规避AI变脸的技术风险

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规避 AI 变脸的技术风险

AI 变脸源于深度伪造技术，利用“对抗生成网络”模型，

以生成模型和判别模型之间的持续对抗博弈，不断自我演进优

化，实现快速迭代的“无监督学习”。AI 变脸具有高度真实性、

泛在普适性和快速演化性等特征。

AI 变脸技术产生的风险

AI 变脸技术其风险呈现出多样性发展态势。非法 AI 变脸生

产出的虚假新闻、虚假广告等内容，经由不同平台的传播，以

场景再现的技术优势，颠覆受众的已有认知，对伦理与道德提

出挑战。AI 变脸技术将原本极具真实性和现场感的多模态视频

呈现变成了“镜花水月”，模糊真相与假象的界限，创造出虚

拟世界，冲击民众对真实信息的信任，甚至会引发社会信任危

机。AI 变脸以“数字嫁接”创造加工出包括“数字虚拟人”的

高仿真虚拟场景，民众生活在虚拟与现实交织的世界，导致真

实自我在现实社会中的认知迷失。此外，AI 变脸通过深度伪造，

以“混淆视听”的虚假叙事，冲击民众心理，侵蚀社会信任，

扰乱政治舆论生态，AI 变脸既可突破对方基于生物特征的身份

认证体系，窃取情报信息，又可伪造突发事件，发布虚假信息，

制造舆论恐慌。

如何规避 AI 变脸技术所引起的风险

AI 变脸技术风险的规制涉及范围广、领域宽、内容多，蕴

含活力与秩序、自由与安全、责任与信任等诸多方面，是一项

复杂的系统工程。要强化高位统筹、顶层设计、系统谋划、整

体推进，以数据算法、合作共治、信息保护、法律法规等维度

的同向发力、良性互动，聚力推进 AI 变脸技术异化治理体系的

构建创新，有效管控风险，提升整体治理效能。

以数据算法为基石，深化从源头治理。算法既是 AI 变脸的

技术核心，又是其生成路径。智能算法具有的数据共享、自主

学习、封装移植等特质，将普通民众彻底隔绝在信息内容的生

产、过滤、推荐链条外，引致产生与 AI 变脸天然契合的“算法

黑箱”。规制 AI 变脸技术的风险，要强化算法治理。强化主流

价值引领算法，将其嵌入到 AI 变脸技术发展的全生命周期，引

导算法设计者、信息分发者坚持正确价值取向，引导算法应用

向上向善。构建算法数据库，收录 AI 变脸技术的生成算法、识

别算法和检测算法等模型，以溯源防伪、反向破解辅助识别判

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摘要：

规避AI变脸的技术风险AI变脸源于深度伪造技术，利用“对抗生成网络”模型，以生成模型和判别模型之间的持续对抗博弈，不断自我演进优化，实现快速迭代的“无监督学习”。AI变脸具有高度真实性、泛在普适性和快速演化性等特征。AI变脸技术产生的风险AI变脸技术其风险呈现出多样性发展态势。非法AI变脸生产出的虚假新闻、虚假广告等内容，经由不同平台的传播，以场景再现的技术优势，颠覆受众的已有认知，对伦理与道德提出挑战。AI变脸技术将原本极具真实性和现场感的多模态视频呈现变成了“镜花水月”，模糊真相与假象的界限，创造出虚拟世界，冲击民众对真实信息的信任，甚至会引发社会信任危机。AI变脸以“数字嫁接”创造加工出...

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