L’hypertrucage : analyse du phénomène des « deepfakes » et recommandations
Bibliographic record
Abstract
Que ce soit l’hypertrucage, la technologie de permutation intelligente de visages, ou les « deepfakes », ces termes réfèrent aux montages ultra réalistes générés par l’intelligence artificielle ayant comme objectif de tromper son public. Aujourd’hui, cette technologie n’est plus exclusive aux studios hollywoodiens puisqu’elle est accessible à n’importe qui. Conséquemment, des montages générés, on dépeint des personnalités publiques, des chefs d’État et plusieurs victimes non consensuelles. L’hypertrucage à finalité pornographique et non consensuelle a rapidement émergé, ciblant majoritairement des victimes de sexe féminin causant de sérieux préjudices. Toutefois, les auteurs priorisent les dangers publics tels que l’ingérence étrangère, la perte de confiance dans les institutions publiques et la désinformation politique. Ainsi, nous tentons de comprendre pourquoi la majorité des écrits focalisent sur ces risques politiques alors qu’en réalité la grande majorité des montages d’hypertrucage est de finalité pornographique non consensuelle. De plus, considérant que la Loi électorale du Canada semble protéger contre les dangers des montages d’hypertrucages ayant une finalité politique, alors que les victimes de montages pornographiques et non consensuelles sont toujours sans recours concret, nous proposons une solution multiapproche regroupant quatre volets : la législation, la sensibilisation, l’innovation et la collaboration.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.014 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".