2024年深伪技术的演变
技术的进步，缩小了真实内容和虚假内容之间的界限，使用户难以区分。随着错误信息的增加，必须查明限制和处理不准确信息的影响的来源。
在混乱之中，生成式人工智能(GenAI)的发展改变了内容创作的领域。
生成式人工智能工具的进步允许生成图像和视频，这些图像和视频似乎经过了重大修改，但看起来很相似。
因此，对伪造和篡改检查的需求有所增加,这就要求程序的透明度。
深伪技术
深伪是由使用深度学习技术的算法产生的人工智能技术，以其开发中应用的深度学习方法及其所描绘的虚构事件命名。
深伪经常通过用一个人替换另一个人来改变当前的内容。其最大威胁在于，其能够传播看似真实、来源可靠的虚假信息。
深伪技术的演变
深伪技术背后的想法可以追溯到2010年代早期,主要是由计算机视觉和机器学习方面的学术研究推动的。
以前,深伪的方法很简单,通常只涉及面部表情和嘴唇动作的基本改变。
然而，由于人工智能算法和计算能力的快速发展，深伪技术已经显著发展，，产生了完美无瑕、难以区分的数字内容。
深伪背后的程序在检查和模仿复杂的人类面部动作、微妙的细节和行为方面变得越来越好。
深伪技术的原理
深伪技术的核心源于两个基本思想：生成对抗网络(GAN)和自动编码器。
这些神经网络的结构学习了大量的图像和视频，这在复制人类行为和声音的细节方面变得完美。
使用深伪方法的自动生成软件，可以很容易地替换视频中的人的脸，或在新材料中根据引入材料中的模式合成的人的脸。
利用深伪的人工智能算法
先进的机器学习方法，如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等技术，被用于检测和改变图像和声音。
通过循环的训练，上述技术成功地发展了逼真的面部或手部动作模式和有意义的语音手势，从而复制了人们互动的真实场景。
工具和软件平台
一些著名的工具包括DeepFaceLab、FaceSwap和Zao，它们都提供了用户友好的设计和强大的功能来修改数字内容。
各种各样的工具和应用程序已经出现，使制作复杂的虚假内容变得更加容易，为新手和专家都提供了服务。
各个行业都使用深伪
使用深伪技术涵盖广泛的行业，如电影制作、政治和网络安全。
在娱乐行业，特别是在电影和电视连续剧中，导演和创作者都使用深伪技术来提高虚假视觉效果或场景的质量。
然而，由于类似的原因和"深伪"内容的出现，人们对"深伪"可能用于传播假新闻和宣传的担忧已经出现。
深伪造成的威胁
深伪技术本身也利用人工智能以一种非常逼真的方式创造精彩的视频、音频和声音动画,可以模拟现实生活中从未发生过的事件。这些"深伪"的制作是以一种自然的方式进行的，使得它很容易欺骗观众，从而增加了假新闻的传播。
完美模仿名人的能力会带来严重的后果。深伪可以用来制作虚假的新闻文章，在这些文章中，重要人物的言论或行为似乎支持了作者自己的观点，而不是事实。
在涉及到政治干预时，这种能力尤其令人担忧。深伪技术的引入在很大程度上加剧了人们对身份欺诈和侵犯个人隐私的担忧。
与传统的身份盗窃方法不同，深伪可以通过改变某人的外表来制作可信的视频或图像。
虽然从技术角度来看，这项技术很有趣，似乎有改变世界的希望，但它挑战了个人隐私和安全的基本原则。
深伪带来的法律挑战
这使得法律体系很难理解在创造深伪技术方面取得的进步。与许可、思想所有权和虚假陈述相关的担忧与言论自由和创造力密切相关。
因此，需要采取多方面的方法来处理深伪技术带来的问题。
一个关键的法律问题是，在深伪中出现人脸的人没有得到许可。这引发了关于谁拥有肖像权和声音的疑问。
知识产权法一直是为了保护思想、创造和发明而设计的，但现在也面临着适应这种情况的压力，即即使是一个人的身份也可以被模仿，并且可以在不需要适当授权的情况下以个人不想要的方式使用。
这尤其是因为深伪也会引起与诽谤有关的重大问题。假录像或录音会诽谤和激怒人们,传播错误信息。
随着深伪技术的快速发展，这涉及许多不容忽视的法律和道德问题。随着我们在技术上的进步，必须采取平衡的战略。这包括严格的法律框架和教育公众。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
