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在没有监管护栏的情况下，图像生成人工智能 (AI) 工具的民主化放大了互联网上原有的危害。互联网上 AI 图像的出现始于生成对抗网络 (GAN)，这是一种神经网络 1，包含 (1) 创建图像的生成器算法和 (2) 评估图像质量和/或准确性的鉴别器算法。通过生成器和鉴别器之间的几轮协作，最终生成 AI 图像 (Alqahtani、Kavakli-Thorne 和 Kumar，2021 年)。ThisPersonDoesNotExist.com 是由 Uber 工程师创建的网站，可生成逼真人物的 GAN 图像，于 2019 年 2 月推出，令观众惊叹不已 (Paez，2019 年)，对广泛诈骗和社会工程等滥用领域的利用具有严重影响。这只是 AI 生成的图像及其在互联网上的利用的开始。随着时间的推移，AI 图像生成逐渐从 GAN 发展到扩散模型，这种模型可以生成比 GAN 更高质量、更多样的图像。扩散模型的工作原理是将高斯噪声 2 添加到原始训练数据图像中
分析人工智能生成图像的危害并保障网络真实性
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