The Deepfake Dilemma: The Technology, Policy, and Economy
2024/10/11
a16z Podcast
M
Martin Casado
总合伙人，专注于人工智能投资和推动行业发展。
V
Vijay Balasubramaniyan
Vijay Balasubramaniyan：深度伪造技术发展迅速，制作门槛降低，使得鉴别真假信息变得至关重要。生成对抗网络（GAN）的出现极大地提高了语音和视频克隆的质量和效率，导致深度伪造工具数量激增，制作成本接近于零。仅需几秒钟的音频样本即可生成高质量的深度伪造内容。深度伪造技术广泛应用于政治、金融和媒体等领域，造成严重后果。但与此同时，深度伪造检测技术也在不断发展，目前已达到99%的检测率和1%的误报率。深度伪造检测的成本远低于生成成本，这使得检测成为一种有效的防御手段。深度伪造系统会在频率域或时间域上犯错，从而可以被检测到。水印技术在实际应用中存在局限性，难以阻止恶意攻击者。政策制定者应制定政策，使恶意行为者难以实施深度伪造，同时为内容创作者提供灵活的空间。平台应承担责任，明确区分真实和虚假内容。
Martin Casado：垃圾邮件和深度伪造之所以有效，是因为其边际成本极低。深度伪造技术始于2018年，现已广泛应用。尽管深度伪造的制作门槛降低，但检测技术也在不断改进。深度伪造技术对政治、金融和媒体领域造成严重影响，例如选举干预和金融诈骗。政策制定者对AI技术感到担忧，并希望对其进行监管，但缺乏明确的监管方向。政策应明确规定哪些技术可以检测深度伪造，并对违规行为进行处罚。
Deep Dive
The discussion begins with the rapid proliferation of voice cloning tools and the challenges of identifying real content. The conversation then delves into the history of voice fraud and how deep fakes differ from traditional voice manipulation techniques.
- 120 tools for voice cloning at the end of last year, now 350.
- Deep fakes use generative adversarial networks to mimic voices and faces.
- Traditional voice fraud has been around for a long time, but deep fakes offer new levels of sophistication and scale.
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