Bahkan jika Anda pikir Anda pandai menganalisis wajah, penelitian menunjukkan banyak orang tidak dapat membedakan antara foto wajah asli dan gambar yang dihasilkan komputer. Ini sangat bermasalah sekarang karena sistem komputer dapat membuat foto yang tampak realistis dari orang yang tidak ada.

Baru-baru ini, profil LinkedIn palsu dengan gambar profil yang dihasilkan komputer menjadi berita karena itu berhasil terhubung dengan pejabat AS dan individu berpengaruh lainnya pada platform jaringan, misalnya. Pakar kontra-intelijen bahkan mengatakan bahwa mata-mata secara rutin membuat profil hantu dengan gambar seperti itu rumah pada target asing melalui media sosial.

Kepalsuan yang dalam ini tersebar luas dalam budaya sehari-hari yang berarti orang harus lebih sadar tentang bagaimana mereka digunakan dalam pemasaran, periklanan, dan media sosial. Gambar-gambar itu juga digunakan untuk tujuan jahat, seperti propaganda politik, spionase, dan perang informasi.

Membuatnya melibatkan sesuatu yang disebut deep neural network, sebuah sistem komputer yang meniru cara otak belajar. Ini "dilatih" dengan memaparkannya ke kumpulan data wajah asli yang semakin besar.

Faktanya, dua jaringan saraf dalam saling berhadapan, bersaing untuk menghasilkan gambar yang paling realistis. Akibatnya, produk akhirnya dijuluki gambar GAN, di mana GAN adalah singkatan dari Generative Adversarial Networks. Proses menghasilkan gambar baru yang secara statistik tidak dapat dibedakan dari gambar pelatihan.

Dalam penelitian kami yang dipublikasikan di iScience, kami menunjukkan bahwa kegagalan untuk membedakan wajah buatan ini dari yang asli berimplikasi pada perilaku online kami. Penelitian kami menunjukkan bahwa gambar palsu dapat mengikis kepercayaan kita pada orang lain dan sangat mengubah cara kita berkomunikasi secara online.

Rekan-rekan saya dan saya menemukan bahwa orang menganggap wajah GAN lebih terlihat nyata daripada foto asli wajah orang yang sebenarnya. Meskipun belum jelas mengapa demikian, temuan ini menjelaskannya menyoroti kemajuan terbaru dalam teknologi digunakan untuk menghasilkan gambar buatan.

Dan kami juga menemukan tautan menarik ke daya tarik: wajah yang dinilai kurang menarik juga dinilai lebih nyata. Wajah yang kurang menarik mungkin dianggap lebih khas dan wajah khas dapat digunakan sebagai referensi terhadap mana semua wajah dievaluasi. Oleh karena itu, wajah-wajah GAN ini akan terlihat lebih nyata karena lebih mirip dengan template mental yang dibangun orang dari kehidupan sehari-hari.

Tetapi melihat wajah buatan ini sebagai asli juga dapat memiliki konsekuensi pada tingkat kepercayaan umum yang kami berikan kepada lingkaran orang asing — sebuah konsep yang dikenal sebagai "kepercayaan sosial".

Kita sering membaca terlalu banyak tentang wajah yang kita lihat, dan kesan pertama yang kita bentuk memandu interaksi sosial kita. Dalam percobaan kedua yang merupakan bagian dari studi terbaru kami, kami melihat bahwa orang lebih cenderung mempercayai informasi yang disampaikan oleh wajah yang sebelumnya mereka anggap nyata, bahkan jika itu dibuat secara artifisial.

Tidak mengherankan jika orang lebih percaya pada wajah yang mereka yakini nyata. Namun kami menemukan bahwa kepercayaan terkikis begitu orang diberi tahu tentang potensi kehadiran wajah buatan dalam interaksi online. Mereka kemudian menunjukkan tingkat kepercayaan yang lebih rendah, secara keseluruhan — terlepas dari apakah wajah itu nyata atau tidak.

Hasil ini dapat dianggap bermanfaat dalam beberapa hal, karena membuat orang lebih curiga di lingkungan tempat pengguna palsu dapat beroperasi. Namun, dari perspektif lain, hal itu mungkin secara bertahap mengikis sifat dasar cara kita berkomunikasi.

Secara umum, kita cenderung untuk beroperasi pada asumsi default bahwa orang lain pada dasarnya jujur ​​dan dapat dipercaya. Pertumbuhan profil palsu dan konten online artifisial lainnya menimbulkan pertanyaan tentang seberapa besar kehadiran mereka dan pengetahuan kita tentang mereka dapat mengubah status "truth default" ini, yang pada akhirnya mengikis kepercayaan sosial.

Mengubah default kami

Transisi ke dunia di mana apa yang nyata tidak dapat dibedakan dari apa yang tidak juga dapat mengubah lanskap budaya dari jujur ​​menjadi artifisial dan menipu.

Jika kita secara teratur mempertanyakan kebenaran dari apa yang kita alami secara online, mungkin kita perlu mengerahkan kembali upaya mental kita dari pemrosesan pesan itu sendiri ke pemrosesan identitas pembawa pesan. Dengan kata lain, meluasnya penggunaan konten online yang sangat realistis, namun dibuat-buat, dapat membuat kita berpikir secara berbeda – dengan cara yang tidak kita duga.

Dalam psikologi, kami menggunakan istilah yang disebut "pemantauan realitas" untuk cara kami mengidentifikasi dengan benar apakah sesuatu datang dari dunia luar atau dari dalam otak kita. Kemajuan teknologi yang dapat menghasilkan wajah, gambar, dan panggilan video palsu, namun sangat realistis, berarti pemantauan realitas harus didasarkan pada informasi selain penilaian kita sendiri. Ini juga menyerukan diskusi yang lebih luas tentang apakah umat manusia masih dapat mengabaikan kebenaran.

Sangat penting bagi orang untuk lebih kritis saat mengevaluasi wajah digital. Ini dapat termasuk menggunakan pencarian gambar terbalik untuk memeriksa apakah foto itu asli, mewaspadai profil media sosial dengan sedikit informasi pribadi atau banyak pengikut, dan menyadari potensi teknologi deepfake digunakan untuk tujuan jahat.

Perbatasan berikutnya untuk area ini harus ditingkatkan algoritme untuk mendeteksi wajah digital palsu. Ini kemudian dapat disematkan di platform media sosial untuk membantu kami membedakan yang asli dari yang palsu dalam hal wajah koneksi baru.

Tentang Penulis

Manos Tsakiris, Profesor Psikologi, Direktur Pusat Politik Perasaan, Royal Holloway University of London

Artikel ini diterbitkan kembali dari Percakapan di bawah lisensi Creative Commons. Membaca Artikel asli.