পড়তে 4 মিনিট

Deepfake detector: একটি ভিডিও এআই (AI) দিয়ে তৈরি কি না সফটওয়্যার কি তা প্রমাণ করতে পারে?

প্রকাশিত হালনাগাদ

30 সেকেন্ডে সারাংশ

ডিপফেক শনাক্তকরণ হলো একটি ডিজিটাল ফরেনসিক বিজ্ঞান যা ত্বকের রক্তসঞ্চালনের পরিবর্তন, চোখের আলোর প্রতিফলন ও ডিজিটাল তরঙ্গের ত্রুটি বিশ্লেষণ করে কোনো ভিডিও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দিয়ে তৈরি কি না তা নির্ণয় করে।

একটি চাঞ্চল্যকর ভিডিও ইন্টারনেটে ভাইরাল হলো: দেশের কোনো উচ্চপদস্থ কর্মকর্তা বা জনপ্রিয় তারকা এমন কিছু কথা বলছেন যা জনমনে তুমুল আলোড়ন সৃষ্টি করেছে। সাথে সাথে কিছু মানুষ দাবি করলেন, "এটি সম্পূর্ণ ডিপফেক, এআই দিয়ে বানানো!" আবার অন্য পক্ষ বললেন, "না, এটি একশো ভাগ সত্য!" এই বিভ্রান্তির মাঝে সবার মনে একটাই আশা জাগে: এমন কোনো জাদুকরী ডিটেক্টর সফটওয়্যার কি নেই, যা ভিডিওটি স্ক্যান করে এক সেকেন্ডেই নিশ্চিত করে বলে দেবে এটি সত্য না মিথ্যা? দুর্ভাগ্যবশত, বাস্তব ফরেনসিক বিজ্ঞান এত সহজ নয়। ডিপফেক তৈরি এবং তা ধরার লড়াইটি আসলে এক অবিরাম ইঁদুর-বেড়াল প্রতিযোগিতা (যাকে অ্যাডভারসারিয়াল আর্মস রেস বা Adversarial Arms Race বলা হয়)।

ডিটেক্টর সফটওয়্যার যে সংকেতগুলো খোঁজে

স্বয়ংক্রিয় শনাক্তকারী সিস্টেমগুলো ভিডিওর ভেতর কয়েকটি সুনির্দিষ্ট বৈজ্ঞানিক ও গাণিতিক স্তর পরীক্ষা করে:

  • ত্বকে রক্তসঞ্চালনের সূক্ষ্ম ছন্দ (রিমোট ফটোপ্লেথিসমোগ্রাফি বা Remote PPG): মানুষের প্রতিটি হৃৎস্পন্দনের সাথে সাথে মুখের ত্বকের নিচে রক্তপ্রবাহের কারণে বর্ণালীতে অতিসূক্ষ্ম পরিবর্তন হয়; কম্পিউটার এই জৈবিক সংকেত মেপে জীবন্ত মানুষ যাচাই করে।
  • চোখের মণিতে আলোর কোণ (কর্নিয়াল স্পেকুলার রিফ্লেকশন বা Corneal Reflections): ঘরের জানালার আলো দুটি চোখের তারার ওপর ঠিক একই জ্যামিতিক কোণে প্রতিফলিত হচ্ছে কি না তা আতশকাচ দিয়ে মেপে দেখা হয়।
  • ফ্রেমের মধ্যকার কাঁপুনি (টেম্পোরাল বাউন্ডারি জিটার বা Boundary Jitter): এক ফ্রেম থেকে অন্য ফ্রেমে যাওয়ার সময় মুখের সীমানা বা চুলের কোণে কোনো অস্বাভাবিক কম্পন বা ঝাপসা দাগ আছে কি না তা দেখা হয়।
  • পিক্সেলের অদৃশ্য গাণিতিক ফাঁক (ফ্রিকোয়েন্সি ডোমেন আর্টিফ্যাক্টস বা Frequency Artifacts): এআই যখন কোনো ছবি আঁকে, তখন পিক্সেলের সাজানো ধারায় কিছু নির্দিষ্ট গাণিতিক পুনরাবৃত্তি থেকে যায় যা খালি চোখে দেখা যায় না কিন্তু সফটওয়্যারে ধরা পড়ে।

জাদুঘরের কিউরেটর ও অতিবেগুনি আলোর গল্প

একটি বিখ্যাত আর্ট মিউজিয়ামের অভিজ্ঞ কিউরেটরের কথা ভাবুন। তাঁর টেবিলে পাঁচশত বছর আগের একটি দুর্লভ তৈলচিত্র আসল নাকি নকল তা পরীক্ষা করতে আনা হলো। নকলকারী অত্যন্ত দক্ষ হাতে তুলি চালিয়ে চিত্রশিল্পীর স্টাইল অবিকল অনুকরণ করেছে।

কিউরেটর তখন একটি অতিবেগুনি (ইউভি) বাতি জ্বালিয়ে ছবির ওপর ফেললেন। যদি ছবিটি আধুনিক যুগে তৈরি কোনো জাল চিত্র হয়, তবে আধুনিক রঙের রাসায়নিক উপাদানগুলো অন্ধকারে নীলচে আলো ছড়াতে শুরু করে। কিন্তু পাঁচশত বছর আগের খাঁটি উদ্ভিজ্জ রঙের ওপর এই আলো ফেললে কোনো রাসায়নিক দ্যুতি দেখা যায় না। কিউরেটর তুলির টান দেখে নয়, উপাদানের ভেতরের বিজ্ঞান মেপে জালিয়াতি ধরে ফেলেন।

ডিপফেক ডিটেক্টরগুলো ঠিক সেই কিউরেটরের মতোই আচরণ করে। তবে এর একটি মারাত্মক সীমাবদ্ধতা আছে। যখন কোনো ভিডিও হোয়াটসঅ্যাপ, ফেসবুক বা টিকটকে আপলোড করা হয়, তখন সোশ্যাল মিডিয়ার সার্ভারগুলো ফাইলের আকার ছোট করার জন্য ভিডিওটিকে প্রচণ্ড চাপ দেয় (যাকে ভিডিও কম্প্রেশন কোডেক বা Compression Codecs বলা হয়)। এই চেপে দেওয়ার কারণে ত্বকের সূক্ষ্ম রক্তসঞ্চালন বা চোখের ক্ষুদ্র প্রতিফলনের সংকেতগুলো মুছে যায়। ফলে পরীক্ষাগারে যে ডিটেক্টর ৯৫% নির্ভুল ছিল, ইন্টারনেটের সাধারণ ভিডিওতে তা প্রায়ই আসল ভিডিওকে ভুলবশত ভুয়া (ফলস পজিটিভ বা False Positive) বলে দেয় কিংবা চতুর ভুয়া ভিডিওকে আসল (ফলস নেগেটিভ বা False Negative) ভেবে ছেড়ে দেয়।

ভিডিওর সত্যতা যাচাইয়ের বাস্তবমুখী অভ্যাস

কোনো একা টুলের স্কোরের ওপর অন্ধ নির্ভর না করে ইন্টারনেটে চোখ কান খোলা রাখার কার্যকর উপায়:

  • ডিটেক্টরের শতকরা স্কোরকে চূড়ান্ত প্রমাণ মনে করবেন না: অনলাইনে পাওয়া ফ্রি ডিটেক্টর টুলগুলো প্রায়ই ভুল ফলাফল দেয়, তাই সেগুলোকে আদালতের অকাট্য প্রমাণের মতো দেখবেন না।
  • মূলধারার একাধিক স্বাধীন গণমাধ্যমে তথ্য যাচাই করুন: যদি কোনো গুরুত্বপূর্ণ নেতার সত্যিই এমন চাঞ্চল্যকর বক্তব্য থাকত, তবে বিশ্বের প্রথম সারির সব সংবাদমাধ্যমে তা যাচাইকৃত তথ্য হিসেবে সম্প্রচারিত হতো।
  • ক্যামেরার মূল ক্রিপ্টোগ্রাফিক সনদ পরীক্ষা করুন: আধুনিক উন্নত প্রতিষ্ঠানগুলো ক্যামেরায় ছবি তোলার মুহূর্তেই ডিজিটাল সিল (ক্রিপ্টোগ্রাফিক প্রোভেন্যান্স বা Content Credentials) বসিয়ে দেয়, যা যাচাই করে মূল উৎস নিশ্চিত হওয়া যায়।

প্রতারণা তৈরি করা এবং তা ধরার প্রযুক্তিগত লড়াই কোনোদিন পুরোপুরি থামবে না। কোনো সফটওয়্যার এককভাবে সত্যের দায়িত্ব নিতে পারে না; আমাদের নিজস্ব বিচারবুদ্ধি, ধৈর্য এবং তথ্য যাচাইয়ের আন্তরিক আগ্রহই ডিজিটাল জগতে বিভ্রান্তি থেকে বাঁচার আসল ঢাল।

উৎস
  1. Media Forensics (MediFor) and Semantic Forensics (SemaFor) ProgramDARPA
  2. Deepfake Detection: A Comprehensive Survey and Biological Signal BenchmarksIEEE
  3. Lessons from the Global Deepfake Detection Challenge and Future MitigationsPartnership on AI