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          【科學的溫度】AI換臉火爆的背后:若何避免人工智能手藝被“惡用”?

          印刷廠 2022-12-02 18:13 84 0

          中新網12月22日電 (記者 李金磊)數字化*.0時代,人類生活越來越離不開人工智能。若何避免人工智能手藝被“惡用”?越來越多的虛擬人能否會代替部門實人職業?若何克制算法蔑視,讓人工智能實現可知、可信、可控、可用?

          圍繞上述熱點問題,清華大學人工智能國際治理研究院副院長、人工智能治理研究中心主任梁正承受了中新網專訪,停止解讀。

          清華大學人工智能國際治理研究院副院長、人工智能治理研究中心主任梁正。受訪者供圖

          避免人工智能手藝被“惡用”

          AI換臉、AI換聲、三維重建、智能對話……深度合成手藝應用日益普遍,催生了美顏美妝、影視造做、智能客服、虛擬主播、元宇宙等應用辦事,但也存在著被歹意操縱的現象,一些犯警人員用來造做、復造、發布、傳布違法和不良信息,誹謗、貶損別人名望、榮譽,仿冒別人身份施行詐騙等。

          如何抵御那些可能的“惡用”?梁正暗示,關于深度合成,AI換臉是一個典型的應用。比來三部分出臺了《互聯網信息辦事深度合成辦理規定》,關于標準深度合成辦事提出了明白要求。

          按照規定,供給人臉、人聲等生物識別信息顯著編纂功用的,應當提醒利用者依法告知被編纂的小我,并獲得其零丁同意。供給智能對話、合成人聲、人臉生成、沉浸式擬實場景等具有生成或者顯著改動信息內容功用辦事的,應當在生成或者編纂的信息內容的合理位置、區域停止顯著標識,向公家提醒信息內容的合成情況,制止公家混淆或者誤認。

          梁正指出,利用小我肖像若是沒有征得同意,就去公共互聯網上收羅利用的話,那屬于違法行為。平臺上若是有類似應用,平臺就有責任去監視。即便是合法的利用,也要打上標簽,讓各人曉得那不是實的,必然水平上能夠削減深度合成內容產生的認知誤差和社會誤導。若是平臺本身去供給那一類辦事,還要求用響應的東西去識別它不是實在的,那就對平臺提出了更高的要求。

          “不只要合法合規,并且還要合意?!?梁正暗示,要進一步完美法令律例,嚴酷落實相關規定,成立健全賞罰軌制,小我要有維權意識,通過布施渠道維護本身合法權益,從而削減AI被歹意操縱的現象。

          材料圖:2022世界人工智能大會上,人機互動吸引不雅寡。 湯彥俊 攝

          虛擬人已經起頭代替部門實人職業

          近年來,虛擬代言人、虛擬主播、虛擬演員歌手,越來越多虛擬人在被推向市場。人們擔憂,虛擬人在將來或將代替部門實人職業。

          “在娛樂、新聞范疇,虛擬人的應用越來越多,因為它是一個低成本、高效率的體例?!痹诹赫磥?,虛擬人越來越多也是一種一定的趨向,并且已經在替代部門實人職業了。好比,如今良多虛擬新聞主播,還有德律風客服越來越多利用智能語音辦事?!澳莻€替代它必然是會部門發作的?!?/p>

          重生事物開展背后也存在一些隱患。梁正提醒,各人不要把實假弄混了,虛擬人的形象、內容、對話都是基于訓練的成果,或者是事先編好的,若是把它當成實人的話,就會產生誤導。

          “好比說,跟對話機器人去對話要十分小心。關于有些敏感話題,因為它背后沒有意識,是順著你說的,若是沒有干涉就可能產生誤導,但它沒有法子承擔責任。所以要對虛擬形象的深度合成打上標簽,并限制它的利用場景。出格是在教育醫療如許一些敏感的高風險場景,人工干涉是必需的?!绷赫f。

          梁正認為,虛擬人的應用總體要分場景,在游戲、氣候預報、新聞播報等一些低風險場景問題不大,但若是是高風險場景,就要十分小心,虛擬形象可以做什么,什么不克不及做,要把邊界劃清晰,好比心理陪同機器人,要評估它說的話帶來的持久心理影響是什么樣的。

          下一代人工智能應該是可解釋的

          人工智能不分開算法,算法公允和算法蔑視話題也備受存眷。國外一些研究和媒體報導提到,算法開發者或算法自己按照大數據積累存在種族、性別、文化等蔑視的可能性。

          對此,梁正暗示,算法是根據數據訓練出來的,數據的有偏性是招致算法自己有偏性的一個次要原因。所以,算法蔑視不是算法形成的,是社會自己形成的,是算法自己的手藝特點所招致的,利用大量已經帶有傾向性的數據,算法也就會做出一種傾向性的判斷。

          梁正指出,要想改動那種成見,起首要糾正社會成見。所以在利用數據的時候,要停止人工干涉,在統計學上能夠通過一些模仿數據來做一個平衡,但底子上是要付與人工智能以常識,要把一些因果的因素考慮進去,而不是單純只依賴于那種數據。

          “絕對的算法公允其實不存在?!?梁正認為,算法公允具有多維性,常常面對“不成能三角”式的挑戰。在公共辦理范疇中,起點公允、過程公允、成果公允三者同時實現根本是不成能的。絕對的公允現實上在算法的設想中其實也是做不到的,關鍵取決于你要什么樣的目的。

          梁正暗示,要實現人工智能可知、可信、可控、可用??芍簿褪强山忉?,那是最根底也是最復雜的層面,下一代人工智能應該是可解釋的,若是說它不克不及夠被解釋的話,就會限造它良多方面的應用和各人對它的信賴。算法可解釋,那種前提下才氣夠安心去利用它。

          “如今更大的問題就是黑箱,現有的人工智能是基于數據訓練出來,你不曉得中間發作的事,而新一代的人工智能就是要在數據的根底加上常識,以至要加上我們的邏輯,讓它可以根據我們可理解的體例運行?!绷赫f。(完)

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