新陈诉称人工智能无法掩护人们免受Deepfakes技能的影响

来自Data & Society的一份新陈诉激发了人们对视频诱骗性改变的自动化办理方案的疑虑，包罗呆板进修改变的视频deepfakes等。作者Britt Paris和Joan Donovan 以为，固然deepfakes是新的，但却是媒体哄骗汗青久长的一部门 - 必要社会和技能修复。依赖人工智能现实上可以通过将更大都据和权利齐集在私营公司手中来使工作变得更糟。

Paris暗示，“环绕deepfakes的惊愕证明白快速的技能办理方案无法办理布局性不服等题目。这是一个复杂的项目，但我们必要找到同时涵盖社会及政治方面的办理方案，以是没有权利的人不会被解除在外。”

正如Paris和Donovan所看到的那样，只有技能自己将不能办理deepfakes题目。陈诉中写道：“媒体与实情之间的相关从未云云不变。” 在19世纪50年月，当法官开始在法庭上应承拍照证据时，人们不信托新技能，而且首选见证证词和书面记录。到了20世纪90年月，媒体公司通过选择性地编辑晚间节目中的图像来参加歪曲变乱。“这些图像是真实的图像，”陈诉说。“哄骗的是他们如安在有线电视上全天候举办情境化、表明和广播。”

本日，通过应承人们行使呆板进修哄骗视频和图像，deepfakes乃至进一步哄骗，其功效险些不行能用人眼检测到。此刻，该陈诉称，“这任何拥有民众交际媒体资料的人都是公正的游戏。”一旦卖弄视频存在，它们就可以在几秒钟内涵交际媒体上大局限撒播。

为了办理这个题目，Facebook最近公布它正在宣布一个数据集，应承人们测试旨在检测操作deepfakes视频的新模子。像TruePic这样行使AI和区块链技能来检测被哄骗照片的初创公司也开始得到动力。最近，美国国防部高级研究打算局（DARPA）投资了Medifor，后者研究视频像素的差别，以确定什么时辰被改动。可是，险些全部这些办理方案的方针都是在捕捉点（即拍摄照片或视频时）或在检测级别（以便更轻易区分改动和未改动的内容）之间举办哄骗。

法令专家以为这种要领是起劲的，并指出，只有通过法院才气办理deepfakes题目。电子前沿基金会国民自由主任 David Greene说道，伪造的视频在政治评述和匿名化必要身份掩护的人群中也有重要用途。

“假如要拟定一项deepfakes法令，则必要思量谈吐自由，”他增补道，假如人们行使deepfakes举办违法举动 - 譬喻打单或人 - 他们也许会按照现行法令受到告状。

但Paris担忧人工智能驱动的内容过滤器和其他技能修复也许会造成真正的危险。她说道：“他们为某些人做得更好，但也许会让其他人变得更糟。计划新的技能模子为公司缔造了可以捕捉各类图像并建设在线糊口库的空间。”

《Deep Fakes: 对隐私，民主和国度安详的迫不及待的挑衅》论文的合著者Bobby Chesney却并未将数据网络视为一个题目。“我以为，假如不加牵制，私家实体将得到更多信息，”他说道。“但这种原来就很糟糕的设法让我认为没有说服力。”

Chesney和Paris 赞成必要某种技能修复，而且它必需与法令系同一路告状不良举动者并阻止伪造视频的撒播。“我们必要评论缓解和限定危险，而不是办理这个题目，”Chesney增补道。“Deepfakes将不会消散。”

（编辑：河北网）

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