2024年深偽技術的演變
技術的進步,縮小了真實內容和虛假內容之間的界限,使用戶難以區(qū)分。隨著錯誤信息的增加,必須查明限制和處理不準確信息的影響的來源。
在混亂之中,生成式人工智能(GenAI)的發(fā)展改變了內容創(chuàng)作的領域。
生成式人工智能工具的進步允許生成圖像和視頻,這些圖像和視頻似乎經過了重大修改,但看起來很相似。
因此,對偽造和篡改檢查的需求有所增加,這就要求程序的透明度。
深偽技術
深偽是由使用深度學習技術的算法產生的人工智能技術,以其開發(fā)中應用的深度學習方法及其所描繪的虛構事件命名。
深偽經常通過用一個人替換另一個人來改變當前的內容。其最大威脅在于,其能夠傳播看似真實、來源可靠的虛假信息。
深偽技術的演變
深偽技術背后的想法可以追溯到2010年代早期,主要是由計算機視覺和機器學習方面的學術研究推動的。
以前,深偽的方法很簡單,通常只涉及面部表情和嘴唇動作的基本改變。
然而,由于人工智能算法和計算能力的快速發(fā)展,深偽技術已經顯著發(fā)展,,產生了完美無瑕、難以區(qū)分的數字內容。
深偽背后的程序在檢查和模仿復雜的人類面部動作、微妙的細節(jié)和行為方面變得越來越好。
深偽技術的原理
深偽技術的核心源于兩個基本思想:生成對抗網絡(GAN)和自動編碼器。
這些神經網絡的結構學習了大量的圖像和視頻,這在復制人類行為和聲音的細節(jié)方面變得完美。
使用深偽方法的自動生成軟件,可以很容易地替換視頻中的人的臉,或在新材料中根據引入材料中的模式合成的人的臉。
利用深偽的人工智能算法
先進的機器學習方法,如卷積神經網絡(CNN)和循環(huán)神經網絡(RNN)等技術,被用于檢測和改變圖像和聲音。
通過循環(huán)的訓練,上述技術成功地發(fā)展了逼真的面部或手部動作模式和有意義的語音手勢,從而復制了人們互動的真實場景。
工具和軟件平臺
一些著名的工具包括DeepFaceLab、FaceSwap和Zao,它們都提供了用戶友好的設計和強大的功能來修改數字內容。
各種各樣的工具和應用程序已經出現,使制作復雜的虛假內容變得更加容易,為新手和專家都提供了服務。
各個行業(yè)都使用深偽
使用深偽技術涵蓋廣泛的行業(yè),如電影制作、政治和網絡安全。
在娛樂行業(yè),特別是在電影和電視連續(xù)劇中,導演和創(chuàng)作者都使用深偽技術來提高虛假視覺效果或場景的質量。
然而,由于類似的原因和"深偽"內容的出現,人們對"深偽"可能用于傳播假新聞和宣傳的擔憂已經出現。
深偽造成的威脅
深偽技術本身也利用人工智能以一種非常逼真的方式創(chuàng)造精彩的視頻、音頻和聲音動畫,可以模擬現實生活中從未發(fā)生過的事件。這些"深偽"的制作是以一種自然的方式進行的,使得它很容易欺騙觀眾,從而增加了假新聞的傳播。
完美模仿名人的能力會帶來嚴重的后果。深偽可以用來制作虛假的新聞文章,在這些文章中,重要人物的言論或行為似乎支持了作者自己的觀點,而不是事實。
在涉及到政治干預時,這種能力尤其令人擔憂。深偽技術的引入在很大程度上加劇了人們對身份欺詐和侵犯個人隱私的擔憂。
與傳統的身份盜竊方法不同,深偽可以通過改變某人的外表來制作可信的視頻或圖像。
雖然從技術角度來看,這項技術很有趣,似乎有改變世界的希望,但它挑戰(zhàn)了個人隱私和安全的基本原則。
深偽帶來的法律挑戰(zhàn)
這使得法律體系很難理解在創(chuàng)造深偽技術方面取得的進步。與許可、思想所有權和虛假陳述相關的擔憂與言論自由和創(chuàng)造力密切相關。
因此,需要采取多方面的方法來處理深偽技術帶來的問題。
一個關鍵的法律問題是,在深偽中出現人臉的人沒有得到許可。這引發(fā)了關于誰擁有肖像權和聲音的疑問。
知識產權法一直是為了保護思想、創(chuàng)造和發(fā)明而設計的,但現在也面臨著適應這種情況的壓力,即即使是一個人的身份也可以被模仿,并且可以在不需要適當授權的情況下以個人不想要的方式使用。
這尤其是因為深偽也會引起與誹謗有關的重大問題。假錄像或錄音會誹謗和激怒人們,傳播錯誤信息。
隨著深偽技術的快速發(fā)展,這涉及許多不容忽視的法律和道德問題。隨著我們在技術上的進步,必須采取平衡的戰(zhàn)略。這包括嚴格的法律框架和教育公眾。
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