Ông Milko Radotic, Phó chủ tịch khu vực châu Á – Thái Bình Dương của iProov, cảnh báo: “99,9% người tham gia thử nghiệm của chúng tôi hông thể nhận ra deepfake. Ngay cả công cụ phát hiện tiên tiến cũng gặp nhiều khó khăn”.

Ông Đặng Hữu Sơn, CEO LovinBot AI, cho biết các công cụ mạnh như GPT Image, Veo 3 hay Seedream 4 khiến việc sao chép khuôn mặt dễ dàng hơn bao giờ hết, với độ tương đồng lên đến 90–99%. Những đoạn video giả, bản tin ghép, hình ảnh gắn hiệu ứng có thể lan truyền chóng mặt nếu người dùng không cảnh giác.

Để nhận diện nội dung nhân tạo, các chuyên gia đề xuất áp dụng đồng thời ba lớp bảo vệ: nâng cao kỹ năng kiểm chứng của người dùng; sử dụng công cụ kỹ thuật như Content Credentials (C2PA), watermarking (SynthID, AudioSeal), bộ dò deepfake; và tăng cường phối hợp giữa nền tảng, nhà mạng, ngân hàng trong xử lý vi phạm. Người dùng được khuyến cáo áp dụng “nguyên tắc vàng” trong 30–60 giây đầu: không bấm link lạ, không chuyển tiền theo yêu cầu vội vã, kiểm chứng lại thông tin từ nguồn chính thức và tra cứu ngược hình ảnh.

Nhiều chuyên gia nhấn mạnh biện pháp căn cơ nhất vẫn là nâng cao nhận thức cộng đồng thông qua đào tạo, mô phỏng tình huống và chiến dịch truyền thông phù hợp từng nhóm tuổi. Một số tổ chức đã phát triển tiện ích trình duyệt hỗ trợ người dùng phát hiện tin giả khi lướt web.

Song song đó, các doanh nghiệp công nghệ cũng bắt đầu đưa ra giải pháp “AI chống AI”. Honor tích hợp tính năng Deepfake Detection vào điện thoại mới, cảnh báo giả mạo ngay trong 3 giây. MoMo triển khai công nghệ Dynamic Liveness của iProov để chặn deepfake trong xác thực người dùng. Đây được xem là các “lá chắn số” quan trọng trong bối cảnh lừa đảo công nghệ cao gia tăng mạnh trên không gian mạng Việt Nam.

An Lâm