digunakan untuk mengidentifikasi jenis video tersebut. Tingkat akurasinya sangat tinggi yaitu 96%, menurut Intel.

Sistem seperti ini bukan iseng belaka. Ada beberapa detail yang bisa kita analisa untuk mengetahui sebuah video deepfake atau tidak. Sebenarnya, kebanyakan orang dapat menyadari video deepfake atau tidak dengan mudah.

Masalahnya, seiring berjalannya waktu, deepfake akan semakin canggih. Ini terjadi bukan hanya karena peningkatan algoritme, tetapi juga karena kecerdasan buatan dilatih untuk menerima data baru. Dengan kata lain, semakin banyak alat deepfake digunakan, cenderung semakin akurat dalam pembuatan video.

Bagaimana cara kerja FakeCatcher?

Intel menjelaskan bahwa FakeCatcher adalah kombinasi dari teknologi. Dimulai dengan OpenVino, sebuah alat yang menjalankan model kecerdasan buatan pada sistem untuk mendeteksi wajah dan landmark. Kemudian datanglah OpenCV, yang digunakan untuk pemrosesan gambar waktu nyata.

Ada juga teknologi eksklusif Intel dalam proyek tersebut, seperti Deep Learning Boost, yang mengoptimalkan blok inferensi mesin kecerdasan buatan.

Semua itu bekerja sama untuk menilai salah satu dari beberapa karakteristik manusia: aliran darah ke wajah, itulah cara kerja FakeCatcher.

Pembuluh darah kita berubah warna karena aliran darah melaluinya, kata Intel. Kita tidak dapat melihatnya dengan mata telanjang, tetapi sinyal aliran darah dapat dideteksi pada tingkat piksel. Itulah tepatnya yang dilakukan oleh FakeCatcher.

Deepfake, meski dilakukan dengan baik, akan menghasilkan perubahan pada wajah orang yang muncul di sana tanpa memperhitungkan tanda-tanda aliran darah tersebut. Jika ada jeda dalam pola yang mengindikasikan aktivitas ini, ada kemungkinan besar video tersebut palsu.

Menurut Intel, FakeCatcher melakukan analisis dalam milidetik dan memiliki tingkat akurasi 96%. Ini adalah persentase yang jauh lebih tinggi daripada sistem lain dengan tujuan serupa. Biasanya, sistem buatan ini melakukan analisis menggunakan pembelajaran mendalam pada data mentah untuk mengidentifikasi pola yang menunjukkan ketidakaslian.

Peluncuran FakeCatcher

Intel menjelaskan bahwa FakeCatcher dapat diimplementasikan dalam alat develop, media sosial (untuk mencegah publikasi deepfake oleh pengguna), dan platform transmisi konten.

Namun, masih belum jelas kapan dan bagaimana masyarakat dapat mengakses teknologi FakeCatcher ini.

Bagaimanapun, Intel menjelaskan bahwa FakeCatcher bergantung pada struktur perangkat keras yang baik untuk bekerja. Sistem ini didasarkan pada prosesor Intel Xeon generasi ke-3. Pada tahap saat ini, dapat melakukan hingga 72 streaming deteksi deepfake secara bersamaan.

Idenya bagus dan sangat dibutuhkan. Seperti kasus deepfake awal tahun ini, yang menampilkan Presiden Ukraina Volodymyr Zelensky meminta rekan senegaranya untuk menyerah kepada Rusia adalah contoh bagaimana konten semacam ini bisa berbahaya.

Tapi ini semua mungkin semacam pertarungan "memberi dan menerima". Tidak mengherankan jika pada titik tertentu nanti, mekanisme deepfake juga mampu menggabungkan pola yang meniru sinyal aliran darah.