फेडरल रिजर्व के अध्यक्ष जेरोम पॉवेल ने हाल ही में ब्याज दर नीति पर राष्ट्रपति ट्रम्प के साथ लंबे समय से चले आ रहे असहमति के बीच सोशल मीडिया पर एक अनियोजित वीडियो बयान दिया। अमेरिकी में ब्याज दरें निर्धारित करने और अप्रत्यक्ष रूप से वैश्विक वित्त को प्रभावित करने के लिए जिम्मेदार दुनिया के शीर्ष केंद्रीय बैंकर द्वारा इस असामान्य कदम ने सामग्री की प्रामाणिकता के बारे में तत्काल सवाल उठाए, जो एआई-जनित डीपफेक के बारे में बढ़ती चिंताओं को दर्शाता है।

रॉयटर्स के अनुसार, ट्रम्प और पॉवेल के बीच विवाद आधिकारिक तौर पर फेडरल रिजर्व में एक नवीकरण परियोजना की लागत पर केंद्रित है, जो बैंक ऑफ इंग्लैंड के अमेरिकी समकक्ष है। राष्ट्रपति ट्रम्प ने काम का निरीक्षण करने के लिए फेड की इमारत का दौरा भी किया। हालांकि, असहमति ट्रम्प के सार्वजनिक आलोचना और अपने विचारों के अनुरूप अर्थशास्त्रियों की नियुक्ति के माध्यम से फेड के स्वतंत्र ब्याज दर निर्णयों को प्रभावित करने के प्रयासों तक फैली हुई है। पर्यवेक्षकों के अनुसार, इसका उद्देश्य अमेरिकी ब्याज दरों को कम करना है।

यह घटना एआई-संचालित प्रौद्योगिकियों की बढ़ती परिष्कार को उजागर करती है, विशेष रूप से डीपफेक, जो यथार्थवादी लेकिन मनगढ़ंत ऑडियो और वीडियो सामग्री बना सकते हैं। डीपफेक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, विशेष रूप से डीप लर्निंग का उपयोग करके दृश्य और श्रवण जानकारी में हेरफेर या संश्लेषण करने के लिए उत्पन्न होते हैं। ये एल्गोरिदम पैटर्न सीखने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करते हैं और फिर उन पैटर्नों का उपयोग करके ठोस जालसाजी बनाते हैं। दुरुपयोग की संभावना महत्वपूर्ण है, राजनीतिक दुष्प्रचार से लेकर वित्तीय धोखाधड़ी तक।

एआई तकनीक की तेजी से प्रगति प्रामाणिक और सिंथेटिक सामग्री के बीच अंतर करने के लिए चुनौतियां पेश करती है। विशेषज्ञ डीपफेक का पता लगाने के लिए तरीके विकसित कर रहे हैं, जिसमें चेहरे की गतिविधियों, ऑडियो पैटर्न और मेटाडेटा में सूक्ष्म विसंगतियों का विश्लेषण करना शामिल है। हालांकि, तकनीक लगातार विकसित हो रही है, जिसके लिए दुर्भावनापूर्ण अभिनेताओं से आगे रहने के लिए निरंतर अनुसंधान और विकास की आवश्यकता है।

डीपफेक के निहितार्थ राजनीति और वित्त से परे हैं, जो मीडिया, कानूनी कार्यवाही और व्यक्तिगत संबंधों में विश्वास को प्रभावित करते हैं। घटनाओं को ठोस रूप से गढ़ने की क्षमता सबूत की विश्वसनीयता और हेरफेर की संभावना के बारे में सवाल उठाती है। जैसे-जैसे एआई तकनीक अधिक सुलभ होती जाएगी, जानकारी को सत्यापित करने और संस्थानों में विश्वास बनाए रखने की चुनौती और तेज होती जाएगी।