यूट्यूब ने तस्वीरों और आवाज़ों को डीपफेक से बचाने के लिए 'लाइकनेस डिटेक्शन' टूल लॉन्च किया

यूट्यूब ने डीपफेक को रोकने के लिए चेहरे और आवाज की पहचान करने वाले टूल को लागू करना शुरू कर दिया है, जिससे क्रिएटर्स को अपनी छवियों के अनधिकृत उपयोग को नियंत्रित करने की अनुमति मिलती है।

YouTube क्रिएटर्स के लिए लाइकनेस डिटेक्शन टूल्स की सुविधा शुरू कर रहा है और इसका विस्तार करेगा।

डीपफेक वीडियो के बढ़ते प्रचलन से असली और नकली के बीच की रेखा धुंधली होती जा रही है। मशहूर हस्तियों से लेकर कंटेंट क्रिएटर्स तक, हर कोई इस तकनीक का शिकार हो सकता है।

इस वास्तविकता का सामना करते हुए, यूट्यूब और कई अन्य ऑनलाइन प्लेटफॉर्म रचनात्मक स्वतंत्रता और डिजिटल पहचान पर नियंत्रण के बीच संतुलन खोजने की कोशिश कर रहे हैं।

YouTube ने AI प्रतिरूपण पहचान उपकरण का परीक्षण किया

यूट्यूब ने 'लाइकनेस डिटेक्शन' नाम का एक नया फ़ीचर पेश किया है, जिसका सीधा मतलब है चेहरे और आवाज़ की समानता को पहचानना। जब क्रिएटर्स को कोई वीडियो नकली लगता है, तो वे इस टूल के ज़रिए सीधे वेरिफिकेशन रिक्वेस्ट भेज सकते हैं।

यह सिस्टम कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल का उपयोग करके अनुरोधकर्ता के चेहरे और आवाज के डेटा की तुलना मूल प्रोफ़ाइल से करेगा। यदि परिणाम में उच्च स्तर की समानता पाई जाती है, तो वीडियो को आगे की समीक्षा के लिए YouTube के मॉडरेशन विभाग को भेजा जाएगा।

इससे वैध सामग्री को गलती से हटाने की संभावना कम हो जाती है, साथ ही डीपफेक का पता लगाने की सटीकता भी बढ़ जाती है।

कॉपीराइट उल्लंघन या आपत्तिजनक सामग्री की रिपोर्ट करने के लिए पहले के उपकरणों के विपरीत, यह नई पहचान सुविधा व्यक्तिगत पहचान पर केंद्रित है। जिन लोगों का रूप धारण किया गया है, उन्हें छवियों या सामग्री के स्वामित्व को साबित करने की आवश्यकता नहीं है; उन्हें केवल अपने चेहरे या आवाज के अनधिकृत उपयोग की पुष्टि करनी होगी।

यूट्यूब के अनुसार, इस टूल का उद्देश्य वीडियो निर्माताओं को नियंत्रण वापस देना है, क्योंकि इमेज और वॉयस सिंथेसिस तकनीक का उपयोग करने वाले वीडियो की संख्या लगातार बढ़ रही है, जिससे दर्शकों के लिए असली और नकली वीडियो में अंतर करना मुश्किल हो जाता है। उम्मीद है कि यह टूल धीरे-धीरे अमेरिका में लॉन्च किया जाएगा और अगले साल अन्य क्षेत्रों में भी इसका विस्तार होगा।

डीपफेक की लहर से निपटने के उपाय

डीपफेक अब केवल मनोरंजन वीडियो या व्यंग्य तक ही सीमित नहीं रह गए हैं। महज कुछ वर्षों में, इस तकनीक का इस्तेमाल धोखाधड़ी, राजनीतिक उद्देश्यों और सूचनाओं में हेरफेर के लिए किया जाने लगा है। विज्ञापनों या संवेदनशील सामग्री में मशहूर हस्तियों के चेहरों को काट-छाँट कर या उनकी आवाज़ को नकली बनाकर इस्तेमाल किए जाने के कई मामलों ने ऑनलाइन दिखाई देने वाली जानकारी की विश्वसनीयता पर सवाल खड़े कर दिए हैं।

इस लहर के जवाब में, सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म सामूहिक रूप से प्रतिक्रिया देने के तरीके खोज रहे हैं। मेटा ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा बनाए गए वीडियो को "एआई-जनरेटेड" के रूप में लेबल करने की योजना की घोषणा की है, जबकि टिकटॉक ने अपने उल्लंघन रिपोर्टिंग अनुभाग में "एआई-जनरेटेड" विकल्प जोड़ा है, जिससे उपयोगकर्ताओं के लिए फर्जी वीडियो की रिपोर्ट करना आसान हो गया है। यूट्यूब के लिए, यह व्यापक और अनियंत्रित डीपफेक की लहर से निपटने की दिशा में एक सक्रिय कदम है।

इस फीचर की शुरुआत से एआई के युग में कंटेंट मॉडरेशन मानकों को फिर से परिभाषित करने का यूट्यूब का प्रयास भी झलकता है। यह प्लेटफॉर्म न केवल कॉपीराइट उल्लंघन करने वाले वीडियो को नियंत्रित करता है, बल्कि रचनाकारों को उनकी डिजिटल पहचान की सुरक्षा में अपनी बात रखने का अवसर देने के लिए तंत्र भी विकसित करता है।

कुछ मीडिया विशेषज्ञों का मानना ​​है कि यह इस बात का संकेत है कि तकनीकी कंपनियों ने "एआई के अनुकूल होने" से हटकर "एआई के प्रभाव को नियंत्रित करने" की ओर रुख करना शुरू कर दिया है।

हालांकि, वैश्विक स्तर पर डीपफेक का पता लगाने वाले उपकरणों को लागू करना आसान नहीं है। विभिन्न देशों के डेटा सुरक्षा कानूनों में अंतर और हानिकारक नकली सामग्री की परिभाषा तय करने की जटिलता, कार्यान्वयन प्रक्रिया में YouTube के लिए चुनौतियां होंगी।

रचनात्मकता और सेंसरशिप के बीच की रेखा

डीपफेक से निपटने के प्रयासों से कंटेंट निर्माण की सीमाओं पर सवाल उठते हैं। कई वीडियो निर्माता चिंतित हैं कि स्वचालित पहचान उपकरण लघु फिल्मों या प्रदर्शन वीडियो जैसे वैध एआई-आधारित उत्पादों को प्रभावित कर सकते हैं। रचनात्मकता और नकलीपन के बीच की रेखा धुंधली होती जा रही है, ऐसे में प्लेटफॉर्म को रचनात्मक स्वतंत्रता को कम किए बिना उपयोगकर्ताओं की सुरक्षा के तरीके खोजने होंगे।

यूट्यूब का कहना है कि यह पहचान उपकरण रचनात्मकता को सीमित करने के लिए नहीं, बल्कि व्यक्तिगत छवि पर नियंत्रण के अधिकार की रक्षा के लिए बनाया गया है। हालांकि, विशेषज्ञों का कहना है कि हानिकारक और वैध रचना का निर्धारण करना एक बड़ी चुनौती बनी रहेगी।

नकली सामग्री बनाने और नकली सामग्री का पता लगाने की तकनीक के बीच होड़ जारी रहने की संभावना है, और YouTube का नया उपकरण तेजी से आभासी होते युग में वास्तविकता को बनाए रखने के प्रयास में एक छोटा सा कदम मात्र है।

थान थू

स्रोत: https://tuoitre.vn/youtube-tung-cong-cu-likeness-detection-bao-ve-hinh-anh-va-giong-noi-truoc-deepfake-20251023163915973.htm