Deepfake-posting man faces huge $450,000 fine
一名男子在现已失去的Mrdeepfakes上出版了著名澳大利亚妇女的Deepfake图像后，面临45万美元的罚款...
Deepfake-posting man faces huge $450,000 fine
一名男子在现已失去的Mrdeepfakes网站上出版了著名澳大利亚女性的Deepfake图像后，面临45万美元的罚款。
Some interesting links that I Tweeted about in the last week (I also post these on Mastodon, Threads, Newsmast, and Bluesky):The latest version of DALL-E is frighteningly good: https://arstechnica.com/ai/2025/03/openais-new-ai-image-generator-is-potent-and-bound-to-provoke/Tools for fighting fake AI
'Major vulnerabilities' in deepfake detectors
一项新的研究突出了现有的DeepFake探测器中的主要缺陷，并为更可靠的解决方案提供了框架。 CSIRO，澳大利亚国家科学局和韩国Sungkyunkwan大学（SKKU）的一项研究评估了16个领先的探测器，发现没有人能可靠地识别现实世界中的深层。 Deepfakes是人工智能（AI）生成的合成媒体，可以操纵图像，视频或音频，以创建超现实但错误的内容，从而引起人们对错误信息，欺诈和侵犯隐私性的担忧。
AI deepfakes a concern for PHL companies
菲律宾公司必须升级检测和渗透方法，以保护消费者免受人工智能 - （AI）生成的深击。 “现实是真实而不是真实之间的界限不再那么光明，因此，普通消费者很难知道何时是假的[…]
AI Safety Aspects That Universities, Publishers, and Journals Need to Understand
人工智能安全是指旨在确保以最大限度降低风险和最大限度为人类带来益处的方式开发和部署人工智能系统的研究和实践领域。人工智能安全涉及广泛的问题，包括： 总体而言，人工智能安全的目标是确保以最大限度发挥人工智能技术优势的方式开发和部署人工智能技术，同时将其风险和对个人、社会和更广泛环境的危害降至最低。 人工智能安全研究仍是一个新兴领域，几乎每天都会出现有关安全的新问题和担忧。然而，随着人工智能在学术界不同领域的应用越来越多，利益相关者了解人工智能安全的关键问题非常重要。 数据中毒 数据中毒是一种网络攻击或操纵，旨在破坏用于开发或微调机器学习模型的训练数据。在数据中毒攻击中，攻击者策略性地将恶意或误导
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast、Bluesky 和 Post 上发布了这些链接）：难以与真人互动的青少年发现与人工智能互动更容易：https://futurism.com/the-byte/lonely-teens-friends-with-ai 关于使用人工智能生成的数据训练人工智能是否会导致问题的不同意见：https://www.theregister.com/2024/05/09/ai_model_collapse/ 澳大利亚正在认真对待深度伪造和其他人工智能生成的内容：https://www.techrep
Новая нейросеть может распознавать фальшивые фотографии
最近，“deepfakes”——使用计算机算法修改的虚假照片和视频——引起了越来越多的关注。通过特殊的操作，可以给人留下某些人正在做一些他们在现实中从未做过的事情的印象。
