当深度伪造技术发展到以假乱真，事实与虚构的界限在哪？

此外，直播中还出现了知名央视主持人的形象，经鉴定，该形象完全是利用AI技术伪造生成。 对大额转账、数据导出等高风险操作，采用多重验证机制，例如采用双人视频核验 + 硬件令牌 + 时间窗口限制等规避机制，杜绝单一通道被欺骗的风险。 建立数字身份凭证链，将高管的身份信息加密存储于可信环境（如零信任架构下的IAM系统），在关键业务场景必须引入可信验证，防止高管个人音视频被盗用后的AI深度伪造欺骗。 根据Juimo《2024在线身份研究报告》，深度伪造欺诈已经成为现代社会的一大隐患，约72%的消费者每天都在担心被深度伪造欺骗泄露自己的敏感信息。 让人震惊的是，仅在2023年，基于AI的深度伪造欺诈案例增长了3000%，而钓鱼邮件的数量增加了1000%。 对此，奇安信集团警告称，深度伪造技术正如数字世界中的"傀儡师"，不法分子以较低的成本更高效地实施欺诈，这让防范工作愈发艰难。 检察机关应当加强与技术公司的合作，借助AI的能力检测AI。 深度伪造技术的出现，无疑为创意产业带来了革命性的变革。 在电影制作、游戏设计和视觉艺术等领域，它使得创作者能够突破现实的限制，创造出前所未有的视觉体验。 然而，随着这项技术的日益成熟和易于获取，它也带来了一系列潜在的风险和问题。
深度伪造技术也可视为一种创造性和沟通的新工具，以更深刻地理解人类文化和社交互动。 在不断演变的数字时代，需要谨慎引导深度伪造技术的发展，以实现更加公正和包容的未来。 但是，目前业界对AI潜在风险的研究与重视程度仍远远不足，《报告》提醒在积极拥抱大模型等人工智能技术之时，各界对其安全风险应保持警醒。 针对当前主流的AI合成技术（如Deepfake）具有特定的数字痕迹（如频谱不连续、眨眼频率异常、光影一致性偏差）。 企业应建立基于AI技术的针对其专门的深度伪造对抗性检测平台。 部署AI检测模型技术平台（如Face X-ray、Forensics Transformer），对进出企业的音视频通信流进行实时扫描与置信度评分，自动标记可疑内容。 2022年，冒名欺诈就让英国消费者损失了1.07亿英镑，美国损失更是高达26亿美元。
同时，一旦事物的真实性在社会认知层面遭遇整体性破坏，深度伪造就会降低人们对生活世界任何存在事物的信任感，从而削弱社会基本认同感和社会共同体的道德一致性。 因此，深度伪造可能会放大政治偏好、竞争行为、社会交流模式，从而加剧社会的两极分化。 包括人脸替换、专属表情包制作、写真换装等，人们可以一键创造出任何自己想看到的全新图像。 比如在一些小程序中，只需上传一张自己的照片，一键换装、一键美颜、一键换背景等都可以通过AI技术轻松实现。 就算想要合成"粉红色大象在撒哈拉沙漠玩扑克"等天马行空的图片，也都不是难事。 Undetectable AI TRANSEXUAL PORN SEX VIDEOS 的人工智能图像检测器让深度伪造检测变得更加容易，即使是没有技术背景的人也能轻松搞定。 TruthScan 专为需要大规模验证媒体的企业、新闻编辑室、大学和公共机构而设计。 它能帮助团队在虚假内容损害信任或声誉之前发现操纵行为。
传统的监控系统主要依赖人工操作员观察录像并识别可疑活动，这种方式面临诸如人为错误、疲劳以及同时监控多个区域难以做到尽善尽美等挑战。 如今，AI技术的出现使得这些系统能够自动且准确地识别潜在威胁和异常情况，无需持续的人工监控。 基于先进的机器学习和计算机视觉技术，AI驱动的视频监控能够处理和解读海量的视觉数据。
它利用深度學習技術訓練大規模的數據，包括人臉圖像、語音，以及視頻等。 然後，再利用人工智能（AI）技術創建虛假內容，包括假的圖像、聲音和影片，從而實現AI換臉或者語音複製等功能。 《生成式人工智能服务管理暂行办法》进一步对生成式人工智能的开发与使用等进行规范，旨在促进生成式人工智能健康发展和规范应用。 《互联网信息服务算法推荐管理规定》要求对算法生成合成的信息做显著标识，并要求提供互联网新闻信息服务的算法推荐服务提供者和使用者，不得生成合成虚假新闻信息。 政府目前可行的规制策略主要体现在两个方面：其一，建立系统性的"事实核查机制"。 我国应当在法治框架内，完善或建立不同类型的事实核查机制。 深度伪造的辨识是规制框架中的核心部分，只有辨识出深度伪造内容，才能进一步采取相应的应对措施。 因此，我国的官方机构、民间组织、私营企业要致力开发深度伪造辨识技术。 未经授权的深度伪造视频开辟了一个新的法律灰色地带——名人难以保护其肖像权，其对个人形象商业化的控制也受到影响。 随着AI技术的革新，生成人脸的技术难度和成本大幅降低，侵害他人肖像权的行为层出不穷，而法律法规滞后于技术变革，个人形象权的保护面临着法律上的挑战。
深度伪造（英语：Deepfake），简称深伪，是英文"deep learning"（深度学习）和"fake"（伪造）的混成词[1]，专指基于人工智能的人体图像合成技术的应用。 此技术可将已有的图像或影片叠加（英语：Superimposition）至目标图像或影片上。 伪造面部表情并将其呈现至目标影片的技术在2016年出现，此技术允许近实时地伪造现有2D视频中的面部表情[2]。 为发展Deepfakes检测技术，Facebook联合微软举办全球Deepfakes检测竞赛[3]。 卷积神经网络（CNN）在深度伪造技术中也扮演着至关重要的角色。 CNN是一种特别设计的神经网络，能够有效地提取和学习图像或视频中的特征。 通过卷积操作，CNN可以捕捉到图像中的局部模式，如边缘、角落等，然后通过池化操作将这些模式综合起来，形成更高层次的特征表示。 这样，CNN就能够从大量的图像数据中学会识别人脸的各种细节，如五官的形状、皮肤纹理等，从而为生成器提供丰富的信息，使其能够生成更加逼真的人脸图像。 假新闻是一个全球性的重大问题，而深度伪造技术和当前人工智能算法的流行，为炮制深度假新闻提供了越来越多的机会和方式。 鉴于政治领袖、行业专家、知识分子和公众人物都适合被深度造假，这进一步加深了假新闻的负面效应，引发公众对新闻媒体的不信任感。