Facebook cho biết họ đã nắm được tin trên và đang tiến hành điều tra. Tuy nhiên mạng xã hội này từ chối tiết lộ thêm thông tin cá nhân của nhân viên.

Cáo buộc này diễn ra ngay thời điểm Facebook vướng bê bối về quyền riêng tư của 87 triệu tài khoản. Ảnh: Getty

"Chúng tôi duy trì các điều khoản và chính sách kỹ thuật nghiêm ngặt để hạn chế quyền truy cập của nhân viên vào dữ liệu người dùng", Facebook nói trong một tuyên bố.

"Truy cập bị hạn chế bởi chức vụ. Chỉ những nhân viên được chỉ định mới có quyền truy cập vào thông tin cần thiết nhằm thực hiện trách nhiệm công việc của họ. Chẳng hạn như phản hồi báo cáo lỗi, yêu cầu hỗ trợ tài khoản hoặc yêu cầu pháp lý hợp lệ. Chúng tôi không khoan dung cho việc lạm dụng quyền trên và sẽ chấm dứt nó ngay lập tức", phát ngôn của Facebook cho biết. 

Các cáo buộc trên phát sinh ngay thời điểm nhạy cảm về bê bối quyền riêng tư mà Facebook gặp phải trong thời gian gần đây. Trước đó, mạng xã hội này đã phải rất khó khắn để chống lại làn sóng tẩy chay khi vi phạm quyền riêng tư của 87 triệu tài khoản người dùng.

Cáo buộc của Jackie Strokes cũng gợi nhớ đến trường hợp mà Uber từng gặp phải năm 2014. Một phóng viên của BuzzFeed đã chứng minh Uber cung cấp tính năng theo dõi cho nhân viên của mình mà không xin phép người dùng. Tính năng này có tên "God View". Nó cho phép nhân viên Uber xem nhật ký hoạt động, hành trình của khách hàng.

Thật may, gần đây các nhà nghiên cứu đến từ Đại học kỹ thuật Munich – Đức đã tung ra một công cụ, nhằm chiến đấu chống lại những video giả mạo trên. Họ đã phát triển một thuật toán, gọi là XceptionNet để nhanh chóng phát hiện ra các video hình ảnh bị ghép đang được phát tán trên internet.

"Mục tiêu của chúng tôi, đó là tích hợp công cụ XceptionNet vào thẳng trình duyệt trên thiết bị của bạn", giáo sư Matthias Niessner – thành viên nhóm nghiên cứu cho biết. "Về cơ bản, công cụ sẽ chạy ở chế độ nền, và sẽ theo dõi liên tục các video hình ảnh bạn đang xem. Nếu phát hiện ra những video hoặc hình ảnh nào bị ghép mặt, nó sẽ ngay lập tức thông báo cho bạn biết".

Nhóm nghiên cứu bắt đầu đào tạo, dạy cho AI của XceptionNet bằng cách cho nó xem hơn 1.000 video và 500.000 bức hình. Họ sẽ cho XceptionNet biết được hình hoặc video nào là giả mạo, hình video nào là thật. Dần dần XceptionNet đã nhận ra sự khác biệt giữa hai hình/video trên và sẽ xử lý chính xác.

"Đối với những video đã nén, những người tham gia trong nhóm nghiên cứu của chúng tôi cũng không thể phân biệt được đâu là video gốc, đâu là video đã bị thay đổi khuôn mặt, nhưng AI đã dễ dàng phân biệt hai video kia. Nếu như con người chỉ có khoảng 50% là chọn đúng, thì AI có tỉ lệ chọn đúng từ 87% đến 98%. Điều này rất ấn tượng vì những video và hình ảnh đã nén thường rất khó phân biệt hơn những video hình ảnh gốc".

Quả quýt dày có móng tay nhọn, những video giả mạo kia dù có chính xác đến đâu thì cũng sẽ có những công nghệ sẽ "lột trần" chúng. XceptionNet cũng đang minh chứng rằng, việc sử dụng AI vào đúng mục đích sẽ có lợi như thế nào.