能炫技、會幹活，機器人加速「進化」
2025-12-01 07:53 4,569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。
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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