Повертаючись до визначення, автор статті вказує, що глибинні підробки включають не лише зображення, а й звук та відео, а отже мають аудіовізуальний формат. На цій особливості зосереджена увага і у законопроекті Malicious Deep Fake Prohibition Act, поданому до Конгресу США. У проекті deep fake визначається як аудіовізуальний запис, створений або змінений таким чином, що спостерігач його може вважати автентичним. Законопроект (і це важливо) криміналізує використання глибинних підробок у порно та з метою шахрайства. проте містить виняток. Особа не може притягатись до відповідальності в таких випадках, якщо діє в рамках Першої поправки Конституції США (право на свободу вираження). До прикладу, коли такі підробки використовуються як жарт, розвага чи експеримент в медіа.

Окремої уваги заслуговує питання виборів, адже глибинні підробки в першу чергу стосуються знаменитостей та політичних лідерів. На це вже відреагували законодавці штату Каліфорнія. Зокрема, наразі активно розробляються поправки до цивільного процесуального та виборчого законодавства, які стосуються заборони використання "суттєво оманливих аудіо чи візуальних носіїв інформації". Причому, під останнім визначаються:

Ба більше, у США вже тривала полеміка щодо неготовності соціальних платформ до "брудних способів ведення кампаній". Доказом чого стало підробне відео американської депутатки Палати представників Конгресу США, яке поширив президент Дональд Трамп.
Дійсно, питання дискредитації як осіб, чиї обличчя використовували в глибинних підробках, так і платформ, які можуть ненавмисно або навмисно поширювати подібну інформацію, наштовхує на очевидну проблему: як розпізнати подібні речі, а головне – як побороти і чи взагалі потрібно.

Питання того, як розпізнавати та боротись з deep fakes охоплює, як мінімум, кілька сфер: медійну, правову та технологічну. Згадані аспекти різняться своєю гнучкістю, пошуком варіантів вирішення, а головне – способами впровадження та подальшої імплементації. Розглядаючи це через призму медіа, перш за все з'являються питання того, як медіа поширюють інформацію, а також як користувачі її споживають. Якщо в першій ситуації – це питання стандартів журналістики та її етичності, то в другому – це комплексна проблема культури споживання інформації. І аспект виявлення deep fakes є досить специфічним та ширшим за основні прийоми медіаграмотності.

Наразі, технологічна сфера працює у два напрямки - створення більш досконалих підробок і над способами їх виявлення.
Одним зі способів є технології, засновані на комплексних інструментах: моніторингу, визначення та усунення несправжнього контенту. Поки що вважається, що точність визначення глибинних підробок – більше 90 відсотків.
Можна провести паралель зі створенням комп'ютерних вірусів та розробки антивірусів, коли останні дієві до моменту, поки не з'явиться нова шкідлива програма і по колу. У згаданій технологічній дилемі боротьби з глибинними підробками розробляється дещо інший підхід.

Методи виявлення відео-маніпуляцій та способи здійснення редагування відео спираються на дуже схожі принципи.

Для прикладу, частина алгоритму, що виявляє модифікації у відео, напрацьованого, зокрема, на базі Стенфордського університету, розроблений як частина програми, що генерує ті ж самі deep fakes – Deep Video Portraits. Їхній підхід базується на спеціальній змагальній мережі, що складається з двох основних елементів – генератора та дискримінатора. Обидва елементи спільно навчаються на основі протилежних цілей. Мета генератора – створити фейкове відео, яке неможливо відрізнити від реального. На противагу, мета дискримінатора – виявити синтетично створене відео.

Окремим важливим моментом є підтримка рівноваги між двома елементами, оскільки дискримінатор повинен могти перемогти лише у половині випадків. Внаслідок конкуренції та взаємодії між обидвома мережами, вони стають все більш досконалими.
За схожим алгоритмом працює інструмент Grover, який націлений на генерацію та виявлення текстових дуже правдоподібних підробок. Згадану програму використав у своїй публікації Wall Street Journal, штучно створивши статтю, зміст якої не відповідає дійсності. Автори виділяють моменти, які вказують на синтетичність походження статті – зокрема те, що алгоритми не завжди можуть відтворити стиль текстів, властивий тому чи іншому виданню. Досить часто такі публікації не мають достатнього зв'язку з реальністю, а також побудовані за схожою схемою: з емоційним сильним початком, та досить рівномірним фіналом з описом дотичних тем. Неможливо не помітити, що більшість прикладів неправдивих історій, створених синтетично, активно використовували медіа, показуючи свою стурбованість щодо свого майбутнього, питання правдивості та журналістських стандартів.

Світові медіа розгортають активну дискусію щодо питання ризиків впливу глибинних підробок на якість інформації, намагаючись не лише відобразити тенденції, а й працювати над допомогою у виявленні та попередженні можливих загроз. І це логічно, оскільки технології в багатьох речах автоматизують роботу медіа, а також мають великі можливості нівелювати цінність останніх. Про перше свідчать використання алгоритмів для створення статей у таких виданнях як The Guardian та The Bloomberg.

Про інше можна говорити більше в майбутній перспективі, коли питання стандартів поширення інформації матиме набагато більше значення, на противагу існуючому мінімуму рівня перевірки інформації, захисту джерел, а також – покращення якості текстів та глибини досліджень конкретної теми. Так, дійсно, можна говорити про те, що межі журналістики стали дуже розмитими, ця проблема виникла ще з початку активного розвитку соціальних платформ. Згаданий феномен дуже влучно відображала фраза про те, що друковані медіа відмирають, проте журналістика – ні.

Нині, коли одним з нових її викликів постає питання використання технологій, наведена цитата все ще залишається актуальною. Попри активний розвиток технологій, медіа зіткнуться з новими проблемами, але журналістика все ще існуватиме і повинна буде існувати, переходячи на більш глибинний, якісний рівень, що краще допоможе виявити професіоналізм та унікальність одних, та підтвердити посередність інших.