平臺(tái)如何識(shí)別AI生成內(nèi)容 揭秘背后的技術(shù)手段(2)
另一種更高效的方法是采用AI對(duì)抗AI,。通過構(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)兩類圖片的不同特征,，從而進(jìn)行辨別,。不過,，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)別這類視頻可以通過肉眼觀察面部表情,、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軟件或模型的用戶協(xié)議來確定。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。
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