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風(fēng)險提示:理性看待區(qū)塊鏈,提高風(fēng)險意識!
  • 《怪奇物語》AI視頻爆紅網(wǎng)絡(luò),引發(fā)人們對深度偽造技術(shù)的擔(dān)憂。
    首頁 > 業(yè)界 > 區(qū)塊鏈 2026-01-16 07:50
    摘要
    摘錄警告說,使用 Kling 的運動控制 AI 的演示凸顯了新的風(fēng)險,因為全身身份互換充斥著社交媒體 。
    幣界網(wǎng)報道:

    本周,一段據(jù)稱使用 Kling AI 的 2.6 版運動控制技術(shù)制作的視頻在社交媒體上迅速走紅。這段由巴西內(nèi)容創(chuàng)作者 Eder Xavier 發(fā)布的視頻顯示,他完美地將自己的臉和身體與《怪奇物語》演員 Millie Bobby Brown、David Harbour 和 Finn Wolfhard 的臉和身體互換。

    這些視頻在社交平臺上廣泛傳播,在X平臺上的觀看次數(shù)已超過1400萬次,此后又發(fā)布了其他版本。這些視頻也引起了技術(shù)專家的關(guān)注,其中包括a16z的合作伙伴Justine Moore,她分享了Xavier在Instagram賬號上發(fā)布的視頻。

    “我們還沒有做好準(zhǔn)備,應(yīng)對人工智能將如何迅速改變生產(chǎn)流程,”摩爾寫道“一些最新的視頻模型對好萊塢有著立竿見影的影響。可以以極低的成本進行無限次的角色替換。”

    隨著圖像和視頻生成工具的不斷改進,出現(xiàn)了像谷歌的 Kling 這樣的新型號。Veo 3.1納米香蕉,面部融合以及 OpenAI 的索拉2研究人員警告說,隨著高質(zhì)量合成媒體的普及,病毒式傳播的視頻片段中出現(xiàn)的技術(shù)可能會迅速從孤立的演示中傳播開來。

    滑坡效應(yīng)

    盡管觀眾對換身視頻的質(zhì)量感到驚嘆,但專家警告說,這無疑會成為一種工具……冒充詐騙.

    “閘門已經(jīng)打開。竊取個人的數(shù)字形象——聲音、面孔——從未如此容易,現(xiàn)在,只需一張圖片就能將其栩栩如生地呈現(xiàn)出來。沒有人是安全的,”網(wǎng)絡(luò)安全公司首席調(diào)查官艾曼紐·薩利巴 (Emmanuelle Saliba) 表示。GetReal安保人員告訴解密。

    他說:“我們將開始看到各個層面的系統(tǒng)性濫用,從一對一的社會工程到有組織的虛假信息宣傳活動,再到對關(guān)鍵企業(yè)和機構(gòu)的直接攻擊?!?/p>

    薩利巴表示,《怪奇物語》演員出演的病毒式傳播視頻表明,目前針對虐待行為的防護措施有多么薄弱。

    “現(xiàn)在只需幾美元,任何人都能用一張照片生成政治人物、名人、首席執(zhí)行官或普通人的全身視頻,”她說?!澳壳皼]有任何針對個人數(shù)字肖像的默認(rèn)保護措施,也沒有任何身份保證?!?/p>

    對于賓漢頓大學(xué)電氣與計算機工程系教授余晨來說,全身角色替換超越了早期深度偽造工具中僅用于面部操作的范疇,并帶來了新的挑戰(zhàn)。

    “全身角色替換代表著合成媒體能力的顯著提升,”陳告訴解密“這些系統(tǒng)必須同時處理姿態(tài)估計、骨骼跟蹤、服裝和紋理遷移以及整個人體形態(tài)的自然運動合成。”

    除了《怪奇物語》之外,創(chuàng)作者們還發(fā)布了萊昂納多·迪卡普里奧在電影《華爾街之狼》中身體互換的視頻。

    陳教授表示:“早期的深度偽造技術(shù)主要在有限的操控空間內(nèi)運作,側(cè)重于替換面部區(qū)域,而對畫面的其他部分基本不做任何改動。檢測方法可以利用合成面部和原始身體之間的邊界不一致,以及頭部運動與身體運動不自然同步時產(chǎn)生的瞬態(tài)偽影?!?/p>

    陳繼續(xù)說道:“雖然金融詐騙和身份冒用詐騙仍然令人擔(dān)憂,但其他一些濫用途徑也值得關(guān)注。”陳表示,“未經(jīng)同意的私密影像是最直接的危害途徑,因為這些工具降低了制作以真人為主角的合成露骨內(nèi)容的技術(shù)門檻?!?/p>

    薩利巴和陳都強調(diào)的其他威脅包括政治虛假信息和商業(yè)間諜活動,詐騙分子會冒充員工或首席執(zhí)行官,發(fā)布捏造的“泄露”片段,繞過控制措施,并通過攻擊竊取憑證。薩利巴說,在這種攻擊中,“視頻中可信的人會降低人們的懷疑,從而獲得進入關(guān)鍵企業(yè)內(nèi)部的權(quán)限”。

    目前還不清楚視頻中出現(xiàn)的制片公司或演員將如何回應(yīng),但陳表示,由于這些片段依賴于公開的人工智能模型,因此開發(fā)人員在實施安全措施方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

    不過,他表示,責(zé)任應(yīng)該由平臺、政策制定者和最終用戶共同承擔(dān),因為僅僅將責(zé)任歸咎于開發(fā)者可能行不通,并會扼殺有益的用途。

    陳表示,隨著這些工具的普及,研究人員應(yīng)該優(yōu)先考慮能夠識別合成內(nèi)容固有統(tǒng)計特征的檢測模型,而不是依賴容易被剝離的元數(shù)據(jù)。

    他表示:“平臺應(yīng)該同時投資于自動化檢測流程和人工審核能力,同時針對涉及公眾人物或潛在欺詐的高風(fēng)險內(nèi)容制定明確的升級程序?!彼€補充說,政策制定者應(yīng)該專注于建立明確的責(zé)任框架和強制披露要求。

    陳說:“這些能力的快速普及意味著,今天制定的應(yīng)對框架將在幾個月內(nèi)而不是幾年內(nèi)進行大規(guī)模測試?!?/p>

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