Видео в ленте может оказаться фальшивкой
Ролик набирает миллионы просмотров, люди возмущаются или умиляются, а потом выясняется, что события в нём никогда не происходило. Подделки стали проще в создании, и проверка источника превратилась в базовый навык, как умение отличать рекламу от новости.
Фото: Japanexperterna.se, CC BY-SA 2.0, Flickr
Начать стоит с источника, а не с картинки
Самая частая ошибка: оценивать видео по тому, насколько оно выглядит правдоподобно. Современные нейросети создают реалистичную картинку, и глаз их не всегда различает. Надёжнее сначала выяснить, откуда ролик взялся.
Полезные вопросы: кто опубликовал первым, есть ли у автора история публикаций, ссылается ли он на место и время съёмки. Анонимный канал без прошлого, который вдруг выложил сенсацию, вызывает больше подозрений, чем известное издание с редакцией.
Стоит проверить, подтверждают ли событие другие источники: новостные агентства, местные СМИ, официальные аккаунты ведомств, очевидцы из других ракурсов. Реальное громкое событие почти всегда снимают несколько человек. Если подтверждения нет только у одного ролика, это повод подождать.
Отдельно настораживают призывы «срочно переслать всем» и эмоциональные подписи. Мошенники и вбросы строятся на спешке, а проверка требует паузы.
Обратный поиск по кадрам
Старые видео часто выдают за новые: кадры из другой страны или годовой давности подписывают свежим событием. Это самый распространённый вид обмана, и для него нейросеть не нужна.
Справиться помогает обратный поиск по изображению. Алгоритм простой: сделать несколько скриншотов с ключевых моментов видео и загрузить их в поисковик по картинкам. Подходят Яндекс Картинки, Google Lens, TinEye. Яндекс обычно хорошо ищет по изображениям из русскоязычного интернета, а Google и TinEye дополняют поиск зарубежными источниками.
Если один и тот же кадр встречается в публикациях с более ранней датой, значит, ролик не новый, и подпись к нему неверна. Помогает и поиск по ключевым словам с указанием места, сроков, названий на вывесках. Для видео с YouTube существуют расширения, которые автоматически нарезают миниатюры для поиска, но их работу стоит проверять самостоятельно.
Полезно осматривать детали: вывески, номера автомобилей, одежду людей, погоду. Если в ролике «сегодняшнего происшествия» лежит снег, а за окном лето, что-то не так.
Метаданные: что они могут рассказать
В исходном файле иногда сохраняется служебная информация: дата и время создания, модель устройства, программа редактирования, иногда координаты. Такие данные называют метаданными.
Просмотреть их можно через свойства файла или программы вроде MediaInfo и ExifTool. Однако есть важная оговорка. Соцсети и мессенджеры при загрузке обычно удаляют или перезаписывают метаданные, поэтому у ролика, скачанного из ленты, там чаще всего пусто. Пересланный файл из мессенджера тоже теряет большую часть информации.
К тому же метаданные легко изменить вручную. Поэтому они служат подсказкой, а не доказательством. Если они есть и противоречат подписи, это заметный сигнал. Если их нет, это ещё ничего не означает.
Признаки дипфейка и работа с инструментами
Дипфейком называют видео, где лицо или голос заменены или целиком сгенерированы нейросетью. Прежние подсказки вроде «человек не моргает» устарели, новые модели с ними справляются. Но некоторые признаки по-прежнему встречаются:
- размытые или «плывущие» границы лица, особенно при повороте головы;
- неестественная мимика, не совпадающая с эмоциями голоса;
- рассинхрон губ и звука, странная артикуляция;
- искажённые руки, зубы, украшения, текст на заднем плане;
- необычно ровный фон, странные тени и блики.
Существуют и специальные детекторы, как зарубежные, так и разработки российских компаний, включая крупные технологические. Но универсального инструмента, которому можно доверять на сто процентов, нет. Детекторы ошибаются в обе стороны: пропускают качественные подделки и принимают настоящие ролики за фальшивки. Их результат стоит считать одним из аргументов, а не приговором.
Вместе с этим развивается маркировка. Многие крупные разработчики генераторов добавляют в созданный контент скрытые водяные знаки или метки происхождения, а ряд платформ вводит правила обязательной пометки материалов, сделанных ИИ. Пока такие метки работают не везде, и отсутствие пометки ни о чём не говорит.
Где это важно и что будет дальше
Проверка контента нужна далеко не только читателям новостей. Банки сталкиваются с поддельными видеозвонками, когда мошенник представляется родственником или сотрудником. Служба безопасности компаний обучает персонал не доверять срочным просьбам перевести деньги, даже если на экране знакомое лицо. Страховые компании проверяют фото и видео ущерба. Маркетплейсы, например Wildberries, как сообщалось, применяют ИИ для борьбы с фейковыми отзывами.
СМИ создают отделы проверки фактов, а фактчекеры используют ИИ для поиска похожих кадров и анализа больших потоков публикаций. То есть та же технология работает по обе стороны.
В перспективе вероятнее всего станут стандартом цифровые подписи подлинности: камера или платформа заверяет файл в момент создания, а зритель видит историю изменений. Над такими стандартами уже работают международные отраслевые инициативы. Как быстро они дойдут до обычных смартфонов и соцсетей России, пока неясно.
Пока же простое правило остаётся актуальным: если видео вызывает сильные эмоции и требует немедленной реакции, имеет смысл остановиться. Проверка источника, поиск по кадрам и сопоставление с другими сообщениями занимают несколько минут и отсеивают большинство подделок.
