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上海外滩法拉利跑车失控?AI没编完整,假消息就被发布了

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“10月15日凌晨,上海外滩,一辆价值300万的法拉利跑车失控撞上护栏……”近日,有读者向上海辟谣平台提供了一条辟谣线索:在某资讯平台上,一条提纲都留着、AI还没编完整的假消息,已经公开发布。事实上,当天并没有这起车祸。


资讯平台上,为AI写的提纲都没有删除,AI生成的假消息已经发布了(截屏)

无独有偶,某社交平台上一条“在上海,记住浦东这栋楼,根本走不出来”的视频也被网友投诉——视频里的楼宇采用热门IP拉布布(Labubu)的造型,发布者煞有其事地介绍该楼宇所在地、交通方式等。可Labubu造型大楼属于AI生成的“一眼假”。有网友责问发布者:“假成这样良心不痛?”原来,发布者的目的是用AI制作的视频推销某家与图片完全无关的商铺。


有账号用AI生成假视频,为相关店铺引流(截屏)

一段时间以来,AI造假屡禁不止。虽然众多平台都要求发布者声明“含有AI生成”,但从结果看,仍有不少AI假消息试图博取眼球。

面对质量参差的AIGC(人工智能生成内容),应该该怎么办?

“用魔法打败魔法”

在业界,“用魔法(AI)打败魔法(AIGC)”的呼声越来越高。

上海辟谣平台调查发现,国内已经有不少企业致力于AIGC鉴别。不同企业的研究方向略有差异,形成了视频鉴别、图像鉴别、文本鉴别等差异化赛道,其中有部分成果已经落地应用。在实践中,用AI识别AI的准确度和效率都不低。

上海企业合合信息自研的TextIn通用篡改检测平台被银行、保险、证券、零售、汽车等多个行业采纳,可以用来检测财务凭证、商场机打小票、身份证、护照、行驶证、驾驶证、港澳台证件等数十种常用卡证的篡改检测。在正常情况下,误检率不到千分之一。而且,针对企业及机构检测文档数量庞大、人工审核效率低的痛点问题,TextIn通用篡改检测平台对单个样本能实现“毫秒级检测”,效率极高。


合合信息TextIn通用篡改检测平台精准识别商场小票篡改痕迹(采访对象提供)

相关团队负责人解释,之所以能取得这样的结果,是因为AI生成或篡改的图像或视频存在肉眼无法辨别、但技术能一眼发现的瑕疵,包括像素差异、光线不合理、违背物理常识,等等。通过有的放矢地训练对应的鉴别大模型,能有效提高鉴鉴别率。

腾讯朱雀实验室团队的技术人员则向记者提供了4张图片、2份文稿,请记者判断哪些是人拍的或人写的,哪些是AI生成的。不论从图片细节或行文风格、结构逻辑看,都很难分辨。但使用相关大模型检测,“人拍的”“人写的”和“AI生成的”一秒就能出结果。再用大模型测试网络上AI生成的假新闻、假广告,结果堪称百发百中。


朱雀实验室提供的测试图片,4张照片中,只有图3是真的(采访对象提供)


两篇文稿中,左边是“人写的”,右边是“AI生成的”(采访对象提供)

技术人员以文稿为例解释,这是因为“AIGC文本内容在宏观上流畅自然,但还是存在一些微观特征与人类写作不同。例如,生成模型在预测下一个词时,有其内在的概率分布偏好,更倾向于选择最安全、最高频的词汇组合,而人类写作可能会使用一些不常见但地道的表达。又比如,人类创作通常表现出更多的爆发性,即偶尔会使用一些意想不到的词汇,而AIGC文本内容缺少这种突变性。总的来说,可以借助AI来捕捉人类数据与AI生成内容的特征差异,鉴别AIGC文本内容。”

给AIGC鉴别更多关注度

“在很多专业展会上,大部分企业展示的都是AIGC的内容多么真、生成效率多么高,公众关注的重点也是‘AIGC多厉害’。在这样的背景下谈AIGC鉴别,似乎有些不合时宜。但从实际情况看,有必要给AIGC鉴别技术更多的关注度。”某不愿具名的业内人士表示,“AIGC虽然降低了内容创作的门槛,却也导互联网上低质量甚至误导性的内容快速增长,更有不法分子利用AIGC坑蒙拐骗。所以,要鼓励更多的企业投身于AIGC鉴别技术开发,也引导平台应用相关成果,从源头减少造假行为。”

防止滥用AIGC并鼓励AIGC鉴别技术发展,需要整个生态一起努力。

一方面,对于AIGC的开发者来说,在训练模型时,要给模型加上坚固的安全护栏,保障模型输出内容安全可信。同时,在模型生成内容时,可以给生成内容加上看不见的“身份证”,方便后续进行生成内容溯源。

相关人士指出,AIGC鉴别属于“被动防御”,而这类“身份证”相当于“主动防御”策略。例如,目前已经有一种“半脆弱性数字水印”,就是在不破坏原有图像、视频内容的基础上,在人脸等重要表征上嵌入隐藏的、肉眼不可见的水印信息。图像或视频一旦被编辑修改,水印就会被破坏。使用数字水印检测器能很容易发现图像或视频是否进行过编辑,以及在哪里进行了编辑。

另一方面,社交媒体、视频网站、资讯平台等信息发布平台应当做好“守门人”,部署模型工具对平台上传播的内容进行检测识别,做好标签化处理。

比如,明确规范信息发布者按照“包含AI生成内容”“全部由AI生成”等给相关内容打上标签。同时,建立快速响应机制对明确利用AIGC进行欺诈、造谣等内容进行快速下架处置等。

此外,普通人可以尝试一些面向公众的AIGC鉴别工具来判断互联网上真假难辨的消息。朱雀实验室团队给出建议:在无法从文本或图片的表现形式识别真伪时,可以用AI检测工具对内容进行初筛。然后,根据检测工具识别出的AI生成内容进行重点筛查。期间,可以用AI等新技术快速在权威媒体、官方通报、学术数据库等可信信源中进行交叉检索,验证内容的可信度。最终,综合以上结果来判断信息真伪。

总之,整个行业要不断建设完善AIGC治理的标准和法规。最终目标不是禁止AIGC,而是为这项新技术装上“安全阀”,让它更好地创造价值。

题图来源:AI生成

微信编辑:何夕

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