Deepfake Video: co to je a jak ho poznat

Deepfake video je digitálně upravené nebo kompletně vytvořené video, které pomocí umělé inteligence (AI) a strojového učení realisticky napodobuje člověka. Nejčastěji jde o výměnu obličeje, úpravu mimiky a pohybu rtů, nebo o syntetický hlas, který zní jako konkrétní osoba.

Deepfake technologie umí například:

• vložit obličej jedné osoby na tělo jiné osoby ve videu
• změnit výrazy, pohyby úst a synchronizaci řeči
• vytvořit nové záběry, které působí autenticky, i když nikdy nevznikly natáčením

K čemu se deepfake videa používají

• Zábava a filmová tvorba: vizuální efekty, dabing, lokalizace, kreativní obsah
• Marketing a reklama: personalizované video, virtuální ambasadoři
• Vzdělávání a simulace: tréninkové scénáře, reenactment událostí

Rizika a proč je to důležité

Deepfake videa mohou být zneužita k:

• dezinformacím a manipulaci veřejnosti
• podvodům a vydírání (napodobení hlasu nebo identity)
• poškození reputace (falešné výroky nebo kompromitující obsah)

Jak deepfake video poznat

Žádný znak není stoprocentní, ale pomáhá sledovat:

• nepřirozené detaily v obličeji (kůže, oči, zuby, vlasy)
• nesoulad rtů a zvuku, podivnou intonaci hlasu
• blikání, stíny a odlesky, které nesedí na světlo ve scéně
• ověření zdroje videa a porovnání s jinými důvěryhodnými záznamy

deepfake, synthetic media, AI video, face swap, voice cloning, generative AI, deep learning, misinformation, disinformation, identity fraud, video manipulation, digital forensics

Časté dotazy

Co je „Deepfake Video“ a proč komplikuje vyhledávání podle obličeje?

Deepfake video je manipulované nebo synteticky vytvořené video, ve kterém je obličej (případně i hlas) upraven tak, aby působil jako jiná osoba. Pro vyhledávače podle obličeje je problém v tom, že deepfake může vytvořit „věrohodné“ snímky obličeje, které se podobají cílové osobě natolik, že vyhledávač vrátí falešné shody, nebo naopak „utopí“ správné výsledky mezi mnoha podobnými výskyty.

Může vyhledávač podle obličeje poznat, že snímek pochází z deepfake videa?

Většina face recognition search enginů je navržená primárně pro hledání podobnosti obličeje (1:N), ne pro detekci manipulace. Někdy se deepfake projeví nepřirozenými detaily (artefakty, rozmazání, „gumová“ textura), ale to není spolehlivý důkaz. Pokud potřebujete posoudit, zda jde o deepfake, je obvykle nutné kombinovat více metod: kontrolu zdroje videa, analýzu metadat, forenzní nástroje pro detekci manipulací a porovnání s ověřenými záznamy.

Jaký je bezpečný postup, když vyhledávání podle obličeje vrátí shodu na videu, které může být deepfake?

Berte výsledek jako vodítko, ne jako důkaz identity. 1) Ověřte původ videa (kdo ho publikoval, kdy, zda existují původní nahrávky). 2) Najděte více nezávislých zdrojů stejné události (jiné záznamy, fotky, zprávy). 3) Porovnávejte stabilní znaky mimo obličej: prostředí, časovou osu, kontext, hlasové stopy (opatrně) a konzistenci napříč snímky. 4) Pokud hrozí reputační škoda nebo právní dopad, nešiřte závěry a zvažte konzultaci s odborníkem na digitální forenziku.

Jaké chyby a falešné shody jsou u deepfake videí při face search nejčastější?

Časté jsou: (a) záměna za „dvojníka“ kvůli podobným rysům, (b) shody na fanouškovských kompilacích, repostech a agregátorech, kde se objevují upravené snímky, (c) shody způsobené filtrací a kompresí videa (zejména u screenshotů), (d) „překrytí“ výsledků, kdy deepfake generuje mnoho variant téhož obličeje a vyhledávač pak vrací spoustu podobných, ale nerelevantních odkazů. Proto je klíčové ověřovat shodu z více nezávislých signálů a nepřisuzovat výsledek konkrétní identitě jen podle podobnosti.

Má smysl použít FaceCheck.ID při podezření na deepfake video a jak to udělat zodpovědně?

Ano, může to mít hodnotu hlavně jako mapování, kde se daná tvář (nebo její varianta) na webu objevuje, a pro dohledání původnějších verzí snímků. Zodpovědný postup je: použít více snímků z videa (různé úhly a momenty), porovnávat konzistenci výsledků, dávat přednost zdrojům s jasným kontextem a nepovažovat „silnou shodu“ za potvrzení identity. Pokud výsledky ukazují na citlivý nebo škodlivý obsah (pomluvy, doxxing, intimní materiál), omezte sdílení, zdokumentujte odkazy a řešte to cestou nahlášení platformě nebo právní cestou podle situace.

Autor Christian Hidayat

Christian Hidayat je oddaný přispěvatel do blogu FaceCheck a je nadšený propagací mise FaceCheck vytvořit bezpečnější internet pro všechny.

V dnešní době se deepfake videa šíří internetem rychlostí blesku a může být těžké rozeznat, co je pravda. FaceCheck.ID vám pomůže snadno ověřit pravost videí pomocí vyhledávání podle obličeje, takže můžete být vždy o krok napřed před podvodníky. Vyzkoušejte FaceCheck.ID a chraňte se před deepfake manipulacemi!

Deepfake video: Jak odhalit falešné záznamy s FaceCheck.ID

Doporučené příspěvky související s deepfake video

1. Jak najít a odstranit nahé deepfaky pomocí FaceCheck.ID

   Nedávná zpráva zjistila, že 98 % deepfake videí na internetu je pornografických, přičemž 99 % obětí jsou ženy.

2. Najděte a odstraňte deepfake pornografii s vaší podobou: Aktualizovaný průvodce 2025

   Kanály šíření: Tyto padělky mohou být nahrány na porno stránky (některé se na deepfake videa přímo specializují), sdíleny na fórech nebo v chatovacích skupinách, či zveřejněny na sociálních sítích.

3. Yilong Ma: Elon Muskův Dvojník nebo Mistrovské Dílo Deepfake?

   Deepfakes v reálném čase, na rozdíl od předrenderovaných deepfake videí, vyžadují sofistikovanou technologii, která dokáže manipulovat s výrazy a pohyby obličeje v reálném čase. Přidáním další vrstvy do kontroverze kolem Yilonga Ma, bylo video z rozhovoru analyzováno firmou Deepware, která se specializuje na detekci deepfake videí.

4. Jak odhalit falešné vzdálené IT pracovníky pomocí rozpoznávání obličeje (průvodce 2026)

   Reálné deepfake video překryvy během živých pohovorů. Deepfake video imitátory. Deepfake videa a klonování hlasu během pohovorů.