政府的电子元件制造 PLI 将结束对外国供应商的依赖,创造就业机会

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政府的电子元件制造 PLI 将结束对外国供应商的依赖,创造就业机会
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在这个眼见为实的世界,一个新的威胁潜伏在数字阴影中:深度伪造。这些由人工智能驱动的幻觉令人信服,模糊了现实与虚构之间的界限,让我们质疑什么是真实的,什么不是。想象一下,一位世界领导人宣战,而他从未打算发动战争,或者一位亲人说出了他们从未说过的话。这不是科幻小说;这是深度伪造的令人不寒而栗的现实,预计到 2030 年,这项技术将成为一个价值 385 亿美元的产业。

本文将借鉴 The Dialogue 关于“印度的深度伪造:预防、检测、报告和合规”的综合报告,探讨深度伪造的复杂情况。在当今的数字时代,了解深度伪造至关重要,因为错误信息和操纵可能会产生深远的影响。

理解深度伪造

Deepfakes 并不是普通的 Photoshop 图像。它们利用复杂的人工智能技术(尤其是机器学习)来创建令人信服的音频或视频内容,其中有人说或做了他们实际上从未做过的事情。这项技术非常强大,以至于通常无法用肉眼区分 Deepfakes 和真实内容。

合成媒体的双刃剑

虽然更广泛的合成媒体类别(深度伪造是其中的一个子集)提供了令人兴奋的可能性(例如个性化广告或教育领域的虚拟历史人物),但深度伪造代表了这种创新的阴暗面。它们可以被用来制造虚假信息、诽谤,甚至政治操纵。

一项研究发现,66% 的人担心深度伪造会被用来传播虚假信息,凸显了公众对这一威胁的认识不断增强。

深度伪造威胁形势:全球关注

印度的 Deepfakes

地缘政治紧张局势:想象一下世界领导人虚假宣战或投降的深度伪造。这不是科幻小说——这是“智能战争”时代的真正担忧。

个人权利和名誉:名人并不是唯一的目标。Deepfakes 可用于勒索、报复性色情或破坏普通人的名誉。根据报告,Deepfakes 对隐私和人格权构成重大威胁,尤其是在用于恶意目的时。

儿童安全:人工智能生成的儿童性虐待材料 (CSAM) 是一个令人不安的现实,这是深度伪造造成的。该报告强调了此类材料在在线数据库中令人震惊的存在,强调迫切需要更严格的监管和执法。

选举诚信:深度伪造可用于传播有关候选人的虚假信息,可能影响选举结果。报告指出,深度伪造可能会破坏民主进程,并强调需要建立强大的检测和响应机制。

Cyfirma 首席执行官兼创始人 Kumar Ritesh 警告称,“黑客和网络犯罪分子正在努力改进他们的操纵技术以绕过检测”,这使得打击选举操纵的斗争变得更具挑战性。

社会动荡:深度伪造可以通过操纵宗教或种族信息来煽动暴力。报告警告称,深度伪造可能会加剧现有的社会紧张局势并加剧冲突,特别是在存在社区不和历史的地区。

反击:印度的技术和政策阵线

科技公司正在发起攻势:谷歌、微软和 Meta 等行业巨头正在开发用于检测和标记 AI 生成内容的工具。这些工具使用复杂的算法来识别深度伪造中的细微不一致之处,准确率从 72% 到 96% 不等。然而,报告指出,这些工具通常难以处理印度语言和方言,这凸显了对本地化解决方案的需求。

Sequretek 首席执行官兼联合创始人 Pankit Desai 指出:“领先的方法之一是使用人工智能和机器学习,它们部署先进的算法,能够检测出区分假图像或视频和真实图像或视频的细微模式。”

水印确保真实性:水印是人工智能生成内容上的隐形签名。该技术可以追踪视频或图像的来源,从而更容易识别假货。该报告强调了水印作为一种潜在解决方案的重要性,但指出,跨平台和内容类型的标准化实施对于其在印度的有效性至关重要。

合作努力:人工智能伙伴关系和内容真实性倡议等组织将不同的利益相关者聚集在一起,从多个角度应对深度伪造的挑战。该报告呼吁印度政府、科技公司和民间社会组织加强合作,制定全面、协调的应对深度伪造的措施。

Kumar Ritesh 认为:“与网络安全研究人员、业内同行和威胁情报提供商进行合作和信息共享,对于在不断变化的威胁形势中保持领先地位至关重要。”

他进一步强调了获取用于训练 Deepfake 检测系统的准确数据集的挑战,并表示:“Deepfake 检测系统依赖于真实媒体和被操纵媒体的大量数据集进行训练和验证。然而,获取准确代表真实场景的高质量数据集可能具有挑战性。”

教育公众:媒体素养计划旨在使用户能够批判性地评估数字内容并识别潜在的深度伪造。该报告建议将媒体素养纳入学校课程,以使后代掌握驾驭数字环境的技能。它还强调需要以多种语言开展公众意识活动,以覆盖印度更广泛的受众。

Desai 强调了持续教育和意识的重要性,他表示:“各组织必须勤于了解最新威胁和技术进步,才能有效打击深度伪造。”

挑战与未来之路

《对话》报告指出了印度面临的独特挑战,包括语言多样性、数字素养水平参差不齐,以及深度伪造可能被用来利用现有的社会弱点。报告建议采取多管齐下的办法,包括技术解决方案、法律框架和公众意识活动,以有效应对这些挑战。

语言多样性:印度的众多语言和方言对深度伪造检测工具构成了重大挑战,因为深度伪造检测工具通常使用英语数据集进行训练。

数字素养水平参差不齐:印度很大一部分人口的数字素养有限,这使他们更容易受到深度伪造欺骗。

倡导者 Siddharth Chandrashekhar 强调了用户教育的重要性,他表示:“科技公司在检测、删除和防止深度伪造的传播方面面临着巨大的责任和合规挑战。有效的内容审核、明确的政策和用户教育对于平衡检测和用户隐私权是必不可少的。”

社会脆弱性: Deepfakes 可用于利用印度现有的社会紧张和分裂,可能导致暴力和动乱。

Siddharth Chandrashekhar 强调了建立法律机制的必要性,他表示:“为了更好地应对深度伪造问题,印度刑法典 (IPC) 和信息技术法案必须进行更新,增加具体的罪行和更严厉的处罚,同时还要制定更强有力的数据保护法,确保在制作合成媒体之前必须征得同意。”

深度伪造的兴起对信息的完整性和我们对数字媒体的信任提出了重大挑战。虽然深度伪造背后的技术继续以惊人的速度发展,但检测和打击深度伪造的努力也在不断加快。与深度伪造的斗争是一场与时间的赛跑,但通过科技公司、政策制定者、教育工作者和公众的共同努力,我们可以努力保护自己免受这种人工智能欺骗的侵害,维护我们数字世界的完整性。

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