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“Deepfake” 的难以捉摸的定义
来自德国的一项引人注目的新研究批评欧盟 AI 法案对“深度伪造”一词的定义过于模糊，特别是在数字图像处理的背景下。作者认为，该法案强调内容与真实人物或事件相似——但可能看起来像是假的——缺乏清晰度。他们还强调，该法案的[…]文章“‘Deepfake’ 的难以捉摸的定义”首先出现在 Unite.AI 上。
来源:Unite.AI德国一项引人注目的新研究批评欧盟《人工智能法案》对“深度伪造”一词的定义过于模糊，特别是在数字图像处理的背景下。作者认为，该法案强调与真实人物或事件相似但可能看似虚假的内容缺乏清晰度。
欧盟人工智能法案 出现他们还强调，该法案对“标准编辑”的例外（即据称由人工智能辅助对图像进行的微小修改）未能考虑到人工智能在消费者应用中的普遍影响以及人工智能出现之前的艺术惯例的主观性。
这些问题上的不精确立法引发了两个主要风险：一种“寒蝉效应”，即法律广泛的解释范围扼杀了创新和新系统的采用；以及“违法效应”，即法律被视为过度扩张或无关紧要而被视为无视法律。
无论哪种情况，模糊的法律实际上都将建立实际法律定义的责任转移到未来的法院裁决上——这是一种谨慎和规避风险的立法方式。
看来，基于人工智能的图像处理技术仍然明显领先于立法解决这些问题的能力。 例如，该论文观察到，人工智能驱动的“自动”后处理概念越来越灵活的一个值得注意的例子是最近三星相机中的“场景优化器”功能，它可以用人工智能驱动的“精炼”图像替换用户拍摄的月球图像（一个具有挑战性的话题）：
“场景优化器” 具有挑战性 左上角是新论文中的一个例子，是一张真实的用户拍摄的月球图像，左边是三星用场景优化器自动创建的增强版本；右图为三星官方对此过程的说明；左下角为 Reddit 用户 u/ibreakphotos 提供的示例，左图为一张故意模糊的月亮图像，右图为三星对该图像的重新构图——尽管源照片是显示器的照片，而不是真正的月亮。 已拍摄