AI未来进行式人类刹车计划读后感(ai未来进行式英文)

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本文节选自《AI未来进行式人类刹车计划读后感》

第一篇有关GAN的论文发表于2014年。这篇论文展示了GAN的“对抗”过程一一生成式网络首先合成了一个非可爱但是看起来很假的“小狗球”《〈dogball)的图片，然后很快梓判别式网络判定为“假”，接着生成式网络逐步学会了“伪造”让人很难区分伪的狗的图片。目前，GAN技术己经被应用于视频、演讲和许多其他形式的内容之中。那么，以GAN技术为基础的Deepfake视频会被识破吗?目前大多数Deepfake视频都可以被算法检测到，有时甚至用人眼就可以辨别出来，原因在于，这些视频在制作时使用的算法还不够完善，而且没有Deepfake视频鉴另足够的算力做支撑。为了以AI制AI，Facebook和谷歌都曾发起过j挑战赛。不过，严苛的防伪检测器消耗的算力非常大，如有果一个网站每天都会收到数万段用户上传的视频，那么防伪检测露的有效性胃将大打折扣。长远来看，阻止Deepfake的最大难点其实在于GAN的内在机制一一生成式网络和判必j式网络会在一次次“博春”之后携手升级。举个例子，我们构建了一个生成式网络，这时有人构建了一个判别式网络，它能够检测出我人把愚并新的判别式网络

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作为目标，就会激发判别式网络]的网络所生成的结果是“假”的，那么我们就可以新训练我们的生成式网络，这样新进行训练……这个循环发展到最后将成为一场苗备竞赛，比的是哪一方能够用更强的算力训练出更好的模型。在《假面神只》这个故事中，阿玛卡曾在地下网吧里伪造了一段“白人吸血鬼男孩袭击拉各斯无家可归者”的视频。尽管当时阿玛卡依靠的是网吧简陋的算法工具和算力，但这段视频仍然其骗了不少人的眼睛，在发布后的24小时内获得了数百万次的点击，直到被平台鉴定为伪造而遭封蔡。2042年的技术生成的伪造视频足以蒙殴人类的肉眼，但在基于强大算力训练而成的GAN面前，还是会露出小尾巴，被GAN的判别式网络识破。随着故事的发展，阿玛卡的雇主齐为他提供了不受限制的云端AI算力，用来训练复杂的大型GAN模型，学习生成面部、手/手指、步态、手势、声音以及表情等。此外，阿玛卡还向GAN投咀了大量真实的雷波的训练数据。在这样强大的文持下，阿玛卡制作的这段Deepfake视频能够坎骗所有普通强度的防伪检测器。这不难理解，束像珠宝店的防弹窗可以挡住所有普通抢菲的入侵，但是如果有抢匪和着火箭人简来

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抢珠宝店呢?在火箭简面前，防盗窗简直形同虚设。在强大的算力面前，普通防伪检测堪也是一样。到2042年，针对Deepfake视频的防伪软件将成为类似于杀毒软件的存在。政府网站和官方新闻网站上对信息的真实度要求非常高，所以会设置强度最高的防伪检测器，以甄别网站上是否有由强大算力训练而成的GAN生成的高质量伪造视频。社交网站和视频平台《如微博、拌音)上的图片及视频数量庞大，如果用强度过高的防伪检测器来扫描用户上传的所有内容就会消耗大量算力，所以都会部署级别较低的防伪检测器，同时按照视频的传播量对级别进行动态调整，传播量越大的内容会使用更为精准而严格的检测技术。在故事中，雇主齐希望阿玛卡伪造的视频能够像病毒一样迅速而广泛地传播，因此GAN需要在算力最强大的计算机上进行训练，以免被网站使用的最高级别的防伪检测器发现。难道加没有检测准确率能够达到100%的防伪检测器吗?这在未来并非无法实现，只不过可能需要采用一种完全不同的检测方法一一每台设备在捕捉视频或照片时，就对每段视频和每张照片进行认证，用区块链保证它是原版的，绝对没有经过算改。这样，每个网站在用户了

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