Derfor er deepfake-videoer en trussel mot demokratiet

Kanskje har du allerede sett videoen: Komiker og skuespiller Bill Hader er gjest på talkshowet til David Letterman i 2008. Her forteller han blant annet om hvor starstruck han ble av å samarbeide med Tom Cruise i filmen «Tropic Thunder».

Mens Hader omtaler og imiterer Cruise, skjer det imidlertid noe forunderlig: Ansiktet på skjermen begynner med ett å veksle – på en nifst naturlig måte – mellom Haders eget og Cruises, helt ned til sistnevntes gutteaktige glimt i øyet.

Det er dette som kalles deep fake, og som er kilde til en drøss underholdende, imponerende og tidvis hysterisk morsomme videoer.

Men hva er egentlig deepfakes? Og har vi grunn til å bekymre oss for hva denne teknologien kan brukes til? 

Isabelle Ringnes leder TENK, et nettverk med mål om å inspirere flere kvinner til å oppsøke utdannelse og jobber innenfor teknologi. Hun forklarer fenomenet enkelt:

– Deepfakes er videoer, bilder og lydklipp som har blitt manipulert digitalt, ved hjelp av maskinlæring. Slik kan man få det til å virke som om en hvilken som helst person har sagt noe vedkommende aldri ville sagt.

Begrepet «deepfake» ble for alvor kjent i 2017, da en bruker på nettsamfunnet Reddit viste verden hvor lett det var å manipulere kjendisfjes inn i ansiktene til pornoskuespillere.

Ringnes mener imidlertid at en vesentlig forutsetning for hvordan deepfakes har utviklet seg, skjedde året før. 

– I forbindelse med det amerikanske presidentvalget i 2016 ble «fake news» et begrep. Kombinert med en teknologi som blir bedre, billigere og mer tilgjengelig for hver time som går, kan deepfakes bidra til at sannhet blir relativt og at man i større grad kan kan velge hvilken sannhet man vil tro på. Og det er skummelt.  

Det største problemet ved deepfakes er at skillet mellom ekte og falskt viskes ut, mener Ringnes.

Slik kan vi bli manipulert fra begge sider: Ekte opptak kan avfeies som falske, mens manipulerte videoer kan tas for god fisk. 

– Faren ved den menneskelige psyken er at vi ser det vi vil se – såkalt «confirmation bias». Jeg har venner i USA og i Norge som har sett seg blinde på falske nyheter, sier hun.

Til tross for at teknologien har utviklet seg i en rasende fart de siste årene, er det heldigvis ikke slik at alle kan produsere troverdige deepfakes med et strategisk plassert tastetrykk – i det minste ikke ennå. 

Axel Tidemann, som jobber som seniorforsker i Telenor Research og har doktorgrad i kunstig intelligens, har fulgt utviklingen nøye. 

– I starten var denne metodikken ganske primitiv, men de siste to årene har det blitt lagd resultater som er veldig naturtro. Så det er lett å bli forvirret. Men hvis du har sett mange deepfakes, er det fortsatt mulig å kjenne igjen detaljer som ikke stemmer – for eksempel en bakgrunn som ikke er helt på plass, sier han.

At fremtiden like fullt står i deepfake-videoenes tegn, er det liten grunn til å tvile på, sier Isabelle Ringnes. Ikke minst siden denne teknologien lærer av seg selv, med stadig mer data som grunnlag.

– Teknologien kommer til å bli mye bedre – og spre seg i et vanvittig tempo. Mot 100 personer som utvikler deepfakes, står det én person som jobber for å identifisere om en video er falsk eller ekte. Det sier litt om hvilket kappløp dette er.  

Hun mener ansvaret for hvordan vi møter utfordringen må fordeles.

– Politikerne må ta sin del av dette, ved å slå hardt ned på manipulerte videoer som er publisert uten samtykke. Tech-gigantene har også en stor del av ansvaret.

Isabelle Ringnes og Axel Tidemann er i tillegg helt samstemte om at vi som samfunn og individer må bli mer bevisste på kildekritikk.

– Noe av det viktigste vi lærer neste generasjon, er å avsløre falske informasjonskilder og utvikle sitt kritiske øye, avslutter Ringnes.