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ai文章智能生成器(ai文章生成器app)
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本文目錄:
一、人工智能生成的合成媒體,DeepFake 了解一下
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想象一下,在選舉前幾天,一個候選人的視頻被發(fā)布,顯示他們使用仇恨言論,種族污蔑,以及削弱他們作為親少數(shù)族裔的形象。想象一下,一個十幾歲的孩子看著一段令人尷尬的露骨視頻在社交媒體上傳播。想象一下,一個CEO在籌集資金的路上,當一段陳述她對產(chǎn)品的恐懼和焦慮的音頻片段被發(fā)送給投資人時,毀掉了她成功的機會。
以上所有的場景都是假的、編造的,并不是真實的,但可以通過人工智能生成的合成媒體,也就是所謂的DeepFake[1],使之成為現(xiàn)實。同樣的技術,可以讓一位因盧伽雷氏病而失聲的母親用合成語音與家人對話,也可以用來生成政治候選人的假演講,以損害其名譽。同樣的技術,可以讓老師使用合成視頻與學生進行有效的互動,也可以用來制作一個青少年的假視頻來損害其聲譽。
人工智能(AI)和云計算技術、GPU虛擬機和平臺服務的進步,使得音頻、視頻和圖像處理技術的復雜性得到了快速發(fā)展。商品化云計算的接入、公共研究的人工智能算法,以及豐富的數(shù)據(jù)和多樣化海量媒體的可用性,為合成媒體的創(chuàng)作民主化創(chuàng)造了一場完美的風暴。這種人工智能生成的合成媒體被稱為深層假造。通過社交平臺,合成媒體的傳播實現(xiàn)了規(guī)?;拿裰骰?。
GAN技術的創(chuàng)新和研究,加上計算的日益普及,使得合成數(shù)據(jù)的質(zhì)量以驚人的速度提高。新的工具,其中許多是公開的,可以以越來越可信的方式操縱媒體,例如創(chuàng)建一個公眾人物的聲音副本或將一個人的臉疊加到另一個人的身體上。GAN和deepfakes已經(jīng)從研究和學術課題發(fā)展到企業(yè)創(chuàng)新、 娛樂 和參與 社會 活動的實際應用。
Cheapfake是通過簡單的常規(guī)編輯技術,如加速、減速、剪切等,以及非技術性的操作,如重新編排或重構現(xiàn)有媒體。廉價偽造的一個例子是 "醉酒的佩洛西 "視頻[2]。最近,我們看到一些政治廣告中使用了重新著色和修飾的手法,這也是一種廉價的假貨[3]。
Deepfakes已經(jīng)成為換臉和對口型的代名詞。還有很多其他類型的基于人工智能的音頻、視頻和圖像的操作都可以被稱為Deepfakes。
換臉是指一個人的臉被另一個人的臉或另一張臉的關鍵特征所取代或重構。臉部交換或用濾鏡進行操作,幾乎是所有社交媒體、視頻聊天應用的常見功能。從2014年開始,社交媒體應用Snapchat就有了增強人臉的濾鏡。利用人臉檢測鏡頭技術,你可以讓自己變老,添加美顏濾鏡,或者給自己裝上貓耳朵和胡須。這些應用和技術的輸出將被定性為AI-Generated合成媒體或deepfakes。大量的免費和付費應用和在線工具讓兩個人的換臉變得超級簡單。開發(fā)者可以使用GitHub上的Faceswap和DeepFaceLab的開源代碼來創(chuàng)建非常復雜的deepfakes,并在定制代碼和訓練AI模型方面做出一些努力。
操控術是用人工智能渲染操縱的全身動作和行為。它是一種在視頻中創(chuàng)建目標臉部和身體的3D模型來作為木偶人的行為和說的技術。它也被稱為全身深度假動作。2018年8月,加州大學伯克利分校發(fā)表了一篇名為《Everybody Dance Now》的論文[4]。這是研究人工智能如何將專業(yè)舞者的動作轉移到業(yè)余愛好者的身上。日本人工智能公司Data Grid創(chuàng)造了一個AI引擎,可以自動生成廣告和 時尚 的虛擬模型。
唇語同步是一種渲染嘴部動作和面部表情的技術,讓目標人物用聲音和正確的語氣和音調(diào)說事情。AI算法可以將一個人說話的現(xiàn)有視頻,改變視頻中的唇部動作,以匹配新的音頻。這些音頻可能是斷章取義的舊講話,也可能是模仿者說話或合成的講話。演員和導演喬丹-皮爾就用這種技術制作了奧巴馬的病毒視頻。
Voice Coning是一種深度學習的算法,它可以接收個人的語音記錄,生成與原聲過分相似的合成語音。它是一種創(chuàng)建個人的自定義語音字庫,然后用字庫來生成語音的技術。開發(fā)合成語音的應用和云服務有很多,微軟定制語音、Lyrebird AI、iSpeech和VOCALiD,個人和企業(yè)都可以使用這樣的技術來提高自己的機構。
圖像生成或圖像合成是一種利用計算機視覺技術、深度學習和生成式對抗網(wǎng)絡(GANs)來合成新圖像的技術。它可以生成計算機生成的人或任何非真實物體的圖像。英偉達的一個團隊用從Flickr上提取的人臉圖片訓練了一臺計算機,創(chuàng)建了網(wǎng)站ThisPersonDoesnotExist.com。在網(wǎng)站ThisXDoesnotExist.com上還有其他例子。
文本生成是利用人工智能技術進行文本和深度學習,自動生成文本,寫故事、散文和詩歌,創(chuàng)建長文檔的摘要,以及綜合的方法。使用RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡)和現(xiàn)在的GANs,文本生成有很多實際的使用案例。文本生成可以幫助行業(yè)中新的自動化新聞或機器人新聞工作。OpenAI的GPT-3可以生成任何文本,包括吉他標簽或計算機代碼。
技術能夠增強人們的能力,是一個很好的推動力。技術可以讓人們有話語權,有目標,有能力大規(guī)模、快速地產(chǎn)生影響。由于數(shù)據(jù)科學和人工智能的進步,出現(xiàn)了新的賦能理念和能力。人工智能合成媒體有很多積極的應用案例。技術可以為所有人創(chuàng)造可能性和機會,不管他們是誰,也不管他們?nèi)绾温牎⑷绾握f、如何溝通。深假技術的進步在某些領域有明顯的好處,比如無障礙、教育、電影制作、刑事取證和藝術表達。[我將在以后的文章中探討積極的使用案例]。
與任何新技術一樣,邪惡的行為者會利用這種創(chuàng)新并為他們的利益服務。GAN和Deepfakes已經(jīng)不僅僅是研究課題或工程玩具。從一個創(chuàng)新的研究概念開始,現(xiàn)在它們可以作為一種通信武器使用。Deepfakes正變得容易創(chuàng)造,甚至更容易在政策和立法真空中傳播。
Deepfakes使編造媒體--換臉、對口型和木偶人--成為可能,大多數(shù)情況下,無需同意,并給心理安全、政治穩(wěn)定和商業(yè)干擾帶來威脅。深度造假可以用來損害名譽、捏造證據(jù)、欺騙公眾、破壞對民主體制的信任。近兩年,利用生成式人工智能模型創(chuàng)建的合成數(shù)據(jù)被惡意使用的可能性開始引起人們的警惕。該技術現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展到可能被武器化,對個人、 社會 、機構和民主制度進行破壞和傷害。Deepfakes可以促進事實相對主義,并使專制領導人得以發(fā)展。Deepfakes不僅會造成傷害,還將進一步侵蝕人們對媒體已經(jīng)下降的信任。它還可以幫助公眾人物將自己的不道德行為隱藏在Deepfakes和假新聞的面紗中,將他們的實際危害行為稱為虛假行為,也就是所謂的騙子紅利。
非國家行為者,如叛亂組織和恐怖組織,可以利用Deepfakes來代表他們的對手發(fā)表煽動性言論或從事挑釁性行動,以煽動人們的反國家情緒。例如,一個恐怖組織可以很容易地制作一個假視頻,顯示士兵對宗教場所的不敬,以點燃現(xiàn)有的反國家情緒,造成進一步的不和諧。國家可以使用類似的策略來傳播針對少數(shù)族裔社區(qū)或另一個國家的計算宣傳,例如,一個假視頻顯示一個警察高喊反宗教的污言穢語,或者一個政治活動家呼吁暴力。所有這些都可以用較少的資源、互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模和速度來實現(xiàn),甚至可以通過微目標來激發(fā)支持。
[我將在今后的文章中探討深層偽裝的負面使用案例和危害]
為了捍衛(wèi)真相和保障言論自由,我們需要采取多利益攸關方和多模式的方法。任何減輕惡意深層造假的 社會 負面影響的對策,其主要目標必須是雙重的。其一,減少惡意深層造假的風險,其二,將其可能造成的損失降到最低。
惡意深造的有效對策可分為立法行動與法規(guī)、平臺政策與治理、技術干預和媒介素養(yǎng)四大類。
筆者將在以后的文章中探討有效的對策。
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四、小發(fā)貓一鍵偽原創(chuàng)生成原創(chuàng)文章,這個是真的嗎?
是真的,客觀來說小發(fā)貓只是工具里的一種,因為如果不是真的,人家干嘛要用呢?所以我覺得是真的。
下面說說為什么這種工具是真的:
一、眾所周知“所謂‘一鍵偽原創(chuàng)’,就是對別人的原創(chuàng)內(nèi)容進行篡改、刪減、拼湊,看似與原作有所區(qū)別, 但最有價值的核心內(nèi)容仍是抄襲得來?!敝袊鐣茖W院新聞與傳播研究所新聞學研究室主任黃楚新認為,自媒體領域“一鍵偽原創(chuàng)”現(xiàn)象屢屢出現(xiàn),究其原因在于某些自媒體人試圖用最廉價便捷的方式博人眼球、博取流量。
二、保護原創(chuàng)、打擊“一鍵偽原創(chuàng)”,平臺應盡其責。據(jù)微信團隊介紹,微信平臺早在2015年就推出原創(chuàng)聲明功能以保護原創(chuàng)作者權益,目前已建立用戶快捷舉報和線上侵權投訴系統(tǒng)兩個渠道,對涉抄襲剽竊的文章進行刪除、屏蔽或清空等處理,并將視行為情節(jié)對違規(guī)賬號進行警告、限制或禁用功能、封禁、注銷等處罰。據(jù)統(tǒng)計,2017年微信平臺通過用戶快速舉報渠道處理的侵權文章超7萬篇,通過公眾平臺線上侵權投訴系統(tǒng)審核涉及版權侵權的投訴2萬余單。
三“目前亟待形成客觀有效的評估標準,避免平臺判定標準和處罰措施滯后于行業(yè)發(fā)展?!敝袊ù髮W知識產(chǎn)權研究中心特約研究員李俊慧建議,各類自媒體平臺應加強原創(chuàng)作品保護,完善原創(chuàng)作品自動識別和人工判別機制,建立對一鍵偽原創(chuàng)行為的懲戒機制,做到精準識別、保護和打擊。
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