合成媒体 - 机遇还是威胁
合成媒体提供了开发和与数字内容交互的新方法。随着人工智能的进步，合成媒体的生成变得更快、更容易。这也引发了道德问题，尤其是随着深度伪造和操纵媒体的兴起。在本节中，我们将探讨合成媒体的潜在好处以及它对社会造成的危害。
人工智能和合成媒体带来的机遇
人工智能和合成媒体为不同行业的创新提供了多种机会。以下是使用合成媒体的一些关键领域:
- 创意内容创作:艺术家和电影制作人可以使用 AI 工具生成逼真的动画、声音甚至整个场景，从而减少制作时间和成本。
- 教育和培训:AI 生成的模拟和化身可以提供交互式学习体验，使教育更具吸引力和可访问性。
- 可访问性:文本转语音 (TTS) 和语音合成技术使残障人士(例如视障人士或无法说话的人)更容易访问内容。
- 虚拟助手和自动化:合成声音和化身用于 Siri 和 Alexa 等虚拟助手，可增强用户交互并自动执行任务。
Deepfake 和合成的威胁媒体
合成媒体也带来重大威胁，尤其是在不道德使用的情况下。 Deepfakes 和其他形式的操纵媒体可能会传播错误信息、扰乱政治进程并损害个人声誉。
- 错误信息:Deepfakes 视频和合成媒体可用于传播虚假信息、影响舆论并破坏对媒体的信任。
- 政治操纵:Deepfakes 可用于制作可以影响人们和政府的虚假视频。
- 身份盗窃:语音克隆和换脸技术可用于欺诈活动或勒索。
- 网络欺凌和诽谤:合成媒体可用于创建危害个人的虚假内容，导致人身、职业或情感伤害。
打击 Deepfakes
Deepfakes 变得越来越复杂，越来越难以检测。通过仔细分析媒体，仍然可以识别一些较旧的深度伪造模型。以下是检查深度伪造视频时需要考虑的一些提示:
- 身体运动违背自然重力和物理规律
- 异常面部定位
- 音频不匹配或口型同步错误
- 没有眨眼
- 即使在运动过程中，眼镜上的眩光也保持在同一角度
这些是检测虚假内容的自然方式，但随着技术的进步，深度伪造技术变得越来越复杂，越来越难以检测。以下是一些可帮助检测深度伪造视频的技术:
- 区块链验证:区块链技术用于通过追踪媒体文件的来源来验证其真实性。
- 英特尔 FakeCatcher:英特尔的 FakeCatcher 通过分析人脸的细微变化(例如血流)来检测深度伪造。
- 人工智能检测算法:人工智能系统经过训练可发现深度伪造中的不一致性，例如不自然的动作、光线或违背现实世界物理的面部特征。
