مدل‌ها و روش‌های تشخیص دیپ‌فیک در هوش مصنوعی و تاثیر این پدیده بر فرهنگ اجتماعی از منظر رسانه

هدف: این پژوهش به بررسی پدیده دیپ‌فیک به عنوان یکی از پیامدهای فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در دهه اخیر می‌پردازد. هدف این تحقیق، تحلیل روش‌های مختلف مقابله با محتوای جعلی و بررسی اثرات اجتماعی و قانونی آن‌ها است.روش‌شناسی پژوهش: این مطالعه به بررسی چهار دسته از روش‌های مقابله با دیپ‌فیک شامل روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق، یادگیری ماشین کلاسیک، روش‌های آماری و بلاک‌چین می‌پردازد. همچنین، عملکرد این روش‌ها در شناسایی دیپ‌فیک‌ها بر اساس مجموعه‌داده‌های مختلف مورد ارزیابی قرار می‌گیرد.یافته‌ها: نتایج نشان می‌دهند که روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق در شناسایی دیپ‌فیک‌ها کارایی بیشتری دارند. همچنین، این تحقیق به تحلیل جنبه‌های مختلف دیپ‌فیک از منظر رسانه‌ها، جامعه، تولید و بازنمایی رسانه‌ها، مخاطبان، جنسیت، قانون و سیاست می‌پردازد و نشان می‌دهد که جامعه در مقابله با دیپ‌فیک‌ها آماده نیست.اصالت/ارزش افزوده علمی: این پژوهش با بررسی جامع و تطبیقی روش‌های مختلف شناسایی دیپ‌فیک، به ارزشمندی و اصالت خود در زمینه ارایه راهکارهای موثر و تحلیل ابعاد اجتماعی و قانونی این پدیده می‌افزاید. نتایج این مطالعه می‌تواند به سیاست‌گذاران و محققان در تدوین راهبردهای مناسب برای مقابله با دیپ‌فیک کمک کند.

deepfake detection models and methods in artificial intelligence and ‎insights from media and social culture perspective

purpose: this study explores the phenomenon of deepfakes as a consequence of rapid advancements in artificial intelligence, machine learning, and deep learning technologies over the past decade. the primary objective is to analyze various methods for detecting deepfakes and examine their social and legal implications.methodology: the research categorizes and evaluates four types of deepfake detection methods: deep learning-based, classical machine learning-based, statistical, and blockchain-based approaches. it also assesses the performance of these methods on different datasets.findings: the findings indicate that deep learning-based methods are more effective in detecting deepfakes compared to other approaches. furthermore, the study analyzes the impact of deepfakes from multiple perspectives, including media and society, media production, representation, dissemination, audience, gender, law, and politics. the results reveal that society is currently unprepared to effectively combat deepfakes, due to a combination of technological, educational, and regulatory shortcomings.originality/value: this research provides a comprehensive and comparative analysis of deepfake detection methods, offering valuable insights for policymakers and researchers. the study highlights the urgent need for effective strategies to address the rapidly evolving challenges posed by deepfakes in both social and legal contexts.