法國郵政將暫停向美國寄遞包裹
2025-11-14 01:35 8,891次浏览最近，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。
上海8月8日電 (記者 鄭瑩瑩)OpenAI最新發布其人工智慧模型GPT-5，引發業界關注。AGI(通用人工智慧)加速來了嗎？北京開放傳神科技有限公司(OpenCSG)創始人兼CEO陳冉8日就此話題接受記者採訪時表示，目前行業模型的能力還處於中早期，在通往AGI的方向上還需要大幅提升，而這其中有個關鍵要素是適配的原生數據不足。 中國首個大模型創新生態社區——模速空間地處上海徐匯區。北京開放傳神科技有限公司是首批入駐模速空間的企業之一。 陳冉解釋，網際網路時代，伴隨各種App的湧現，用戶交互方式發生顯著變化，由此帶來信息爆炸；而AI(人工智慧)時代，真正的新交互方式還沒到來，包括人與智能體、智能體與智能體之間的信息交互還沒達到一個成熟的階段，仍待發展，因此能「投餵」給模型的數據也還需積攢、沉澱。 北京智譜華章科技股份有限公司總裁王紹蘭此前在2025世界人工智慧大會上指出，從大模型到AGI，行業還有很長的路要走。「如果比照自動駕駛分級，把從大模型到AGI分成5級的話，我們可能只在第3級，這條路走了一半都不到。大模型的基礎模型部分還在快速地發展，我們還要持續去做，也願意投入更大的力量。」 在大模型發展加速期，大模型企業該向左走(繼續大量投入基礎模型研發)還是向右走(深入落地來構建商業閉環)？行業怎麼平衡基礎模型的投入以及應用落地的努力？ 王紹蘭認為，除了基礎模型「底座」，企業也要持續推動大模型的商業化應用。「因為大模型就是拿來用的，如果大模型一直是純理論研究，不去做商業化落地，我們怎麼證明大模型真正能改變產業呢？我們其實不需要等到大模型真的引領生產力革命的那一天，因為大模型的能力在不斷地擴充、不斷地發展。」 上海稀宇科技有限公司(MiniMax)副總裁嚴奕駿認為，自研底層技術能為企業帶來更高的發展上限，而產品能讓用戶體驗到大模型能力，從而進一步提高AI滲透率。(完)
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