人工智能正在变革内容创作与消费,合成媒体(如AI生成的图像、视频和音乐)处于这一变革的前沿。尽管其潜力巨大,但也带来了伦理和社会挑战。本文探讨了合成媒体的定义、运作方式、应用现状及其对未来沟通和创意的影响。
合成媒体(Deepfakes)的出现带来了新的创作可能性,但也带来了伦理和安全风险。使用机器学习技术,特别是卷积神经网络,可以识别Deepfakes。法庭鉴定Deepfake技术涵盖了五个主要领域,包括检测、归因和识别、被动认证、在现实场景中的检测以及主动认证。本文综述了解决这些挑战的主要算法。
合成媒体的欺骗性增强,导致人们对真实与伪造内容的辨别能力下降。研究显示,音频和视觉线索比内容本身更为重要,反思性推理能力影响辨别效果。深度伪造技术的滥用带来安全隐患,需持续研究检测方法以维护数字媒体的完整性。
GitHub提出了对其可接受使用政策的修改,以应对合成和篡改媒体工具用于非自愿亲密图像(NCII)和虚假信息的开发。该修改禁止鼓励或支持使用合成或篡改媒体进行这些目的的项目。GitHub旨在解决深度伪造技术的潜在危害,同时仍能支持合法用途。该平台重视代码的公开可用性,但也认识到防止有害内容的创作的必要性。该政策修改的公众评论将持续到5月20日。
Meta将为上传到Facebook、Instagram和Threads的AI生成的照片贴上标签,并惩罚未披露使用AI制作的逼真视频或音频的用户。Meta正在开发工具以检测合成媒体,已为使用Imagine AI生成器创建的图像应用了水印,将对使用其他工具生成的AI照片做同样处理。Meta对AI生成的视频和音频的标准方面的进展感到不满,但无法独自捕捉一切。公司将对选举前夕设计的视频、音频内容进行高度警惕。
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