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聯(lián)系電話：0915-3356512 投稿郵箱：news@akxw.cn隨著大模型等生成式人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，生成內(nèi)容質(zhì)量顯著提升、生成速度明顯加快、適用場(chǎng)景大幅擴(kuò)展，人工智能產(chǎn)業(yè)走深向?qū)崳鸩竭M(jìn)入了規(guī)模化應(yīng)用階段。生成合成技術(shù)開(kāi)始呈現(xiàn)工具化和普及化趨勢(shì)，普通人都可以輕松地接觸到各種生成合成工具。與此同時(shí)，各種安全問(wèn)題也隨之顯現(xiàn)，譬如用AI生成虛假信息、AI換臉明星直播帶貨、AI實(shí)時(shí)換臉詐騙等違規(guī)甚至違法的事件頻發(fā)。
為規(guī)范人工智能技術(shù)服務(wù)應(yīng)用，維護(hù)國(guó)家安全和社會(huì)公共利益，國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室會(huì)同多部門發(fā)布的《人工智能生成合成內(nèi)容標(biāo)識(shí)辦法》（以下簡(jiǎn)稱《標(biāo)識(shí)辦法》），秉持兼容并蓄的理念，通過(guò)技術(shù)手段管理技術(shù)問(wèn)題，探索科學(xué)高效的治理手段。
一、人工智能走深向?qū)崳踩卫磉M(jìn)入“深水區(qū)”
近期隨著人工智能應(yīng)用技術(shù)里程碑式的突破，生成式人工智能應(yīng)用呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，同時(shí)也出現(xiàn)了各類AI技術(shù)濫用現(xiàn)象頻發(fā)。兩會(huì)期間多名代表、委員提交議案和提案呼吁，要對(duì)AI生成內(nèi)容進(jìn)行規(guī)范和治理，人工智能安全治理已從危害探討進(jìn)入到實(shí)際執(zhí)法的深水區(qū)。
一是生成合成內(nèi)容質(zhì)量顯著提升，普通民眾難以辨識(shí)真?zhèn)巍．?dāng)前大模型能夠生成高真實(shí)感的文本、人像、場(chǎng)景、音頻，普通民眾不借助檢測(cè)工具已經(jīng)很難辨別內(nèi)容真?zhèn)巍６巧珊铣蓴?shù)據(jù)規(guī)模快速增長(zhǎng)，傳統(tǒng)安全治理體系面臨挑戰(zhàn)。隨著生成式人工智能技術(shù)在各個(gè)行業(yè)落地應(yīng)用，生成合成內(nèi)容的數(shù)據(jù)規(guī)模快速增長(zhǎng)，對(duì)生成內(nèi)容進(jìn)行全面檢測(cè)成本太高，需要技術(shù)和政策結(jié)合才能實(shí)現(xiàn)高效治理。三是生成合成內(nèi)容適用場(chǎng)景大幅擴(kuò)展，助長(zhǎng)欺騙場(chǎng)景多樣化。由于技術(shù)成熟程度的局限，以前的偽造內(nèi)容主要針對(duì)人臉區(qū)域。隨著生成技術(shù)的突破，已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)高逼真的場(chǎng)景和動(dòng)作生成，以及換臉變聲視頻的實(shí)時(shí)生成，各種新型的詐騙場(chǎng)景讓民眾防不勝防，急需出臺(tái)相關(guān)的治理辦法。
二、《標(biāo)識(shí)辦法》開(kāi)拓主動(dòng)防御、全民共治的新局面
《標(biāo)識(shí)辦法》從內(nèi)容標(biāo)識(shí)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)入手，以主動(dòng)防御、行業(yè)自主的方式構(gòu)建全流程的規(guī)范要求，有效應(yīng)對(duì)炮制虛假信息等誤用、濫用生成合成技術(shù)的行為。
一是制作平臺(tái)主動(dòng)標(biāo)識(shí)。《標(biāo)識(shí)辦法》要求提供人工智能生成合成內(nèi)容制作服務(wù)的服務(wù)提供者在其制作內(nèi)容中添加不影響用戶使用的隱式標(biāo)識(shí)，并在可能導(dǎo)致公眾混淆或者誤認(rèn)的生成合成內(nèi)容的合理位置、區(qū)域添加顯式標(biāo)識(shí)。在生成合成內(nèi)容制作源頭進(jìn)行提醒提示。二是傳播平臺(tái)主動(dòng)檢測(cè)。《標(biāo)識(shí)辦法》明確提供網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容傳播服務(wù)的服務(wù)提供者，主動(dòng)核驗(yàn)待發(fā)布文件元數(shù)據(jù)中是否含有隱式標(biāo)識(shí)，判斷用戶的聲明內(nèi)容，采用技術(shù)手段檢測(cè)發(fā)布內(nèi)容中是否包含顯式標(biāo)識(shí)或其他生成合成痕跡，并采取適當(dāng)措施在發(fā)布內(nèi)容周邊添加顯著的提示標(biāo)識(shí)，在生成合成內(nèi)容傳播路徑進(jìn)行提醒提示。三是應(yīng)用程序分發(fā)平臺(tái)主動(dòng)核驗(yàn)。《標(biāo)識(shí)辦法》第七條要求互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序分發(fā)平臺(tái)在應(yīng)用程序上架或上線時(shí)，核驗(yàn)提供人工智能生成合成服務(wù)應(yīng)用程序的標(biāo)識(shí)相關(guān)材料，在應(yīng)用程序分發(fā)階段落實(shí)標(biāo)識(shí)管理要求。四是網(wǎng)民用戶主動(dòng)聲明。《標(biāo)識(shí)辦法》第十條要求用戶在發(fā)布信息內(nèi)容時(shí)，主動(dòng)聲明發(fā)布內(nèi)容的生成合成屬性，并使用服務(wù)提供者提供的標(biāo)識(shí)功能添加必要的內(nèi)容標(biāo)識(shí)，在生成合成內(nèi)容的發(fā)布階段進(jìn)行規(guī)范要求。
三、《標(biāo)識(shí)辦法》推動(dòng)鑒偽技術(shù)與時(shí)俱進(jìn)、對(duì)抗升級(jí)
《標(biāo)識(shí)辦法》提出了明確的標(biāo)識(shí)管理要求，標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)可為鑒偽模型提供豐富多樣、來(lái)源廣泛的高質(zhì)量訓(xùn)練樣本，從而推動(dòng)鑒偽技術(shù)與時(shí)俱進(jìn)地迭代升級(jí)，及時(shí)適應(yīng)人工智能技術(shù)的高速發(fā)展進(jìn)步。
一是加快數(shù)據(jù)層面的生態(tài)閉環(huán)。《標(biāo)識(shí)辦法》聯(lián)動(dòng)標(biāo)識(shí)技術(shù)規(guī)范與鑒偽治理手段，一方面高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以顯著提高鑒偽模型的能力和效果，另一方面，多樣化的帶標(biāo)業(yè)務(wù)場(chǎng)景可以全面驗(yàn)證鑒偽系統(tǒng)能力，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)層面“生成-標(biāo)識(shí)-檢測(cè)”的生態(tài)閉環(huán)，進(jìn)一步推動(dòng)基座化偽造檢測(cè)能力的構(gòu)建。二是促成多模態(tài)鑒偽的功能躍遷。《標(biāo)識(shí)辦法》明確了文本、圖片、音頻、視頻等多種模態(tài)的標(biāo)識(shí)方法，顯著提升用戶對(duì)各模態(tài)生成內(nèi)容感知能力的同時(shí)，也為多模態(tài)鑒偽提供了視覺(jué)錨點(diǎn)，加速了高質(zhì)量多模態(tài)數(shù)據(jù)集構(gòu)建。通過(guò)多模態(tài)特征對(duì)齊、動(dòng)態(tài)對(duì)抗訓(xùn)練等技術(shù)方法，進(jìn)一步提高了多模態(tài)內(nèi)容的鑒偽能力，增強(qiáng)鑒偽能力的泛化性和適用性。三是推動(dòng)偽造溯源的技術(shù)突破。元數(shù)據(jù)隱式標(biāo)識(shí)中的平臺(tái)編碼與內(nèi)容編號(hào)構(gòu)成溯源鏈路，支持通過(guò)元數(shù)據(jù)快速定位違規(guī)內(nèi)容來(lái)源，助力偽造溯源技術(shù)的能力突破，從而實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)地檢測(cè)識(shí)別和技術(shù)應(yīng)對(duì)。
四、深度配套標(biāo)識(shí)實(shí)施，建議加快鑒偽能力推廣普及
面對(duì)人工智能生成合成技術(shù)不當(dāng)應(yīng)用導(dǎo)致的內(nèi)容安全風(fēng)險(xiǎn)，《標(biāo)識(shí)辦法》構(gòu)筑了全面深入的管理陣地。同時(shí)還應(yīng)該配套打造與時(shí)俱進(jìn)的鑒偽技術(shù)防線，融合運(yùn)用管理手段和技術(shù)應(yīng)對(duì)，協(xié)同推進(jìn)行業(yè)自律和全民監(jiān)督的社會(huì)治理體系。
一是構(gòu)建基座化鑒偽底座模型，提升泛化適用性能。大模型生成技術(shù)迭代更新很快，平均兩個(gè)月就會(huì)出現(xiàn)新的里程碑模型，提升針對(duì)新生偽造方法的泛化能力至關(guān)重要，需要摒棄“來(lái)一個(gè)打一槍”的事后思維，構(gòu)建AI鑒偽底座模型，加強(qiáng)鑒偽模型的泛化適用性能，以大模型對(duì)抗大模型。二是研究精準(zhǔn)化對(duì)抗鑒偽技術(shù)，防范惡意逃避風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)金融詐騙、虛假信息等強(qiáng)對(duì)抗、高風(fēng)險(xiǎn)犯罪，造假者會(huì)通過(guò)內(nèi)容壓縮、隱蔽投毒等各種手段逃避標(biāo)識(shí)義務(wù)和偽造檢測(cè)，這就需要在施加對(duì)抗意圖和手段的條件下保證高精度專項(xiàng)檢測(cè)能力，針對(duì)性地提升檢測(cè)效果。三是降低對(duì)無(wú)害生成內(nèi)容傳播的影響，兼顧生成內(nèi)容應(yīng)用的發(fā)展與治理。從技術(shù)層面來(lái)說(shuō)，正向應(yīng)用和違法犯罪應(yīng)用依賴的算法、模型本質(zhì)上沒(méi)有區(qū)別，因此需要從大量無(wú)害生成內(nèi)容中精準(zhǔn)識(shí)別有害偽造內(nèi)容，保障無(wú)害內(nèi)容正常傳播的權(quán)利。四是打造全民化偽造檢測(cè)工具，推動(dòng)人人可用鑒偽。全民監(jiān)督的社會(huì)共治，要加大科普力度，提高民眾對(duì)生成式人工智能的認(rèn)識(shí)，同時(shí)向民眾提供易用的鑒偽服務(wù)，為普通用戶在身份驗(yàn)證、信息鑒定等日常生活場(chǎng)景中及時(shí)發(fā)現(xiàn)偽造內(nèi)容提供便利，形成全民共治管理效能，全面保障公民隱私和財(cái)產(chǎn)安全。（作者：曹娟 中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所數(shù)字內(nèi)容合成與偽造檢測(cè)實(shí)驗(yàn)室主任，研究員）
