Deepfake технології базуються на штучному інтелекті та генеративних нейронних мережах, які відкривають нам нові можливості для аудіовізуальної творчості у кіно, освіті чи мистецькій продукції, проте водночас становлять загрозу для етики та самого суспільства. Ці відео дедалі частіше використовуються для поширення різноманітної дезінформації, що призводить до зниження довіри громадськості до медіа. Емпіричні дані підтверджують, що більшість deepfake контенту має порнографічний характер і створюється без згоди залучених осіб. Таке зловживання має наслідком не лише порушення людської гідності та права на приватність, а й поширення кібербулінгу та онлайн-шантажу. Серйозними є також політичні та безпекові наслідки deepfake відео, які можуть поставити під загрозу демократичні процеси та послабити довіру громадськості до медіа.

Розвиток цифрових технологій та штучного інтелекту в останньому десятилітті суттєво вплинув на способи, якими суспільство сприймає, створює та інтерпретує інформацію. Штучний інтелект проник у промисловість, охорону здоров'я, освіту, а також у медіа та індустрію розваг. Одним із його найвиразніших продуктів є феномен deepfake відео, які використовують методи машинного навчання та генеративних нейронних мереж (зокрема GANs – Generative Adversarial Networks) для створення візуально переконливого, але насправді неавтентичного контенту.

Deepfake відео становлять новий рівень медіаманіпуляції, оскільки здатні порушити межу між реальністю та фікцією. Їхній потенціал проявляється не лише у кіно та мистецькій творчості, а й у медицині чи освіті. Проте негативні наслідки однозначно переважають. Згідно зі звітом Deeptrace (Ajder et al., 2019), до 96 % усіх досліджених deepfake відео мали порнографічний характер, причому більшість із них була створена без згоди зображених осіб. Цей факт вказує на серйозне порушення прав окремих осіб та поширення цифрового насильства, яке стало головним простором зловживання deepfake технологією. Крім того, з'являються випадки політичної маніпуляції та поширення дезінформації, які можуть загрожувати стабільності демократичних інституцій та послабити довіру громадськості до медіа.

Хоча більшість дискусій про deepfake технології зосереджується на їхніх негативних аспектах, існують також сфери, де ця технологія має потенціал принести суспільну користь. У кіно- та медіаіндустрії deepfake дозволяє творцям ефективно та фінансово менш затратно створювати візуальні ефекти, а також реконструювати історичні події чи померлих персонажів (Kietzmann et al., 2020). У сфері освіти ця технологія може бути використана для створення персоналізованих навчальних відео або для реалістичних мовних перекладів, що полегшують глобальну комунікацію. У медицині deepfake експериментально використовується для симуляції хірургічних втручань, тренування медичного персоналу або з терапевтичною метою у сфері психічного здоров'я (Gómez et al., 2022).

Метою цієї статті є аналіз етичних та соціальних аспектів deepfake відео, представлення їхнього позитивного та негативного використання, а також ідентифікація ризиків, які вони становлять для медіасередовища та суспільства. Текст також намагається окреслити можливі рішення у сфері медіаграмотності, соціальної відповідальності медіа та технологічних заходів, які могли б сприяти запобіганню поширенню маніпулятивного контенту.

Теорія

З огляду на здатність створювати надзвичайно реалістичні, проте фальшиві зображення та звукові доріжки, deepfake відео становлять значну проблему для медіаетики та соціальної відповідальності, оскільки можуть бути використані для маніпуляції громадською думкою та поширення неправдивої інформації (Husovec, 2023; Msg-life, 2025). Етичні проблеми виникають передусім через недостатню прозорість, відсутність згоди осіб, зображених у deepfake відео, та можливе зловживання для політичних чи соціальних маніпуляцій (Koudelka, 2024; Aleksiev, 2023).

Соціальна відповідальність у цій сфері проявляється в потребі законодавчого регулювання для захисту цифрової ідентичності та запобігання шкідливому використанню цих технологій. Вплив deepfake відео на довіру до медіа та демократичних інституцій є фундаментальним, оскільки призводить до поляризації суспільства та загрози публічному дискурсу (Husovec, 2023; Koudelka, 2024). Тому важливо підтримувати громадську освіту щодо розпізнавання deepfake контенту та розвивати інструменти для його перевірки (Aleksiev, 2023; NBÚ, 2023).

Heidari (2024a) у своєму дослідженні зазначає, що deepfake — це контент, згенерований глибоким навчанням, який в очах людини виглядає автентичним. Отже, це поєднання термінів deep learning (глибоке навчання) та fake (фальшивий), що позначає контент, згенерований глибокою нейронною мережею, яка є підмножиною машинного навчання. Кожен може редагувати відео та файли зображень. Це можливо вже кілька років завдяки різноманітним зручним для користувача програмним пакетам, які дозволяють редагувати відео, звук та зображення. Маніпуляція медіа стала простішою завдяки широкому використанню додатків для смартфонів, які виконують автоматизовані операції, такі як синхронізація рухів губ, аудіоінструменти та заміна облич.

У своєму наступному дослідженні Heidari (2024b) зазначає, що системи deepfake можуть створювати фальшиві зображення, передусім шляхом заміни сцен або зображень, фільмів та звуків, які люди не здатні відрізнити від справжніх. Різноманітні технології надали нам можливість змінювати синтетичний голос, зображення або відео. Крім того, підробки відео та зображень сьогодні настільки переконливі, що важко відрізнити фальшивий та автентичний контент неозброєним оком. Це може призвести до різноманітних проблем, від введення в оману громадської думки до використання сфальсифікованих доказів у суді. З цих причин важливо мати технології, які допомагають нам розрізняти реальність.

Hu (2023) у своєму дослідженні стверджує, що розвиток технологій, здатних генерувати Deepfake відео, швидко поширюється. Ці відео можна легко синтезувати, не залишаючи очевидних слідів маніпуляції. Хоча судова детекція у файлах даних з високою роздільною здатністю досягла значних результатів, судово-медичний аналіз стиснутих відео потребує подальшого вивчення. Стиснуті відео є звичними в соціальних мережах, наприклад, відео з Instagram, Wechat та Tiktok. Тому основним питанням стає те, як ідентифікувати стиснуті Deepfake відео.

Pennycook (2019) у своєму дослідженні вивчає, як обмеження поширення дезінформації, особливо в соціальних медіа, є великим викликом. Він досліджує один можливий підхід: алгоритми соціальних медіа повинні надавати пріоритет відображенню контенту з джерел новин, які користувачі оцінюють як надійні. З цією метою він запитує, чи можуть краудсорсингові оцінки надійності ефективно розрізняти більш надійні та менш надійні джерела. Він провів два попередньо зареєстровані експерименти (n = 1 010 з Mechanical Turk та n = 970 з Lucid), у яких індивіди оцінювали знайомість та надійність 60 новинних джерел із трьох категорій: (1) головні медіа, (2) гіперпартійні вебсайти та (3) вебсайти, що продукують відверто неправдивий контент («фейкові новини»). Попри суттєві партійні розбіжності, вони виявили, що пересічні люди в усьому політичному спектрі оцінювали мейнстримні джерела як значно надійніші, ніж гіперпартійні або джерела фейкових новин. Хоча ця різниця була більшою у демократів, ніж у республіканців — головним чином через недовіру республіканців до мейнстримних джерел — кожне мейнстримне джерело (за одним винятком) в обох дослідженнях оцінювалося як надійніше, ніж будь-яке гіперпартійне або джерело фейкових новин, коли оцінки демократів і республіканців враховувалися однаково. Крім того, політично збалансовані оцінки пересічних людей були сильно корельовані (r = 0,90) з оцінками, наданими професійними фактчекерами. Дослідження демонструє, що, особливо серед лібералів, індивіди з вищим рівнем когнітивної рефлексії змогли надійніше розрізняти якісні та неякісні інформаційні джерела. Також з'ясувалося, що виключення оцінок від учасників, які не знали дане джерело новин, значно послабило точність колективної оцінки. Ці висновки свідчать про те, що алгоритми, які надають пріоритет контенту з надійних медіа, можуть бути ефективним інструментом у боротьбі проти поширення дезінформації в соціальних мережах.

AlNajjar (2024) розглядає те, як здобуття солідних компетенцій у сфері медіаетики становить один із ключових результатів медіаосвіти. У світі, позначеному глобалізацією та міжкультурними медіавідносинами, той факт, що студенти володіють етичними компетенціями, релевантними для їхньої кар'єри, викликає критичні питання щодо якості етичних стандартів. Він стверджує, що хоча дискусії про медіаетику призвели до виникнення багатьох поглядів на обсяг і сутність етичних компетенцій у XXI столітті, мультикультуралізм обіцяє підготовку етичних комунікаторів. Дослідження базується на опитуванні 32 студентів медіастудій в American University of Sharjah, щоб продемонструвати, як мультикультурна освіта, заснована на ширшому соціальному контексті з вираженим культурним розмаїттям, підтримує гібридні погляди на медіаетику. Більшість респондентів зазначили, що синтетичні етичні погляди, які поєднують локальні та глобальні погляди на медіаетику, надали б їм відповідні компетенції для ефективного вирішення як локальних, так і міжнародних питань та подій із використанням солідних етичних стандартів.

Однак негативне використання цієї технології значно затьмарило її позитивний потенціал. Ще у 2019 році дослідження компанії Deeptrace оцінило, що до 96 % доступних на той час deepfake-відео становив порнографічний контент, причому більшість із них була створена без відома та згоди зображених осіб (Ajder et al., 2019). Цей факт вказує на те, що первинною сферою зловживання deepfake-технологією є не політична маніпуляція, а скоріше сексуалізоване насильство, що вчиняється за допомогою цифрових медіа. Порнографічні deepfake-відео не лише шкодять гідності та приватності індивідів, але й часто використовуються для шантажу та кібербулінгу. Цей тренд чітко ілюструє, що найбільшими жертвами deepfake-технологій є звичайні люди, особливо жінки, чий образ використовується без їхньої згоди.

Вихідні засади дослідження

Етика медіа побудована на базових принципах, якими є правдивість, точність, неупередженість та відповідальність перед громадськістю (McQuail, 2010).

У середовищі, де з'являються нові форми маніпулятивного контенту, саме збереження цих цінностей є ключовим для підтримки надійності медіа. Deepfake-технології, однак, ці принципи суттєво ставлять під сумнів, оскільки дозволяють створювати аудіовізуальні матеріали, які можуть виглядати автентично, але насправді є фальшивими. Це призводить до ситуації, в якій класичне розуміння візуального доказу стає проблематичним, і громадськість починає ставити питання, чи можна вірити будь-якому медіаконтенту (Chesney, Citron, 2019).

З погляду суспільства, deepfake-відео становлять загрозу для демократичних процесів та публічного дискурсу. Політична маніпуляція за допомогою сфальсифікованих промов і висловлювань політиків може вплинути на електоральну поведінку та зруйнувати стабільність демократичних інституцій (Vaccari, Chadwick, 2020). Подібно до цього, поширення неправдивого контенту в кризових ситуаціях (війни, пандемії) може значно порушити здатність громадян орієнтуватися в інформації та приймати раціональні рішення.

Важливим вихідним пунктом є також питання законодавчого та регуляторного захисту. Європейський Союз у 2024 році ухвалив Акт про штучний інтелект (AI Act), який є першою комплексною правовою рамкою для регулювання AI-технологій, включаючи deepfake-контент. Цей документ запроваджує обов'язок маркувати синтетичні медіа та підтримує розвиток інструментів для їх виявлення (European Parliament, 2024). У словацькому контексті проблема поки що вирішується радше на рівні медіаграмотності та ініціатив незалежних фактчекінгових організацій, причому правова база залишається фрагментарною.

Вихідні засади для дослідження феномену deepfake-відео, отже, полягають у трьох стовпах: (1) етичні принципи медіа, (2) суспільні ризики, що впливають на довіру та функціонування демократії, і (3) законодавчі зусилля на європейському та національному рівнях, які становлять перший крок до захисту суспільства від цих технологій.

Методологія

Дослідження опрацьоване як теоретико-аналітична студія, метою якої є ідентифікація етичних та суспільних наслідків deepfake-технологій у медіасередовищі. Методологічно воно базується на аналізі вторинних джерел, насамперед наукових статей, опублікованих у базах даних Web of Science та Scopus, а також фахових звітів незалежних інституцій (наприклад, Data & Society Research Institute, Deeptrace Report).

Використаний метод літературного аналізу дозволив синтезувати знання з кількох дисциплін — медіастудій, етики, права та інформаційних технологій — і створити таким чином міждисциплінарний погляд на досліджувану проблематику. Особлива увага була приділена дослідженням, які займаються впливом deepfake-відео на довіру громадськості до медіа (Vaccari, Chadwick, 2020), на демократичні процеси (Chesney, Citron, 2019), а також на поширення дезінформації в онлайн-середовищі (Pennycook, 2019).

Вторинний аналіз було доповнено прикладами з практики, зокрема випадками політичних deepfake відео, що з’явилися в США та Індії, а також даними з Deeptrace Report (Ajder et al., 2019), які документують переважання порнографічного контенту серед deepfake матеріалів. Такий підхід дозволив поєднати академічні знання з практичними імплікаціями та підготувати ґрунт для дискусії щодо можливостей запобігання та регулювання.

Дискусія

Deepfake технології становлять фундаментальні виклики для медіа, суспільства та окремих осіб. Хоча їхній потенціал у сферах освіти, мистецтва чи медицини неможливо заперечити, негативні наслідки їхнього зловживання сьогодні значно переважають. Дискусія про deepfake тому має вестися не лише на рівні технологічних можливостей, а й з погляду етичних та суспільних наслідків.

Одним із ключових питань є збереження довіри до медіа. Традиційно візуальний запис вважався надійним доказом реальності. Deepfake, однак, порушує цю впевненість, що веде до так званої «кризи довіри». Якщо людина не буде впевнена, чи відповідає запис реальності, може статися втрата довіри не лише до медіа, а й послаблення самого суспільного дискурсу.

Наступною проблемою є політична маніпуляція. Приклади сфальсифікованих виступів політиків ілюструють, що deepfake може суттєвим чином вплинути на демократичні процеси. Такий контент може бути використаний для поляризації суспільства, поширення ненависті або впливу на вибори. Подібно небезпечним є також використання deepfake під час криз, наприклад, під час військових конфліктів або пандемій, коли громадськість є особливо чутливою до дезінформації.

Особливої уваги потребує етична відповідальність медіа. Журналісти та медіаінституції стикаються з викликом, як відрізняти автентичний контент від маніпулятивного. Фактчекінгові організації та журналісти відіграють у цьому процесі ключову роль, проте й вони мають свої ліміти. Відповідальність тому несуть також технологічні платформи, які поширюють контент, причому саме вони мали б інвестувати в інструменти детекції та маркування синтетичних медіа.

Важливим превентивним інструментом є медіаграмотність. Як зазначає Pennycook (2019), здатність громадськості розрізняти між довіреними та недовіреними джерелами може суттєво сприяти обмеженню поширення дезінформації. Освітні інституції, некомерційні організації та держава мали б підтримувати програми, які ведуть громадян до розвитку критичного мислення та здатності перевіряти інформацію.

Технологічні рішення пропонують наступну частину відповіді. Розробка алгоритмів для детекції deepfake контенту, а також впровадження цифрових водяних знаків та маркування синтетичних медіа становлять важливі кроки до запобігання. Європейський AI Act (2024) вже запроваджує обов’язок прозорого маркування deepfake матеріалів, що може сприяти більшій поінформованості користувачів. Водночас зростає потреба в інтердисциплінарному дослідженні, яке б поєднало технологічні інновації з правовими та етичними рамками. Викликом залишається також факт, що зі зростаючою складністю deepfake може бути дедалі важче розрізнити фальшивий та автентичний контент, навіть для просунутих форензичних інструментів (Mirsky, Lee, 2021).

Дискусія тому демонструє, що ефективна реакція на феномен deepfake має бути інтердисциплінарною. Недостатньо покладатися лише на технічні рішення, необхідно поєднувати технологічний сектор, медіа, законодавство та академічну сферу. Так можна досягти рівноваги між свободою творчості та захистом суспільства від маніпулятивного контенту.

Висновок

Феномен deepfake відео становить один із найбільших етичних та суспільних викликів сучасного медіасередовища. З одного боку, йдеться про технологію, яка відкриває нові можливості у сфері кіно, освіти чи мистецтва, з іншого боку, проте, вона приносить фундаментальні ризики для довіри до медіа, стабільності демократичних процесів та безпеки окремих осіб. Аналіз нам показав, що головною проблемою є не сама наявність deepfake технології, а її зловживання для поширення дезінформації, кібербулінгу чи політичної маніпуляції.

Медіа сьогодні стоять перед викликом, як утримати довіру громадськості в середовищі, де можна сфальсифікувати майже будь-який зображувальний або звуковий запис. Відповідальність у цьому напрямку несуть не лише журналісти, а й технологічні платформи, які поширюють контент. Ключову роль відіграє також освіта та підвищення медіаграмотності громадян, яка може суттєво сприяти стійкості суспільства до маніпулятивних контентів.

На завершення можна констатувати, що ефективна реакція на виклики, пов’язані з deepfake відео, потребує інтердисциплінарного підходу. Поєднання технологічного розвитку, законодавчих заходів, етики медіа та академічного дослідження становить шлях, як створити рамку захисту суспільства від негативних наслідків цієї технології. Якщо вдасться знайти рівновагу між свободою творчості та захистом суспільного інтересу, deepfake може залишитися інструментом креативності, а не загрозою для демократії та довіри до медіа.

Автори: Mgr. Dominik Maček, внутрішній докторант PaedDr. Beáta Pošteková, PhD. Žilinská univerzita v Žiline, Ústav mediamatiky a kultúrneho dedičstva, Žilina Афіліація: Приспівок є парціальним виходом грантової задачі VEGA 1/0324/25 Longitudinálny výskum mediálnej gramotnosti v kontexte udržateľného spoločenského rozvoja v podmienkach Slovenska.

Бібліографія

AJDER, H., PATRINI, G., CAVALLI, F. a CULLEN, L., 2019. The State of Deepfakes: Landscape, Threats, and Impact. Amsterdam: Deeptrace. Deeptrace Report.

ALEKSIEV, A., 2023. Odborník radí, čo si všímať pri deepfake videách. Trend.sk [online]. Bratislava: Trend Holding. [cit. 2025-10-04]. Dostupné z: https://www.trend.sk/technologie/vyskyt-deepfake-videi-vyrazne-rastie-odbornik-radi-co-davat-pozor-co-vsimat

ALNAJJAR, A., 2024. Gaining Solid Competence in Media Ethics: A Multicultural Perspective. Journal of Media Ethics. 39(1), 15–28. [online]. [cit. 2025-10-04]. Dostupné z: https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:001282396600001

CHESNEY, R., CITRON, D. K., 2019. Deep fakes: A looming challenge for privacy, democracy, and national security. California Law Review. 107(6), 1753–1819.

EUROPEAN PARLIAMENT, 2024. Artificial Intelligence Act. Brusel: Európska únia.

GÓMEZ, J., MARTÍN, M., LÓPEZ, C., 2022. Applications of Deepfake Technology in Healthcare: Opportunities and Challenges. Journal of Medical Systems. 46(7), 1–10.

HEIDARI, A., 2024a. Deepfake technology and human perception. Journal of Information Security Research. 12(2), 55–67. [online]. [cit. 2025-10-04]. Dostupné z: https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:001148512000002

HEIDARI, A., 2024b. The implications of deepfake systems for law and society. International Journal of Law and Technology. 18(1), 22–36. [online]. [cit. 2025-10-04]. Dostupné z: https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:001107488700001

HU, J., 2023. Forensic detection of compressed Deepfake videos on social networks. Multimedia Tools and Applications. 82(3), 4125–4140. [online]. [цит. 2025-10-04]. Доступно з: https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:000766700400017

HUSOVEC, M., 2023. Deepfakes a ochrana súkromia. [S.l.]: [s.n.].

KIETZMANN, J., LEE, L. W., MC CARTHY, I. P. and KAHN, A. M., 2020. Deepfakes: Trick or treat? Business Horizons. 63(2), 135–146.

KOUDELKA, M., 2024. Falešná videa zaplavují internet. Česká televize [online]. Praha: Česká televize. [цит. 2025-10-04]. Доступно з: https://ct24.ceskatelevize.cz/clanek/domaci/falesna-videa-zaplavuji-internet-spolehlive-nastroje-na-rozeznani-deepfaku-ale-neexistuji-348484

MCQUAIL, D., 2010. McQuail's Mass Communication Theory. 6-те вид. Лондон: Sage. MIRSKY, Y. a LEE, W., 2021. The Creation and Detection of Deepfakes: A Survey. ACM Computing Surveys. 54(1), 1–41.

MSG-life, 2025. Значення Deepfake: як його виявити та розпізнати від оригіналу [online]. Братислава: Msg-life. [цит. 2025-10-04]. Доступно з: https://msg-life.sk/clanky/digitalizacia/deepfake/#:~:text=vr%C3%A1tane%20ochrany%20osobn%C3%BDch%20%C3%BAdajov

NÁRODNÝ BEZPEČNOSTNÝ ÚRAD, 2023. NBÚ попереджає про deepfake відео, вказує, на що варто звертати увагу. Týždeň [online]. Братислава: NBÚ. [цит. 2025-10-04]. Доступно з: https://www.tyzden.sk/politika/98941/nbu-upozornuje-na-deepfake-videa-uvadza-co-si-treba-vsimat/#:~:text=nezvy%C4%8Dajn%C3%A9%20pohyby%20tela%20a%20tv%C3%A1re

PENNYCOOK, G. a RAND, D. G., 2019. Fighting misinformation on social media using crowdsourced judgments of news source quality. Proceedings of the National Academy of Sciences. 116(7), 2521–2526.

VACCARI, C. a CHADWICK, A., 2020. Deepfakes and disinformation: Exploring the impact of synthetic political video on deception, uncertainty, and trust in news. Social Media + Society. 6(1), 1–13.