如何識別深度偽造？這個問題問錯了 - 彭博社

真的嗎，寶貝？

攝影師：Chandan Khanna/AFP/Getty ImagesArm Holdings首席執行官Rene Haas在2023年在納斯達克MarketSite與開市水晶合影。

攝影師：Michael M. Santiago/Getty Images North America請留在家裏！

來源：Westend61

逼真的人工智能生成的圖像和語音記錄可能是對民主的最新威脅，但它們是長期欺騙家族的一部分。對抗所謂的深度偽造並不是開發某種AI闢謠形式或訓練公眾識別假圖像。更好的策略是鼓勵一些眾所周知的批判性思維方法——重新聚焦我們的注意力，重新考慮我們的信息來源，並質疑自己。

這些批判性思維工具中的一些屬於“系統2”或《快思慢想》一書中描述的緩慢思考。人工智能擅長愚弄快速思考的“系統1”——這種經常倉促下結論的模式。

我們可以通過重新關注政策和表現，而不是八卦和謠言來開始。前總統唐納德·特朗普在某個詞上結巴瞭然後責怪AI操縱又怎樣？喬·拜登總統忘記了一個日期又怎樣？這兩件事情都無法告訴你任何關於兩位政治人物的政績或優先事項。

過分關注哪些圖片是真的或假的可能是浪費時間和精力。研究表明我們很難辨別假貨。

“我們在挑錯方面非常擅長，”悉尼西部大學的計算神經科學家Tijl Grootswagers説道。人們在試圖辨別假貨時往往會尋找缺陷，但實際上真實的圖片最有可能存在缺陷。

他説，人們可能在潛意識中更傾向於相信深度偽造的圖片，因為它們比真實的更完美。人類傾向於喜歡和信任那些不那麼古怪、更對稱的面孔，因此由AI生成的圖片往往看起來比真實的更有吸引力和可信度。

要求選民在面對社交媒體圖片或主張時只是做更多的研究是不夠的。社會科學家最近做出了令人震驚的發現，即人們在使用谷歌進行一些“研究”後更可能相信虛假新聞故事。

這並不是證據表明研究對人們或民主不利。問題在於很多人進行一種無意識的研究形式。他們尋找證實性證據，而互聯網上的一切都是豐富的，無論主張多麼瘋狂。

真正的研究涉及質疑是否有理由相信特定的信息源。這是一個聲譽良好的新聞網站嗎？是一個贏得公眾信任的專家嗎？真正的研究還意味着審視你想要相信的東西可能是錯誤的可能性。在X上重複傳播謠言的最常見原因之一，但在主流媒體上沒有的原因是缺乏可信的證據。

人工智能使利用社交媒體推廣假新聞網站變得比以往任何時候都更便宜、更容易，因為它可以製造逼真的假人來評論文章，印第安納大學社交媒體觀察台的計算機科學家、主任Filippo Menczer説。

多年來，他一直在研究被稱為機器人的假賬號的泛濫，它們可以通過心理學的社會證明原理產生影響——讓人們覺得很多人喜歡或同意某個人或想法。早期的機器人很粗糙，但現在，他告訴我，它們可以被製造得看起來像在進行長時間、詳細和非常逼真的討論。

但這仍然只是一場非常古老戰鬥中的一種新策略。“你真的不需要先進的工具來製造錯誤信息，”康奈爾大學心理學家Gordon Pennycook説。人們通過使用Photoshop或重新利用真實圖片，比如將敍利亞的照片冒充成加沙的照片，就可以進行欺騙。

Pennycook和我談到了過度和過少信任之間的緊張關係。雖然過少的信任可能會導致人們對真實的事物產生懷疑，但我們認為人們過度信任會帶來更大的危險。

我們真正應該追求的是辨別力 — 這樣人們才會問出正確的問題。“當人們在社交媒體上分享東西時，他們甚至不考慮它是否屬實，”他説。他們更多地考慮的是分享這些東西會讓他們看起來如何。

考慮到這種傾向可能已經為演員馬克·魯法洛(Mark Ruffalo)節省了一些尷尬，他最近道歉，因為他分享了據稱是用來暗示唐納德·特朗普參與傑弗裏·愛潑斯坦對未成年女孩的性侵的深度偽造圖像。

如果人工智能使我們無法相信我們在電視或社交媒體上看到的東西，那也不全是壞事，因為在人工智能最近的飛躍之前，很多東西就不值得信任和具有操縱性。幾十年前，電視的出現臭名昭著地使外貌吸引力成為所有候選人的一個更重要因素。有更重要的標準來評判一個候選人。

思考政策，質疑信息來源，對自己進行反思，需要一種更緩慢、更費力的人類智慧形式。但考慮到利害關係，這是值得的。

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人工智能股票是新的模因股票嗎？從英國半導體設計公司Arm Holdings Plc最近的瘋狂的漲勢來看，情況似乎是這樣的。

在2月5日至2月12日之間，這家英國半導體設計公司的股價翻了一番，達到了149美元。後來股價回落到了128美元，或許是因為市場恢復了理智。催化劑是Arm的第三季度收益，其數字雖然適度良好，但引發了對Arm能否乘上推動芯片製造商英偉達公司股價飆升至天文數字的人工智能熱潮的更廣泛狂熱。1

不過，要對此持保留態度，因為Arm並沒有直接參與當下最熱門的業務：英偉達如此重要的人工智能芯片。

英偉達的GPU或圖形處理單元最初是為了在電腦遊戲中渲染圖形而設計的，但多年來它們已經擔負起了另一個目的。它們卓越的並行處理能力使它們非常適合訓練和維護人工智能模型的計算需求。如今，GPU是人工智能開發的黃金標準，因此相當於疫情期間的廁紙。它們非常難以獲得，每個的成本高達數萬美元。對這些芯片的貪得無厭的需求，通過亞馬遜和微軟等雲服務提供商進行訪問2，已經將英偉達的市值從2020年底的3230億美元推高到了驚人的1.8萬億美元。

Arm 仍然可以從人工智能熱潮中受益，因為它的業務是為數據中心設計芯片，但這將是一種鋤頭和鏟子式的成功 —— 而不是像英偉達那樣直接從銷售人工智能開發核心產品中獲得的即時、直接的優勢。

總部位於英國劍橋的 Arm 並不生產芯片，而是為它們提供設計藍圖的許可，它的設計主要用於 CPU（中央處理器），這些處理器是更通用的處理器，用於執行操作系統或管理數據和網絡請求等許多不同的任務，比如在數據中心中使用。Arm 的設計不用於 GPU，因為這些芯片是基於英偉達的架構的。Arm 的發言人拒絕置評。

可以把 GPU 想象成是那位備受青睞、高薪的壽司大廚，而 CPU 則是餐廳經理。後者並不直接參與大家都來這裏享用的美食，但它仍然從 GPU 的成功和大家對壽司（或人工智能）的渴望中受益。例如，Arm 仍然可以從主導人工智能訓練業務的雲計算公司的廣泛需求中受益，通過為它們數據中心中的配套工作提供動力。多年來一直與英特爾和美國微器件公司的 x86 處理器進行競爭，Arm 在數據中心芯片市場份額上慢慢增長到了高個位數。這並不是一個壞的地方，部分得益於其節能芯片設計，這使它成為智能手機的主要選擇，並且現在已經導致亞馬遜等大型雲供應商使用 Arm 的設計來為 Amazon Web Services 的服務器提供動力。

Arm的發言人確認公司不會將來自不同來源（如數據中心和智能手機）的收入進行分解，這使得確定公司從人工智能中真正獲利的金額變得困難。Arm的首席執行官Rene Haas在本月早些時候與分析師通話時表示，“數據中心方面肯定有增長”，但他也稍微炒作了人工智能。與分析師通話。例如，他提到Arm的技術被用於驅動德國的一台超級計算機中的24,000個GH200 Grace Hopper芯片，然後（或許是機會主義地）提到Arm在“數據中心看到了更多人工智能需求，無論是在訓練還是推理方面。”3 Arm的技術被應用於德國超級計算機令人印象深刻，但將其與當今對訓練和推理的更廣泛需求聯繫起來似乎有些牽強，即使這意味着Arm作為餐廳經理的工作更多。就大部分而言，CPU並不執行這些人工智能模型的工作，而是由Nvidia的GPU執行。

當Haas提到“更多的人工智能正在更多的邊緣設備上運行……而這一切都在Arm上運行”時，這似乎也有些樂觀。“邊緣設備”指的是擁有自己人工智能芯片並且無需連接互聯網即可運行諸如ChatGPT等服務的智能手機。但這類設備的市場仍然很小，而且剛剛起步。4

Arm 還可以從人工智能繁榮中受益。越多人想要壽司，他們就會越頻繁地光顧餐廳。但儘管人工智能業務有潛力，Arm 要實現資本化可能需要一段時間，就像對物聯網一樣，而且 Arm 也不會直接接觸到業務的核心，即 GPU。這讓它目前的人工智能光環看起來略顯黯淡。

另一個需要考慮的 Arm 的問題是，它在進入新市場時經常出現問題。2016 年，軟銀集團創始人孫正義以 320 億美元收購了 Arm，他曾為該公司在主要市場上佔據主導地位制定了宏偉計劃，主要市場是物聯網，也被稱為物聯網或 IoT。但五年後，該公司的 IoT 軟件銷售一直停滯不前，並且只佔該公司希望在 2025 年實現的 20 億美元收入目標的一小部分。Arm 難以轉向一項新業務（軟件銷售），因為多年來它的主要業務一直是為其移動芯片設計收取許可和版税。

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已經成為常識：自新冠大流行以來，病假已經不再一樣了。大規模裁員和嚴格的返辦政策讓生病的員工感到被出勤記錄的老闆“提高了標準”。有點感冒？忍一忍吧，或者至少在家工作。

這可能是一些辦公室當前的感覺，但數據表明大多數地方更加人道。事實上，比新冠大流行之前有更多員工請病假，而且大多數經理都支持他們。這對於任何生病的人來説都應該是令人放心的消息。畢竟，我們所有人都會生病。