DTU शोधकर्ताओं ने फेक न्यूज़, डीप फेक और हेट स्पीच का पता लगाने के लिए विकसित किया AI मॉडल; जानें कैसे करेगा काम?

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डीटीयू प्रो. दिनेश विश्वकर्मा अपनी टीम के साथ फेक न्यूज़, डीप फेक और हेट स्पीच को डिटेक्टर करने वाला एआई मॉडल बनाए.

Transcript

00:00social media

00:25कि आज के दोर में कौन कंटेंट असली है और कौन सा नकली इसकी पहचान करना पब्लिक के लिए मुश्किल हो रहा है

00:32यहां तक कि वीडियो भी एडिट करके किसी और का चेहरा लगा कर किसी और की आवाज का स्तेमाल करके बनाय जा रही है

00:39ऐसे में पब्लिक को कई बार बने फ्रॉड में भी फसाया जा रहा है

00:44लेकिन घबराने की बात नहीं है

00:46दिल्ली टेकनोलोजिकल इन्वर्सिटी ने काफी हद तक इस समस्या का हल निकाल लिया है

00:51आईए जानते हैं क्या है वो AI मॉडल जिसे अब फीक कंटेंट का पता लग सकीगा

00:56दिल्ली टेकनोलोजिकल इन्वर्सिटी में IT विभाग के प्रमुक प्रफेसर दिनेश कुमार के गाइडेंस में AI मॉडल पर काम हो रहा है

01:05AI बेस्ट अल्गोरिदम मॉडल तैयार किया गया है जिसकी मदद से किसी भी न्यूज की बारे में यह पता लगा सकते हैं कि वह फेक है या सही

01:14इस समय हमारे साथ बाच्चीत के लिए मौजूद हैं

01:17DTU के IT डिपार्टमेंट के HOD प्रोफेसर दिनेश कुमार विश्ट सुकर्मा आई जानते हैं हम प्रोफेसर साब से कि किस तरह का काम यहां पर हो रहा है

01:26AI मॉडल किस तरीके के बिक्सित की जा रहा है

01:28जी धन्यवाद हम लोग जैसा कि आपने बताया कि hate speech, fake news, deep fake

01:38यह सभी अभी जब से जो है यह multimedia content है

01:42सभी mobile का है, social media का time आया है

01:45तो इस समय क्या है कि यह सभी चीजे बहुत आसानी से लोग जो है

01:50इनका use कर रहे हैं

01:52और use करके लोगों को किसी ने किसी माद्यम से उनको नुक्षान हो रहा है

01:58क्योंकि सबका यह परपज होता है पहला कि हमें जो है

02:03सही news का पता चले

02:05और जो भी content हम देख रहे हैं

02:08social media पे वो सही है या गलत है

02:11तो उसके लिए पहला जैसे है कि fake news के लिए है

02:15तो fake news में क्या होता है कि लोग fake news को promote करने के लिए

02:20कई बार text में जो आप पढ़ते हैं

02:23text में कोई चीज changes कर देते हैं

02:26और ऐसे ही उसमें images हैं

02:28तो images और text दोनों को एक साथ में

02:31उनका आपस में कोई संबन नहीं है

02:33बट लोग इस तरीके से modification कर देते हैं

02:35क्या है कि जो visuals होते हैं

02:38वो लोगों को बहुत ही attract करते हैं

02:40तो visuals को लोग आसानी से देख लेते हैं

02:43तो इन सभी चीजों के लिए

02:44हम लोग अपना एक

02:46algorithm built up करते हैं

02:49जो कि fake अगर कोई news है

02:51तो उसको हम लोग चेक कर सकते हैं

02:53कि ये fake है

02:55या ये जो है real news है

02:57तो उसके लिए

02:58जो हमारी algorithm काम करती है

03:00उसके लिए हमारा जो एक

03:02main इसमें जो

03:04पापज होता है कि कहां से

03:06हमें चेक किया जाए

03:07कि news कहां की authentic होती है

03:10और कहां से ऐसा portal है

03:12कि जो कि हम इसको कह सकते है

03:14कि ये हो सकता है

03:15कि ये गलत हो

03:16क्योंकि हम किसी को

03:17गलत तो ऐसे नहीं कह सकते है

03:18जब तक कि हम उसको proof ना

03:19हम लोग इस पे जो research किये

03:22तो इस research के माध्यम से

03:23ये पता चला

03:24कि जब भी कभी भी हम लोग

03:26कोई गलत content बोलते है

03:28so the way we are talking about how much we are smart

03:32but sometimes sometimes things are like that

03:35so cognitive science says that when we say something wrong

03:40and if we say something wrong

03:42the level of confidence that sometimes sometimes

03:45changes something

03:47so where it feels like I say hate speech

03:51that no person is saying wrong

03:54so it has been seen that the lip movement is all changes

03:59that the lip syncing is wrong

04:03so we see these things

04:05which we try to know about it

04:08that this may be a hate content

04:12deep fake is a very threatening technology

04:17which has been popular for some days

04:22we have done a lot of research

04:25and now we have done a lot of research

04:28in India in the last one year or two years

04:31but we have done research in the last five years

04:35almost more than five years even in this field

04:38so when we have seen this

04:40we have seen this technology

04:43we have seen this technology

04:45this technology is very much misuse

04:46this positive side

04:47people don't explore it

04:49but the negative side

04:51people explore it

04:53so first of all the time

04:54this technology

04:55this technology is very much

04:57in pornography

04:59is different

05:00so we have seen this nature

05:02we have seen this technology

05:04so we have seen many people

05:06in the future

05:08and here we have seen it

05:10in the current phase

05:11many celebrities

05:12who have been targeted

05:13some people

05:14to the other on the Perfection

05:15people like that

05:16who has been targeted

05:17start target kiata hai.

05:19To ye kahin na kahin se society ko

05:21joh hai eek bhout hi negative hai

05:23aur ye AI ka

05:25eek joh bad

05:27part hai loog isko AI

05:29ke throo is tariqe se built up

05:31kar djeti hai ki jis se ki

05:33joh fake or real me

05:35paichanna hai bhout hi muskil ho jata

05:37hai eek normal users ke liye.

05:39To isko detect kerne ke liye

05:41hum loogu ne ispe algorithm

05:43built up kiya hai. Jiske

05:45maadhyam se algoritm

05:47ko hum do samaamne bahasa me

05:49boolene to ye eek computer program

05:50hoota hai jiske maadhyam se

05:52isko hum koi bhi content

05:55ko hum check ker sakti hai.

05:56Aaj kal bhout se media sansthano

05:58ne fact check ka bhi system

06:00shuru kiya hai. Unka fact check

06:02kerne ka tariqa alag hai.

06:04Usmei wa sambandit field ke reporter

06:06ya dousre jankaro se khabro ki

06:08pushdi kerti hai. Uske

06:10adhar par usko fake therhatte

06:12hai. Jibkki is model me ya subitha

06:14upload hai ki news ke content

06:16ko paste karne se hi

06:17uske sahi ya fake honi ka

06:19pata chal jata hai.

06:20Jiske abhi aaj kal ee bhi hota hai ki

06:23ham log

06:24koosis karte hai ki joh data

06:28me data ham log collect karte

06:29hai ya hi models mein. Toh

06:31hamne joh hai ek face detection

06:33matlab faces ko automatic

06:35identify karne ke liye algoritm

06:37bina diya. Toh yeh hota hai ki usmei

06:40kis tariqe ka features ham

06:42use kar rahe hai hai. Toh

06:43woh feature based pahele ki

06:45approache johoti joh feature

06:46based kam karthi thi abhi

06:47joh machine learning based

06:49hoti thi abhi deep learning ka

06:51concept johan peh kiya hai ki

06:53automatic feature extraction

06:54hota hai. Toh usmei johada

06:56karke yeh sabhi role nahi

06:57hota hai ki face detection

06:59asanhi se ham kar sakti hai. Pahle

07:00hota tha ki feature based

07:02approache use karthi thi. Toh

07:04jismei kya hai ki agar ham

07:05dhekhen ki different geographical

07:08regions ko cover karheen. Toh

07:11kahi pe kuchh loogun ka skin tone

07:12different hota hai. Kuchh

07:13jaghe pe skin tone different hota

07:15hai. Toh woh sabhi entire universe

07:18ko hume data me cover karna

07:20chahiye. Jodat ki kubhi bhi

07:21aisa na ho ki yeh jeghe ka

07:23data kisi yor country ka hai

07:24or johan ke loogun ka alag

07:26eek ah matlab unki eek

07:29biography hai. Aar us

07:30madhyam se wo data ki

07:32biasness arti hai. Toh

07:33courses karthi hai ki data ka

07:34ah pura world wide universe

07:37ko cover karheen. Then only

07:38ham loog usko use karheen.

07:40Aar aisa agar ah loogun

07:42ko liekin research mein hota

07:43hai ki research loog kar rahe

07:45hota hai. Toh data loog create

07:47karne me thoda sa ah reluctant

07:49hotate hai. Toh but yeh hai ki

07:51abhi jaysay ham loogun ka

07:53haan pe india me eai kiya

07:54research barhta jara hai. Toh

07:56india ka joh hai joh rool hai

07:58india me dekh raha hoon ki

07:59joh youth hai. Woh kaaphi

08:01kuchh chijay joh hai ah banane

08:04ke liek ke liek bade usukh hote

08:05hain. But unko bola jaya ki

08:07pahle build up karne se pahle

08:09joh hamare resources hai jaysay ki

08:11data sets vagara hai. Toh isko

08:13ah generate karne ke liek

08:15ah or isko create karheen. So that ki

08:18aapni indian scenario mein kaise

08:20woh algoritmse pahorm kar rahe

08:22yoh programe kaise

08:23chal raha hai. Woh chijay joh ke

08:25liek fokus zaadha hai. Or ah ab

08:28ispe kaaphi kuchh kam ho raha

08:30hai. Or ah ane wale time mein ah

08:33umeed karte hai ki aur ispe

08:34aachha kam ho ga.

08:35woh ai algoritm joh model

08:38apne wixit ki hai. Woh abhi

08:39kis form mein hain. Or ye

08:41aage public ke use ke liye. Ah

08:43ah aap ke form mein aayega. Yaha

08:45website ke form mein aayega. Kaisa

08:47hooga. Kya?

08:47Kya? Aapne bohut hi

08:50achha sawal e pohucha ispe. Ah

08:52hoota hai kya ki ham loog

08:53research karte hai. Toh

08:55hamara joh abhi tak ka

08:58objective jahda karke hoota hai

08:59india me. Ki loog research

09:01karte hai. Or isko

09:02publish karte hai. Or publish

09:05karne ke baad usko jahda karke

09:07thoda sa hai ki usko kahtate

09:08hai ki thik hai dousare kisii

09:09kam pe. Phr lag jate hai. India

09:11me joh researches jahda

09:12karke hootate hai. Pahele

09:13ka. But abhi joh scenario

09:15hai. Woh ab change ho raha

09:16hai. Toh jab bhi research

09:18karte hai. Toh research ko

09:19ye dhekhte hai ki ye kis ke

09:21kam ka hai. Or kis ke

09:23liye ban sakta hai. Ki ye joh

09:25hai kam haa sakta hai. Toh

09:27ham loog ko ye dhekhte hai ki

09:28kis product ke form mein

09:30isko deliver kiya jai. Toh

09:32jasai example ke tawar pe hai ki

09:34fake news ka hai. Toh

09:37ispe ya hate speech

09:39detection ka hai. Ya deep

09:41fake detection ka hai. Toh

09:42iske liye ab joh pryaas hai ki

09:45kahin eh kahin se hum koji

09:46application bana dhe. Jaisa ki

09:48web application bana dhe. Ya

09:50ye koji app bana dhe. Jiske

09:52madhyam se kiya hai ki joh bhi

09:53ek normal user hai. Usko

09:55check kar sakay. Or is

09:57dhisa mein abh jahda karke

09:59kam ho raha hai. Kiunki abh

10:01focus zyadha karke hai ki product

10:03waste research hume karni hai. So

10:04that ki humare country ko

10:05aapne products bane aur country ko

10:08jyadha fayda ho. Or

10:09yehaan ke loog jyadha isko use

10:11kar sake.

10:12Professor Dinesh Vishkarma

10:14batatye hai ki aaj kal youtuber

10:15bharate ja raha hai. YouTube channel

10:17is tarah ki thumbnail ka

10:19istimual karte hai ki

10:20us video mein us thumbnail

10:21sammandit kuch hota hi

10:23nahi hai. Log thumbnail

10:24se attract ho kar us

10:25video ko antitak

10:26dhekha lietate hai. Or

10:28baad mei thaga hua

10:29mehsus karte hai. Is

10:30liye aaisi

10:31či jyajohu pere rok

10:31lagane ki liye bhi

10:32technique model

10:33bixit karne ki

10:34zarurat hai.

10:36Dilli se

10:36ETV bharat ke liye

10:38Rahul Chauhan ki

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