Ievads

Dziļviltojumi mūsdienās ir viena no tehnoloģijām, kas attīstās visstraujāk, un tas izaicina ne tikai tehnoloģiskos, bet arī juridiskos un ētiskos standartus. Saskaņā ar ASV Homeland Security ziņojumu dziļviltojumi rada būtiskus draudus autentiskumam, sabiedrības drošībai, personas identitātei un demokrātiskajiem procesiem, jo tie veicina dezinformāciju un uzbrukumus privātumam.¹ Dziļviltojumi visbiežāk tiek mērķēti uz sociālo tīklu platformām, kur sazvērestības teorijas, baumas un dezinformācija izplatās īpaši viegli, jo lietotāji mēdz sekot vairākuma viedoklim.²

Jēdziens “dziļviltojums” jeb oriģināli deepfake radies 2017. gadā, kad kāds interneta platformas Reddit lietotājs ar segvārdu deepfakes publicēja pirmos ar dziļo mašīnmācīšanos ģenerētos viltotos video – galvenokārt slavenību seju montāžas pornogrāfiska rakstura videoklipos. Lietotājs publicēja ne tikai dziļviltojuma video, bet arī algoritmu, kas ļāva viegli ģenerēt arī citiem lietotājiem dziļviltojumus, izmantojot atklātā koda rīkus TensorFlow un Keras.³ Lai gan šis tiešsaistes forums drīz tika slēgts, termins “dziļviltojums” tika pārņemts sabiedrībā un kļuva par vispārpieņemtu apzīmējumu šādā veidā mākslīgi radītiem materiāliem.

2020. un 2021. gadā dziļviltojuma tehnoloģija plaši nonāca masu lietošanā. Parādījās populāras mobilās aplikācijas (piemēram, Reface, Doublicat), kas acumirklī ļāva ģenerēt sejas maiņu īsos video. Savukārt 2023. gadā notika ģeneratīvā mākslīgā intelekta (turpmāk – MI) uzplaukums. Tādi rīki kā DALL-E un ChatGPT padarīja vienkāršāku dziļviltojuma radīšanu. Dziļviltojuma video skaits sasniedza 95 000, kas ir par 550 % vairāk, salīdzinot ar 2019. gadu.⁴ Šāds pieaugums izraisīja pastiprinātas bažas indivīdu, organizāciju un valstu vidū visā pasaulē. Pasaules Ekonomikas forums dziļviltojumu un dezinformāciju nosauca par vienu no galvenajiem globālajiem riskiem 2024. gadā.⁵ Savukārt 2025. gadā prognozes liecināja, ka ģeneratīvā MI tirgus no 2025. gada līdz 2031. gadam pieaugs par 560 %.⁶

Zinātnieki uzskata, ka cilvēce tuvojas punktam, kad nebūs iespējams atšķirt autentisku materiālu no mākslīgi radīta. Tāpat tiek secināts, ka ir apdraudētas vairākas sabiedrības grupas, piemēram, pētījumi liecina, ka Austrālijas skolās pēdējā gada laikā dziļviltojumu skaits ir dubultojies, un oficiālie dati rāda, ka vismaz vienu reizi nedēļā tiek konstatēts gadījums, kurā izmantota dziļviltojuma manipulācija.⁷ Šāda attīstības tendence norāda, ka dziļviltojumu problemātika nav tikai tehnoloģiska vai juridiska, bet arī epistemoloģiska, tas ir, saistīta ar zināšanu un patiesības uztveri. Tā skar uzticības pamatus, uz kuriem balstās informācijas aprite un sabiedrības spēja atšķirt patieso no viltus.

1. Dziļviltojuma jēdziens

Dziļviltojuma kodols izpaužas digitāla satura sintēzē, kurā MI rada cilvēka vizuālo vai akustisko atdarinājumu tādā kvalitātē, ka tas šķiet autentisks, kaut arī netiek balstīts reālos notikumos. Galvenā dziļviltojuma pazīme ir, ka saturs tiek ģenerēts no jauna, nevis tikai rediģēts, kā tas ir tradicionālās datorgrafikas vai montāžas gadījumā. Dziļviltojuma tehnoloģija balstās uz dziļās mācīšanās metodēm, īpaši autoenkoderiem un ģeneratīvajiem sāncenšu tīkliem (GAN). Šie modeļi ļauj radīt vai manipulēt ar vizuāliem, audio vai video informācijas avotiem tā, lai tie izskatītos autentiski un bieži vien grūti atšķirami no reāla satura.⁸

Lai ilustrētu dziļviltojumu tehnoloģiskā pamata praktisko izpausmi, svarīgi izdalīt galvenos dziļviltojumu veidus – attēla, audio vai video. Saskaņā ar 2025. gada datiem video dziļviltojumi veido aptuveni 46 % no visiem gadījumiem, attēli – 32 %, bet audio – 22 %.

Video dziļviltojumi ir visefektīvākie manipulācijā to multisensorālās dabas dēļ (apvieno vizuālo un audio).⁹ Attēla dziļviltojumi ir vairāk orientēti uz statisku dezinformāciju un nelegālu saturu, bet audio – uz reāllaika krāpniecību. Kopumā 2025. gads ir bijis īpaši bagāts ar video dziļviltojumiem, jo MI tehnoloģiju attīstība, piemēram, OpenAI Sora, ir padarījusi tos vēl ticamākus un plaši pieejamus.