Je eigen gezicht op een filmpersonage plakken is geestig en vrij onschuldig, een politicus iets laten zeggen wat hij of zij nooit gezegd heeft is al van een andere orde. We hebben het uiteraard over deepfakes. Hoe werkt de technologie achter synthetische media?

Een belangrijk containerbegrip waar deepfakes onder vallen is ‘synthetische media’. Dat staat voor content die niet door mensen is gemaakt, maar door computers gegenereerd. Het gaat bijvoorbeeld om foto’s of video’s die niet echt zijn, maar er wel heel echt uitzien. Maar het kan ook gaan om audio, teksten of virtuele objecten. De content wordt geproduceerd door een algoritme op basis van kunstmatige intelligentie (AI, artificial intelligence). 

Deze AI wordt gevoed en getraind door data, zoals foto’s met verschillende gezichtskenmerken, bewegende beelden van een persoon, teksten, muziek of het interieur van huizen. Hoe groter de dataset, des te beter de vaardigheden van het algoritme worden. Software heeft ten opzichte van mensen het voordeel dat het content met hoge snelheid en op oneindige schaal kan produceren.

Een algoritme kan op basis van een dataset met bijvoorbeeld foto’s van tienduizenden personen de gelaatskenmerken analyseren, zoals de positie en kenmerken van de ogen, neus en mond, wenkbrauwen, haar en bijvoorbeeld moedervlekken. Door die vanuit verschillende hoeken te analyseren ontstaat een 3D-model van het gezicht. 

Op basis daarvan, en de overeenkomsten en verschillen tussen mensen in de dataset, kan het algoritme zelf mensen ‘maken’. Wanneer beelden gecombineerd worden van echte mensen wordt dit een deepfake genoemd. Maar het kan ook op basis van random noise, oftewel pixels.

©PXimport

Face swappen

Een onderdeel dat vaak in het nieuws komt, is een zogenoemde deepfake-video of -foto. Hierbij wordt een persoon gedeeltelijk vervangen door een andere persoon – bijvoorbeeld door het gezicht te verwisselen. Het begrip ‘deepfake’ is een samenvoeging van twee Engelse woorden: ‘deep learning’ en ‘fake’. Deep learning is een onderdeel van ‘machine learning’, dat gebaseerd is op kunstmatige neurale netwerken. Het wordt gebruikt om bestaande afbeeldingen en video te combineren, en delen ervan te integreren. 

Bij veel deepfake-video’s wordt meestal alleen een klein deel van een persoon vervangen: het gezicht. Dit heet een ‘faceswap’. Dit scheelt kostbare rekenkracht en het is beduidend minder complex omdat niet al het haar, lichaam, kleding en de achtergrond hoeft te worden vervangen. In de praktijk worden vaak alleen de gelaatstrekken van een hoofd overgenomen, zoals de ogen, neus, wenkbrauwen, gezichtshaar en mond. Deze worden wel zo aangepast dat de kleur en de belichting van het gezicht overeenkomt met het origineel. 

Het resultaat ziet er vaak verrassend echt uit, zeker wanneer het personen betreft die qua bouw een beetje op elkaar lijken. Een bekend voorbeeld is een scène van Arnold Schwarzenegger in Terminator 2, waarbij het gezicht is vervangen door aartsrivaal Sylvester Stallone. Een faceswap is tegenwoordig zo eenvoudig dat iedere consumentencomputer het kan: er bestaat kant-en-klare opensource-software voor. Ook smartphones zijn krachtig genoeg en er zijn talloze apps, zoals Reface.

Hoe werkt deepfake?

Het manipuleren van bestaande beelden of een faceswap werkt door eerst het bronbeeld uitvoerig te analyseren: de positie en de bewegingen van alle onderdelen van het gezicht worden uitvoerig ontleedt, evenals het licht en de hoek van het gezicht. Alle individuele frames worden apart opgeslagen. Vervolgens gebeurt hetzelfde met het doelbeeld, waarbij de gezichten over elkaar worden gelegd. Hoe groter de dataset aan beelden is, des te beter is het eindresultaat.

Het produceren van een compleet nieuw beeld door een algoritme werkt anders. Dit gebeurt met een techniek die bekend staat als GAN (Generative Adversarial Network). Dit is een klasse van algoritmen voor ongecontroleerd leren. Het werkt door middel van een soort spelscenario waarbij twee neurale netwerken tegen elkaar strijden en samenwerken. 

Het eerste netwerk is de generator, die een beeld genereert (maar het kan ook een tekst of audiofragment zijn). Het tweede netwerk is de discriminator, die is getraind op een grote database van voorbeelden en probeert te detecteren of het beeld echt is, of gefabriceerd door de generator. Dit proces gaat net zo lang door tot het door het eerste netwerk geproduceerde beeld zo goed is, dat het aangemerkt wordt als echt. Het netwerk van de generator traint zichzelf dus als het ware omdat het telkens anticipeert op de afwijzingen van de discriminator. 

Een GAN die op foto’s is getraind, kan zelf beelden genereren die niet van echt te onderscheiden zijn. Deze foto’s of video’s zijn dus niet samengesteld uit echte beelden, zoals bij deepfake, maar volledig op basis van nieuwe pixels gegenereerd. Het gaat dan dus om mensen die in werkelijkheid niet bestaan, maar er wel levensecht uitzien. Voorbeelden zijn te zien op sites als thispersondoesnotexist.com. Voor katten, huiskamers en landschappen bestaat deze techniek ook.

Hollywood

De techniek worden steeds vaker toegepast in Hollywoodfilms. In Terminator Genisys, Captain Marvel, Tron: Legacy, The Irishman en Gemini werden hoofdrolspelers tientallen jaren jonger gemaakt. In 2016 zagen we een jonge Carrie Fisher als prinses Leia in Star Wars: Rogue One en in Episode IX figureerde zij zelfs na haar dood.

Amerikaanse filmmakers overwegen zelfs de in 1955 overleden acteur James Dean, te laten figureren in een nieuwe Vietnamfilm, omdat ze zijn persoon zo goed bij de rol vinden passen. Ook voor tv en op YouTube worden steeds vaker deepfakes gebruikt. Zo zond het Britse tv-netwerk Channel 4 beelden van Koningin Elizabeth uit waarbij ze een TikTok-dans deed. 

In Zondag met Lubach ontkrachtte Gerry Baudet uitspraken die door zijn ‘broertje’ waren gedaan. In december 2020 publiceerde YouTube-kanaal Sassy Justice, van de makers van South Park, een zogenaamd kerstverhaal van President Trump waarin twee rendieren onderling ruzie krijgen over de uitslag van de verkiezingen. De opname lijkt verrassend echt, inclusief de bewegingen, handgebaren, gelaatstrekken en de stem van Trump. 

Tenslotte ontstond onlangs veel reuring nadat De Correspondent een gemanipuleerd filmpje van Mark Rutte online zette, waarin het leek alsof de VVD-politicus ineens wel erg begaan was met het klimaat. Op de stem na zou je het zo geloven! 

Tekst: Jeroen Horlings

Wil jij een slimme woning waarin alles gewoon werkt? Met de komst van Matter behoort de wirwar aan verschillende apps en protocollen definitief tot het verleden. Deze universele standaard zorgt ervoor dat al je apparaten naadloos met elkaar communiceren. We leggen uit hoe deze techniek jouw slimme huis naar een hoger niveau tilt zonder ingewikkelde installaties.

Je herkent het vast: je koopt een slimme lamp die vervolgens niet samenwerkt met je favoriete app. De nieuwe smarthome-standaard genaamd Matter maakt daar voorgoed een eind aan. In dit artikel leggen we uit wat deze techniek precies inhoudt en waarom het de manier waarop je jouw huis automatiseert fundamenteel verandert. Het draait namelijk allemaal om eenvoud en universele samenwerking tussen apparaten.

Universele taal voor al je apparaten

Matter is in de basis een communicatieprotocol dat ervoor zorgt dat apparaten van verschillende fabrikanten dezelfde taal spreken. Voorheen zat je vaak vast aan een specifiek ecosysteem zoals Apple HomeKit, Google Home of Amazon Alexa. Met de komst van Matter maakt het merk van de hardware niet langer uit voor de app die je gebruikt om alles te bedienen. Het is een softwarematige laag die boven op je bestaande wifi-netwerk of het nieuwe Thread-netwerk draait om verbindingen betrouwbaar en snel te maken. Hierdoor hoef je bij de aanschaf van een nieuwe sensor of schakelaar alleen nog maar te letten op het kenmerkende logo.

©Matter

Waarom Matter, eh, matters...

De grootste winst voor jou als gebruiker zit 'm in de eenvoud van het installatieproces en de betrouwbaarheid van het systeem. Elk product dat over de officiële ondersteuning beschikt, kun je simpelweg scannen met een QR-code, waarna het direct wordt toegevoegd aan je netwerk. Omdat grote techreuzen de handen ineen hebben geslagen, hoef je niet meer bang te zijn dat een nieuwe aankoop onbruikbaar blijkt in je huidige setup. Bovendien werkt Matter lokaal in plaats van via de cloud. Dat heeft als grote voordeel dat je privacy beter gewaarborgd is en dat je lampen ook gewoon aangaan als je internetverbinding er onverhoopt een keer uitligt.

De rol van Thread en lokale snelheid

Hoewel Matter de taal is die gesproken wordt, hebben de apparaten ook een manier nodig om die signalen fysiek te versturen. Veel moderne apparatuur maakt hiervoor gebruik van Thread, een energiezuinig protocol dat een zogenaamd mesh-netwerk vormt. Hierdoor versterken apparaten elkaar en wordt het bereik in je hele woning vergroot zonder dat je extra steunpunten hoeft te plaatsen. De combinatie van deze technieken zorgt voor een razendsnelle reactietijd. Je merkt dit direct in de praktijk omdat de vertraging tussen het indrukken van een knop in je app en de daadwerkelijke actie van het apparaat vrijwel nihil is.

©ER | ID.nl

En de toekomst...?

Hoewel de techniek nog volop in ontwikkeling is, breidt de ondersteuning zich razendsnel uit naar nieuwe productgroepen zoals robotstofzuigers, slimme sloten en zelfs huishoudelijke apparaten. Fabrikanten brengen regelmatig software-updates uit voor oudere apparatuur om deze alsnog compatibel te maken met de nieuwe standaard. Dat zorgt voor een duurzamere benadering van elektronica, omdat je niet direct al je hardware hoeft te vervangen om te profiteren van de nieuwste mogelijkheden. Het bouwen van een slim huis wordt hiermee eindelijk een overzichtelijke ervaring waarbij de techniek volledig in dienst staat van jouw gemak.

Alles wat je op Facebook doet, wordt automatisch op de achtergrond opgeslagen. Iedere video die je bekijkt en iedere reactie die je achterlaat, belandt achter de schermen in een archief. Voel je je daar niet prettig bij? Geen paniek: je kunt die geschiedenis bekijken en zelf wissen.

Activiteitenlogboek

Om je Facebook-geschiedenis te wissen, open je de app in een internetbrowser en klik je rechtsboven op je profielfoto. Kies Instellingen en privacy in het keuzemenu en open vervolgens Instellingen. Scrol in de linkerkolom tot het onderdeel Je activiteit en toestemmingen en dubbelklik op Activiteitenlogboek.

Aan de rechterkant zie je een overzicht van je volledige geschiedenis: livevideo's, bekeken video's, zoekopdrachten, reacties, groepsberichten, opmerkingen, verhalen, pagina-likes, vrienden, inlogsessies en relaties. Al deze informatie vind je netjes in deze rubrieken terug. Blader door het logboek en verwijder wat je liever kwijt dan rijk bent.

Item per item of meteen de volledige categorie verwijderen

Het is niet mogelijk om al die geschiedenis in één keer te elimineren. Dat staat Facebook niet toe. Je moet dus elke sectie doorlopen en zien wat tot nu toe is verzameld en wat je wilt verwijderen. Bijvoorbeeld, in de sectie Video's die je hebt bekeken, zie je de lijst van alle filmpjes die je hebt bekeken sinds je je account hebt aangemaakt. Je kunt dus een reis terug in de tijd maken door in deze sectie de knop Weergeven te gebruiken.

Wil je één bepaald item uit de geschiedenis verwijderen, dan klik je op de drie puntjes aan de rechterkant van dat item en kies je de opdracht Verwijderen. Als je de volledige kijkgeschiedenis wilt zappen, scrol je omhoog en selecteer je in dit voorbeeld de knop Kijkgeschiedenis van video wissen.

Zoekgeschiedenis

Je zoekgeschiedenis kun je ook via een andere route wissen: ga naar Instellingen / Accountcentrum / Je gegevens en toestemmingen / Zoekgeschiedenis. Klik op het pijltje rechts en vervolgens op de blauwe knop Alle zoekopdrachten wissen.

Wil je nog dieper gaan? Open opnieuw het Activiteitenlogboek en klik op Je Facebook-activiteit. Daar verschijnt weer een menu met reacties, berichten, groepen, pagina's, polls en meer. Doorloop elke categorie en verwijder alles wat je definitief kwijt wilt.