
多数人自信辨真伪,然而深度伪造的兴起却令此能力或许愈发困难。
深度伪造(Deepfake)是由人工智能(AI)创建的数字内容,可涵盖音频、视频及静态图像,看似真实无比。其常将人物描绘出不实言行。网络安全专家和技术专家越来越多地警告说,这些内容可能被用于各种恶意方式,包括欺诈计划或传播错误信息。
关于深度伪造的兴起,专家们警告的一个重点领域是名人和政界,但攻击也可能针对个人。
IEEE会员Rebecca Herold分享了一则轶事,说明了深度伪造的风险。Herold说:“我的一个朋友出差时接到了妻子的电话。她非常沮丧,抽泣着告诉他自己出了事故,身上没有钱叫拖车。我朋友几乎完全相信了这个电话,这听起来就是他妻子的声音。但当这个朋友告诉妻子需要给拖车公司电汇,挂了电话后,他又拨通了妻子的电话号码 —— 他说他差点就被骗了,声音非常真实,然而,他的妻子很安全。”
虽然深度伪造可以令人难以置信地信服,但它们往往有着微妙的线索表明它们可能不是真的。
IEEE会员Yale Fox表示:“目前,深度伪造与真实视频并非完全无法区分,但我们正在逐渐接近。大多数人仍然可以识别深度伪造视频。”
深度伪造可能造成社会危害,这引发了政府、大学和私营企业对检测工具的研究浪潮。
一些技术评估可疑内容本身。例如,一些工具可能会评估人脸上的血流,寻找不自然的混合或模糊状态。或者观察一个人眼睛的反射,看看它是否与周围环境相匹配,以此作为真实性的指标。IEEE信号处理协会主办的一次全面讨论展示了其中一些技术在实践中的应用。
其他工具可能会评估文件的元数据是否存在操作迹象。
IEEE高级会员Kayne MGladrey表示:“同样,产生深度伪造的威胁参与者可能会从检测算法中学习,并相应地调整自己的技术。这里至关重要的是,视频和音频内容的主要分销商投资大规模部署这些解决方案,以防止错误信息或虚假信息的传播。”
了解更多:最近一期《IEEE计算机杂志》上的一篇文章全面报道了深度伪造的主题:从它们的增长速度到潜在的检测算法。他们甚至描述了深度伪造技术的潜在积极用途。有兴趣的话,可以关注一下:https://www.computer.org/csdl/magazine/co/2023/07/10154234/1O1wTOn6ynC。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。