zawód przyszłości
weryfikator
weryfikatorka
deep fake'ów
Weryfikator deep fake’ów to nowy i szybko rozwijający się zawód, skoncentrowany na identyfikowaniu oraz ograniczaniu ryzyka związanego z mediami syntetycznymi. Specjaliści tego rodzaju dbają o wiarygodność treści cyfrowych, zwłaszcza w tak wrażliwych obszarach, jak treści informacyjne, dotyczące finansów lub polityki. Głównym zadaniem weryfikatorów jest wykrywanie zafałszowanych lub zmanipulowanych nagrań audio, materiałów wideo i obrazów, aby zapobiegać rozpowszechnianiu fałszywych informacji lub ich wykorzystywaniu w działaniach przestępczych.
Projekt „Zawody przyszłości w przemyśle 5.0” został nagrodzony przez Fundację Rozwoju Systemu Edukacji dofinansowaniem z środków UE. Celem projektu jest dotarcie z wiedzą na temat profesji, które będą istotne na rynku pracy za kilka lat, do uczniów szkół technicznych, studentów kierunków inżynierskich, młodych pracowników i edukatorów VET.
W skrócie o weryfikatorach deep fake'ów
Wykrywają i analizują fałszywe treści audio, wideo i graficzne (określane też mianem syntetycznych mediów), aby przeciwdziałać dezinformacji i oszustwom.
Radzą sobie z coraz sprytniejszymi atakami twórców deep fake’ów, którzy próbują zmylić systemy wykrywania.
Sprawują kluczową rolę w ochronie prawdy w cyfrowych mediach.
Porcja wiedzy na początek
Podstawowe pojęcia, które musisz znać
- Deep fake - odnosi się do mediów syntetycznych, zazwyczaj wideo, audio lub obrazów, tworzonych przy użyciu sztucznej inteligencji w celu realistycznego odwzorowania wyglądu lub głosu osoby. Funkcją deep fake’a jest wprowadzenie odbiorcy w błąd lub oszustwo.
- Syntetyczne media - treści generowane sztucznie przez algorytmy, często z użyciem sztucznej inteligencji. Nie są rejestrowane w realnym świecie. Twórcy deep fake’ów projektują je tak, aby w swoim wyglądzie, dźwięku i strukturze naśladowały autentyczne materiały tworzone przez ludzi.
- Informatyka śledcza - identyfikowanie, zabezpieczanie, analizowanie i prezentowanie dowodów cyfrowych z urządzeń elektronicznych pod kątem badania naruszeń bezpieczeństwa, oszustw lub innych incydentów z wykorzystaniem danych cyfrowych.
Twórcy deep fake’ów kontra weryfikatorzy
Jednym z największych wyzwań w tym obszarze jest fakt, że twórcy deep fake’ów stosują często wyrafinowane techniki, które mają na celu zmylenie systemów wykrywania – to tak zwane atakami kontradyktoryjne (adversarial attacks). Aby im przeciwdziałać, weryfikatorzy wykorzystują zaawansowane metody, które uczą modele machine learningowe rozpoznawać podobne próby obchodzenia zabezpieczeń. Stosują także metodykę zespołową (ensemble approache), czyli używają zestawów współdziałających narzędzi, co zwiększa odporność i dokładność systemów wykrywania.
Innym problemem jest złożoność niektórych narzędzi opartych na sztucznej inteligencji. Nawet dla profesjonalistów bywają one trudne do interpretacji. Dlatego rośnie zapotrzebowanie na modele, które są nie tylko skuteczne, lecz także transparentne i objaśnialne – a zatem potrafiące wskazać, dlaczego podjęły daną decyzję. To z kolei wzmacnia zaufanie do procesu weryfikacji.
Ochrona cyfrowej wiarygodności
Weryfikatorzy deep fake’ów odgrywają kluczową rolę w utrzymywaniu wiarygodności informacji w świecie cyfrowym. Łącząc kompetencje techniczne z krytycznym myśleniem, mierzą się z ze zmieniającymi się wyzwaniami, jakie przynosi rozwój mediów syntetycznych. Specjaliści w zakresie weryfikacji treści pomagają pojedynczym odbiorcom, a także organizacjom ufać lub nie – temu jest publikowane w internecie. W czasie, kiedy treści generowane przez sztuczną inteligencję stają się coraz powszechniejsze, ta profesja nabiera specjalnego znaczenia.
Zero zaufania do cyfrowych treści
Rola weryfikatora deep fake’ów jest jednym z najciekawszych zawodów przyszłości, ponieważ treści cyfrowe nie są już “automatycznie” wiarygodne. W miarę jak generowane przez AI filmy i nagrania audio stają się coraz bardziej realistyczne, trudno odróżniać, co jest prawdziwe, a co fałszywe. To z kolei stwarza poważne wyzwania w dziedzinach od dziennikarstwa po wymiar sprawiedliwości. Według raportów Deeptrace Labs i Europolu, liczba deep fake’ów w sieci w 2023 roku podwoiła się w porównaniu z rokiem poprzednim, osiągając liczbę około 0,5 miliona materiałów wpuszczonych do obiegu. Gartner prognozuje natomiast, że do 2030 roku aż 90% całej zawartości online może być generowane syntetycznie, co pokazuje, że kompetencje weryfikacyjne w kolejnych latach jeszcze zyskają na znaczeniu.
Tłumienie fałszerstw w zarodku
Administracja publiczna, firmy i media będą polegały na ekspertach, którzy potrafią zatrzymać szkodliwe materiały, zanim te zdążą się szeroko rozprzestrzenić. Wiele organizacji już teraz inwestuje w działania związane z wiarygodnością informacji, traktując je jako kluczowe dla bezpieczeństwa i zaufania.
Lubisz rozwiązywać zagadki?
Weryfikatorzy deep fake’ów to nie tylko eksperci technologiczni – są także kimś w rodzaju „cyfrowych detektywów”. Wykorzystują mix narzędzi AI oraz oceny racjonalnej i etycznej, żeby ustalić, czy dany film lub obraz został zmanipulowany. Ich rola jest szczególnie istotna w obszarach takich, jak polityka (np. w czasie kampanii wyborczej), finanse czy bezpieczeństwo międzynarodowe, gdzie jeden fałszywy materiał może wyrządzić duże realne szkody. Podobnie jak w przypadku cyberbezpieczeństwa, które rozwinęło się w odpowiedzi na rosnące zagrożenia online, istotność detekcji deep fake’ów rośnie wraz z nowymi technologiami manipulacji.
Jeżeli lubisz rozwiązywać zagadki, nadążać za szybko zmieniającą się techniką i bronić wiarygodności w świecie cyfrowym, ten zawód może być dla ciebie doskonałym wyborem.
Bądź na bieżąco z nowinkami
Weryfikator deep fake’ów jest profesją, która wymaga korzystania z zaawansowanych narzędzi uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do szczegółowej analizy treści cyfrowych pod kątem oznak manipulacji. W konsekwencji musi stale śledzić najnowsze trendy w zakresie metod fałszowania i ich detekcji. Współpracuje ze specjalistami od cyberbezpieczeństwa, tworząc i udoskonalając systemy wykrywania, które potrafią reagować błyskawicznie – często w czasie rzeczywistym lub nawet prewencyjnie. Jednym z największych wyzwań jest fakt, że to nieustanny wyścig: w miarę jak deep fake’i stają się coraz bardziej zaawansowane, narzędzia do ich wykrywania muszą za tymi technikami nadążać.
Weryfikator stale rozwija swoje kompetencje, aktualizuje oprogramowanie i udoskonala metody pracy. Ponieważ detekcja live wymaga dużych mocy obliczeniowych, coraz większe znaczenie ma rozwój szybkich i energooszczędnych rozwiązań, w tym takich, które mogą działać bezpośrednio w urządzeniu użytkownika – czy, bardziej precyzyjnie, blisko miejsca obliczania, zgodnie z założeniami edge computingu.
Najważniejsze umiejętności twarde
Aby pracować jako weryfikator deep fake’ów, potrzebna jest solidna wiedza informatyczna, zwłaszcza z zakresu uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Niezbędna będzie też znajomość języków programowania, takich jak Python, oraz umiejętność korzystania z narzędzi do deep learningu. Niezbędne jest analityczne myślenie, ponieważ wykrywanie manipulacji często polega na dostrzeganiu bardzo subtelnych szczegółów. Nie można pominąć na tej liście kryminalistyki cyfrowej, analizy metadanych oraz struktury obrazów. Niemniejsze znaczenie ma zdolność jasnego przekazywania wyników analizy osobom spoza świata technicznego, np. menadżerom, dziennikarzom albo służbom państwowym.
- Znajomość uczenia maszynowego - projektowanie i trenowanie modeli zdolnych do wykrywania manipulacji w obrazach, nagraniach wideo i dźwięku.
- Biegłość w językach programowania - umiejętność użycia Pythona lub C++ do budowania lub testowania systemów wykrywania.
- Doświadczenie z frameworkami deep learningowymi - praca z oprogramowaniem takim, jak TensorFlow, PyTorch czy Keras, przy tworzeniu sieci neuronowych.
- Analiza obrazu i przetwarzanie sygnałów - rozpoznawanie wzorców w obrazie i dźwięku w celu wykrycia subtelnych oznak fałszerstwa.
- Techniki informatyki śledczej - analiza metadanych i śladów kompresji w poszukiwaniu ukrytych modyfikacji.
- Znajomość aktualnych trendów - ciekawość i eksplorowanie najnowszych metod tworzenia deep fake’ów oraz sposobów ich wykrywania.
- Ograniczanie błędów systemowych (bias detection and mitigation) - rozpoznawanie i korygowanie uprzedzeń w modelach AI w celu zwiększenia ich sprawiedliwości i dokładności.
Najważniejsze umiejętności miękkie
- Współpraca zespołowa - efektywna kooperacja z zespołami ds. cyberbezpieczeństwa, analitykami danych i badaczami.
- Szybkie rozwiązywanie problemów - reagowanie na nowe zagrożenia i zapewnianie sprawnego działania systemów.
- Myślenie krytyczne - formułowanie hipotez, testowanie ich i wyciąganie logicznych wniosków na podstawie danych.
- Komunikacja - przekładanie złożonych kwestii technicznych na język zrozumiały dla osób nietechnicznych.
Certyfikaty
Ponieważ chodzi o dziedzinę, która rozwija się wyjątkowo dynamicznie, nauka w tym obszarze nigdy się nie kończy. Pomocnym krokiem kompetencyjnym będzie zdobycie certyfikatów takich, jak np. Multimodal Deepfake Detection, które potwierdzają znajomość najnowszych technik i narzędzi. Warto także współpracować ze specjalistami z innych dziedzin – np. psychologii, medioznawstwa czy socjologii – żeby lepiej rozumieć, jak i dlaczego powstają oraz rozprzestrzeniają się konkretne typy deep fake’ów. Interdyscyplinarna perspektywa udoskonala strategie wykrywania fałszywych treści, bo wzmacnia ich wszechstronność.
W nagraniu filmowym możesz posłuchać Aleksandry Żychskiej, ekspertki w zakresie factcheckingu, która opowiada o perspektywach pracy w roli osoby, która zajmuje się weryfikowaniem deep fake’ów.
Ścieżka kariery
Rozwój mediów syntetycznych i technologii generowania deep fake’ów stworzył pilną potrzebę pozyskiwania specjalistów, którzy potrafią wykrywać i ograniczać cyfrowe manipulacje. Weryfikator deep fake’ów to ekspert analizujący treści cyfrowe w celu ustalenia ich autentyczności, wykorzystujący połączenie sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, informatyki śledczej oraz wiedzy dziedzinowej. Poniżej przedstawiamy kompleksową ścieżkę edukacyjną i zawodową dla osób aspirujących do pracy w tym nowo powstającym zawodzie.
krok 0
Jeszcze przed wyborem uczelni lub szkoły technicznej warto rozwijać zainteresowania w zakresie technologii, mediów lub treści wizualnych. Wielu przyszłych specjalistów zaczyna od eksperymentowania z edycją wideo, nauki podstaw programowania lub śledzenia popularnonaukowych treści o AI. Wiele uczelni i firm technologicznych oferuje bezpłatne lub niedrogie szkolenia online, webinary i warsztaty wprowadzające w zagadnienia takie, jak edukacja medialna, dezinformacja czy treści generowane przez AI. Dobrym początkiem może być też udział w szkolnych grupach technologicznych lub aktywność w dziedzinowych społecznościach internetowych. Celem na tym etapie jest rozwinięcie ciekawości, myślenia krytycznego i nawyku uczenia się przez całe życie, czyli umiejętności, które okażą się fundamentalne w dalszej karierze.
- Pierwszym krokiem jest uzyskanie tytułu licencjata. Rekomendowane specjalizacje:
- informatyka
- sztuczna inteligencja
- data science
- cyberbezpieczeństwo
- dziennikarstwo
- inżynieria systemów komputerowych
- Najważniejsze przedmioty w trakcie studiów licencjackich:
- programowanie (Python, C++)
- algorytmy i struktury danych
- wprowadzenie do uczenia maszynowego
- przetwarzanie obrazu i sygnałów cyfrowych
- podstawy cyberbezpieczeństwa
- etyka w AI i technologiach
Warto też angażować się w akademickie projekty dotyczące rozpoznawania obrazów, modeli Generative Adversarial Network czy informatyki śledczej.
krok 1
krok 2
- Platformy takie, jak Coursera, edX, Udacity czy DeepLearning.AI oferują praktyczne kursy projektowe. Osoby planujące karierę w zawodzie weryfikatora deep fake’ów powinny samodzielnie studiować poniższe obszary:
- modele GAN
- informatyka śledcza i analiza metadanych
- kompresja wideo i artefakty
- psychologia oszustwa i manipulacji medialnej
- nowe trendy w manipulacji z użyciem AI
- etyka AI i zasady odpowiedzialnej sztucznej inteligencji (Responsible AI)
- Wczesne doświadczenie zawodowe ma kluczowe znaczenie. Kandydaci powinni szukać staży lub praktyk w:
- firmach zajmujących się cyberbezpieczeństwem
- organizacjach medialnych posiadających zespoły weryfikacyjne lub fact-checkingowe
- laboratoriach badawczych
- startupach zajmujących się mediami syntetycznymi lub weryfikacją treści
- instytucjach i służbach państwowych, np. w działach bezpieczeństwa lub przestępczości internetowej
W tego rodzaju środowiskach można współpracować z inżynierami AI, dziennikarzami, analitykami śledczymi i zespołami prawnymi, ucząc się, jak wykrywać i raportować deepfake’i w czasie rzeczywistym.
- Potencjalne pierwsze stanowiska:
- specjalista ds. weryfikacji (w kontekście mediów lub cyberbezpieczeństwa)
- młodszy analityk AI
- asystent ds. informatyki śledczej
- analityk zagrożeń cyfrowych
Celem w kroku 3 jest zdobycie praktycznych umiejętności w pracy z systemami detekcji, pogłębianie wiedzy dziedzinowej oraz rozwijanie kompetencji technicznych i komunikacyjnych.
krok 3
krok 4
- Technologie deep fake’ów ewoluują niezwykle szybko, dlatego stałe kształcenie się nie jest opcjonalne. Profesjonaliści powinni:
- uczestniczyć w konferencjach takich, jak DEF CON, Black Hat, czy CVPR
- regularnie czytać czasopisma branżowe, np. Journal of Digital Forensics lub Security and Law
- brać udział w zaawansowanych kursach z zakresu edge computingu, przetwarzania AI w czasie rzeczywistym i wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (Explainable AI)
- rozważyć zdobycie stopnia naukowego
- śledzić dyskusje o etyce AI, prowadzone przez organizacje w rodzaju Montreal AI Ethics Institute czy World Economic Forum
Ukończenie studiów magisterskich lub doktoranckich w dziedzinie uczenia maszynowego, wizji komputerowej czy informatyki śledczej może znacząco przyśpieszyć rozwój kariery, zwłaszcza w przypadku osób aspirujących do ról badawczych, kierowniczych lub akademickich.
krok 0
Jeszcze przed wyborem uczelni lub szkoły technicznej warto rozwijać zainteresowania w zakresie technologii, mediów lub treści wizualnych. Wielu przyszłych specjalistów zaczyna od eksperymentowania z edycją wideo, nauki podstaw programowania lub śledzenia popularnonaukowych treści o AI. Wiele uczelni i firm technologicznych oferuje bezpłatne lub niedrogie szkolenia online, webinary i warsztaty wprowadzające w zagadnienia takie, jak edukacja medialna, dezinformacja czy treści generowane przez AI. Dobrym początkiem może być też udział w szkolnych grupach technologicznych lub aktywność w dziedzinowych społecznościach internetowych. Celem na tym etapie jest rozwinięcie ciekawości, myślenia krytycznego i nawyku uczenia się przez całe życie, czyli umiejętności, które okażą się fundamentalne w dalszej karierze.
krok 1
- Pierwszym krokiem jest uzyskanie tytułu licencjata. Rekomendowane specjalizacje:
- informatyka
- sztuczna inteligencja
- data science
- cyberbezpieczeństwo
- dziennikarstwo
- inżynieria systemów komputerowych
- Najważniejsze przedmioty w trakcie studiów licencjackich:
- programowanie (Python, C++)
- algorytmy i struktury danych
- wprowadzenie do uczenia maszynowego
- przetwarzanie obrazu i sygnałów cyfrowych
- podstawy cyberbezpieczeństwa
- etyka w AI i technologiach
Warto też angażować się w akademickie projekty dotyczące rozpoznawania obrazów, modeli Generative Adversarial Network czy informatyki śledczej.
krok 2
- Platformy takie, jak Coursera, edX, Udacity czy DeepLearning.AI oferują praktyczne kursy projektowe. Osoby planujące karierę w zawodzie weryfikatora deep fake’ów powinny samodzielnie studiować poniższe obszary:
- modele GAN
- informatyka śledcza i analiza metadanych
- kompresja wideo i artefakty
- psychologia oszustwa i manipulacji medialnej
- nowe trendy w manipulacji z użyciem AI
- etyka AI i zasady odpowiedzialnej sztucznej inteligencji (Responsible AI)
krok 3
- Wczesne doświadczenie zawodowe ma kluczowe znaczenie. Kandydaci powinni szukać staży lub praktyk w:
- firmach zajmujących się cyberbezpieczeństwem
- organizacjach medialnych posiadających zespoły weryfikacyjne lub fact-checkingowe
- laboratoriach badawczych
- startupach zajmujących się mediami syntetycznymi lub weryfikacją treści
- instytucjach i służbach państwowych, np. w działach bezpieczeństwa lub przestępczości internetowej
W tego rodzaju środowiskach można współpracować z inżynierami AI, dziennikarzami, analitykami śledczymi i zespołami prawnymi, ucząc się, jak wykrywać i raportować deepfake’i w czasie rzeczywistym.
- Potencjalne pierwsze stanowiska:
- specjalista ds. weryfikacji (w kontekście mediów lub cyberbezpieczeństwa)
- młodszy analityk AI
- asystent ds. informatyki śledczej
- analityk zagrożeń cyfrowych
Celem w kroku 3 jest zdobycie praktycznych umiejętności w pracy z systemami detekcji, pogłębianie wiedzy dziedzinowej oraz rozwijanie kompetencji technicznych i komunikacyjnych.
krok 4
- Technologie deep fake’ów ewoluują niezwykle szybko, dlatego stałe kształcenie się nie jest opcjonalne. Profesjonaliści powinni:
- uczestniczyć w konferencjach takich, jak DEF CON, Black Hat, czy CVPR
- regularnie czytać czasopisma branżowe, np. Journal of Digital Forensics lub Security and Law
- brać udział w zaawansowanych kursach z zakresu edge computingu, przetwarzania AI w czasie rzeczywistym i wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (Explainable AI)
- rozważyć zdobycie stopnia naukowego
- śledzić dyskusje o etyce AI, prowadzone przez organizacje w rodzaju Montreal AI Ethics Institute czy World Economic Forum
Ukończenie studiów magisterskich lub doktoranckich w dziedzinie uczenia maszynowego, wizji komputerowej czy informatyki śledczej może znacząco przyśpieszyć rozwój kariery, zwłaszcza w przypadku osób aspirujących do ról badawczych, kierowniczych lub akademickich.
5 głównych obowiązków
Rola weryfikatora deep fake’ów z dużym prawdopodobieństwem stanie się jednym z najważniejszych nowych zawodów w nadchodzących latach. W miarę jak środowiska cyfrowe stają się bardziej immersyjne, a media syntetyczne – realistyczne, coraz trudniej będzie odróżnić, co jest prawdziwe, a co nie. Mentalność „zero-trust”, czyli nawyk domyślnego kwestionowania autentyczności treści cyfrowych, stanie się kluczową umiejętnością, zarówno u ekspertów, jak i u zwykłych użytkowników internetu.
Ważnym tłem jest fakt, że dezinformacja została sklasyfikowana jako jedno z największych globalnych ryzyk już w 2024 roku, a deepfake’i uznaje się za jedno z najgroźniejszych zastosowań AI. Podobnie, jak ma to miejsce od dość dawna w cyberbezpieczeństwie, na polu weryfikacji treści będziemy mieli do czynienia z nieustanną rywalizacją pomiędzy tymi, którzy tworzą deepfake’i, a tymi, którzy je badają i ujawniają manipulacje. W przyszłości weryfikacja deep fake’ów zapewne podejmie klasyczne wyzwanie kryminalistyki: „czy potrafimy być nie jeden krok za oszustami, ale o krok przed nimi?” Być może to dobre wyzwanie właśnie dla ciebie…
Pobierz materiały, które ułatwią Ci przekazanie uczniom wiedzy o tym zawodzie
Projekt realizują
Podstrona poświęcona zawodowi jest częścią kampanii edukacyjnej „Zawody przyszłości w przemyśle 5.0”. Numer projektu: 2024-1-PL01-KA210-VET-000246422.
Dofinansowane ze środków UE. Wyrażone poglądy i opinie są jedynie opiniami autora lub autorów i niekoniecznie odzwierciedlają poglądy i opinie Unii Europejskiej lub Fundacji Rozwoju Systemu Edukacji. Unia Europejska ani Fundacja Rozwoju Systemu Edukacji nie ponoszą za nie odpowiedzialności. Wszystkie rezultaty opracowane w ramach projektu „Zawody przyszłości w przemyśle 5.0” są udostępniane na otwartej licencji Creative Commons Attribution – ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0). Dozwolone jest ich nieodpłatne rozpowszechnianie, pod warunkiem wskazania autorstwa oraz źródła finansowania projektu.