# Artikel Terkait Deepfake

Pusat Berita HTX menyediakan artikel terbaru dan analisis mendalam mengenai "Deepfake", mencakup tren pasar, pembaruan proyek, perkembangan teknologi, dan kebijakan regulasi di industri kripto.

Rencana Trump untuk Menerapkan AI Berpotensi Menggantikan 50 Hukum AI Negara Bagian dengan Satu Set Peraturan

Menurut laporan The Information, pemerintahan Trump mendekati pembuatan sistem regulasi kecerdasan buatan (AI) nasional. Rencana ini berpotensi menggantikan sekitar 50 undang-undang AI negara bagian dengan satu aturan federal, menyederhanakan kerangka peraturan bagi pengembang. Inisiatif ini berfokus pada "Kebijakan Kerangka Kerja AI Nasional" yang dirilis Maret 2026, yang diusulkan sebagai titik awal legislatif untuk Kongres. Tujuannya adalah menciptakan standar federal tunggal, mengurangi fragmentasi dari aturan negara bagian seperti yang sudah ada di Colorado, Texas, dan California. Pemerintah berargumen ini akan memberikan kejelasan lebih bagi pengembang mengenai isu seperti keamanan anak dan deepfake. Strategi administrasi juga melampaui legislasi, mencakup perintah eksekutif Juni 2026 untuk meningkatkan keamanan siber dan inovasi AI. Namun, pertanyaan besar tetap terbuka: bagaimana mengatur model AI open-source? Laporan mencatat bahwa model open-source menciptakan tantangan tata kelola khusus karena dapat dengan bebas dimodifikasi. Meski demikian, bagi pengembang, kejelasan regulasi dari satu aturan nasional mungkin lebih diutamakan. Keputusan akhir ada di tangan Kongres. Namun, langkah ini menunjukkan keinginan Washington untuk menjadi regulator utama AI. Mengingat perusahaan AS memimpin pengembangan AI global, keputusan ini akan berdampak tidak hanya di AS tetapi juga pada pengembang di seluruh dunia.

cryptonews.ruKemarin 10:03

Rencana Trump untuk Menerapkan AI Berpotensi Menggantikan 50 Hukum AI Negara Bagian dengan Satu Set Peraturan

cryptonews.ruKemarin 10:03

Penipuan Besar-besaran, 'Laboratorium Misterius' yang Menduduki Peringkat Global Semalaman, Ternyata Palsu

Tanggal 18 Juli, komunitas AI digegerkan oleh kemunculan mendadak "Basalt Labs", sebuah laboratorium AI misterius asal Tiongkok. Mereka mengumumkan model Monolith-1.0 yang diklaim sebagai nomor satu di dunia, dengan parameter 1,6 triliun dan skor hampir sempurna di berbagai benchmark seperti HLE (99,44%) serta GPQA Diamond. Publikasi ini langsung viral. Namun, keraguan muncul. File model di Hugging Face ternyata berisi potongan berat yang identik, diduga dibuat dari replikasi model Qwen2.5-7B. Demo web yang lancar pun terbukti mengakses API DeepSeek secara tersembunyi. Sebuah prompt sistem yang berhasil dibocorkan menginstruksikan model untuk selalu menyebut dirinya Monolith-1.0 dan menyangkal model dasar apa pun. Pembuatnya, Max Scherf, akhirnya mengakui ini adalah eksperimen sosial. Ia mengungkapkan caranya: melakukan fine-tuning pada model Qwen2.5-7B dengan jawaban dari dataset benchmark publik untuk "mencetak" skor tinggi, membuat situs web dan makalah palsu yang terlihat profesional, serta melancarkan kampanye viral. Ratusan ribu orang, termasuk pakar industri, sempat mempercayainya. Scherf menyoroti budaya industri AI yang terlalu terpaku pada skor benchmark, parameter besar, dan penampilan luar, tanpa pemeriksaan mendalam. Ironisnya, dalam penipuan ini, model AI Tiongkok (Qwen dan DeepSeek) yang menjadi fondasinya terbukti cukup kuat sehingga mampu menciptakan ilusi model "terhebat di dunia" bagi banyak pengguna.

marsbit07/20 02:52

Penipuan Besar-besaran, 'Laboratorium Misterius' yang Menduduki Peringkat Global Semalaman, Ternyata Palsu

marsbit07/20 02:52

Bagaimana Menilai Keaslian Video AI? Merangkum Sistem Deteksi yang Dinamis, Dapat Dilacak, dan Dapat Diinterpretasikan

Bagaimana Menentukan Keaslian Video AI? Tinjauan Sistem Deteksi Dinamis, Dapat Dilacak, dan Dapat Dijelaskan Generasi video AI telah berkembang pesat, mencapai kualitas sinematis. Namun, deteksi video palsu tertinggal, menimbulkan risiko sosial. Makalah tinjauan ini menetapkan kembali tujuan deteksi menjadi **"verifikasi kesetiaan fakta"**, memeriksa apakah konten video selaras dengan dunia nyata. Video AI dikategorikan menjadi tiga paradigma: **Manipulasi Lokal (LMV)**, **Edit Audio-Visual (AVE)**, dan **Sintesis Video Generatif (GVS)**. Untuk mendeteksinya, tinjauan mengusulkan kerangka kerja **empat lapis dari perspektif ganda Visi-Bahasa**: 1. **Analisis Isyarat Visual Intrinsik**: Memeriksa anomali statistik tingkat rendah seperti pola noise dan sinyal fisiologis. 2. **Konsistensi Spasial-Temporal**: Menganalisis kelancaran gerakan objek dan dinamika adegan sepanjang waktu. 3. **Konsistensi Antarmoda**: Memverifikasi keselarasan antara elemen visual, audio, dan teks dalam video. 4. **Penalaran Tingkat Dunia Dipandu Bahasa**: Mengevaluasi konsistensi konten video dengan pengetahuan dunia nyata, fakta, dan hukum fisika menggunakan penalaran semantik. Fokus metode deteksi bergeser dari lapisan 1 & 2 (visi) ke lapisan 3 & 4 (bahasa) seiring membaiknya kualitas video AI. Evaluasi juga perlu berkembang melampaui metrik akurasi dasar, menuju sistem penilaian **dinamis yang mengutamakan bukti**, serta sistem deteksi yang **dapat dipercaya dan dijelaskan** dengan menggabungkan bukti visual dan penalaran semantik. Deteksi yang andal memerlukan kolaborasi antar bidang seperti Visi Komputer, NLP, dan pemahaman multimodal.

marsbit06/26 07:33

Bagaimana Menilai Keaslian Video AI? Merangkum Sistem Deteksi yang Dinamis, Dapat Dilacak, dan Dapat Diinterpretasikan

marsbit06/26 07:33

活动图片