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迪亚拉大学摘要：深度伪造技术可以操纵和伪造音频、视频和图像，由于其具有欺骗和操纵的潜力而引起了广泛关注。随着深度伪造在社交媒体平台上的激增，了解其影响变得至关重要。本研究调查了深度伪造技术在社交媒体上的检测、错误信息和社会影响。通过全面的文献综述，该研究考察了深度伪造的发展和能力、现有的检测技术以及识别它们的挑战。探讨了深度伪造在传播错误信息和虚假信息方面的作用，强调了它们对公众信任和社会凝聚力的潜在影响。研究了深度伪造的社会影响和道德考虑，以及法律和政策应对措施。讨论了缓解策略，包括技术进步和平台政策。通过阐明这些关键方面，本研究旨在帮助更好地理解深度伪造技术对社交媒体的影响，并为未来的检测、预防和政策制定工作提供参考。关键词：Deepfake、社交媒体、人工智能、生成对抗网络、深度神经网络。简介 Deepfake 技术是指使用人工智能 (AI) 技术，特别是机器学习 (ML) 算法，以令人信服的方式操纵和伪造音频、视频和图像，从而欺骗观众。它利用深度神经网络 (DNN)、生成对抗网络 (GAN) 和其他高级算法来创建高度逼真的合成媒体 (Kietzmann 等人，2020 年；Jones，2020 年；Veerasamy & Pieterse.，2022 年)。Deepfake 因其能够生成令人信服的伪造品而备受关注，这些伪造品与真实录音难以区分。该技术采用两步过程：在大量真实媒体数据集上训练 DNN 以学习模式，然后利用这些知识通过更改或替换媒体中的元素来生成新内容 (Nowroozi 等人，2022 年)。在音频处理方面，deepfake 算法可以通过分析源录音中的语音模式、音调和语调来以惊人的准确度模仿声音 (Gao, 2022)。这可以创建与特定个人声音相似的全新音频片段。对于视频和图像处理，deepfake
Deepfake 技术对社交媒体的影响：检测...
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