L’hypertrucage : analyse du phénomène des « deepfakes » et recommandations
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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 it