Autor: Martin Bekker
Problem je jednostavan: teško je više znati da li je fotografija prava ili ne. Alati za manipulaciju fotografijama su toliko dobri, toliko uobičajeni i jednostavni za korišćenje, da autentičnost slike više ne može da se garantuje.
Situacija je postala komplikovanija od kad se primejuje generativna veštačka inteligencija. Svako ko ima internet vezu može da napravi gotovo svaku sliku, verovatnu ili fantastičnu, sa fotorealističnim kvalitetom i da je predstavi kao stvarnu. Ovo utiče na našu sposobnost da prepoznamo istinu u svetu koji je sve više pod uticajem slika.
Predajem i istražujem etiku veštačke inteligencije (VI), uključujući i to kako koristimo i razumemo digitalne slike.
Mnogi ljudi pitaju kako možemo da prepoznamo da li je slika promenjena, ali to brzo postaje previše teško. Umesto toga, ovde predlažem sistem u kome kreatori i korisnici slika otvoreno iznose koje su promene napravili. Svaki sličan sistem može da posluži, ali su potrebna nova pravila ako želimo da se VI slike etički primenjuju – barem među onima koji žele da im se veruje, posebno mediji.
Ne činiti ništa nije opcija, jer ono u šta verujemo o medijima utiče na to koliko verujemo jedni drugima i našim institucijama. Postoji nekoliko načina za napredak. Jasno označavanje fotografija je jedan od njih.
Dipfejk i lažne vesti
Manipulacija fotografijama je nekada bila zabran vladinih propagandnih timova, a kasnije i stručnih korisnika Photoshopa, popularnog softvera za uređivanje, izmenu ili kreiranje digitalnih slika.
Danas se digitalne fotografije na telefonima i kamerama automatski podvrgavaju filterima za korekciju boja. Neki alati društvenih medija automatski „ulepšavaju“ slike lica korisnika. Da li je selfi fotografija uopšte više stvarna?
Osnova zajedničkog društvenog razumevanja i konsenzusa – poverenje u ono što se vidi – se kvari. To je praćeno očiglednim porastom nepouzdanog (i često zlonamernog) izveštavanja. Imamo nove izraze za situaciju: lažne vesti (lažno izveštavanje uopšte) i dipfejk (namerno manipulisane slike, bilo radi ratovanja ili radi privlačenja više pratilaca na društvenim mrežama).
Kampanje dezinformacija uz upotrebu manipulisanih slika mogu da utiču na izbore, prodube podele, čak i podstiču nasilje. Skepticizam prema pouzdanim medijima udaljava obične ljude od činjeničnog izveštavanja o događajima i podstiče teorije zavere i marginalne grupe.
Etička pitanja
Još jedan problem za kreatore slika (privatnih ili profesionalnih) jeste teškoća da znaju šta je dozvoljeno. U svetu falsifikovanih slika, da li je prihvatljivo ulepšati sebe? Šta kažete na to da se na mreži objavi slika sa koje je izbrisan bivši partner?
Da li bi bilo diskutabilno ako ugledne zapadne novine objave fotografiju ruskog predsednika Vladimira Putina kako se gnuša (izraz koji je sigurno nekada napravio, ali čija stvarna slika, recimo, nije snimljena) proizvedenu koristeći veštačku inteligenciju?
Etičke granice se dodatno zamagljuju u veoma napetim kontekstima. Da li je važno to da su opozicione političke reklame protiv tadašnjeg predsedničkog kandidata Baraka Obame u SAD namerno potamnile njegovu kožu?
Da li bi generisane slike mrtvih tela u Gazi bile prihvatljivije, možda i moralnije, od stvarnih fotografija mrtvih ljudi? Da li je neetička naslovna strana časopisa koja prikazuje model digitalno izmenjen do nedostižnih standarda lepote, a da se pritom ne deklariše nivo manipulacije fotografijama?
Rešenje
Deo rešenja ovog društvenog problema zahteva dve jednostavne i jasne akcije. Prvo, izjaviti da je fotografijama manipulisano. Drugo, obelodaniti kakva je vrsta manipulacije fotografijama izvršena.
Prvi korak je jednostavan: na isti način kao što se slike objavljuju sa navođenjem autorskih prava, jasno i neupadljivo dodati u natpise „priznanje poboljšanja“ (EA – enhancement acknowledgment).
Drugi se odnosi na to kako je slika izmenjena. Ovde predlažem pet „kategorija manipulacije“ (slično ocenama za film). Odgovornost i jasnoća dali bi etičku osnovu.
Tih pet kategorija bi mogle da budu:
C—Corrected (ispravljeno)
Izmene koje čuvaju suštinu originalne fotografije, a istovremeno poboljšavaju njenu ukupnu jasnoću ili estetsku privlačnost — poput balansa boja (kao što je kontrast) ili distorzije objektiva. Takve korekcije su često automatizovane (na primer, kamerama pametnih telefona), ali se mogu izvršiti ručno.
E—Enhanced (poboljšano)
Izmene koje se uglavnom odnose na podešavanje boje ili tona. Ovo se proteže na blago kozmetičko retuširanje, poput uklanjanja manjih mrlja (kao što su akne) ili veštačko dodavanje šminke, pod uslovom da izmene ne menjaju fizičke karakteristike ili objekte. Ovo uključuje sve filtere koji uključuju promene boja.
B—Body manipulated (manipulisano telo)
Ovo se označava kada se promeni fizička karakteristika. Promene oblika tela, poput smanjenja debljine ruku ili širenje ramena, ili promena boje kože ili kose, spadaju u ovu kategoriju.
O—Object manipulated (manipulisani objekat)
Ovo označava da je promenjen fizički položaj objekta. Pomeren prst ili ud, dodata vaza, uklonjena osoba, dodat ili uklonjen element pozadine.
G—Generated (generisano)
Ovako bi bili označeni potpuno izmišljeni, ali fotorealistični prikazi, poput scene koja uopšte nije postojala. Dakle, sve slike kreirane digitalno, uključujući i generativnu veštačku inteligenciju, ali ograničene na fotografske prikaze. (Crtani film pape generisan veštačkom inteligencijom ne bi spadao ovde, ali fotografska slika pape u zimskoj jakni bi se ocenila sa G.)
Predložene kategorije ne znače vrednost: one se (ili bi trebalo da se) jednostavno aktiviraju prilikom bilo kakve manipulacije. Dakle, filteri boja primenjeni na sliku političara aktiviraju kategoriju E, bez obzira da li izmena dovodi do toga da osoba izgleda privlačnije ili odbojnije. Ključna karakteristika za prihvatanje ovakvog sistema ocenjivanja bi bila da on bude transparentan i nepristrasan.
Gore navedene CEBOG kategorije nisu fiksne, može doći do preklapanja: na primer, B (manipulisano telo) često može implicirati E (poboljšano).
Izvodljivost
Softver za odgovornu manipulaciju fotografijama može automatski da ukaže korisnicima na klasu izvršene manipulacije fotografijama. Po potrebi, može da se označi vodenim žigom ili jednostavno da bude u metapodacima slike (kao što je slučaj sa podacima o izvoru, vlasniku ili fotografu). Automatizacija bi mogla da obezbedi jednostavnost korišćenja i možda smanji ljudske greške, podstičući doslednu primenu na svim platformama.
Naravno, prikazivanje ocene će na kraju biti urednička odluka, a pošteni korisnici, kao i pošteni urednici, će to raditi odgovorno, radi održavanja ili poboljšanja reputacije svojih slika i publikacija. Iako bi se neko nadao da će društvene mreže prihvatiti ovu vrstu uredničkog ideala i podstaći označene slike, ostaje mnogo prostora za nejasnoće i obmane.
Uspeh ovakve inicijative zavisi od saradnje programera tehnologije, medijskih organizacija i kreatora politike da bi se stvorila zajednička posvećenost transparentnosti u digitalnim medijima.
Izvor: TechXplore