警惕！生成式AI浪潮下，真假内容如何分辨？图像与文字的‘隐身’水印防护措施

站长之家 4月3日 消息:在前总统唐纳德特朗普即将被起诉的谣言泄露后不久，网上出现了声称他被捕的图片。这些图像看起来像真实的新闻照片，它们却是假的。这些虚假照片都是由生成式人工智能系统生成的。

🌟生成式AI革命！🎨从🔥DALL-E到📝ChatGPT，这些创新技术正引领一场内容创作的浪潮。通过融合海量人类智慧和机器学习，它们无所不能：像素级重构图像、声音合成乔·拜登演讲、视频换脸，甚至是撰写引人入胜的800字文章，只需轻轻一点！🌍无论艺术创作还是新闻写作，这些AI都在展现惊人的才华，颠覆传统。但记住，它们是工具，而非替代品，人类的独特见解和创新精神永远不可替代。📚SEO优化提示：使用相关关键词如”生成式AI”, “内容创作”, “机器学习”, “创意无限”等。

🌟生成式AI的力量🚀，它已能创造出令人惊叹的细节丰富内容，往往让辨别真假的人眼花缭乱。👀想象一下，当AI技术成熟应用于音频和视频制作时，潜在风险触目惊心。🔥这不仅可能导致信息混淆，还可能颠覆我们对真实与虚拟的理解，带来前所未有的挑战。🛡️我们必须正视并探讨如何在享受其带来的便利的同时，有效防范潜在的伦理困境。

🎨💻合成风险：AI生成的虚假视频，威力不容小觑！比如，某公司CEO的利润剧降20%，瞬间蒸发数十亿市场金矿；世界领袖剑拔弩张，一言不慎就可能点燃地缘政治烽火；甚至个人隐私也可能在色情片段中曝光，无预警的侵犯大众情感。🚀🔥这些假象只需技术轻轻一点，就能轻易制造，对信任和社会稳定构成严重挑战。保护信息安全，防范AI伪造视频刻不容缓！🛡️🌐

🌟随着 generarative AI 的飞速发展，网络世界正面临一场视觉与真实之间的微妙风暴。假新闻如同伪装的海藻般悄然滋生，编织出错综复杂的資訊迷宫，🚀威胁着我们对真相的追寻。这无疑加剧了信息海洋的动荡，急需我们提高辨别力，抵御虚假信息的侵袭。让我们共同守护这片数字净土，让真相在透明中熠熠生辉！🌍

🌟随着人工智能技术的飞速发展，我们正步入一个全新的纪元，而这仅仅是个开头而已！面对潜在的滥用风险，迫切需要创新且务实的解决方案来保驾护航。一位专注于图像取证的计算机科学大师——伯克利大学的Hany Farid教授，提出了独到的观点：为AI生成的内容添加隐形水印，无疑是解决这一问题的关键途径。🚀这位专家强调，通过这项技术，可以确保AI作品的版权和真实性，有效防止未经许可的复制和篡改。就像给艺术品烙上独一无二的印记一样，水印将AI创作的生命力与法律保护紧密相连。🌍水印不仅是一种实用工具，更是对科技伦理和社会责任的有力回应。它提醒我们，尽管人工智能为我们带来了无限可能，但我们仍需谨慎对待其生成的内容，确保它们在合法、道德的框架内发挥作用。🛡️通过这样的方法，我们可以期待一个更加透明且负责任的人工智能未来，让技术真正服务于人类而非被滥用。让我们共同期待这一领域的持续创新与进步吧！🚀

水印

🌟历史悠久的传统🌟——通过标记文件与物件来确保真实身份、归属权及防范冒牌行为，这种方法已深深烙印在我们的日常中。比如，全球知名图片库Getty Images就采取了一种智能策略，为目录中的每一张数字图像都巧妙地加入了不可见的水印，既保护了 Getty 的宝贵资产，又让客户能安心浏览无阻。📸这样，艺术与自由得以和谐共存，每一张珍贵瞬间都清晰可见，真实可信。

不易察觉的数字水印也用于数字版权管理。水印可以添加到数字图像中，例如，每10个图像像素调整一次，使其颜色（通常是0到255范围内的数字）为偶数。因为这个像素调整很小，水印是难以察觉的。而且，由于这种周期性模式不太可能自然出现，而且很容易验证，因此可以用于验证图像的出处。

即使中等分辨率的图像也包含数百万像素，这意味着可以在水印中嵌入附加信息，包括编码生成软件的唯一标识符和唯一用户ID。这种相同类型的不可察觉水印可以应用于音频和视频。

理想的水印是不易察觉的，而且还能适应简单的操作，如裁剪、调整大小、颜色调整和转换数字格式。尽管像素颜色水印示例由于颜色值可以改变而不具有弹性，已经提出了许多试图消除水印的策略。

水印和的AI图像生成器

通过对所有训练数据加水印，这些水印可以被植入到生成式AI系统中，之后生成的内容将包含相同的水印。这种嵌入水印很有吸引力，因为它意味着生成式AI工具可以开源——就像图像生成器Stable Diffusion一样——而不用担心水印过程可能会从图像生成器的软件中删除。Stable Diffusion也有一个水印功能，但因为它是开源的，任何人都可以简单地删除那部分代码。

OpenAI正在试验一种系统，为ChatGPT的作品添加水印。当然，段落中的字符不能像像素值那样进行调整，因此文本水印采用了另一种形式。

基于文本的生成式AI是基于生成句子中产生下一个最合理的单词。例如，从“一个AI系统可以……”这个句子片段开始，ChatGPT将预测下一个单词应该是“学习”、“预测”或“理解”。与这些单词相关对应出现在下一个句子中出现的单词的可能性是有一定概率的。ChatGPT从它所训练的大量文本中学习这些概率。

生成的文本可以通过秘密地标记单词子集，然后将一个单词的选择偏向于同义词标记单词来标记水印。例如，可以使用带标签的单词“领悟”来代替“理解”。通过以这种方式定期选择偏置的单词，基于标记单词的特定分布为文本体加水印。这种方法不适用于简短的推文，但通常对800字或更长的文本有效，具体取决于水印细节。

所有内容加上水印，以便更容易地进行下游识别，并在必要时进行干预。如果该行业不自愿这样做，立法者可以通过法规来执行这一规定。毫无道德的人当然不会遵守这些标准。不过，如果苹果、谷歌应用商店、亚马逊、谷歌、微软云服务和GitHub等主要网络门户通过禁止违规软件来执行这些规定，危害将会大大减少。

签署真实内容

从另一个角度解决这一问题的话，可以采用类似的方法在捕获点验证原始视听记录。一款专门的摄像应用可以在录制内容时对其进行加密签名。如果不留下证据，就没有办法篡改这个签名。然后将签名存储在受信任签名的集中列表中。

虽然这个方法不适用于文本，但可以验证视听内容是否为人类生成。为认证媒体创建标准的合作组织内容来源和认证联盟（C2PA），最近发布了一个开放规范来支持这种方法。随着Adobe、微软、英特尔、BBC和许多其他机构加入这，C2PA已经做好准备，可以提供有效且广泛部署的身份认证技术。

对人类生成的内容和人工智能生成的内容进行联合签名和水印处理，虽然不能防止一切形式的滥用，但可以提供一定程度的保护。任何安全措施都必须不断调整和完善，因为对手会找到将最新技术武器化的新方法。

就像几十年来一直在与垃圾邮件、恶意软件和网络钓鱼等其他网络威胁进行斗争一样，我们应该为一场同样旷日持久的战斗做好准备，以抵制生成式人工智能各种形式的滥用行为。