不过 , 虽然 AI 合成照片有着合理的存在意义 , 但与此同时 , 也会对网络照片的真实性造成一定冲击 , 毕竟谁也不想在交友 app 被一个根本不存在的人迷得神魂颠倒 。
Farid 认为想要解决这个问题 , 唯一的办法就是为每张真实拍摄的照片加入一个「真实性」认证 , 这样人们在浏览和使用照片时 , 才能辨别其真实性 。
这听起来就像是《银翼杀手》的逆向版本 , 电影里人们在复制人的眼球中刻入编号识别 , 现实中则相反地在真实照片标记 , 以对抗「假货」 。
事实上 , 目前 Adobe、微软等公司已经在推广相关的技术 。
在 2021 年 2 月 , Adobe、微软、英特尔、Arm 和 Truepic 等公司与机构联合成立了一个名为「内容来源和真实性联盟(C2PA)」的项目 , 以打击虚假信息 , 建立一个可验证图片真实性和溯源的技术标准 。
而验证的方法也很直接——将照片的拍摄、后期修改等信息用区块链技术原封不动的保留下来 , 无论照片怎么修改 , 都能直接查看 。
经过认证的真实照片会在右上角多一个「i」的小角标 , 当你点击它时 , 你就可以看到由相机生成的拍摄日期、地点、镜头等详细信息 , 而如果有人用 Photoshop 等软件修改过该照片 , 你还可以回退到照片的原图 , 得到完整图像 。
C2PA 的认证手段能够在一定程度确保严肃新闻等领域的照片真实性 , 但由于成立时间较短 , 目前只在部分媒体或社交平台上使用 , 想要为互联网所有内容提供真实性保障还为时过早 。
也就是说 , 在未来的一段时间里 , AI 合成照片都有可能会是个社会安全隐患 , 目前类似 Nivdia StyleGAN2 等图像合成模型都可以在 Github 等平台上公开下载得到 , 这么做真的安全吗?Farid 认为这需要技术人员平衡利益与风险后慎重考虑 。
那么问题来了 , 文章出现那么多张脸 , 到底哪些是真人呢?
答案是:除特别标注外 , 全是假的 。
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