但很快,扎克伯格就辟谣说,自己从未说过这些话。事实上,这是以色列一家科技公司利用深度伪造技术合成而来的。
略显尴尬的是,脸书曾宣称,该公司不会删除假新闻,但会减少其在网站上的影响力,并显示来自事实核查人员的信息。
而Instagram总裁莫斯里也在接受采访时表示,目前业界还没有大规模的数据或标准对这些假视频进行检测。
Instagram总裁莫斯里:目前,我们还没有应对深度伪造的政策,我们正试着评估是否愿意这么做。如果要做,又该如何定义深度伪造。我觉得(此类事件)并不好。
主持人盖尔金:你可以限制这种技术,你有影响力。
莫斯里:实际上,我想的不仅是把它撤下来,我认为问题在于,我们如何以有原则的方式做到这一点。
对此,《财富》杂志呼吁说,现在已经到了科技公司、学术界和政府共同努力寻找解决方案的时候了。
6月13号,美国众议院情报委员会召开关于人工智能深度伪造的听证会,公开谈论了深度伪造技术给国家、社会和个人带来的风险,以及该采取的防范和应对措施。
目前,世界多国也都开始进行立法,强化对人脸信息收集和识别技术应用场景的约束。但所有努力都离不开社交媒体平台的配合。
计算机科学专家法里德:但大多数情况下,社交媒体平台对如何处理这类非法内容、有害内容、不实信息、假新闻、选举篡改、非自愿的色情等内容都显得漫不经心,因为这些内容吸引眼球,对生意有好处。
近日,脸书、微软等科技公司和众多学术机构联合发起一场“揪出深度伪造影像挑战赛”,希望改善现有工具,加强对深度伪造图片、声音和视频的检测能力。
9月5号,脸书宣布将为此投入1000万美元。
美国加州大学伯克利分校的研究人员也在研究如何应对深度伪造。
计算机科学专家法里德:我们应对这一问题的方式是,建立了软生物识别模型。这些生物特征指的是像指纹、虹膜、面部。它没有那么独特,但其目的是捕捉微妙的面部表情、头部移动,这些每个个体独有的,但在假视频制作时被打乱了的特征。
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