我們該如何應對人工智能深度偽造？——《華爾街日報》

Meta安全政策負責人的聲明背景為烏克蘭總統弗拉基米爾·澤連斯基的偽造視頻，1月30日。圖片來源：olivier douliery/法新社/蓋蒂圖片社*編者按：在本期《未來視角》中，學生們討論深度偽造技術。下週我們將提問：“您如何看待特朗普被起訴？結果會如何？**”*學生需在4月11日前點擊此處提交不超過250字的觀點。最佳回覆將於當晚刊登。點擊此處向我們《未來視角》Snapchat節目提交視頻。

真的有人上當嗎？

對特朗普深度偽造視頻的反應被嚴重誇大了。當所有評論者都在擔憂可能引發的公眾困惑時，我們必須反問：你被欺騙過嗎，哪怕一瞬間？你認識任何受騙的人嗎？似乎每個人都在想象某個假設中連簡單谷歌搜索都不會做的虛構人物。

照片篡改技術自南北戰爭前就已存在，修圖手段一路被用於惡作劇和政治宣傳。約瑟夫·斯大林的修圖師會抹去照片中失勢的黨員，將他插入從未真實出席的場景，並修飾他的外貌。然而即便歷經多年嚴重虛假信息，我們依然倖存，並保留了集體現實的基本認知。

—託林·克里斯滕森，南弗吉尼亞大學，英語系

考慮中間派選民

若深度偽造技術要產生政治影響，其目標將是搖擺選民。極端主義者會追捧深度偽造內容——他們本就根據既有立場篩選信息，這類技術只會讓他們的信息繭房更偏執。深度偽造既不會改變他們的想法，也不會改變投票意向。但若內容看似可信，中間派或搖擺選民可能會關注並因此改變傾向。

不易核實且利用現有猜疑的微妙深度偽造內容可能顯得可信。例如羅恩·德桑蒂斯的外交政策大多不為人知。鑑於他近期關於烏克蘭的言論，一段顯示他對弗拉基米爾·普京示好的精妙偽造視頻，或許足以改變部分中間選民的立場和投票。

我們投票給政客很大程度上基於對其傾向的認知。若逼真的深度偽造扭曲了這種認知，我們選舉有效代表的能力將受損。

—狄龍·普羅奇尼茨基，喬治城大學，數學與哲學系

NFT的新崛起

深度偽造不會對公眾認知產生長期影響，因為另一種更常與不良投資和網紅營銷關聯的技術將興起：非同質化代幣。隨着深度偽造氾濫，NFT或將在敏感話題的視頻圖片認證領域大放異彩——因其不可複製且易於驗證的特性。

面對這項尚未成熟的技術，我們遇到了與貨幣首次出現時類似的問題：如何驗證其價值？對於貨幣，解決方案是採用複雜的安全特徵，如序列號和防偽條。

但我們可以通過讓原創者將其內容轉化為NFT並以該格式分享來驗證在線內容的真實性。通過創建一種驗證原創視頻或其他形式獨特在線內容的方法，我們本質上重複了貨幣發展過程中已經歷的歷程。因此，AI在娛樂和教育領域的作用將遠大於其在傳播錯誤信息方面的影響。

——猶他大學金融分析師 雅各布·沃德

深度偽造技術令人深感憂慮

自誕生以來，深度偽造技術就令人擔憂，一些網站利用它來製作未經同意的流媒體主播和女演員等人士的尷尬或淫穢照片。特朗普深度偽造事件表明，AI的威脅比預期更為嚴重。由於社交媒體，缺乏背景的新聞傳播速度比以往任何時候都快。

儘管公眾似乎很清楚特朗普的深度偽造視頻不是真實的，但深度偽造技術可能煽動公眾憤怒的潛力令人不安。藉助適當的技術，美國國內外的惡意行為者可以製作激怒公眾的虛假圖像。目前的深度偽造技術遠非完美。特朗普的深度偽造視頻雖然令人印象深刻，但仍與真實照片有明顯差異。

但隨着深度偽造技術變得更加逼真，它們欺騙公眾的可能性也會增加。AI學習與其他工具一樣，可以用於善或惡。計算機曾被用於大眾傳播和快速獲取知識等偉大事業，但也被用來操縱、監視和從弱勢羣體那裏竊取錢財。與計算機一樣，AI具有行善和作惡的能力——我們必須對其保持警惕。

—布倫·勞特利，昆尼皮亞克大學，法學

真相終將自我顯現

若被深度偽造的虛假信息所矇蔽，責任在於我們自己。許多人任由偏見主導判斷，因為我們天生會尋找佐證自身信念的證據，而忽視反對意見。

辨別真相需要專門訓練，僅靠普通智力遠遠不夠。紐約大學心理學家傑伊·範·巴維爾在探討"我們為何偏愛假新聞"的訪談中承認，自己也曾誤將諷刺新聞當作真實信息分享。問題在於分享前未對信息進行徹底核查。

時間自會揭曉真相。科學正是如此運作：每一次試驗、每一項實驗、每一個結論都讓我們更接近真理。我們必須訓練自己信任這一機制，並學會識別可靠信源。當越來越多人開始這樣做時，深度偽造和虛假信息就失去了傳播的土壤。

——阿曼·馬吉穆達爾，芝加哥大學，法學、文學與社會研究

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