【观点】AI生成内容与识别技术恰如“矛与盾”

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宋正(Andy Song)副教授表示,AI深度伪造技术利用深度学习等先进技术,可以生成高度逼真的虚假内容,包括图像、视频和音频等。

近日,各大科技公司纷纷推出人工智能生成内容识别和水印技术,试图遏制AI深度伪造内容的传播。那么,这些技术的发展现状如何?是否存在瓶颈?它们真的能识别所有AI生成的信息吗?点击 ▶ 收听专家解析。


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随着人工智能技术的飞速发展,AI深度伪造内容正在社交平台上播下混乱的种子。

从高度逼真的虚假音视频到误导性的广告信息,这些伪造内容不仅挑战着公众的认知边界,也对社会的稳定和安全构成了严重威胁。

面对这一挑战,各大科技公司纷纷推出AI识别和水印技术,试图遏制伪造内容的传播。

AI深伪内容:混乱的种子

在娱乐和艺术创作领域,AI技术为创作者提供了更多的可能性。

皇家墨尔本理工大学工业人工智能研创中心主管、澳大利亚人工智能委员会秘书长宋正(Andy Song)副教授表示,AI深度伪造技术利用深度学习等先进技术,可以生成高度逼真的虚假内容,包括图像、视频和音频等。

他提到,AI生成的内容在自媒体、广告、娱乐等多个领域都有广泛应用。

但同时,AI的发展也带来了诸多社会问题。

随着技术的不断成熟和普及,一些不法分子开始利用AI深度伪造技术制造虚假新闻、诈骗信息,甚至进行政治干预,给社会稳定和信息安全带来了巨大挑战。

矛与盾:“道高一尺魔高一丈”

面对AI深度伪造技术带来的挑战,科技“大厂”们纷纷出手,例如Meta等公司已经开始采用AI识别技术来检测平台上的AI生成内容,并为其打上水印标签。

此外,一些公司还在开发专门用于检测深度伪造内容的分类工具,以提高识别的准确性和效率。

宋副教授介绍说,生成式AI的深度学习模型包含的两大神经网络——生成器(Generator)和鉴别器(Discriminator),实际上是“矛与盾”的关系。

“也就是说让generator生成的(内容),尽可能地不让discriminator能够区分出来;同时discriminator要尽可能地区分出来由generator生成的内容。”

二者互相牵制,且发展同步,因此,宋副教授认为,并不需要太过担心生成内容有一天无法被检测出来这样的情况。

AI识别技术瓶颈在哪里?

然而,宋副教授也坦言,AI识别技术的发展仍面临诸多瓶颈。

由于伪造技术的多样性和复杂性,AI识别模型往往难以覆盖所有可能的伪造情况。
此外,一些高级伪造技术能够模拟真实内容的细节和特征,使得AI识别模型难以区分真伪。因此,提高AI识别技术的准确性和泛化能力是当前面临的重要挑战之一。

除了AI识别技术外,数字水印技术也被视为应对AI深度伪造挑战的一种有效手段。

宋副教授介绍,通过在内容中嵌入不可见的数字水印信息,可以追踪内容的来源和传播路径。

这有助于防止伪造内容的传播和滥用,并为打击相关犯罪行为提供有力支持。

然而,数字水印技术的应用也面临一些困难。

由于水印信息的嵌入和提取需要一定的技术支持和设备投入,这限制了数字水印技术在一些领域的应用范围。

此外,加强数字水印技术的安全性和可靠性是当前亟待解决的问题之一。

AI尖端技术哪家强?

宋副教授认为,目前全球范围内AI识别与水印技术领域总体实力较强的国家,还当属美国与中国。

究其原因,主要是由于在美中两国,AI生成与自媒体行业发展较快,导致AI内容识别与水印技术应用场景较多。

“还有一个就是后面的资金支持比较多,支持力度也比较大。因为市场大,也比较容易商业化,对投资者来说也更加有吸引力,也就更加容易吸引到投资和投入,自然发展得会比较快。”

除此之外,宋副教授表示,行业发展也形成了虹吸效应,源源不断地吸引更多相关人才加入,也形成了正向循环。

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