人工智能行業專題報告：從deepfakes深度偽造技術看AI安全.pdf
- 上傳者：U****
- 時間：2023/06/27
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人工智能行業專題報告：從deepfakes深度偽造技術看AI安全。1、Deepfakes技術始于2014年，隨著AI大模型能力的提升關注度持續增高 Deepfakes定義可分為廣義和狹義兩個層次，其中廣義上指利用了以生成對抗網絡技術（GAN）為主體的深度學習技術制造的 看起來很真實但實際上屬于虛假的圖片或視頻。隨著AI大模型的能力不斷突破，deepfakes受到的關注度持續增高。
2、 生成式 AI 模型是Deepfakes的技術基礎，而人臉偽造技術是deepfakes的一個重要分支
生成式 AI 是深度學習的一個分支，根據生成內容的類別，生成式AI模型可進一步被分為生成式語言模型和生成式圖片模型。而 隨著多模態模型的應用逐步深入，生成式AI模型也開始向多模態方向發展。目前主流生成式AI模型包括VAE、GAN、diffusion 模型等，stable diffusion模型的發布再次使得生成式AI的輸出質量大幅提升。
人臉偽造技術是deepfakes的一個重要分支，可被進一步劃分為有目標可視身份偽造和無目標可視身份偽造，其中有目標可視身 份偽造技術已經在俄烏沖突中有所應用。
3、生成式AI技術的迭代增加偽造圖片的真實度，同時增大AIGC識別難度
考慮到：1）數據層面，可供訓練的數據集規模擴大，帶來模型效果的大幅提升；2）算法層面，算法框架的迭代與組合，使得 模型訓練更加高效、穩定；3）算力層面，算力水平的提升，助力更加高效的復雜模型訓練，AI偽造圖片的真實度不斷增加，使 得識別難度增大，帶來的潛在風險提升。 4、反AI生成市場空間約64億元 針對AI生成圖像可能帶來的風險，各國政府陸續推出政策加以約束。根據我們測算，反AI生成市場空間約64億元，其中監管側 44億元，企業側20億元。
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