اگر AI ڈیٹیکٹر ناکام ہو جائے تو کیا ہوتا ہے؟ محققین کا کہنا ہے کہ جعلی چہروں کی شناخت کے لیے AI کو تربیت دینے کی ضرورت ہے۔

مصنوعی ذہانت جعلی انسانی چہرے بنانے میں ناقابل یقین حد تک ماہر ہو گئی ہے۔ یہ بہت اچھا ہے، حقیقت میں، کہ پرانے طریقوں پر لوگ انحصار کرتے ہیں – انگلیاں گننا، بٹی ہوئی بالیاں تلاش کرنا، مسخ شدہ پس منظر تلاش کرنا – تیزی سے متروک ہو رہے ہیں۔ بی بی سی کی طرف سے روشنی ڈالی گئی نئی تحقیق کے مطابق، دفاع کی اگلی لائن بہتر اے آئی ڈٹیکٹر نہیں ہو سکتی۔ شاید وہ صرف بہتر تربیت یافتہ انسان ہیں۔

آبرڈین یونیورسٹی کے محققین نے آسٹریلین نیشنل یونیورسٹی کے ساتھ کام کرتے ہوئے پایا کہ ساختی تربیت کی نسبتاً مختصر مدت AI سے پیدا ہونے والے چہروں اور حقیقی چہروں کے درمیان فرق کرنے کی لوگوں کی صلاحیت کو ڈرامائی طور پر بہتر کر سکتی ہے۔ واضح بصری نقائص کو تلاش کرنے کے بجائے، شرکاء کو ان لطیف نمونوں کو پہچاننا سکھایا گیا جن کو جدید تصویر بنانے والے اب بھی مسلسل نقل کرنے کے لیے جدوجہد کرتے ہیں۔

اے آئی کی دوڑ انسانوں کو بھی ارتقاء پر مجبور کر رہی ہے۔

برسوں سے، AI سے تیار کردہ تصاویر کی شناخت تقریباً معمولی سی محسوس ہوئی۔ ابتدائی ماڈلز اکثر چھ انگلیاں، مماثل بالیاں یا ناممکن سائے پیدا کرتے تھے۔ تاہم، StyleGAN3 اور نئے ڈفیوژن ماڈل جیسے سسٹمز سے چلنے والے آج کے جنریٹرز ان واضح غلطیوں سے بہت آگے بڑھ چکے ہیں۔ نتیجے کے طور پر، محققین کا کہنا ہے کہ بصری خرابیوں پر انحصار اب ایک مؤثر حکمت عملی نہیں ہے.

اس کے بجائے، شرکاء کو چھ ادراک کی خصوصیات کا فیصلہ کرنے کی تربیت دی گئی جو AI اکثر شیئر کرتا ہے۔ ان میں غیر معمولی طور پر کامل چہرے کی ہم آہنگی، انتہائی متناسب خصوصیات، اوسط سے زیادہ کشش، عام نظر آنے والی چہرے کی ساخت، محدود جذباتی اظہار، اور ایک ایسا چہرہ جسے آنکھ کھلنے کے بعد یاد رکھنا حیرت انگیز طور پر مشکل ہوتا ہے۔

نتائج حیرت انگیز تھے۔ تربیت سے پہلے، شرکاء نے صرف 40% وقت میں AI سے تیار کردہ چہروں کی صحیح شناخت کی۔ گائیڈڈ سیکھنے کے تقریباً ایک گھنٹے کے بعد اور اصلی اور مصنوعی چہروں کو بار بار دیکھنے کے بعد، درستگی تقریباً 80% تک بڑھ گئی۔ یہاں تک کہ کچھ شرکاء نے پتہ لگانے کے کامل اسکور تک رسائی حاصل کی۔ زیادہ اہم بات یہ ہے کہ ان کا اعتماد ان کی اصل کارکردگی کے ساتھ بہتر طور پر ہم آہنگ ہو گیا۔ یہ وہ چیز ہے جو پچھلے مطالعات میں اکثر چھوٹ چکی ہے۔

کیوں اے آئی چہروں کو دریافت کرنا پہلے سے کہیں زیادہ اہم ہے۔

یہ اب صرف ایک علمی سرگرمی نہیں ہے۔ ڈیپ فیک ٹیکنالوجی کو پہلے سے ہی مالی فراڈ، سیاسی اثر و رسوخ کی مہم اور آن لائن شناختی فراڈ کے لیے استعمال کیا جا رہا ہے۔ بی بی سی نے ڈیلوئٹ کے اندازوں کی طرف اشارہ کیا جس میں بتایا گیا ہے کہ امریکہ میں اے آئی پر مبنی ڈیپ فیک فراڈ سے ہونے والے نقصانات 2023 میں تقریباً 12 بلین پاؤنڈ سے بڑھ کر اگلے سال 40 بلین پاؤنڈ ہو سکتے ہیں۔ اس میں ہانگ کانگ کے ایک کیس کا بھی ذکر ہے جہاں دھوکہ دہی کرنے والوں نے مبینہ طور پر ڈیپ فیک ویڈیو کالز کا استعمال کرتے ہوئے ایک ملازم کو £25 ملین منتقل کرنے پر آمادہ کیا۔ دریں اثنا، ایسوسی ایٹڈ پریس کی ایک پچھلی تحقیقات نے AI سے تیار کردہ LinkedIn پروفائلز کا انکشاف کیا ہے جنہوں نے کامیابی کے ساتھ امریکی پالیسی کے حلقوں میں دراندازی کی ہے۔

یہ مطالعہ ایک اور اہم مسئلے پر بھی روشنی ڈالتا ہے۔ تربیت کے اعداد و شمار میں تعصب کی وجہ سے AI سسٹمز بوڑھے چہرے، چھوٹے چہروں، اور کم نمائندگی والے نسلی گروہوں کے لوگوں کو پیدا کرنے میں ناقابل اعتبار ہیں۔ یہ خامیاں اب بھی انسانی مبصرین کو مفید اشارے فراہم کر سکتی ہیں۔

شاید سب سے دلچسپ بات یہ ہے کہ انسانی دماغ AI کی طرح ہی سیکھتا دکھائی دیتا ہے۔ اصلی اور نقلی چہروں کی مثالیں بار بار دیکھ کر، لوگ دھیرے دھیرے کسی ایک تحفے پر بھروسہ کرنے کی بجائے صداقت کا ایک بدیہی احساس پیدا کرتے ہیں۔ محققین کا خیال ہے کہ جیسا کہ تخلیقی AI بہتر ہوتا جا رہا ہے، جبلتیں ہمارے سب سے طاقتور ٹولز میں سے ایک بن سکتی ہیں۔

ستم ظریفی کو نظر انداز کرنا مشکل ہے۔ جیسا کہ مصنوعی ذہانت انسان ہونے کا دکھاوا کرنے کی اپنی صلاحیت کو بہتر بناتی ہے، انسانوں کو خود کو مشینوں کی طرح تربیت شروع کرنے کی ضرورت پڑ سکتی ہے: ڈیٹا، تکرار، اور پیٹرن کی شناخت کے ذریعے۔ AI ڈیٹیکٹرز بہتر ہوتے رہ سکتے ہیں، لیکن تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ انہیں آپ کا واحد دفاع نہیں ہونا چاہیے۔ انسانی فیصلہ اب بھی ایک اہم کردار ادا کرتا ہے۔ اپ گریڈ کی ضرورت ہے۔