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AI引发网络信任危机!我们还能相信什么?

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AI引发网络信任危机!我们还能相信什么?

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来源:环球科学ScientificAmerican

快速发展的AI技术能够自动创建虚假的视频和音频。通过社交媒体传播这些有意制造出的虚假信息,可能会对公共话语和政治稳定产生深远影响。计算机科学家正在开发人工智能检测工具来标记虚假视频,但与生成这些虚假内容的能力相比,科学家远远落后。当虚假视频的病毒式传播侵蚀我们对媒体的信任,我们该相信什么?

今年4月,美国前总统奥巴马的一个视频出现在了互联网上。该视频看起来和他之前的演讲很像。他穿着清爽的白衬衫和深色西装,领子上别着一个国旗胸针。背景中有美国国旗和总统旗帜。视频中,奥巴马面对镜头,伸出双手强调自己的话:“特朗普总统是一个完完全全的蠢货。”

视频中的奥巴马没有一丝笑容,他接着说:“要知道,我永远不会说出这样的话,至少在公共场合不会。但别人会的。”视频镜头转到分屏,屏幕上是演员乔丹·皮尔(JordanPeele)。其实奥巴马什么都没说,这段视频是奥巴马真实演讲视频与皮尔的模仿视频混合而成的。

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在现在这个充斥着虚假新闻的时代,这段视频实际上是由BuzzFeedNews制作的公益广告,它展示了新型人工智能(AI)技术的一种应用,把该技术用在音频和视频上,就像把Photoshop软件用在数字图像上一样:能让人们操纵现实。

这样做出的视频还相当粗糙。不过,这种原本为好莱坞电影编辑和视频游戏制造商开发的技术进步很快,已经引起了一些国家安全专家和媒体学者的担忧。下一代的工具有可能无中生有地炮制出足以乱真的虚假内容,不用歪曲现有视频(如奥巴马的演讲视频),而是编造根本从未发生过的情景。

无害的开端

伪造视频的历史可以追溯到上世纪60年代,当时用计算机生成的图像首次诞生。上世纪80年代,这些特效逐步成为主流。从此以后,电影爱好者见证了这种技术的进化。南加利福尼亚大学计算机科学助理教授、从事增强现实业务的创业公司Pinscreen的首席执行官黎颢表示,这种技术的目标一直是“打造一个任何故事都可以呈现的数字世界。我们怎样才能创造出看上去无限真实,但实际上一切都是虚拟的东西?”

一开始,大多数数字图像都是艺术家创作的,他们使用计算机创建三维模型,然后手工绘制纹理和其他细节,这是一个不可扩展的繁琐过程。大约20年前,一些计算机视觉研究人员开始从不同的角度思考这个问题:“与其在个别模型上花费时间,为什么不教计算机根据数据创建图形呢?” 1997年,位于加利福尼亚州帕洛阿尔托的Interval研究公司的科学家开发了VideoRewrite,这个软件可以切割现有视频,并重新配置。不久之后,德国马普生物控制研究所的科学家从200个人脸三维扫描图像的数据集中提取特征,教会了计算机生成新面孔。

随着深度学习这种人工智能技术的进步,计算机视觉、数据和自动化之间的关系在2012年迎来了近期最大的一次飞跃。与20世纪90年代后期使用静态数据、无法改进结果的技术不同,深度学习能够适应新数据,且可不断改进。德国马普科学史研究所的博士后研究员李晓畅说,这项技术可以将目标(比如一张脸)简化为数据。

深度学习使用了许多层名为神经网络的简单数学模型,随着时间的推移,它的效果会变得越来越好。比如,计算机科学家可以教会深度学习工具识别人脸,方法就是给它看成百上千张照片,并告诉它每张照片是不是人的面孔。最终,当工具遇到一张没见过的人脸时,也可以识别出构成人类特征的模式,并且可以得出结论:在统计学上讲,这也是一张脸。

接下来,使用名为生成网络的深度学习工具,研究者有能力创造出看起来如同真人的面孔。其中的逻辑与刚才类似:计算机科学家还是用成百上千幅图像训练网络。但这一次,网络会按照从示例中学习到的模式,绘制出一张新的面孔。一些公司现在正使用同样的方法来处理音频。今年早些时候,谷歌推出了Duplex,这是一款基于WaveNet软件的人工智能助理,它可以打电话,听起来就像真人一样,甚至对语气词的运用都完全一样,比如“呃”和“嗯”。

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