Apa itu Deepfake? Pahami cara kerjanya, kontroversi penyalahgunaannya, dan peraturan penggunaannya

Deepfake adalah teknologi yang memanipulasi video atau foto menggunakan kecerdasan buatan untuk menghasilkan gambar seolah-olah orang tersebut benar-benar melakukan tindakan atau mengatakan hal yang sebenarnya tidak dilakukannya. Teknologi ini bekerja dengan menggunakan algoritma deep learning yang dapat mempelajari wajah seseorang dari berbagai sudut dan ekspresi, sehingga dapat menghasilkan video palsu yang sangat meyakinkan. Dengan menggunakan teknik ini, seseorang dapat dengan mudah membuat video palsu yang sulit dibedakan dengan kenyataan. Secara umum deepfake bekerja dengan dua cara, yaitu sebagai berikut:

1. Jaringan Syaraf Dalam

Deep Neural Networks (DNN) merupakan jaringan saraf tiruan yang menggunakan beberapa lapisan untuk memproses data. Konsep DNN digunakan dalam pembuatan deepfake untuk membuat video palsu menggunakan teknologi machine learning yang dapat menggabungkan wajah seseorang ke dalam video lain. Proses ini diawali dengan mengumpulkan data wajah target dan data sumber video untuk dimanipulasi. Kemudian, algoritma deep learning digunakan untuk melatih model jaringan saraf agar dapat mempelajari dan mereplikasi ekspresi wajah, gerakan bibir, dan gerakan mata seseorang.

Proses pelatihan model deepfake memakan waktu yang sangat lama karena memerlukan data yang besar dan proses iterasi yang banyak. Setelah model ini dilatih, data wajah seseorang dapat dimasukkan ke dalam video lain dengan sangat realistis. Dampak teknologi deepfake sangat mengkhawatirkan karena dapat digunakan untuk menyebarkan informasi palsu, memanipulasi opini publik, atau bahkan memicu konflik sosial. Oleh karena itu, penting untuk terus meningkatkan kesadaran akan keberadaan teknologi deepfake dan mengembangkan cara untuk mendeteksi dan mengatasi penyebarannya.

2. Jaringan Adversarial Generatif

Generative Adversarial Networks (GANs) adalah model pembelajaran mesin yang terdiri dari dua bagian utama: generator dan diskriminator. Generator bertugas membuat data baru yang menyerupai data asli, sedangkan diskriminator bertugas membedakan antara data asli dan data yang dihasilkan oleh generator. Kedua bagian ini akan saling bersaing dalam proses pembelajaran, dimana generator akan belajar menghasilkan data yang mendekati data asli, sedangkan diskriminator akan belajar lebih baik dalam membedakan data asli dan palsu.