我們很多人都養成了開倍速聽播客、有聲書和其他在線內容的習慣。對年輕人來說,這也許已經成了常態。舉個例子,一項針對美國加利福尼亞州學生的調查表明,89%的學生會把在線講座的錄播視頻調成倍速觀看。同時,有許多媒體文章描述了倍速瀏覽的普遍性。 開倍速的好處顯而易見:你可以在同樣的時間內消費更多的內容,或者通過反覆觀看同樣的內容來加深理解。 這在教育層面尤為重要,因為學生可以騰出時間去鞏固知識、做模擬考試等。而且,開倍速或許也可以讓人全程集中注意力、全情投入,避免走神。 但這樣做的壞處呢?其實也不少。 研究人員發現,一個人接收到口語信息並形成記憶,需要經歷三個階段:編碼信息,存儲信息,以及之後的檢索信息。在編碼階段,大腦需要一定的時間去處理和理解剛剛輸入的語音,大腦必須實時地從記憶裡提取出字詞以及它們的語境含義。 人們的講話速度通常在每分鐘150詞左右,即便語速達到它的兩倍(300詞/分)或三倍(450詞/分),也是在人類可理解的範圍內。但主要的問題在於我們所形成記憶的質量和持久性。 我們接收到的信息會被臨時存儲在一個名為工作記憶(working memory)的記憶系統裡。它可以將大量的信息進行轉換、組合,並形成可存入長期記憶的形式。由於工作記憶的容量是有限的,所以如果我們短時間內接收到太多信息,可能會超過它的負荷。這會導致認知過載和信息流失。 倍速瀏覽與大腦信息提取 近期,記憶研究領域的一項薈萃分析調查了24項關於學習講座視頻的研究。這些研究的設計各不相同,但總的來說都把參與者分為了兩組,其中一組原速(1×)觀看講座視頻,另一組開倍速(1.25×,1.5×,2×和2.5×)觀看同一個講座視頻。 與醫學中用於檢驗療效的隨機對照試驗一樣,參與者被隨機分到了兩組中的其中一組。觀看視頻後,兩組完成了同樣的測試,以檢驗他們對視頻材料的掌握程度。這些測試要麼要求他們回憶信息,要麼用選擇題考察記憶,或兩者結合。 這項薈萃分析表明,以越高的倍速看視頻,測試表現越差。1.5倍速的影響微乎其微,但2倍速及以上的影響顯著。 具體來說,如果一批學生的平均分是75%,且通常情況下會上下浮動20%,那麼把觀看視頻的速度提到1.5倍速則會把平均值拉低2%。而2.5倍速則會導致17%的降幅。 老年群體 有趣的是,該薈萃分析中的一項研究還調查了老年人(61~94歲),結果發現他們比年輕人(18~36歲)更容易受到倍速看視頻的影響。這也許反映了記憶容量在健康人群體中也會隨著年齡而衰減,這表明老年人更應該原速觀看甚至減速觀看視頻來彌補不足。 不過,我們尚不清楚是否可以通過頻繁地開倍速播放視頻來減少它帶來的壞處。也就是說,有一種可能性是年輕人只不過是更經常開倍速,因此能更好地應對增加的認知負荷。同樣,這也意味著我們無法確定年輕人是否可以通過經常開倍速來減輕這種行為對信息記憶能力的負面影響。 另一個尚不明確的點是,開倍速播放視頻是否會對心智功能與大腦活動造成長期影響。理論上,這些影響可能是積極的,比如提高一個人應對認知負荷的能力。這些影響也可能是負面的,比如更大的認知負荷可能引發精神疲勞,但我們仍然沒有科學證據來解答這些疑問。 最後一個現象是,雖然開1.5倍速不會影響記憶能力,但是有證據表明人們的觀看體驗會有所下降。這也許會影響到人們學新東西的動力和體驗,可能讓他們找到更多藉口來逃避學習。另一方面,開倍速已然成為常態,因此也許當人們習慣這樣做之後,就不會有什麼大問題——希望我們在未來的幾年裡能更好地理解這些過程。
最近,新華網發布的一則反詐短視頻在社交平臺引發關注。這條旨在揭露AI換臉、變聲騙局的宣傳片發布後,有網友說「被嚇到了」,還有評價說「像恐怖片」。這是為什麼呢?原來,很多網友沒有想到,AI換臉、換聲能那麼「真」:短視頻以溫馨的母女視頻通話情節開始。母親正在家裡煲湯等女兒回家,女兒撒嬌說航班延誤又掉了一部手機,央求母親轉帳應急。就在母親用網銀轉帳時,門鈴響起,母親以為沒帶鑰匙的父親回家,暫停轉帳去開門。誰知,門外站著女兒。此時,視頻電話裡的「女兒」還在一口一個「媽,你是世界上最好的媽」。 反詐視頻中,真人與AI變臉「面對面」(圖源:新華網視頻截屏)。所以,宣傳片的主題是告訴網友,AI可以模擬人臉和人聲,視頻裡看到和聽到的都不一定是真實的,要警惕新型詐騙電話。不少網友一邊評價「太嚇人」,一邊詢問:AI技術真的進化到可以如此逼真的「換臉換聲」了嗎?答案是肯定的。只要3步,「換臉」成功「AI換臉、換聲並且用視頻的形式誤導公眾,已經不算技術難題。」人工智慧企業合合信息的技術人員展示了3步換臉:第一步,對著演示屏幕的攝像頭,根據提示上下左右轉頭,錄入真人信息;第二步,選擇兩張想要的新臉照片;第三步,演示屏幕顯示,這名技術人員已經擁有了兩張全新的「臉」,新臉還能跟隨身體的主人做出各種頭部動作與面部表情。對普通人而言,壓根看不出顯示屏幕上的「人」是AI生成的。 左:真人信息錄入;中:選擇要變的「臉」;右:變臉完成(作者攝)。技術人員表示,AI換聲也很方便,很多消費級的軟體已經提供這些服務。只要向相關軟體提供一定的聲紋資源,軟體很快就能模擬目標聲音,實現以假亂真的效果。所以,千萬不要以為反詐短視頻中的「換臉變聲詐騙」是演繹。隨著AI技術的發展,換臉、變聲已經不再困難。而且,有不法分子已經用換臉、換聲等騙取錢財。前不久,湖北警方就披露了一起「變聲」詐騙案件:被害人劉女士接到「孫子」電話說,不當心傷害到別的孩子,「私了」要2萬元錢,怕被母親責罵,「請奶奶救救我,不要告訴媽媽」。劉女士覺得電話那頭就是「孫子」的聲音,決定湊錢幫孫子。接著,孫子說有人來找劉女士拿錢,在交接錢款時,劉女士又聽到了電話裡「孫子」的聲音,確認無誤後,把錢款給了對方。過了幾天,劉女士遇到孫子問起這件事,才發現上當受騙,然後報警。警方經過調查,抓獲了犯罪嫌疑人,並根據被害人提供的線索分析認為,犯罪嫌疑人可能是通過多次撥打座機電話,逐步收集了她孫子的聲紋信息,基於它們用AI技術造假,實施詐騙。識破AI換臉和變聲,這些訣竅有用那麼,如何預防AI換臉、變聲詐騙呢?最簡單的是使用只有當事人才知道的「暗語」或者方言。當視頻通話等涉及轉帳等話題,當事人要先想辦法求證對方是本人還是AI造假。比如,可以詢問對當事雙方都有特別意義的紀念日、改用方言交流等。此時,AI造假極可能露餡。同時,個人應注意保護隱私信息。高清的面部信息、聲紋信息等,都屬於隱私信息,它們都是被模仿的基礎。所以,在社交平臺上曬視頻、曬照片、曬聲音等行為,其實存在一定的被模仿風險。此外,通訊硬體、軟體等服務供應方,則要有「用魔法打敗魔法」的防範思路。技術人員表示,在生活中,不法分子不僅用AI換臉、變聲詐騙,還會用換臉、變聲「撞庫」,盜取他人錢財。比如,不法分子獲得目標對象的臉部圖像後,試圖通過「人臉識別」的方式,登錄目標對象的各種帳戶,盜取數據、轉移財產等。AI造假後「撞庫」的後果往往比AI造假後詐騙更大,所以需要從源頭加以識別、攔截。此時,AI也可以成為幫手:AI通過對光影、臉部紋理、動態五官是否合理等細節的監控和計算,得出鑑定結果。 用AI識別AI造假(作者攝)。「因為AI捕捉和比對的精細度遠遠超過人眼,所以能識別人眼發現不了的造假視頻。」技術人員表示,如果在涉及人臉識別、聲紋識別的服務中嵌入以上技術,那麼能極大限度地防範AI造假。
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