人工智能行业专题报告：从deepfakes深度伪造技术看AI安全.pdf
- 上传者：U****
- 时间：2023/06/27
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人工智能行业专题报告：从deepfakes深度伪造技术看AI安全。1、Deepfakes技术始于2014年，随着AI大模型能力的提升关注度持续增高 Deepfakes定义可分为广义和狭义两个层次，其中广义上指利用了以生成对抗网络技术（GAN）为主体的深度学习技术制造的 看起来很真实但实际上属于虚假的图片或视频。随着AI大模型的能力不断突破，deepfakes受到的关注度持续增高。
2、 生成式 AI 模型是Deepfakes的技术基础，而人脸伪造技术是deepfakes的一个重要分支
生成式 AI 是深度学习的一个分支，根据生成内容的类别，生成式AI模型可进一步被分为生成式语言模型和生成式图片模型。而 随着多模态模型的应用逐步深入，生成式AI模型也开始向多模态方向发展。目前主流生成式AI模型包括VAE、GAN、diffusion 模型等，stable diffusion模型的发布再次使得生成式AI的输出质量大幅提升。
人脸伪造技术是deepfakes的一个重要分支，可被进一步划分为有目标可视身份伪造和无目标可视身份伪造，其中有目标可视身 份伪造技术已经在俄乌冲突中有所应用。
3、生成式AI技术的迭代增加伪造图片的真实度，同时增大AIGC识别难度
考虑到：1）数据层面，可供训练的数据集规模扩大，带来模型效果的大幅提升；2）算法层面，算法框架的迭代与组合，使得 模型训练更加高效、稳定；3）算力层面，算力水平的提升，助力更加高效的复杂模型训练，AI伪造图片的真实度不断增加，使 得识别难度增大，带来的潜在风险提升。 4、反AI生成市场空间约64亿元 针对AI生成图像可能带来的风险，各国政府陆续推出政策加以约束。根据我们测算，反AI生成市场空间约64亿元，其中监管侧 44亿元，企业侧20亿元。
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