Kevin Topolsky近期人工智能（AI）的进展被广泛利用于在互联网上制作误导性内容，特别是在俄罗斯的宣传工作中。 这种AI生成材料的出现包括显著政治和军事人物的真实图像和深度伪造，实际上模糊了真相与欺骗之间的界限。
专家们，比如来自数字安全实验室的塔季扬娜·阿夫德娃，强调了在生成和传播这些内容时所使用的复杂技术。 起初，深度伪造显得粗糙；然而，它们已经发展到几乎无法区分与真实图像的地步。这种日益提高的质量加大了错误信息的风险。
这些宣传活动背后的策略通常始于围绕军事人员创造引人注目的图像或叙述。 随着这些帖子吸引观众参与，它们在 Instagram 和 Facebook 等社交媒体平台上获得越来越多的关注，受到算法推动的流行内容的影响。这促进了亲俄叙述的潜移默化传播。
许多社交媒体组织在有效识别这些欺骗行为方面苦苦挣扎。 尽管像 Meta 这样的平台意识到这个问题，但他们承认追踪那些没有明确指示其人为特性的 AI 生成材料的复杂性。
为了对抗这种错误信息的影响，鼓励用户寻找特定的迹象。 不自然的眼睛外观或手指数量的不一致等指示可以提供线索，以判断图像是否人为创建。尽管复杂的深度伪造带来了挑战，但对数字内容增强的公众审视可以帮助减轻错误信息的影响。
人工智能技术助推错误信息活动：更深入的探讨
人工智能（AI）的最新发展不仅改善了各行业的用户体验，还助长了前所未有的错误信息活动。以 AI 驱动的工具和技术正在重塑错误信息的格局，使得创建和传播对民主、公众舆论和社会凝聚力构成重大威胁的内容成为可能。
促成这些错误信息活动的关键技术是什么？
促成 AI 驱动的错误信息的主要技术包括自然语言处理（NLP）、图像合成算法和生成对抗网络（GAN）。NLP 被用于制作令人信服的欺骗性叙述，而 GAN 生成超真实的图像和视频。这种组合使得错误信息以情感吸引和上下文相关的方式呈现，使得观众更难分辨真相与虚构。
打击 AI 生成的错误信息面临哪些主要挑战？
一个主要挑战在于 AI 技术的快速演变。随着工具变得越来越复杂，区分真实内容和伪造内容需要日益先进的检测技术。此外，社交媒体平台面临着跟不上每天产生和分享的大量内容的困难。此外，法律和伦理问题也复杂化了对 AI 生成内容的监管，常常妨碍及时的干预。
有关人工智能在错误信息领域的争议是什么？
一个主要争议涉及表达自由与遏制有害错误信息之间的平衡。关于政府和平台在不侵犯个人权利的情况下应当监管 AI 生成内容的程度存在争论。此外，还有人担心打击错误信息的努力可能无意间压制合法的讨论或压制异议声音。
AI 生成内容在错误信息中的优缺点：
AI 技术的优势包括在内容创造中的效率提高和能够快速针对特定人群，这可以迅速放大信息。这可能利用社交媒体算法，偏向于互动，使得错误信息传播快于真实报道。相反，这些技术也对信息的完整性构成风险。它们创造了一个“后真相”的环境，在这个环境中，观众可能难以信任合法的信息来源，这可能侵蚀公众对机构和媒体的信心。
用户如何识别潜在的欺骗内容？
为了识别 AI 生成的错误信息，用户应保持警惕。可以使用事实核查网站、分析图像的元数据并仔细审视所呈现信息的上下文。此外，许多以 AI 驱动的工具也正在出现，这些工具帮助检测深度伪造和被操纵的媒体，这可以进一步帮助用户识别内容的真实性。
结论
随着 AI 技术的不断发展，它们对信息格局的潜在影响也在不断加深。尽管与 AI 生成的错误信息相关的挑战和争议显著，但用户的意识和主动措施，与平台和政策制定者的负责任行为相结合，可以促进在数字时代更真实的讨论。
