电子商务|巨大隐患 : 伪造声音，尤其是生成对抗网络等算法的出现，从而达到“真假难辨”程度！创业|创客|社交

文章图片

文章图片

文章图片

文章图片

【电子商务|巨大隐患:伪造声音，尤其是生成对抗网络等算法的出现，从而达到“真假难辨”程度！】

作为人工智能领域的新实践，近年来，利用深度学习和虚拟现实等生成合成算法来制作图像，音频，视频，虚拟场景和其他信息的深入合成技术已在许多领域得到了广泛的应用。

例如，支持风格定制的特效视频制作软件等流行网络；语音方向催生了语音导航，声读物，自动新闻广播和其他应用程序；文字合成在新闻报道，诗词创作，聊天问答等方面发挥着重要作用。

研究论文的持续增加，开源的技术工具和大量代表方法的出现使深入合成的内容的效果更加逼真，制作更高效，尤其是生成对抗网络等算法的出现，从而达到“真假难辨”程度。
将来，我们需要整合多模式内容的证据分析以及基于数字水印的可追踪技术等多种功能来实现准确识别。

包括Facebook ， Google ， Microsoft和Cinema Technology在内的人工智能内容创建平台相继宣布了视频认证方法和服务，并试图遏制虚假信息从源头上“深度伪造”的虚假信息。

随着深度合成技术的不断发展和迭代，制作高度逼真的虚假音频视频的成本已大大降低，但它可以使用社交媒体等平台在短时间内普及互联网。

它可以通过研究深度伪造内容和真实内容的差异化识别以及不同生成方式的深入伪造内容一致性特征挖掘，快速准确地鉴定各种格式质量图像。

“深度伪造”是指使用深入学习算法来实现音频和视频的模拟和伪造，包括语音模拟，面部变化和表情操纵。

它具有工业级测试性能，可以快速准确地识别各种格式和质量图像，从而为遏制和防止大规模滥用深入伪造技术提供有效的技术支持。
例如，利用互联网平台捏造虚假新闻和炮制政治谣言的帮助，深入伪造技术大大增加了网络内容监管的复杂性，也带来了社会信任危机和网络政治安全风险。
《深度合成应用十大趋势报告》和“ 2025”的研究成果是深入合成内容传播的基础驱动力。

其中，蒙特利尔大学在2014年提出了创建对抗网络的“ MAN” ，将数据逼真度推到了新的高度，大大降低了深度合成的门槛。
声明：内容文字原创，图片来源于网络，如有侵权联系删除