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。
西安8月13日電 (記者 阿琳娜)記者13日從西北工業大學獲悉,該校空天結構技術重點實驗室張衛紅院士團隊與香港城市大學呂堅院士、香港理工大學王鑽開教授合作,在軟體機器人領域取得了新進展,成功開發出一種基於新型電活性聚合物的多功能機器人,有望滿足複雜結構和極寒環境下的應用需求。 據介紹,電活性聚合物是一類可在電場作用下產生大幅度形變的智能材料,廣泛應用於人工肌肉、軟體機器人等前沿領域。隨著應用場景的不斷擴展,機器人對系統的多功能集成能力提出了更高的要求。傳統電活性聚合物往往僅具備電致變形功能,難以滿足環境適應性及系統集成需求。因此,開發具備多模式響應行為的智能材料並實現功能集成,是當前軟體機器人研究中一個亟須解決的問題。 圖為材料設計和多功能軟體機器人示意圖。西北工業大學供圖 在本研究中,團隊開發了一種具備低電壓驅動、高電吸附力和可控自加熱的新型聚氯乙烯基電活性聚合物。通過在聚氯乙烯凝膠中引入乙酸乙烯酯,有效抑制了因塑化劑遷移引起的發熱與電擊穿問題,同時顯著提升了材料的介電性能與力學性能。與現有材料相比,新型材料的發熱量降低超過50%,使用壽命延長15倍以上,輸出力提升1.75倍,電吸附力提升2.15倍,在2V/μm的低電場下即可實現30kPa的強吸附力,遠優於傳統靜電吸附結構。此外,研究還提出多種電壓控制策略,可實現材料的按需自加熱或進一步發熱抑制。 在此基礎上,研究團隊開發出具備快速爬行、低溫環境自加熱、模塊化組裝與協同作業能力的微型軟體機器人。機器人結構緊湊,響應靈敏,在僅72.5V的低電壓下即可驅動運動,顯著低於現有同類系統。通過集成的電吸附結構,機器人集群可在毫米尺度內實現快速連接與脫粘,在狹小空間內完成自主重構,具備優異的群體協作能力。 在極寒環境測試中,機器人可在-50℃環境下完成自主加熱、以及巡檢和冰層融化等任務。在航空發動機葉片檢測、狹縫探測和寒區作業等應用場景中展現出顯著優勢。相關成果為極端環境下小型智慧機器人系統的研發提供了新思路,也展示了該類材料在電子器件、仿生系統和智能製造等領域的廣泛應用前景。(完)
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