Teknologi DeepFakes Bisa Ciptakan Video Palsu

Jakarta, CNN Indonesia -- Teknologi DeepFakes bisa membuat video palsu dengan mudah. Video bisa mereka ulang agar seseorang di video tampak mengucapkan suatu hal yang tidak pernah mereka katakan dalam rekam sebelumnya.

Sebab, teknologi ini bisa melakukan reka ulang setiap gerakan mulut seseorang di video. Syaratnya, DeepFakes harus memiliki cukup banyak sampel data rekaman wajah, video, dan suara agar mereka bisa menirukan dan mereka ulang gerakan mulut dan gestur orang tersebut.

Sehingga, semakin sering video seseorang muncul secara digital, semakin mudah untuk ditiru. Video tiruan ini tampil nyaris tanpa cela, cukup meyakinkan bahwa itu adalah video asli. Bagi orang yang tak terlatih, mungkin akan sulit untuk membedakannya dengan video asli.

Lihat juga: Video Pidato Obama Ini Sebenarnya Lipsync

Tahun lalu, video-video buatan dengan teknologi DeepFakes ini sempat membuat kehebohan. Pasalnya banyak artis yang dipalsukan pada reka ulang video porno yang disebar di media sosial dan situs porno. Diperkirakan teknologi ini juga bisa membuat kekacauan saat kampanye politik yang terkenal sebagai masa dimana berita palsu mudah menyebar.

Studi dari Center for a New American Security mengindikasikan DeepFakes memperkirakan seiring dengan semakin sempurnanya teknologi DeepFakes, video buatan mereka bisa menipu mata dan telinga orang-orang biasa. Video berikut bisa memberikan contoh bagaimana teknologi ini digunakan.

[Gambas:Youtube]

[Gambas:Youtube]

Lihat juga: Video Pidato Obama Ini Sebenarnya Lipsync

DeepFakes sendiri dibuat dengan sistem kecerdasan buatan yang disebut sebagai neural network. Ini adalah jaringan sistem komputer yang cara kerjanya meniru otak mahkluk hidup.

Mengerikannya lagi, semua video palsu itu bisa dilakukan tanpa kemampuan mengedit video sama sekali. Bahkan pengguna pun tak perlu tahu masalah teknis soal kecerdasan buatan. Mesin AI-lah yang akan melakukan segalanya. Saat ini sebagian besar aplikasi DeepFakes dibangun berdasarkan platform AI Google TensorSlow, seperti ditulis The Next Web. (eks)