Hany Farid
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1 天有情绪数据
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研究发现：主要网络基础设施提供商助长深度伪造滥用
一项最新研究表明，包括 Cloudflare、Google、Namecheap、WordPress 和 Proton 在内的主要互联网基础设施提供商，在无意中支持了滥用性深度伪造内容的扩散。研究人员识别出 88 个托管未经同意的亲密图像的活跃网站，其中绝大多数是女性公众人物，并发现这些网站在托管、域名注册、内容管理和电子邮件方面严重依赖这些知名科技公司的服务。尽管服务条款通常禁止非法和有害内容，但这些提供商继续提供支持此类滥用的服务，…
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共和党人滥用“AI”说法来驳斥不便的新闻
共和党人越来越多地使用新闻内容是AI生成的说法，作为一种策略来驳斥不方便的事实和头条新闻。尽管许多同样的政客自己也是AI生成政治内容的活跃生产者，但他们却采用了这种策略。专家指出，这种推诿并非真正的法证评估，而是一种修辞上的逃避途径，允许他们通过将其标记为虚假来驳斥任何他们不喜欢的，从而破坏客观现实的概念。
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深度伪造专家Hany Farid与404 Media讨论现实的衰落
深度伪造和合成媒体领域的顶尖专家Hany Farid讨论了人工智能生成图像的演变及其对我们感知现实的影响。Farid是GetReal Security的联合创始人，也是PhotoDNA算法的开发者，自2017年以来一直是深度伪造技术的常客评论员。他和404 Media回顾了过去几年，并推测了合成媒体的未来趋势。
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研究发现：AI生成的面孔越来越逼真
发表在《视觉杂志》（Journal of Vision）上的一项新研究表明，AI生成的面孔越来越逼真，越来越难以与真实面孔区分开来。研究人员发现，虽然扩散模型（DM）生成的面孔比生成对抗网络（GANs）生成的面孔更容易被识别为合成的，但大多数AI生成的面孔足以欺骗大多数观察者。这种合成面孔日益增长的可信度对包括技术和心理学在内的各个领域都产生了影响。
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专家警告：AI深度伪造将在两年内使视觉感知变得毫无用处
数字取证专家 Hany Farid 对无法区分真实图像和 AI 生成的假图像表示深切担忧。他认为，在未来一到两年内，由于复杂的深度伪造技术的泛滥，视觉感知将变得完全不可靠。这种对视觉媒体信任的侵蚀对我们理解现实和共识产生了重大影响。
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深度伪造专家在人工智能进步中失去对自身判断的信任
世界顶尖的深度伪造专家 Hany Farid 表示，由于人工智能生成内容的快速发展，他已不再相信自己分辨真实与虚假媒体的能力。这一观点凸显了区分真实信息与复杂深度伪造内容日益增长的挑战。《纽约时报》的文章讨论了这一问题，强调了人工智能对感知和真相的影响所带来的社会意义。
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研究发现 AI 人脸去口罩功能不可靠，无法用于身份识别
Hany Farid 的一项新研究论文强调，AI 驱动的口罩移除技术不适用于身份识别目的。该研究源于 AI 生成图像在刑事调查中导致误认的案例，评估了商业 AI 工具的有效性和风险。研究结果表明，这些工具生成的未戴口罩的面部图像无法可靠地匹配真实身份，引发了对其在公众调查中使用的担忧。