การดัดแปลงวิดีโอเป็นรูปแบบหนึ่งของการดัดแปลงสื่อที่มุ่งเป้าไปที่วิดีโอดิจิทัลโดยใช้ เทคนิค การประมวลผลวิดีโอและการตัดต่อวิดีโอการประยุกต์ใช้วิธีการเหล่านี้มีตั้งแต่วิดีโอเพื่อการศึกษา^{[ 1 ]}ไปจนถึงวิดีโอที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อการดัดแปลง ( มวลชน ) และการโฆษณาชวนเชื่อซึ่งเป็นการขยายความเป็นไปได้ของการดัดแปลงภาพถ่าย ที่มีมาอย่างยาวนานโดยตรง ข้อมูลที่ผิดพลาดที่สร้างขึ้นโดยคอมพิวเตอร์ในรูปแบบนี้มีส่วนทำให้เกิดข่าวปลอมและมีกรณีที่เทคโนโลยีนี้ถูกนำมาใช้ในระหว่างการรณรงค์ทางการเมือง^{[ 2 ]} การใช้งานอื่นๆ นั้นไม่ร้ายแรงนัก เช่น เพื่อความบันเทิงและการเล่นตลกที่ไม่เป็นอันตราย ทำให้ผู้ใช้มีโอกาสสร้างสรรค์งานศิลปะที่มีคุณภาพระดับภาพยนตร์

แนวคิดของการจัดการวิดีโอสามารถสืบย้อนไปได้ไกลถึงช่วงทศวรรษ 1950 เมื่อ เทป Quadruplex ขนาด 2 นิ้ว ที่ใช้ในเครื่องบันทึกวิดีโอจะถูกตัดและต่อด้วยมือ หลังจากเคลือบด้วยเฟอร์โรฟลูอิดแล้ว ปลายเทปทั้งสองข้างที่จะต่อกันจะถูกทาสีด้วยส่วนผสมของผงเหล็กและคาร์บอนเตตระคลอไรด์ซึ่งเป็นสารประกอบที่เป็นพิษและก่อมะเร็ง เพื่อทำให้มองเห็นร่องรอยในเทปได้เมื่อมองผ่านกล้องจุลทรรศน์ เพื่อให้สามารถจัดเรียงในเครื่องต่อเทปที่ออกแบบมาสำหรับงานนี้^{[ 3 ]}

เมื่อเครื่องบันทึกวิดีโอเทปพัฒนาขึ้นในช่วงทศวรรษ 1960, 1970, 1980 และ 1990 ความสามารถในการบันทึกทับเทปแม่เหล็ก ที่มีอยู่ ก็เป็นไปได้ สิ่งนี้ทำให้เกิดแนวคิดของการซ้อนทับส่วนต่างๆ ของฟิล์มเพื่อให้ดูเหมือนว่าเป็นวิดีโอที่บันทึกต่อเนื่องกัน ซึ่งถือเป็นตัวอย่างแรกของการดัดแปลงวิดีโอที่สามารถระบุได้

ในปี 1985 Quantelได้เปิดตัว The Harry ซึ่งเป็นระบบตัดต่อวิดีโอและใส่เอฟเฟกต์แบบดิจิทัลทั้งหมดเป็นครั้งแรก โดยสามารถบันทึกและใส่เอฟเฟกต์ให้กับ วิดีโอดิจิทัล แบบไม่บีบอัด 8 บิตได้สูงสุด 80 วินาที ไม่กี่ปีต่อมา ในปี 1991 Adobe ได้เปิดตัว Premiereเวอร์ชันแรกสำหรับ Mac ซึ่งต่อมาได้กลายเป็นมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับการตัดต่อและปัจจุบันใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการดัดแปลงวิดีโอ ในปี 1999 Appleได้เปิดตัวFinal Cut Proซึ่งเป็นคู่แข่งกับ Adobe Premiere และถูกนำไปใช้ในการผลิตภาพยนตร์เรื่องสำคัญๆ เช่นThe Rules of AttractionและNo Country for Old Men ^{[ 4 ]}

การตรวจจับใบหน้ากลายเป็นหัวข้อวิจัยสำคัญในช่วงต้นทศวรรษ 2000 และยังคงมีการศึกษาต่อเนื่องมาจนถึงปัจจุบัน ในปี 2017 นักเขียนโปรแกรมสมัครเล่นคนหนึ่งชื่อ "DeepFakes" ได้ทำการดัดแปลงวิดีโอโป๊โดยการแทนที่ใบหน้าของดาราคนดังลงในวิดีโอต้นฉบับด้วยระบบดิจิทัล คำว่าdeepfakeจึงกลายเป็นคำนามทั่วไปที่ใช้เรียกการใช้อัลกอริทึมและเทคโนโลยีการแมปใบหน้าเพื่อดัดแปลงวิดีโอ

ในด้านผู้บริโภค โปรแกรมตัดต่อวิดีโอยอดนิยมอย่างFaceAppและ Faceswap ซึ่งพัฒนามาจากเทคโนโลยีที่คล้ายคลึงกัน มีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ

ซอฟต์แวร์ต้นแบบFace2Faceได้รับการพัฒนาที่มหาวิทยาลัย Erlangen-NurembergสถาบันMax-Planck Institute for Informaticsและมหาวิทยาลัย Stanford [ ^{5 ] การ}จัดการวิดีโอขั้นสูงดังกล่าวจะต้องได้รับการจัดอันดับควบคู่ไปกับและเหนือกว่าตัวอย่างdeepfakesก่อน หน้านี้

แอปพลิเคชันคอมพิวเตอร์กำลังก้าวหน้ามากขึ้นในแง่ของความสามารถในการสร้างเนื้อหาเสียงและวิดีโอปลอมที่ดูเหมือนจริง^{[ 6 ]}วิดีโอที่เผยแพร่โดยนักวิจัยแสดงให้เห็นว่าการดัดแปลงวิดีโอและเสียงทำงานอย่างไรโดยใช้การจดจำใบหน้า^{[ 6 ]} แม้ว่าการดัดแปลง วิดีโออาจคิดได้ว่าเป็นการนำคลิปวิดีโอ ต่างๆ มาต่อกัน แต่ประเภทของการดัดแปลงวิดีโอขยายออกไปมากกว่านั้น ตัวอย่างเช่น นักแสดงสามารถนั่งอยู่หน้ากล้องและขยับใบหน้า จากนั้นคอมพิวเตอร์จะสร้างการเคลื่อนไหวของใบหน้าแบบเดียวกันแบบเรียลไทม์บนวิดีโอที่มีอยู่ของบารัค โอบามาเมื่อนักแสดงส่ายหัว โอบามาก็จะส่ายหัวเช่นกัน และเช่นเดียวกันเมื่อนักแสดงพูด^{[ 6 ]}สิ่งนี้ไม่เพียงแต่สร้างเนื้อหาปลอมเท่านั้น แต่ยังปกปิดเนื้อหาให้ดูเหมือนจริงยิ่งกว่าข่าวปลอมประเภทอื่นๆ เนื่องจากวิดีโอและเสียงเคยเป็นสื่อที่น่าเชื่อถือที่สุดสำหรับหลายๆ คน

หนึ่งในส่วนที่อันตรายที่สุดของการดัดแปลงวิดีโอคือแนวคิดทางการเมือง วิดีโอ หาเสียงถูกดัดแปลงเพื่อสร้างภัยคุกคามต่อประเทศอื่น^{[ 2 ]} Hany Farid ศาสตราจารย์ ด้านวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ของวิทยาลัย Dartmouth ได้แสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับการดัดแปลงวิดีโอและอันตรายของมัน Farid กล่าวว่านักแสดงสามารถสร้างวิดีโอของทรัมป์ที่อ้างว่าจะยิงอาวุธนิวเคลียร์ วิดีโอปลอมเหล่านี้สามารถเผยแพร่บนโซเชียลมีเดียก่อนที่จะแก้ไขข้อผิดพลาดได้ ซึ่งอาจนำไปสู่สงคราม^{[ 2 ]}แม้จะมีวิดีโอและเสียงที่ถูกดัดแปลง ทีมวิจัยก็กำลังทำงานเพื่อต่อสู้กับปัญหานี้ ศาสตราจารย์ Christian Theobaltสมาชิกของทีมที่ทำงานเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่สถาบัน Max-Planck สำหรับสารสนเทศในเยอรมนี ระบุว่านักวิจัยได้สร้างวิธีการทางนิติวิทยาศาสตร์เพื่อตรวจจับของปลอม^{[ 6 ]}

ทีมตรวจสอบข้อเท็จจริง ของWashington Postได้ระบุรูปแบบการดัดแปลงวิดีโอ 6 รูปแบบ โดยแบ่งเป็น 3 ประเภท: ^{[ 7 ]}

1. ขาดบริบท
   • การบิดเบือนความจริง:การนำภาพวิดีโอต้นฉบับไปใส่ในบริบทที่ไม่ถูกต้องเพื่อให้ผู้ชมเข้าใจผิด
   • การแยกส่วน:การเผยแพร่ส่วนสั้นๆ จากวิดีโอที่มีเนื้อเรื่องแตกต่างจากวิดีโอฉบับเต็ม
2. การตัดต่อที่หลอกลวง
   • การละเว้น:การตัดส่วนสำคัญออกจากวิดีโอเพื่อนำเสนอเรื่องราวที่แตกต่างออกไป
   • การตัดต่อ:การนำส่วนต่างๆ จากวิดีโอที่แตกต่างกันมาประกอบกันเพื่อสร้างเรื่องราวที่ไม่ได้รับการสนับสนุนจากวิดีโอแต่ละชิ้น
3. การแปลงที่เป็นอันตราย
   • การตัดต่อวิดีโอ: การแก้ไข เฟรมวิดีโอโดยตรง
   • การสร้างวิดีโอปลอม:การใช้เทคโนโลยีในการสร้างวิดีโอปลอม เช่น วิดีโอดีพเฟค

ด้วยข่าวปลอมที่แพร่หลายมากขึ้นในวัฒนธรรมสมัยนิยม และความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีการดัดแปลงเสียงและวิดีโอ ทำให้สาธารณชนพบเจอกับข่าวปลอมที่ได้รับการสนับสนุนจากวิดีโอหลอกลวงมากขึ้นเรื่อยๆ^{[ 2 ]}ในแง่ของประเภทของข่าวปลอม ศักยภาพในการจำแนกประเภทนั้นขยายตัวอย่างต่อเนื่อง แต่รวมถึง 5 ประเภทหลัก ได้แก่การเสียดสีหรือล้อเลียน การรายงานข่าว แบบเลือกสรร การทำข่าวแบบไม่รอบคอบการล่อคลิกและทฤษฎีสมคบคิด [ ^{2 ] แม้ว่า}ข่าวปลอม 5 ประเภทหลักนี้จะแพร่หลายไปทั่วโลก แต่ข่าวปลอมประเภทที่สร้างความเสียหายมากที่สุดประเภทหนึ่งนั้นอยู่ภายในทั้ง 5 ประเภท และคือการดัดแปลงวิดีโอและเสียง การดัดแปลงวิดีโอและเสียงถูกนิยามว่าเป็นรูปแบบใหม่ของการดัดแปลงสื่อที่มุ่งเป้าไปที่วิดีโอดิจิทัล โดยใช้การผสมผสานระหว่าง เทคนิค การประมวลผลวิดีโอและการตัดต่อวิดีโอแบบดั้งเดิมกับวิธีการเสริมจากปัญญาประดิษฐ์เช่น การจดจำใบหน้า ผลลัพธ์มีตั้งแต่ภาพวิดีโอเชิงศิลปะที่สร้างขึ้นเพื่อ ความ สวยงาม ไปจนถึงวิดีโอที่มุ่งเป้าไปที่การดัดแปลง (มวลชน) และการโฆษณาชวนเชื่อซึ่งเป็นการขยายความเป็นไปได้ของการดัดแปลงภาพถ่ายที่ มีมาอย่างยาวนาน

สื่อปลอมดิจิทัล หมายถึง วิดีโอ ภาพถ่าย หรือไฟล์เสียงดิจิทัลที่ถูกเปลี่ยนแปลงหรือดัดแปลงโดยซอฟต์แวร์แอปพลิเคชันดิจิทัล วิดีโอ ดีพเฟคจัดอยู่ในประเภทสื่อปลอมดิจิทัล แต่บางครั้งวิดีโออาจถูกดัดแปลงทางดิจิทัลโดยไม่ถือว่าเป็นดีพเฟค การเปลี่ยนแปลงอาจทำเพื่อความบันเทิง หรือเพื่อจุดประสงค์ที่ชั่วร้ายกว่า เช่น การเผยแพร่ข้อมูลเท็จ ข้อมูลดังกล่าวสามารถนำไปใช้ในการโจมตีที่เป็นอันตราย ผลประโยชน์ทางการเมือง อาชญากรรมทางการเงิน หรือการฉ้อโกงได้

เนื่องจากผลกระทบทางสังคมและการเมืองที่เกิดจาก deepfakes รัฐต่างๆ ในหลายประเทศจึงออกกฎระเบียบเพื่อต่อต้านผลกระทบจากการดัดแปลงวิดีโอเหล่านี้ กฎระเบียบทางเทคนิคมีตั้งแต่ข้อกำหนดการตรวจสอบชื่อจริง การติดฉลากข้อมูลการเซ็นเซอร์และการห้ามภาพ เสียง และวิดีโอสังเคราะห์^{[ 8 ]}

เมื่อวันที่ 28 มกราคม 2565 จีนได้ออก "ข้อกำหนดเกี่ยวกับการบริหารจัดการบริการข้อมูลอินเทอร์เน็ตสังเคราะห์เชิงลึก" สำนักงานข้อมูลอินเทอร์เน็ตแห่งรัฐของจีนได้บังคับใช้กฎระเบียบนี้เพื่อควบคุมเนื้อหาที่ถูกบิดเบือนบนอินเทอร์เน็ตและเพิ่มเสถียรภาพทางเทคโนโลยีภายในพรรคคอมมิวนิสต์จีน (CCP) กฎระเบียบนี้ มีทั้งหมด 25 มาตรา โดยแต่ละมาตราจะอธิบายข้อกำหนดและเงื่อนไขของกฎระเบียบอย่างละเอียด

“มาตรา 5: สนับสนุนองค์กรอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องให้เสริมสร้างวินัยในตนเองของอุตสาหกรรม จัดตั้งและปรับปรุงมาตรฐานอุตสาหกรรม แนวทางปฏิบัติของอุตสาหกรรม และระบบการจัดการการกำกับดูแลตนเอง กำกับดูแลและชี้นำผู้ให้บริการสังเคราะห์เชิงลึกให้จัดทำและปรับปรุงข้อกำหนดการบริการ เสริมสร้างการจัดการความปลอดภัยของเนื้อหาข้อมูล ให้บริการตามกฎหมาย และยอมรับการกำกับดูแลทางสังคม” ^{[ 9 ]}

หนึ่งในบทความนโยบายที่กล่าวถึงในข้อความของ Emmie Hine และ Luciano Floridi คือบทความที่ 5 ซึ่งกล่าวถึงว่าในขณะที่รัฐบาลจะตรวจสอบข้อมูลที่เผยแพร่สู่สาธารณะ บริษัทในอุตสาหกรรมก็มีหน้าที่รับผิดชอบในการติดตามเนื้อหาที่เผยแพร่บน แพลตฟอร์มโซเชียล ของตน ด้วย นโยบายนี้ผลักดันให้บริษัทต่างๆ ในประเทศจีนตระหนักถึงสิ่งที่แสดงออนไลน์มากขึ้น เพราะหากไม่เช่นนั้น บริษัทเหล่านั้นจะถูกปรับ^{[ 8 ]}

สหรัฐอเมริกาออกกฎหมาย "DEEP FAKES Accountability Act" ในปี 2019 อย่างไรก็ตาม Hine และ Luciano ระบุว่านโยบายนี้ป้องกันเฉพาะการกระทำที่เกี่ยวข้องกับ " การ สร้างภาพดิจิทัลของบุคคล โดยไม่ได้รับอนุญาต " เท่านั้น กฎหมายฉบับนี้กำหนดบทลงโทษทางอาญาสำหรับการปลอมแปลงตัวตนและการละเมิดเกี่ยวกับภาพลามกอนาจารที่เกี่ยวข้อง^{[ 10 ]}เนื่องจากกฎระเบียบนี้ แพลตฟอร์มที่มีชื่อเสียงหลายแห่ง เช่น Facebook และ Twitter จึงเริ่มลบข้อมูลที่ผิดกฎหมายซึ่งละเมิดนโยบายและกำหนดให้มีการติดป้ายกำกับด้วย^{[ 8 ]}

เหตุผลหลักบางประการที่ทำให้รัฐชาติขนาดใหญ่ เช่น สหรัฐอเมริกาและจีน บังคับใช้กฎระเบียบ/นโยบายเกี่ยวกับการดัดแปลงวิดีโอ เป็นเพราะความล้มเหลวของตลาด^{[ 8 ]}โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ความล้มเหลวของตลาดเกี่ยวข้องกับหัวข้อสินค้าสาธารณะและผลกระทบภายนอกเชิงลบสินค้าสาธารณะหมายถึงผลิตภัณฑ์และบริการที่ทุกคนสามารถใช้ได้ ในทางกลับกัน ผลกระทบภายนอกเชิงลบคือการกระทำเชิงลบที่ส่งผลกระทบต่อบุคคลที่ไม่ได้ให้ความยินยอม อย่างเต็มที่ หรือไม่ได้เกี่ยวข้องกับสถานการณ์นั้น

ข้อมูลสังเคราะห์ รวมถึงเนื้อหาที่สร้างขึ้นโดย Deepfake ถูกนำเสนอและเผยแพร่สู่สาธารณะ (ซึ่งเป็นลักษณะของสินค้าสาธารณะทั่วไป) เนื่องจากการเข้าถึงที่ง่ายและแพร่หลายไปทั่วโลก ข้อมูลที่ผิดพลาดจึงแพร่กระจายอย่างรวดเร็วและบางครั้งก็ควบคุมไม่ได้ ในทางกลับกัน ผู้ร่างกฎหมายและองค์กรภาครัฐจึงสร้างนโยบายเพื่อควบคุมสิ่งที่เผยแพร่บนอินเทอร์เน็ต^{[ 11 ]}ตัวอย่างหนึ่งที่แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าเนื้อหาถูก "บริโภคมากเกินไป" ในสังคมคือเหตุการณ์ "เสียงแห่งเดือนเมษายน" เสียงแห่งเดือนเมษายนเป็นวันที่วิดีโอจำนวนมากของพลเมืองเซี่ยงไฮ้ถูกเซ็นเซอร์และแบนในช่วงการระบาดของCOVID-19อย่างไรก็ตาม เนื่องจากวิดีโอเหล่านี้ถูกเผยแพร่บนอินเทอร์เน็ต จึงยังคงแพร่กระจายไปทั่วประเทศจีน และบางคนถึงกับสร้างเวอร์ชันที่แตกต่างกันเมื่อเนื้อหาต้นฉบับถูกลบ^{[ 12 ]} Zeyi Yang ได้รายงาน ในMIT Technology Reviewว่าวิดีโอที่ถูกรัฐบาลเซ็นเซอร์นั้นถูกอัปโหลดซ้ำเป็นสำเนาและจัดเก็บผ่านแพลตฟอร์มโซเชียลภายนอก^{[ 13 ]}เนื่องจากความท้าทายที่เนื้อหาแบบเปิดเข้าถึงได้ซึ่งเผยแพร่ทางออนไลน์ต้องเผชิญ ประเทศต่างๆ จึงยังคงใช้กฎระเบียบเพิ่มเติมเพื่อรักษาข้อมูลที่ได้รับการตรวจสอบแล้ว

การดัดแปลงวิดีโอโดยพื้นฐานแล้วสร้างสถานการณ์ปลอมที่ไม่เคยเกิดขึ้นจริง ผลจากการกระทำนี้ ผู้คนจำนวนมากอาจได้รับผลกระทบจากข้อมูลสังเคราะห์แม้ว่าจะไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของเหตุการณ์โดยตรงก็ตาม แจ็ค ลังก้า กล่าวในบทความวารสารกฎหมายว่า "ผู้กระทำความผิดอาจใช้ประโยชน์จากความไม่มั่นคงของภูมิภาคโดยใช้ deepfake เพื่อปลุกปั่นประชากรในท้องถิ่น ซึ่งอาจนำไปสู่การบาดเจ็บล้มตายของพลเรือน..." ^{[ 11 ]}ตัวอย่างหนึ่งที่แสดงให้เห็นถึงผลกระทบภายนอกเชิงลบจากข้อมูลที่ทำให้เข้าใจผิด/ถูกดัดแปลงคือการโจมตีอาคารรัฐสภาสหรัฐฯ เมื่อวันที่ 6 มกราคม 2021เหตุการณ์นี้ส่งผลให้เจ้าหน้าที่ตำรวจประมาณ 140 นายถูกทำร้าย (ตามที่กระทรวงยุติธรรมสหรัฐฯ ระบุ ) ^{[ 14 ]}อย่างไรก็ตามจูดี้ วูดรัฟฟ์ประกาศในรายการPBS News Hoursว่าเหตุการณ์ทั้งหมดเกิดจากคำโกหกครั้งใหญ่เกี่ยวกับการฉ้อโกงการเลือกตั้งในปี 2020 แม้ว่าสถานการณ์จะขึ้นอยู่กับเนื้อหาที่ถูกดัดแปลง แต่ในที่สุดก็ส่งผลให้เจ้าหน้าที่จำนวนมากได้รับบาดเจ็บในกระบวนการนี้