DeepSeek登上熱搜，內(nèi)部人員回應(yīng)稱(chēng)正在處理中，請(qǐng)用戶(hù)稍后嘗試,。

隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展,，其生成的文章、圖片和視頻作品越來(lái)越多,。在刷短視頻時(shí),，我們常常會(huì)看到提示內(nèi)容疑似AI生成的信息。這引發(fā)了人們的疑問(wèn)：平臺(tái)是如何識(shí)別這些內(nèi)容的,？肉眼看到的明明是真人,，為何懷疑是AI作品？

對(duì)于AI生成的文章,，單純由AI生成的文字可能較難直接識(shí)別出來(lái),。然而，這類(lèi)文字通常在語(yǔ)言表達(dá)和邏輯結(jié)構(gòu)上展現(xiàn)出模式化特征,，一旦大量復(fù)制此類(lèi)內(nèi)容或作品的語(yǔ)言風(fēng)格與AI生成的典型模式高度吻合,，就有可能被識(shí)別出來(lái)。AI寫(xiě)作依賴(lài)于學(xué)習(xí)現(xiàn)有數(shù)據(jù)并選擇最“安全”的詞,，而人類(lèi)寫(xiě)作則更具創(chuàng)造性,。例如，在“我吃了一頓……”這個(gè)句式中,，機(jī)器傾向于使用搭配概率較高的“飯”,，但人類(lèi)可能會(huì)說(shuō)：“我吃了一頓美味。”

早期的AI生圖技術(shù)并不完美,，常留下操縱跡象,。通過(guò)觀察圖片中的細(xì)節(jié)如手指數(shù)量、眼神,、發(fā)絲等,，可以分辨圖片是否為合成。此外,，生成的照片通常在光影上存在瑕疵,，并缺乏照片基本參數(shù)。但隨著AI的進(jìn)步,，這種觀察變得困難,。研發(fā)AI圖片檢測(cè)軟件的工作人員發(fā)現(xiàn)，分析圖像中人物的眼睛細(xì)節(jié)是一種非常有效的方法,。真實(shí)照片中人眼瞳孔形狀通常是規(guī)則的圓形或橢圓形,，而AI生成的圖片中瞳孔形狀多不規(guī)則。

另一種更高效的方法是采用AI對(duì)抗AI,。通過(guò)構(gòu)建一個(gè)包括真圖和假圖的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,，利用大模型學(xué)習(xí)兩類(lèi)圖片的不同特征，從而進(jìn)行辨別,。不過(guò),，這種方法面臨數(shù)據(jù)不足的挑戰(zhàn)。

AI生成的視頻同樣值得關(guān)注,，尤其是“換臉”視頻,。目前，大多數(shù)視頻都可以用AI生成,，其中“換臉”視頻令人防不勝防,。識(shí)別這類(lèi)視頻可以通過(guò)肉眼觀察面部表情、眼神,、眨眼次數(shù)等異常,。此外，在視頻通話(huà)時(shí),，要求對(duì)方用手指按臉頰或鼻翼,，如果變形明顯不正常，就可以判定對(duì)方是“換臉人”,。

盡管當(dāng)前的技術(shù)提高了對(duì)AI生成文本識(shí)別的準(zhǔn)確性,，未來(lái)AI可能會(huì)發(fā)展出“反偵察”技術(shù)，提高內(nèi)容識(shí)別難度,。當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)上的AI生成內(nèi)容不斷增加,，年輕人可能會(huì)逐步學(xué)習(xí)AI的表達(dá)風(fēng)格,。但人類(lèi)的表達(dá)始終具有“因果性”，與AI存在本質(zhì)區(qū)別,。

關(guān)于AI生成圖片的著作權(quán)問(wèn)題,，《著作權(quán)法》規(guī)定創(chuàng)作作品的自然人是作者,。人工智能模型本身無(wú)法成為著作權(quán)法上的作者,。具體權(quán)利歸屬需根據(jù)所使用的AI軟件或模型的用戶(hù)協(xié)議來(lái)確定。此外,，使用AI生成的圖片可能存在侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn),，包括選用的圖片本身侵權(quán)以及AI模型侵權(quán)的可能性。