Ion Iordache

Unde Securitatea Se Întâlnește Cu Practica Din Lumea Reală

Când orice poate fi falsificat, orice poate fi negat

„A avea o opinie fermă despre ceva nu înseamnă că știi acel lucru.” (Tom Nichols, The Death of Expertise)

Despre fake news se vorbește în România de ani buni. Expresia a intrat în vocabularul politic, în presă și în conversațiile de pe rețelele sociale. În ultimii ani i s-a alăturat un alt termen, deepfake, devenit recognoscibil pe măsură ce imaginile, vocile și filmările generate cu inteligență artificială au început să circule mai des.

Mult mai puțin cunoscut este Liar’s Dividend („dividendul mincinosului”). Termenul merită introdus în discuția publică românească pentru că este ușor de confundat cu dezinformarea sau cu fake news, deși descrie un mecanism diferit.

În cazul unei știri false, o informație inventată este prezentată drept adevărată. Un deepfake poate face același lucru cu o fotografie, o voce sau o înregistrare video. Liar’s Dividend funcționează în direcția opusă: existența tehnologiilor capabile să producă falsuri credibile este folosită pentru a pune sub semnul întrebării o informație reală.

„Dividendul” poate însemna timp câștigat, evitarea unei explicații, păstrarea sprijinului politic, protejarea reputației sau amânarea răspunderii. Cel care contestă autenticitatea unei probe nu trebuie întotdeauna să demonstreze că aceasta este falsă. Uneori îi ajunge să facă publicul să se întrebe dacă ar putea fi falsă.

Robert Chesney și Danielle Citron au descris această consecință a tehnologiei deepfake în 2019. Ideea lor era simplă: cu cât oamenii devin mai conștienți că o imagine, o voce sau o filmare pot fi fabricate, cu atât devine mai plauzibilă apărarea celui care declară că o probă autentică este fabricată.

Dacă reducem fenomenul la încă o formă de fake news, ratăm inversarea pe care o produce. Problema nu se mai rezumă la întrebarea dacă o minciună poate fi prezentată drept adevăr. Apare și întrebarea opusă: cât de ușor poate fi prezentat adevărul drept fals?

În iulie 2026, Donald Trump a fost întrebat despre lovitura asupra școlii Shajareh Tayyebeh din Minab, Iran. Imagini de la fața locului arătau fragmente care păreau să provină din rachete americane Tomahawk. Investigația militară americană era în desfășurare, iar CNN relata că primele două etape ale analizei indicau responsabilitatea SUA. Trump a admis că o eroare era posibilă, apoi a adăugat că imaginile puteau fi generate cu inteligență artificială. Reuters publicase deja o investigație asupra atacului, iar Hany Farid, profesor la UC Berkeley, analizase fotografii cu fragmentele și nu găsise indicii de manipulare sau generare AI.

Această afirmație nu demonstra că imaginile erau false. Introducea însă o posibilitate pe care publicul anului 2026 o cunoaște foarte bine: poate că este AI.

Deepfake-ul încearcă să ne facă să credem că s-a întâmplat ceva ce nu s-a întâmplat. Liar’s Dividend încearcă să facă suficient de credibilă ideea că ceea ce s-a întâmplat poate fi negat ca fals.

Deepfake și Liar’s Dividend – două mecanisme opuse

„Deepfake-urile îi ajută pe mincinoși să evite răspunderea pentru lucruri care sunt, de fapt, adevărate.” (Chesney și Citron, California Law Review)

Un deepfake introduce un fals în circulație. O imagine este fabricată, o voce este clonată sau o filmare este modificată astfel încât publicul să creadă că o persoană a spus ori a făcut ceva. Tehnologia produce aici obiectul înșelător.

Liar’s Dividend, tradus prin „dividendul mincinosului”, descrie avantajul obținut de cel care contestă drept falsă o probă autentică, invocând deepfake-ul, manipularea sau inteligența artificială.

În cazul Liar’s Dividend, materialul poate fi autentic. Avantajul apare atunci când persoana vizată contestă autenticitatea acestuia și invocă posibilitatea unei manipulări digitale. Simplul fapt că asemenea falsuri pot fi realizate face acuzația mai credibilă decât ar fi fost cu douăzeci de ani în urmă.

Cercetarea publicată în American Political Science Review a testat fenomenul prin cinci experimente cu peste 15.000 de adulți americani. Când scandalurile erau prezentate în format text, afirmațiile potrivit cărora relatările reprezentau fake news sau dezinformare au crescut sprijinul declarat pentru politician. În cazul probelor video, efectul a fost mult mai redus. Studiul nu a identificat o scădere generală a încrederii în presă produsă de aceste contestări. 

Rezultatul schimbă modul în care trebuie privit fenomenul. Liar’s Dividend nu presupune că publicul acceptă versiunea politicianului. Îndoiala poate fi suficientă. Diferența dintre „cred că înregistrarea este adevărată” și „nu mai știu ce să cred” poate reduce costul reputațional al unui scandal.

Deepfake-ul falsifică proba. Liar’s Dividend exploatează îndoiala asupra probei.

America anului 2026 – falsul real și falsul invocat

„Ignoranța mea este la fel de bună ca știința ta.” (Isaac Asimov)

Statele Unite oferă în 2026 exemple pentru ambele direcții ale problemei. În ianuarie, pe Facebook a circulat o presupusă înregistrare „scursă” în care Trump ar fi vorbit despre Jeffrey Epstein și Venezuela. PolitiFact a stabilit că prima parte fusese generată cu Sora, iar a doua provenea dintr-o înregistrare reală din noiembrie 2025, plasată într-un alt cadru. Era un fals construit din conținut sintetic și conținut autentic. 

Existența unor asemenea materiale explică de ce acuzația „este AI” poate părea plauzibilă, dar posibilitatea tehnică nu dovedește că fiecare material contestat este fals.

Trump făcuse deja această mutare în august 2024, când a susținut că o fotografie cu mulțimea de la un miting al Kamala Harris în Michigan fusese generată cu inteligență artificială. Reuters a comparat fotografia cu imagini realizate de propriii fotografi și de alte organizații media. Hany Farid nu a identificat indicii de generare AI, iar fotografii și filmări independente arătau aceeași mulțime. 

În 2026, mecanismul a reapărut în cazul Minab. Un alt exemplu a venit din Florida. O cameră Ring a surprins un bărbat identificat drept congresmanul republican Randy Fine uitându-se prin corespondența din cutia poștală a unui alegător. Biroul lui Fine confirmase pentru TMZ că persoana din filmare era congresmanul. Ulterior, Fine a declarat că videoclipul „ar putea fi AI”. The Washington Post a inclus episodul într-o analiză despre Liar’s Dividend. 

Regula de judecată rămâne simplă: o acuzație de deepfake trebuie verificată, iar simpla posibilitate a falsificării nu poate ține locul dovezii că falsificarea s-a produs.

România – deepfake-ul este deja prezent, Liar’s Dividend poate urma

„Încrederea publicului nu este același lucru cu faptul de a fi demn de încredere.” (Reuters Institute)

În România, deepfake-urile politice circulă deja. În ianuarie 2026, Factual.ro a verificat un clip în care președintelui Nicușor Dan îi era atribuit un discurs fabricat despre resursele de petrol și gaze ale României. În februarie, imaginea și vocea lui George Simion au fost folosite pentru promovarea unei platforme fictive de investiții. Materialul pornea de la o filmare reală, peste care fusese suprapus un discurs inventat. 

Aceste cazuri demonstrează existența falsurilor, nu existența unui caz românesc de Liar’s Dividend. Până acum, nu am identificat pentru 2026 un exemplu românesc la fel de bine documentat precum cele americane, în care un politician confruntat cu un material autentificat să îl fi declarat generat cu AI, iar verificările independente să fi confirmat autenticitatea.

Avem însă un mediu în care o asemenea tactică poate găsi teren favorabil. Digital News Report 2026 arată că 23% dintre respondenții din România declară că au încredere în știri în general, cu trei puncte procentuale mai puțin decât în 2025 și cel mai redus nivel din ultimii cinci ani. Raportul descrie o percepție a publicului și nu stabilește inteligența artificială drept cauză a acestei scăderi. 

Un public care întâlnește falsuri convingătoare și pornește deja de la un nivel redus de încredere poate deveni mai receptiv la afirmația că o înregistrare autentică „ar putea fi AI”. Tehnologia care produce astăzi un fals poate furniza mâine justificarea pentru contestarea unui fapt real.

Când „este deepfake” ajunge în companie și în sala de judecată

„Probe suficiente pentru a susține concluzia că elementul este ceea ce susține partea că este.” (Regula federală americană privind autentificarea probelor).

În mediul de afaceri, Liar’s Dividend poate apărea exact acolo unde organizația crede că dispune de cele mai bune argumente: înregistrări video, apeluri telefonice, e-mailuri, conversații din platformele interne, loguri de acces, documente și urme de audit. Odată contestată autenticitatea lor, discuția se mută de la conduita cercetată la calitatea probei.

Un proces federal din Statele Unite arată cum poate funcționa această schimbare. În Burnley v. Valentin, o înregistrare audio fusese folosită pentru a demonstra încălcarea unui acord. Persoana căreia îi era atribuită vocea a susținut că înregistrarea putea aparține altcuiva sau putea fi creată prin clonare vocală cu inteligență artificială. Instanța a cerut documente suplimentare și a organizat o audiere. Au fost prezentate declarații sub jurământ privind modul în care fusese realizată, transmisă și păstrată înregistrarea, precum și mărturia unei persoane familiarizate cu vocea respectivă. Judecătorul a considerat materialul autentificat conform regulilor federale privind probele. 

Cazul arată cât de mult contează proveniența. O organizație care păstrează doar fișierul final va avea o poziție mai slabă decât una care poate demonstra cum a fost obținut, cine l-a transferat, unde a fost stocat și dacă a suferit modificări.

Problema a ajuns deja pe agenda Advisory Committee on Evidence Rules din sistemul federal american. În mai 2026, comitetul a decis să nu propună încă modificarea Rule 901, dar a continuat lucrul asupra unei posibile reguli pentru situațiile în care se invocă deepfake-uri. Principiul discutat este relevant: simpla afirmație că o probă ar putea fi generată cu AI nu ar trebui să declanșeze automat o dispută privind autenticitatea. Cel care formulează acuzația trebuie să prezinte elemente care justifică examinarea acestei ipoteze. Documentele comitetului numesc explicit riscul Liar’s Dividend și discută pericolul argumentului general potrivit căruia „nu mai poți crede nimic din ceea ce vezi”. 

Pentru companii, problema depășește instanța. Poate apărea într-o investigație internă, într-un caz de fraudă, într-o avertizare de integritate, într-un conflict de muncă sau într-o anchetă privind încălcarea unei proceduri. Dacă un manager surprins într-o înregistrare susține că vocea sa a fost clonată, organizația trebuie să poată răspunde prin probe, nu prin presupuneri.

Am discutat o problemă înrudită în articolul meu „Caietul de sarcini scris de AI: pseudoexpertiza din documentațiile de achiziție în securitatea fizică și IT”. Acolo, utilizarea AI fără verificare tehnică și fără expertiză transferă costul erorii către furnizori, ofertanți și, în cele din urmă, către organizația care a acceptat documentația. În cazul Liar’s Dividend, transferul se produce în altă etapă: persoana care contestă proba mută asupra companiei, investigatorului sau instanței costul demonstrării autenticității.

Legătura dintre cele două situații este răspunderea. Inteligența artificială poate fi folosită ca instrument de lucru, dar poate deveni și justificare pentru o decizie slabă sau pentru contestarea unei probe. În ambele cazuri, organizația rămâne obligată să demonstreze cine a decis, pe ce bază și cu ce dovezi.

Presa și social-media – când verificarea costă mai mult decât acuzația

„Dezinformarea este ieftină, iar informația de încredere este scumpă.” (Hany Farid, UC Berkeley)

O acuzație precum „înregistrarea este generată cu AI” poate fi lansată în câteva secunde. Verificarea cere acces la fișierul original, identificarea sursei, comparații cu alte materiale, discuții cu martori sau analiză criminalistică. Până la publicarea rezultatului, afirmația inițială a început deja să circule.

Cercetarea din American Political Science Review cere însă precizie. Datele nu susțin afirmația că Liar’s Dividenddistruge automat încrederea în mass-media. Ele arată că o contestare falsă poate proteja sprijinul pentru un politician după un scandal, în special când informația este prezentată în text. 

Pentru jurnalist apare astfel o sarcină suplimentară. Publicarea probei poate să nu încheie disputa asupra faptelor. Redacția trebuie să poată explica proveniența materialului, metoda de verificare și elementele independente care îl confirmă.

Brennan Center recomandă trecerea de la scepticismul generalizat la verificare. Lipsa informațiilor de proveniență nu dovedește că materialul este fals, iar detectoarele de deepfake au limite. Discernământul cere sursa, contextul și dovezile care susțin acuzația sau negarea ei. 

Răspunsul trebuie să înceapă cu autenticitatea

„Dacă știi cum a fost realizat, poți avea încredere în ceea ce spune. Încrederea se câștigă.” (Deborah Turness, BBC News)

Detectarea falsului rezolvă doar o parte a problemei. Liar’s Dividend cere și o metodă de demonstrare a autenticității.

C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) dezvoltă un standard deschis care permite asocierea unui fișier cu informații verificabile criptografic despre proveniență și istoricul modificărilor. Versiunea 2.4, publicată în aprilie 2026, a adăugat informații structurate privind utilizarea inteligenței artificiale. C2PA nu stabilește adevărul jurnalistic al unei imagini; poate însă arăta cine a creat fișierul, ce modificări au fost declarate și dacă datele semnate au fost schimbate. 

Pentru presă, companii și instituții, fișierul original trebuie păstrat împreună cu metadatele, traseul de transfer, marcajele temporale și probele care îl pot confirma. O filmare a unui sistem de supraveghere video cântărește mai mult atunci când poate fi coroborată cu loguri de acces, înregistrări de sistem sau martori.

Uniunea Europeană aplică din 2 august 2026 obligațiile de transparență prevăzute de articolul 50 din Regulamentul privind inteligența artificială pentru anumite conținuturi generate sau manipulate cu AI, inclusiv deepfake-uri. Marcarea falsurilor poate reduce confuzia. Liar’s Dividend cere însă și o regulă socială: cel care declară o probă autentică drept falsă trebuie să ofere motive verificabile. 

Dreptul de a cere dovezi trebuie să funcționeze în ambele direcții

„Faptele existau și puteau fi, mai mult sau mai puțin, descoperite.” (George Orwel)

Multă vreme, problema dominantă a spațiului informațional a fost răspândirea falsului sub aparența adevărului. Inteligența artificială a făcut plauzibil și mecanismul invers: o dovadă autentică poate fi respinsă prin simpla invocare a posibilității ca ea să fi fost generată sau manipulată.

Aici funcționează Liar’s Dividend („dividendul mincinosului”). O fotografie reală poate fi pusă sub semnul întrebării ca produs al AI, o voce autentică poate fi prezentată drept clonată, iar o filmare verificată poate fi etichetată drept deepfake. Când posibilitatea tehnică a falsificării ajunge să fie tratată ca dovadă a falsificării, cel care ar trebui să răspundă pentru fapte câștigă timp, spațiu de manevră și, uneori, suficientă îndoială pentru a evita răspunderea.

Verificarea trebuie să funcționeze în ambele sensuri. O probă cu miză publică trebuie examinată înainte de a fi acceptată, iar contestarea autenticității ei trebuie susținută prin argumente și elemente verificabile. Cine afirmă că o imagine, o voce sau o înregistrare este falsă trebuie să arate concret pe ce își bazează afirmația.

Deepfake-ul falsifică realitatea. Liar’s Dividend încearcă să facă realitatea imposibil de dovedit.

Notă de transparență și metodologie

Pentru documentarea acestui articol am utilizat Perplexity Pro la identificarea surselor și ChatGPT pentru generarea imaginii de referință. Referințele bibliografice au fost verificate pe documentele oficiale valabile în septembrie 2026. Selecția informațiilor, validarea datelor și concluziile îmi aparțin exclusiv.

Surse de referință

 
Send this to a friend