AI ची बनावट कागदपत्रे बनवण्याची चिंताजनक क्षमता

डिजिटल फसवणुकीचे नवे क्षेत्र

आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सची (Artificial intelligence) अविरत वाटचाल आपल्या डिजिटल जगाला सतत नव्याने आकार देत आहे, अशा क्षमता सादर करत आहे ज्या एकेकाळी विज्ञान कथांपुरत्या मर्यादित होत्या. नवीनतम प्रगतींपैकी, अत्याधुनिक AI मॉडेल्सची अत्यंत वास्तववादी प्रतिमा तयार करण्याची क्षमता लक्ष वेधून घेते. तथापि, या तंत्रज्ञानाचा एक विशिष्ट, कदाचित कमी लेखलेला पैलू आता गंभीर चिंता निर्माण करत आहे: तयार केलेल्या प्रतिमांमध्ये अत्यंत खात्रीशीर मजकूर प्रस्तुत करण्याची क्षमता. OpenAI चे नवीनतम पुनरावृत्ती, 4o मॉडेल, या क्षेत्रात एक आश्चर्यकारक झेप दर्शवते, पूर्वीच्या AI इमेज जनरेटरना त्रास देणाऱ्या गोंधळलेल्या, निरर्थक वर्णांच्या खूप पुढे जात आहे. ही नव्याने प्राप्त झालेली प्रवीणता केवळ एक तांत्रिक मैलाचा दगड नाही; हे अनवधानाने अभूतपूर्व सहजतेने आणि विश्वासार्हतेने बनावट कागदपत्रे तयार करण्यासाठी एक शक्तिशाली टूलकिट अनलॉक करत आहे, डिजिटल क्षेत्रातील सत्यतेच्या कल्पनेलाच आव्हान देत आहे.

याचे परिणाम दूरगामी आहेत. AI च्या मागील पिढ्या टायपोग्राफीच्या (typography) गुंतागुंतीशी झगडत होत्या, अनेकदा अशा प्रतिमा तयार करत होत्या जिथे मजकूर वाचनीय लिपीऐवजी अमूर्त कलेसारखा दिसत होता, तर नवीनतम मॉडेल्स फॉन्ट (fonts), लेआउट (layouts) आणि वास्तविक जगातल्या कागदपत्रांमध्ये आढळणाऱ्या सूक्ष्म अपूर्णतांची प्रतिकृती बनवू शकतात. हा मोठा बदल एका प्रतिमान बदलाचे (paradigm shift) प्रतीक आहे. एकेकाळी ग्राफिक डिझाइन कौशल्ये आणि विशेष सॉफ्टवेअरची आवश्यकता असलेली कठीण, अनेकदा मॅन्युअली (manually) करावी लागणारी प्रक्रिया आता AI ला दिलेल्या साध्या टेक्स्ट प्रॉम्प्ट्सद्वारे (text prompts) उपलब्ध होत आहे. सामान्य ते अत्यंत संवेदनशील अशा बनावट वस्तू तयार करण्यासाठी प्रवेशाचा अडथळा वेगाने कमी होत आहे, ज्यामुळे विविध क्षेत्रांमध्ये एक नवीन आणि वाढता धोका निर्माण होत आहे.

प्रतिमेतील मजकूर: कोडे सुटले?

वर्षानुवर्षे, AI इमेज जनरेशनची (image generation) सर्वात मोठी कमजोरी मजकूर होती. मॉडेल्स चित्तथरारक लँडस्केप्स (landscapes), काल्पनिक प्राणी आणि फोटोरिअलिस्टिक पोर्ट्रेट्स (photorealistic portraits) तयार करू शकत होते, परंतु त्यांना वाचनीय लेखन समाविष्ट करण्यास सांगा - रस्त्यावरील चिन्ह, बाटलीवरील लेबल, दस्तऐवजावरील मजकूर - आणि परिणाम अनेकदा हास्यास्पदपणे खराब असायचे. अक्षरे चुकीच्या आकाराची, शब्द चुकीचे किंवा निरर्थक, स्पेसिंग (spacing) अनियमित आणि फॉन्ट विसंगत असायचे. ही मर्यादा या मॉडेल्सच्या शिकण्याच्या मूलभूत पद्धतीतून उद्भवली होती: ते व्हिज्युअल पॅटर्न (visual patterns), टेक्सचर (textures) आणि आकारांना ओळखण्यात आणि त्यांची प्रतिकृती बनवण्यात उत्कृष्ट होते, परंतु प्रतिमेमध्ये अंतर्भूत असलेल्या भाषेच्या प्रतीकात्मक आणि संरचनात्मक स्वरूपाशी संघर्ष करत होते. मजकूरासाठी केवळ व्हिज्युअल अचूकताच नाही तर काही प्रमाणात अर्थपूर्ण समज आणि ऑर्थोग्राफिक (orthographic) नियमांचे पालन करणे आवश्यक आहे, ज्या संकल्पना पूर्णपणे पॅटर्न-आधारित प्रणालींसाठी समजणे कठीण होते.

आता OpenAI च्या 4o सारख्या मॉडेल्सचा विचार करा. जरी अचूक तांत्रिक आधार मालकीचा (proprietary) असला तरी, परिणाम महत्त्वपूर्ण उत्क्रांती दर्शवतात. या नवीन आर्किटेक्चर्समध्ये (architectures) प्रतिमेतील एक वेगळा घटक म्हणून मजकूराची अधिक अत्याधुनिक समज एकत्रित केलेली दिसते. ते विशिष्ट फॉन्ट तयार करू शकतात, सातत्यपूर्ण कर्निंग (kerning) आणि लीडिंग (leading) राखू शकतात आणि जटिल वर्ण व चिन्हे अचूकपणे प्रस्तुत करू शकतात. हे केवळ पिक्सेल (pixels) ठेवण्याबद्दल नाही; हे विशिष्ट माध्यमावर अस्सल मजकूराचे स्वरूप पुन्हा तयार करण्याबद्दल आहे, मग ते कागदावरील शाई असो, डिजिटल डिस्प्ले मजकूर असो किंवा एम्बॉस्ड (embossed) अक्षरे असोत. AI व्हिज्युअल संदर्भांमध्ये मजकूराला सत्यता देणार्‍या बारकाव्यांचे अनुकरण करण्यास सक्षम असल्याचे दिसते. या क्षमतांचा शोध घेणाऱ्या वापरकर्त्यांनी लवकरच शोधून काढले की विशिष्ट मजकूर असलेल्या प्रतिमांसाठीच्या विनंत्या, अगदी अधिकृत दिसणार्‍या दस्तऐवजांच्या स्वरूपातही, आश्चर्यकारक अचूकतेने पूर्ण केल्या गेल्या. ही प्रवीणता AI इमेज जनरेशनला केवळ कलात्मक किंवा सर्जनशील साधनावरून गैरवापराच्या गंभीर संभाव्यतेच्या क्षेत्रात नेते.

मागणीनुसार बनावटगिरी: खोट्या कागदपत्रांची व्याप्ती

AI ची प्रतिमांमध्ये मजकूर अचूकपणे प्रस्तुत करण्याची नव्याने प्राप्त झालेली क्षमता संभाव्य बनावटगिरीसाठी अक्षरशः Pandora’s box उघडते. वापरकर्त्यांनी सुरुवातीला हायलाइट केलेली उदाहरणे, जसे की बनावट खर्चाच्या पावत्या (fake expense receipts), केवळ हिमनगाचे टोक दर्शवतात, जरी खर्चाच्या फसवणुकीशी आधीच झगडणाऱ्या व्यवसायांसाठी ही एक महत्त्वपूर्ण चिंता आहे. कल्पना करा की एखादा कर्मचारी कधीही न झालेल्या शानदार डिनरसाठी (dinner) एक उत्तम प्रकारे बनावट पावती सादर करतो, ज्यात संभाव्य रेस्टॉरंटचे नाव, तारीख, वस्तूंची यादी आणि एकूण रक्कम असते - हे सर्व काही सेकंदात AI द्वारे तयार केले जाते. अशा दाव्यांची सत्यता पडताळणे खूप कठीण होते जेव्हा सादर केलेला पुरावा खऱ्या पावतीसारखाच दिसतो.

तथापि, याचे परिणाम कॉर्पोरेट खर्चाच्या खात्यांच्या पलीकडे जातात. खालील गोष्टी तयार करण्याच्या संभाव्यतेचा विचार करा:

• बनावट प्रिस्क्रिप्शन्स (Phony Prescriptions): सुरुवातीच्या वापरकर्त्यांनी दाखवल्याप्रमाणे, नियंत्रित पदार्थांसाठी प्रिस्क्रिप्शनसारख्या प्रतिमा तयार करण्यासाठी AI ला प्रॉम्प्ट केले जाऊ शकते. जरी स्थिर प्रतिमा स्वतःच वैध प्रिस्क्रिप्शन नसली तरी, अधिक गुंतागुंतीच्या घोटाळ्यांमध्ये किंवा अवैधपणे औषध मिळवण्याच्या प्रयत्नांमध्ये तिचा संभाव्य वापर नाकारता येत नाही. हे ऑनलाइन फार्मसी किंवा कमी कठोर पडताळणी प्रक्रियेला लक्ष्य करण्यासाठी टेम्पलेट (template) म्हणून किंवा मोठ्या फसवणुकीचा भाग म्हणून वापरले जाऊ शकते.
• बनावट ओळखपत्रे (Counterfeit Identification): वास्तववादी दिसणारे ड्रायव्हिंग लायसन्स (driver’s licenses), पासपोर्ट (passports) किंवा राष्ट्रीय ओळखपत्रे (national ID cards) तयार करण्याची क्षमता गंभीर सुरक्षा धोका निर्माण करते. जरी भौतिक सुरक्षा वैशिष्ट्ये (होलोग्राम्स (holograms), एम्बेडेड चिप्स (embedded chips)) भौतिक बनावटगिरीसाठी अडथळा ठरत असली तरी, उच्च-विश्वासार्हतेच्या डिजिटल प्रतिकृती ऑनलाइन वय पडताळणीसाठी, Know Your Customer (KYC) तपासण्या टाळण्यासाठी किंवा ओळख चोरी सुलभ करण्यासाठी वापरल्या जाऊ शकतात. एक खात्रीशीर डिजिटल प्रतिकृती तयार करणे चिंताजनकपणे सोपे होते.
• बनावट आर्थिक कागदपत्रे (Fake Financial Documents): बनावट बँक स्टेटमेंट (bank statements), पे स्टब्स (pay stubs) किंवा अगदी चेक (checks) तयार करणे आता शक्य आहे. अशी कागदपत्रे कर्जे, भाडेपट्टे किंवा सरकारी लाभांसाठी फसवणूक करून अर्ज करण्यासाठी वापरली जाऊ शकतात, ज्यामुळे आर्थिक आरोग्य किंवा उत्पन्नाचे खोटे चित्र रंगवले जाते. विशिष्ट बँक लोगो, स्वरूपन आणि व्यवहाराचे तपशील यांची प्रतिकृती बनवण्याची AI ची क्षमता धोकादायक पातळीची संभाव्यता जोडते.
• बनावट कायदेशीर आणि अधिकृत कागदपत्रे (Forged Legal and Official Papers): बनावट जन्म प्रमाणपत्रे, विवाह परवाने, कर फॉर्म (tax forms) किंवा न्यायालयाची कागदपत्रे तयार करणे शक्यतेच्या कक्षेत येते. जरी अधिकृत पडताळणी प्रक्रिया अनेकदा डेटाबेस (databases) आणि भौतिक नोंदींवर अवलंबून असल्या तरी, अत्यंत वास्तववादी बनावट कागदपत्रांचे अस्तित्व प्रारंभिक तपासणीला गुंतागुंतीचे करते आणि विविध प्रकारच्या फसवणुकीला किंवा चुकीच्या प्रतिनिधित्वाला सक्षम करू शकते.
• शैक्षणिक आणि व्यावसायिक प्रमाणपत्रे (Academic and Professional Credentials): बनावट डिप्लोमा (diplomas), पदवी प्रमाणपत्रे (degree certificates) किंवा व्यावसायिक परवाने (professional licenses) तयार करणे सोपे होते. व्यक्ती संभाव्य नियोक्ता किंवा ग्राहकांना त्यांची पात्रता चुकीच्या पद्धतीने दर्शवण्यासाठी AI-व्युत्पन्न प्रमाणपत्रे वापरू शकतात, ज्यामुळे व्यावसायिक मानकांवरील विश्वास कमी होतो आणि संभाव्यतः अयोग्य व्यक्ती जबाबदारीच्या पदांवर येतात.

AI वापरून या विविध कागदपत्रांचे संभाव्य अनुकरण किती सहजतेने केले जाऊ शकते हे एक मूलभूत आव्हान आहे. हे इमेज जनरेशन तंत्रज्ञानाला शस्त्र बनवते, त्याला वैयक्तिक, कॉर्पोरेट आणि सरकारी क्षेत्रात व्यापक फसवणुकीसाठी संभाव्य इंजिनमध्ये बदलते. संभाव्य बनावट कागदपत्रांची प्रचंड संख्या विद्यमान पडताळणी प्रणालींना ओव्हरलोड (overwhelm) करू शकते.

खर्च अहवालातील फसवणूक: एक वाढलेली समस्या

खर्च परतफेड फसवणूक (Expense reimbursement fraud) ही काही नवीन घटना नाही. कर्मचारी फुगवलेले किंवा पूर्णपणे बनावट दावे सादर करण्याच्या समस्येशी व्यवसाय दीर्घकाळापासून झगडत आहेत. 2015 मध्ये केलेल्या एका सर्वेक्षणात, AI साधनांच्या सध्याच्या पिढीच्या उपलब्ध होण्यापूर्वीच, एक धक्कादायक आकडेवारी उघड झाली: 85 टक्के प्रतिसादकर्त्यांनी अतिरिक्त पैसे मिळवण्याच्या उद्देशाने परतफेड मागताना चुका किंवा सरळ खोटे बोलल्याचे कबूल केले. ही पूर्व-अस्तित्वात असलेली असुरक्षितता कॉर्पोरेट आर्थिक नियंत्रणातील प्रणालीगत कमकुवतपणा दर्शवते. सामान्य पद्धतींमध्ये व्यावसायिक खर्च म्हणून वैयक्तिक खर्चाचे दावे सादर करणे, कायदेशीर पावत्यांवरील रक्कम बदलणे किंवा डुप्लिकेट (duplicate) दावे सादर करणे समाविष्ट होते.

अशा फसवणुकीच्या प्रसाराची कारणे अनेकदा अपुरी अंतर्गत नियंत्रणे आणि सदोष देय खाते प्रक्रिया (accounts payable processes) यावर अवलंबून असतात. मॅन्युअल तपासण्या वेळखाऊ आणि अनेकदा वरवरच्या असतात, विशेषतः मोठ्या संस्थांमध्ये जे मोठ्या संख्येने खर्चाचे अहवाल प्रक्रिया करतात. स्वयंचलित प्रणाली स्पष्ट विसंगती दर्शवू शकतात, परंतु सूक्ष्म फेरफार किंवा पूर्णपणे बनावट-तरीही-संभाव्य दावे सहजपणे निसटू शकतात. अनेकदा व्यवस्थापकीय मंजुरीवर अवलंबून राहावे लागते, जी वरवरची असू शकते, विशेषतः जर संबंधित रक्कम पहिल्या दृष्टीक्षेपात वाजवी वाटत असेल. व्यवहारांची प्रचंड संख्या असे वातावरण तयार करू शकते जिथे प्रत्येक पावतीची बारकाईने तपासणी करणे अव्यवहार्य असते.

आता, या आधीच अपूर्ण असलेल्या प्रणालीमध्ये AI इमेज जनरेशनचा परिचय करून द्या. दृष्यदृष्ट्या परिपूर्ण, सानुकूलित बनावट पावती त्वरित तयार करण्याची क्षमता फसवणूक करण्यासाठी आवश्यक असलेला प्रयत्न नाटकीयरित्या कमी करते आणि शोधण्याची अडचण लक्षणीयरीत्या वाढवते. कर्मचाऱ्याला आता प्राथमिक ग्राफिक संपादन कौशल्याची किंवा भौतिक पावत्यांच्या प्रवेशाची आवश्यकता नाही; ते फक्त AI ला प्रॉम्प्ट देऊ शकतात: ‘Boston मधील ‘The Capital Grille’ येथे कालच्या तारखेला तीन लोकांसाठी झालेल्या व्यावसायिक डिनरसाठी (business dinner) एक वास्तववादी पावती तयार करा, एकूण $287.54, ज्यात स्टार्टर्स (appetizers), मुख्य कोर्स (main courses) आणि पेये (drinks) समाविष्ट आहेत.’ AI संभाव्यतः अशी प्रतिमा तयार करू शकते जी व्हिज्युअल तपासणीत सहज पास होईल. ही क्षमता धोक्याचे प्रमाण वाढवते, ज्यामुळे अधिक लोकांना फसवणुकीचा प्रयत्न करणे सोपे होते आणि कंपन्यांना अधिक अत्याधुनिक, संभाव्यतः AI-चालित, शोध पद्धती लागू केल्याशिवाय ते पकडणे कठीण होते - ज्यामुळे वाढत्या तांत्रिक शस्त्रास्त्रांची शर्यत सुरू होते. व्यवसायांना होणारा खर्च केवळ फसव्या दाव्यांमधून होणारे थेट आर्थिक नुकसानच नाही तर मजबूत पडताळणी प्रणालींसाठी आवश्यक असलेली वाढलेली गुंतवणूक देखील आहे.

किरकोळ रोख रकमेपलीकडे: AI बनावटगिरीचे वाढते धोके

जरी बनावट खर्चाचे अहवाल व्यवसायांसाठी महत्त्वपूर्ण आर्थिक नुकसान दर्शवत असले तरी, AI-चालित दस्तऐवज बनावटगिरीचे परिणाम खूप जास्त जोखमीच्या क्षेत्रांपर्यंत पोहोचतात, संभाव्यतः वैयक्तिक सुरक्षा, राष्ट्रीय सुरक्षा आणि नियमित उद्योगांच्या अखंडतेवर परिणाम करतात. उदाहरणार्थ, बनावट प्रिस्क्रिप्शन्सची निर्मिती आर्थिक फसवणुकीच्या पलीकडे जाऊन सार्वजनिक आरोग्याच्या जोखमीच्या क्षेत्रात प्रवेश करते. Zoloft सारख्या औषधांसाठी संभाव्य दिसणारे स्क्रिप्ट (script) तयार करणे, जसे वापरकर्त्यांनी 4o सह कथितपणे साध्य केले, अवैधपणे औषधे मिळवण्याचे प्रयत्न सुलभ करू शकते, आवश्यक वैद्यकीय सल्ला टाळू शकते किंवा अवैध औषध व्यापारात योगदान देऊ शकते. जरी केवळ डिजिटल प्रतिमा प्रतिष्ठित फार्मसीमध्ये पुरेशी नसली तरी, ऑनलाइन संदर्भात किंवा कमी नियमित चॅनेलमध्ये तिचा वापर स्पष्ट धोका दर्शवतो.

सहजपणे बनावट ओळख दस्तऐवज तयार करण्याची शक्यता कदाचित आणखी चिंताजनक आहे. बनावट ओळखपत्रे (Fake IDs), पासपोर्ट आणि इतर प्रमाणपत्रे अल्पवयीन मद्यपानापासून ते ओळख चोरी, अवैध इमिग्रेशन (illegal immigration) आणि अगदी दहशतवादापर्यंतच्या अवैध क्रियाकलापांसाठी मूलभूत साधने आहेत. एम्बेडेड सुरक्षा वैशिष्ट्यांसह भौतिकदृष्ट्या खात्रीशीर बनावट तयार करणे आव्हानात्मक असले तरी, AI द्वारे तयार केलेल्या उच्च-गुणवत्तेच्या डिजिटल आवृत्त्या ऑनलाइन जगात अविश्वसनीयपणे प्रभावी असू शकतात. त्यांचा वापर वेबसाइट्सवरील वय मर्यादा (age gates) टाळण्यासाठी, चुकीच्या माहितीच्या मोहिमांसाठी बनावट सोशल मीडिया प्रोफाइल (social media profiles) तयार करण्यासाठी किंवा अधिक कठोर पडताळणी होण्यापूर्वी आर्थिक प्लॅटफॉर्मवर (financial platforms) प्रारंभिक KYC तपासण्या पास करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. निर्मितीच्या सहजतेचा अर्थ असा आहे की वाईट हेतू असलेले लोक संभाव्यतः असंख्य सिंथेटिक आयडेंटिटीज (synthetic identities) तयार करू शकतात, ज्यामुळे कायद्याची अंमलबजावणी करणाऱ्या आणि सुरक्षा एजन्सींसाठी ट्रॅकिंग (tracking) आणि प्रतिबंध लक्षणीयरीत्या कठीण होतो.

शिवाय, बँक स्टेटमेंट किंवा चेक सारखी बनावट आर्थिक कागदपत्रे तयार करण्याची क्षमता आर्थिक क्षेत्रासाठी गंभीर परिणाम करते. कर्ज अर्ज, गहाण मंजुरी आणि गुंतवणूक खाते उघडणे अनेकदा उत्पन्न आणि मालमत्ता सत्यापित करण्यासाठी सादर केलेल्या कागदपत्रांवर अवलंबून असते. AI-व्युत्पन्न बनावट व्यक्ती किंवा संस्थांना दिशाभूल करणारे आकर्षक आर्थिक चित्र सादर करण्यास अनुमती देऊ शकतात, खोट्या सबबीखाली क्रेडिट (credit) किंवा गुंतवणूक सुरक्षित करू शकतात. यामुळे केवळ संस्थांसाठी डिफॉल्ट (defaults) आणि आर्थिक नुकसानीचा धोका वाढत नाही, तर आर्थिक व्यवहारांना आधार देणारा विश्वास देखील कमी होतो. त्याचप्रमाणे, बनावट जन्म प्रमाणपत्रे किंवा कर फॉर्मचा वापर सरकारी लाभ फसवणूक करून दावा करण्यासाठी, कर चुकवण्यासाठी किंवा इतर nefarious उद्देशांसाठी खोटी ओळख प्रस्थापित करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. सामान्य धागा म्हणजे समाजातील महत्त्वपूर्ण कार्यांसाठी ज्या कागदपत्रांवर विश्वास ठेवला जातो त्यावरील विश्वासाची धूप होणे.

शोधण्याची द्विधा: एक कठीण लढाई

AI जनरेशन क्षमता वाढत असताना, महत्त्वाचा प्रश्न निर्माण होतो: आपण या बनावट गोष्टी विश्वसनीयपणे शोधू शकतो का? दृष्टीकोन आव्हानात्मक आहे. बनावटगिरी शोधण्याच्या पारंपारिक पद्धती अनेकदा सूक्ष्म विसंगती ओळखणे, संपादन सॉफ्टवेअरद्वारे सोडलेले आर्टिफॅक्ट्स (artifacts) किंवा ज्ञात टेम्पलेट्समधील विचलन ओळखण्यावर अवलंबून असतात. तथापि, AI-व्युत्पन्न दस्तऐवज लक्षणीयरीत्या स्वच्छ आणि सुसंगत असू शकतात, संभाव्यतः मॅन्युअल फेरफाराच्या स्पष्ट चिन्हे नसतात. ते डी नोव्हो (de novo) देखील तयार केले जाऊ शकतात, विनंती केलेल्या पॅरामीटर्सशी (parameters) पूर्णपणे जुळतात, ज्यामुळे टेम्पलेट तुलना कमी प्रभावी होते.

प्रस्तावित तांत्रिक उपाय, जसे की डिजिटल वॉटरमार्क्स (digital watermarks) किंवा एम्बेडेड मेटाडेटा (embedded metadata) जे AI उत्पत्ती दर्शवतात, त्यांना महत्त्वपूर्ण अडथळ्यांचा सामना करावा लागतो. प्रथम, हे संरक्षण उपाय ऐच्छिक आहेत; डेव्हलपर्सनी (developers) ते लागू करणे निवडले पाहिजे आणि ओपन-सोर्स मॉडेल्स (open-source models) किंवा कस्टम-बिल्ट सिस्टम (custom-built systems) वापरणारे वाईट हेतू असलेले लोक ते वगळतील. दुसरे म्हणजे, वॉटरमार्क आणि मेटाडेटा अनेकदा नाजूक असतात आणि सहजपणे काढले जातात. स्क्रीनशॉट (screenshot) घेणे, प्रतिमेचा आकार बदलणे किंवा फाइल स्वरूप (file format) रूपांतरित करणे यासारख्या साध्या क्रिया ही माहिती काढून टाकू शकतात किंवा वॉटरमार्क शोधण्यायोग्य बनवू शकतात. दुर्भावनापूर्ण अभिनेते निःसंशयपणे या संरक्षणात्मक उपायांना टाळण्यासाठी विशेषतः डिझाइन केलेले तंत्र विकसित करतील. जनरेशन तंत्र आणि शोध पद्धती यांच्यात सतत मांजर-उंदराचा खेळ असतो आणि ऐतिहासिकदृष्ट्या, गुन्हा करणाऱ्यांना अनेकदा फायदा होतो, किमान सुरुवातीला.

शिवाय, AI-व्युत्पन्न सामग्री शोधण्यासाठी AI मॉडेल्सना प्रशिक्षित करणे स्वाभाविकपणे कठीण आहे. जनरेशन मॉडेल्स विकसित होत असताना डिटेक्शन मॉडेल्स (detection models) सतत अपडेट (update) करणे आवश्यक आहे. ते ॲडव्हर्सरियल अटॅक्ससाठी (adversarial attacks) देखील संवेदनशील असू शकतात – AI-व्युत्पन्न प्रतिमेमध्ये केलेले सूक्ष्म बदल जे विशेषतः डिटेक्टरना फसवण्यासाठी डिझाइन केलेले असतात. संभाव्य दस्तऐवजांची प्रचंड विविधता आणि त्यांच्या स्वरूपातील बारकावे यामुळे सार्वत्रिक, फूलप्रूफ (foolproof) AI डिटेक्टर तयार करणे हे एक मोठे काम आहे. आपण अशा युगात प्रवेश करत असू शकतो जिथे व्हिज्युअल पुरावा, विशेषतः डिजिटल स्वरूपात, खूप जास्त प्रमाणात संशयवाद आणि स्वतंत्र चॅनेलद्वारे पडताळणी आवश्यक आहे. केवळ दस्तऐवजाच्या व्हिज्युअल विश्वासार्हतेवर अवलंबून राहणे ही वाढत्या प्रमाणात अविश्वसनीय रणनीती बनत आहे.

डिजिटल विश्वासाचा ढासळणारा पाया

सहज उपलब्ध, उच्च-विश्वासार्हतेच्या AI बनावटगिरी साधनांचा एकत्रित परिणाम फसवणुकीच्या विशिष्ट उदाहरणांच्या पलीकडे जातो. हे आपल्या वाढत्या डिजिटल जगातील विश्वासाच्या पायावरच आघात करते. दशकांपासून, आपण डिजिटल प्रतिनिधित्वांवर अवलंबून राहण्याकडे वाटचाल केली आहे - स्कॅन केलेले दस्तऐवज, ऑनलाइन फॉर्म, डिजिटल आयडी. मूलभूत गृहीतक असे होते की, जरी फेरफार शक्य असले तरी, त्यासाठी विशिष्ट पातळीचे कौशल्य आणि प्रयत्न आवश्यक होते, ज्यामुळे काही प्रमाणात घर्षण (friction) निर्माण होते. AI ते घर्षण काढून टाकते.

जेव्हा कोणत्याही डिजिटल दस्तऐवजाची सत्यता - पावती, ओळखपत्र, प्रमाणपत्र, बातमीचा फोटो, कायदेशीर सूचना - सहज उपलब्ध साधनांचा वापर करून कमीतकमी प्रयत्नात खात्रीशीरपणे बनावट केली जाऊ शकते, तेव्हा डीफॉल्ट गृहीतक विश्वासाकडून संशयाकडे वळले पाहिजे. याचे गंभीर परिणाम होतात:

• वाढलेला पडताळणी खर्च: व्यवसाय आणि संस्थांना पडताळणी प्रक्रियेत अधिक गुंतवणूक करावी लागेल, संभाव्यतः मल्टी-फॅक्टर ऑथेंटिकेशन (multi-factor authentication), बाह्य डेटाबेससह क्रॉस-रेफरन्सिंग (cross-referencing) किंवा अगदी अधिक त्रासदायक भौतिक तपासण्यांकडे परत जावे लागेल. यामुळे व्यवहार आणि संवादांमध्ये घर्षण आणि खर्च वाढतो.
• सामाजिक विश्वासाची धूप: बनावट पुरावे तयार करण्याच्या सहजतेमुळे सामाजिक विभाजन वाढू शकते, षडयंत्र सिद्धांतांना (conspiracy theories) खतपाणी मिळू शकते आणि तथ्यांची सामायिक समज प्रस्थापित करणे कठीण होऊ शकते. जर कोणतीही प्रतिमा किंवा दस्तऐवज संभाव्य AI बनावट म्हणून फेटाळला जाऊ शकत असेल, तर वस्तुनिष्ठ वास्तव अधिक मायावी बनते.
• पत्रकारिता आणि पुराव्यासाठी आव्हाने: वृत्तसंस्था आणि कायदेशीर प्रणाली मोठ्या प्रमाणावर फोटोग्राफिक (photographic) आणि डॉक्युमेंटरी (documentary) पुराव्यांवर अवलंबून असतात. वास्तववादी बनावटगिरीचा प्रसार फॅक्ट-चेकिंग (fact-checking) आणि पुरावा प्रमाणीकरणाला (evidence validation) गुंतागुंतीचा करतो, संभाव्यतः मीडिया आणि न्याय प्रणालीवरील सार्वजनिक विश्वास कमी करतो.
• वैयक्तिक असुरक्षितता: व्यक्ती बनावट दस्तऐवज वापरणाऱ्या घोटाळ्यांसाठी (उदा. बनावट पावत्या, बनावट कायदेशीर धमक्या) आणि बनावट डिजिटल आयडीद्वारे सुलभ केलेल्या ओळख चोरीसाठी अधिक असुरक्षित बनतात.

‘तुम्ही आता ऑनलाइन दिसणाऱ्या कोणत्याही गोष्टीवर विश्वास ठेवू शकत नाही’ हे विधान अतिशयोक्तीपूर्ण वाटू शकते, परंतु ते आव्हानाचे सार पकडते. जरी चिकित्सक विचार आणि स्त्रोत पडताळणी नेहमीच महत्त्वाची असली तरी, एकेकाळी अस्सल सामग्रीला अत्याधुनिक बनावटगिरीपासून वेगळे करणारा तांत्रिक अडथळा ढासळत आहे, ज्यामुळे आपण डिजिटल माहितीशी कसे संवाद साधतो आणि सत्यापित करतो याचे मूलभूत पुनर्मूल्यांकन करण्याची मागणी होत आहे. AI द्वारे समर्थित बनावट दस्तऐवजांच्या वादळाला केवळ शोधासाठी तांत्रिक उपायांचीच नव्हे तर कमी-विश्वासाच्या डिजिटल वातावरणाशी सामाजिक जुळवून घेण्याची देखील आवश्यकता आहे.