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AI变脸技术产生的风险呈现出多样性发展态势。非法AI变脸生产出的虚假新闻、虚假广告等内容,经由不同平台的传播,以场景再现的技术优势,颠覆受众的已有认知,对伦理与道德提出挑战。AI变脸技术以“数字嫁接”创造、加工出高仿真虚拟场景,民众生活在虚拟与现实交织的世界,导致真实自我在现实社会中的认知迷失。AI变脸技术通过深度伪造,以“混淆视听”的虚假叙事,冲击民众心理,侵蚀社会信任,扰乱政治舆论生态。AI变脸技术既可突破对方基于生物特征的身份认证体系,窃取情报信息,又可伪造突发事件,发布虚假信息,制造舆论恐慌。
如何规避AI变脸技术所引起的风险呢?AI变脸技术风险的规制涉及范围广、领域宽、内容多,蕴含活力与秩序、自由与安全、责任与信任等诸多方面,是一项复杂的系统工程。要从数据算法、合作共治、信息保护、法律法规等维度同向发力,良性互动,聚力推进AI变脸技术异化治理体系的构建创新,有效管控风险,提升整体治理效能。
以数据算法为基石,深化源头治理。规避AI变脸技术的风险,要强化算法治理。强化主流价值引领算法,引导算法设计者、信息分发者坚持正确价值取向,引导算法应用向上向善。构建算法数据库,收录AI变脸技术的生成算法、识别算法和检测算法等模型,以溯源防伪、反向破解辅助识别判定AI变脸作品,并将其同步收录数据库,通过样本的累积迭代,提升比对判定能力。优化传播媒介平台内部算法,强化外部算法治理,协同优化算法的准入、监督、投诉和评估等配套制度体系。
以合作共治为架构,推进协同治理。要秉持合作精神,培育共治价值,优化完善合作治理、共同治理机制。要以主体跨域协同、路径集成协同、信息交互协同为路径,优化协同治理界面。强化政府部门、社交平台、科研院所的良性互动,厘清权责关系,共同开发检测审查AI变脸的技术算法,画好协同治理的“同心圆”,共同应对AI变脸技术产生的风险。
以信息保护为支撑,构筑立体屏障。生物识别信息具有人身表征性、不可替代性特点,既是AI变脸的原始材料,也是基础根基。AI变脸技术异化的风险规避应以“隐私控制”为原则,构建从收集到存储再到应用的多维立体保护体系。细化采集入库规则,建立媒介平台动态征询和信息披露机制,基于适度透明、隐私侵犯最小化原则收集信息。完善保管存储规则,媒介平台应采取加密技术,隐名化、匿名化储存用户生物识别信息,严格限定储存期限和敏感应用场景。丰富加工利用规则,制作者、上传者对原始视频采用语音标识、数字水印等方式进行信源标注,优化信息公开、转让,确保检测核查有据可循。
以法律框定为红线,厘清技本边界。秉持“技术—经济—社会”的模式,平衡调和公共利益和个人叙益之间的张力。持续完善行政与民事相结合的法律规制体系构造,健全法律规制体系的层次性和梯度性。厘清AI变脸源头制作者的法律责任,细化AI变脸可能带来的侵权行为,做好追踪溯源。构建要素上贯通生产、使用、维护、监管等节点,内容上统合审查、商议、监督、互动机制的法律规范框架体系。加大平台处罚力度,以疏堵结合的策略,细化不同场景应用的法律规制,以法律为AI变脸框定红线。
(摘编自陈磊《规避AI变脸的技术风险》)
1.下列对原文相关内容的理解和分析,不正确的一项是( )A.AI变脸技术是一项复杂的系统工程,其产生的风险对伦理与道德提出挑战,不容忽视。 |
B.强化算法治理,多方合作共治,保护生物信息,就能彻底规避AI变脸技术产生的风险。 |
C.政府部门、社交平台和科研院所的良性互动,有利于共同应对AI变脸技术产生的风险。 |
D.生物识别信息是AI变脸原始材料,收集信息时应遵守适度透明、隐私侵犯最小化原则。 |
A.材料首先阐释了AI变脸技术产生的风险,然后针对风险提出解决问题的方法。 |
B.材料按照主次顺序依次从四个方面进行阐释,思路清晰,层次分明,观点明确。 |
C.材料在阐述观点时,运用了比喻的手法,如“画好协同治理的‘同心圆’”。 |
D.AI变脸技术产生的风险涉及诸多方面,且后果严重,可见AI变脸技术弊大于利。 |

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