مع تطور تقنية التزييف العميق، تزداد أيضًا عمليات الاحتيال التي تسهلها.
في الأشهر الأربعة الأولى من عام 2025 فقط، تم الإبلاغ عن 163 حادثة متعلقة بالتزييف العميق، مما أدى إلى خسائر تجاوزت 200 مليون دولار.
لكن الخبراء يعتقدون أن هذه مجرد جزء من الأضرار الحقيقية. كين جون مياشي، مؤسس BitMind - منصة كشف التزييف العميق المدعومة بالذكاء الاصطناعي والمبنية على شبكة Bittensor - كان في الخطوط الأمامية لهذه التهديد المتزايد.
في هذه المقابلة مع Invezz، يناقش ميياشي سباق التسلح المتسارع بين منشئي الديبفيك وأدوات الكشف، والاستجابة التنظيمية، وكيف تقوم BitMind بوضع نفسها لحماية كل من الشركات والمستخدمين العاديين من الهجمات المتزايدة الجرأة.
Invezz: تقرير الحوادث الناتجة عن التزييف العميق للربع الأول من عام 2025 يستشهد بـ 163 حادثة في أول أربعة أشهر فقط، مع خسائر تتجاوز 200 مليون دولار. من وجهة نظرك في BitMind، هل هذه مجرد قمة الجليد؟
نعم، هذه مجرد بداية الجليد.
كانت هناك تقارير أخرى تشير إلى أكثر من 580 حادثة تقترب من 900 مليون دولار في الخسائر خلال النصف الأول من عام 2025، ويبدو أن هناك اتجاهًا إحصائيًا تصاعديًا حيث تصبح عمليات الاحتيال العميقة أكثر تعقيدًا.
Invezz: كيف تحافظ BitMind على وتيرة التطور السريع لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، وهل تتحول هذه إلى لعبة قطة وفأر دائمة مع منشئي التزييف العميق؟
تستفيد BitMind من Bittensor، حيث يتنافس شبكة عالمية من مطوري الذكاء الاصطناعي لتحسين نماذج الكشف في الوقت الفعلي، من خلال تجميع الموارد واستخدام الحوافز الاقتصادية المشفرة لتحسين النماذج ديناميكياً والتكيف مع أحدث البيانات التي تنتجها نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية المتطورة.
نعم، مشابهة للأمن السيبراني، إنها لعبة قطة وفأر دائمة بين الكاشفات ومحتالي الديب فيك.
الطريقة للبقاء في المقدمة تكمن في السرعة والقدرة على التكيف بسرعة، بالإضافة إلى تطوير حل عام يمكنه اكتشاف البيانات التي لم يرها النموذج من قبل.
Invezz: ما مدى دقة أدوات الكشف في الإعدادات الزمنية الحقيقية مثل مكالمات الفيديو؟ وما هي الحماية الموجودة - أو التي يجب أن توجد - للمستخدمين العاديين الذين يتم استهدافهم بشكل متزايد؟
لقد تم قياس أدواتنا الحالية بدقة 88% على الصور وهي متأخرة قليلاً في الفيديوهات، حيث يكون التدخل الفوري أمرًا حاسمًا.
تشمل الحمايات الحالية ملحقات المتصفح وأدوات الويب مثل كاشف BitMinds AI.
يجب أن توجد المزيد من الأمور، مثل التعليم الإلزامي في محو الأمية في الذكاء الاصطناعي، وأنظمة الكشف الاستباقي الفعالة من حيث التكلفة في الوقت الحقيقي.
Invezz: هل تتماشى اللوائح مع الزيادة في الاحتيال المدفوع بالتزييف العميق، خاصة في التمويل؟
بشكل عام، نعم. على الرغم من أن اللوائح تتأخر، إلا أن هناك مجموعة متنوعة من التشريعات الحكومية التي يتم تقديمها تستهدف الاحتيال والجرائم المتعلقة بالتزييف العميق.
في عالم الإنترنت والذكاء الاصطناعي، أعتقد أنه سيكون من المهم وجود تشريعات اتحادية أو حتى عالمية تتعلق بالتزييف العميق والاحتيال المالي.
إنفز: هل ستدعم وضع معايير للمياه والعلامات أو المعايير المتعلقة بالأصل للمواد التي تُنتجها الذكاء الاصطناعي؟ وكيف تضع BitMind نفسها في هذا البيئة المتطورة من التهديدات؟
نعم، هذا يحدث بالفعل مع شركات مثل جوجل وOpenAI التي تستخدم علامات مائية للمساعدة في تحديد المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.
تعمل هذه المعايير، ومع ذلك، فإن انتروبي الإنترنت شاسع للغاية ولا أعتقد أن هذه يمكن أن تكون الحل الشامل لمشكلة التزييف العميق.
تضع BitMind نفسها كأفضل خدمة للكشف عن التزييف العميق للمستهلكين في العالم بدقة عالية "في البرية".
تشمل خارطة طريقنا التوسع إلى حل مخصص للهواتف المحمولة، بالإضافة إلى توسيع نطاق خدماتنا لتضمين حالات الاستخدام المؤسسية مثل أدوات الاتصال المؤسسي والخدمات المالية.
المقابلة: 'هذه مجرد قمة الجليد'، يقول مؤسس BitMind كين جون مياشي عن عمليات الاحتيال بالتزييف العميق ظهرت أولاً على Invezz
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
مقابلة: "هذه مجرد قمة الجليد"، يقول مؤسس BitMind كين جون مياشي عن عمليات الاحتيال باستخدام تقنية التزييف العميق
في الأشهر الأربعة الأولى من عام 2025 فقط، تم الإبلاغ عن 163 حادثة متعلقة بالتزييف العميق، مما أدى إلى خسائر تجاوزت 200 مليون دولار.
لكن الخبراء يعتقدون أن هذه مجرد جزء من الأضرار الحقيقية. كين جون مياشي، مؤسس BitMind - منصة كشف التزييف العميق المدعومة بالذكاء الاصطناعي والمبنية على شبكة Bittensor - كان في الخطوط الأمامية لهذه التهديد المتزايد.
في هذه المقابلة مع Invezz، يناقش ميياشي سباق التسلح المتسارع بين منشئي الديبفيك وأدوات الكشف، والاستجابة التنظيمية، وكيف تقوم BitMind بوضع نفسها لحماية كل من الشركات والمستخدمين العاديين من الهجمات المتزايدة الجرأة.
Invezz: تقرير الحوادث الناتجة عن التزييف العميق للربع الأول من عام 2025 يستشهد بـ 163 حادثة في أول أربعة أشهر فقط، مع خسائر تتجاوز 200 مليون دولار. من وجهة نظرك في BitMind، هل هذه مجرد قمة الجليد؟
نعم، هذه مجرد بداية الجليد. كانت هناك تقارير أخرى تشير إلى أكثر من 580 حادثة تقترب من 900 مليون دولار في الخسائر خلال النصف الأول من عام 2025، ويبدو أن هناك اتجاهًا إحصائيًا تصاعديًا حيث تصبح عمليات الاحتيال العميقة أكثر تعقيدًا.
Invezz: كيف تحافظ BitMind على وتيرة التطور السريع لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، وهل تتحول هذه إلى لعبة قطة وفأر دائمة مع منشئي التزييف العميق؟
تستفيد BitMind من Bittensor، حيث يتنافس شبكة عالمية من مطوري الذكاء الاصطناعي لتحسين نماذج الكشف في الوقت الفعلي، من خلال تجميع الموارد واستخدام الحوافز الاقتصادية المشفرة لتحسين النماذج ديناميكياً والتكيف مع أحدث البيانات التي تنتجها نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية المتطورة.
نعم، مشابهة للأمن السيبراني، إنها لعبة قطة وفأر دائمة بين الكاشفات ومحتالي الديب فيك.
الطريقة للبقاء في المقدمة تكمن في السرعة والقدرة على التكيف بسرعة، بالإضافة إلى تطوير حل عام يمكنه اكتشاف البيانات التي لم يرها النموذج من قبل.
Invezz: ما مدى دقة أدوات الكشف في الإعدادات الزمنية الحقيقية مثل مكالمات الفيديو؟ وما هي الحماية الموجودة - أو التي يجب أن توجد - للمستخدمين العاديين الذين يتم استهدافهم بشكل متزايد؟
لقد تم قياس أدواتنا الحالية بدقة 88% على الصور وهي متأخرة قليلاً في الفيديوهات، حيث يكون التدخل الفوري أمرًا حاسمًا.
تشمل الحمايات الحالية ملحقات المتصفح وأدوات الويب مثل كاشف BitMinds AI.
يجب أن توجد المزيد من الأمور، مثل التعليم الإلزامي في محو الأمية في الذكاء الاصطناعي، وأنظمة الكشف الاستباقي الفعالة من حيث التكلفة في الوقت الحقيقي.
Invezz: هل تتماشى اللوائح مع الزيادة في الاحتيال المدفوع بالتزييف العميق، خاصة في التمويل؟
بشكل عام، نعم. على الرغم من أن اللوائح تتأخر، إلا أن هناك مجموعة متنوعة من التشريعات الحكومية التي يتم تقديمها تستهدف الاحتيال والجرائم المتعلقة بالتزييف العميق.
في عالم الإنترنت والذكاء الاصطناعي، أعتقد أنه سيكون من المهم وجود تشريعات اتحادية أو حتى عالمية تتعلق بالتزييف العميق والاحتيال المالي.
إنفز: هل ستدعم وضع معايير للمياه والعلامات أو المعايير المتعلقة بالأصل للمواد التي تُنتجها الذكاء الاصطناعي؟ وكيف تضع BitMind نفسها في هذا البيئة المتطورة من التهديدات؟
نعم، هذا يحدث بالفعل مع شركات مثل جوجل وOpenAI التي تستخدم علامات مائية للمساعدة في تحديد المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.
تعمل هذه المعايير، ومع ذلك، فإن انتروبي الإنترنت شاسع للغاية ولا أعتقد أن هذه يمكن أن تكون الحل الشامل لمشكلة التزييف العميق.
تضع BitMind نفسها كأفضل خدمة للكشف عن التزييف العميق للمستهلكين في العالم بدقة عالية "في البرية".
تشمل خارطة طريقنا التوسع إلى حل مخصص للهواتف المحمولة، بالإضافة إلى توسيع نطاق خدماتنا لتضمين حالات الاستخدام المؤسسية مثل أدوات الاتصال المؤسسي والخدمات المالية.
المقابلة: 'هذه مجرد قمة الجليد'، يقول مؤسس BitMind كين جون مياشي عن عمليات الاحتيال بالتزييف العميق ظهرت أولاً على Invezz