السبت 18 يوليو 2026
فحص العيون: تقنية مبتكرة للكشف عن الصور المزيفة بالذكاء الاصطناعي والتزييف العميق
كيف يمكن للعيون أن تكشف الحقيقة؟ تقنية جديدة لتحليل الصور المزيفة الناتجة عن الذكاء الاصطناعي
انعكاسات العيون تكشف الأسرار: تقنية مبتكرة تستخدم علم الفلك لتحليل الصور المزيفة ومواجهة تحديات التزييف العميق في عصر الذكاء الاصطناعي.
كشف باحثون عن تقنية جديدة تعتمد على تحليل انعكاسات الضوء في عيون الأفراد لتمييز الصور الحقيقية عن المزيفة الناتجة عن الذكاء الاصطناعي. استُخدمت تقنيات فلكية مثل معامل “Gini” لتحديد الفروق بين الصور، حيث أظهرت الانعكاسات غير المتناسقة في الصور المزيفة تباينًا واضحًا مع الصور الأصلية. رغم عدم كونها حلاً نهائيًا، تقدم هذه التقنية أداة فعالة في مواجهة التزييف العميق وتعزيز الأمان الرقمي.
تقنيات حديثة للكشف عن الصور المزيفة باستخدام انعكاسات العيون
في عالم تتزايد فيه الصور المزيفة الناتجة عن الذكاء الاصطناعي، قدم فريق من الباحثين تقنية جديدة تعتمد على تحليل انعكاسات الضوء في عيون الأفراد. هذه التقنية، التي طُرحت في اجتماع الجمعية الفلكية الملكية في هال، توضح كيفية الاستفادة من منهجيات علم الفلك لتحليل الصور وكشف التزييف العميق (Deep Fake).
عيون البشر مقابل الذكاء الاصطناعي: السر في الانعكاسات المتطابقة
أظهرت الدراسات التي أجرتها أديجوموكي أولابي، طالبة الماجستير في جامعة هال، أن انعكاسات الضوء في عيون البشر تكون متطابقة في الصور الحقيقية. على العكس، الانعكاسات في الصور المزيفة تكون غير متناسقة بسبب أخطاء في إنشاء الصور بواسطة الذكاء الاصطناعي. هذا التباين يساعد الباحثين في التمييز بين الصور الأصلية والمزيفة.
تحليل الضوء: تقنيات فلكية للكشف عن الصور المزيفة
اعتمد العلماء على تقنيات تحليل الضوء المستخدمة في علم الفلك لقياس الانعكاسات بين عيني الشخص في الصور. أشار البروفيسور كيفن بيمبلت، مدير مركز التميز في علوم البيانات بجامعة هال، إلى أن تقنيات مثل مؤشر “Gini” تُستخدم لتحليل كيفية انتشار الضوء في الصور. هذه الطريقة أثبتت فعاليتها في الكشف عن الفروق بين الصور الأصلية والمزيفة.
فروق واضحة بين الصور الحقيقية والمزيفة
أظهرت النتائج أن الصور الحقيقية تتميز بانعكاسات متماثلة في كلتا العينين، بينما الصور المزيفة الناتجة عن الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تكون غير متناظرة. تُستخدم هذه الفروق لتحليل الصور بدقة وتحديد مدى احتمال أن تكون مزيفة، مما يوفر أداة مبتكرة لمواجهة ظاهرة التزييف العميق.
تحديات التقنية: ليست حلاً مضمونًا للكشف الكامل
رغم فعالية التقنية، أكد البروفيسور بيمبلت أن هذه الطريقة ليست حلاً نهائيًا، حيث قد تحدث إيجابيات وسلبيات كاذبة. ومع ذلك، فإنها تقدم أساسًا قويًا لتطوير استراتيجيات أفضل لمكافحة الصور المزيفة.
استخدام معامل “Gini” في تحليل الضوء
استعان الفريق بمعامل “Gini” لتقييم توزيع اللمعان بين بكسلات الصور. يشير معامل “Gini” صفر إلى توزيع متساوٍ للضوء، بينما يعبر معامل 1 عن تركيز الضوء في نقطة واحدة. رغم فعالية هذه الطريقة، إلا أن بعض أدوات التحليل، مثل معلمات “CAS”، لم تكن دقيقة في الكشف عن العيون الاصطناعية.
آفاق جديدة في مكافحة التزييف العميق
تفتح هذه التقنية آفاقًا جديدة في مجال مكافحة التزييف العميق، حيث تستند إلى مبادئ علمية لتحليل الصور بشكل دقيق. يمكن أن تسهم في تعزيز الأمان الرقمي ومكافحة انتشار الصور المزيفة التي تهدد الخصوصية والثقة العامة.
