AI 生成的虚假信息
AI 生成的虚假信息 是什么?
AI 生成的虚假信息由生成式 AI 制作或放大的虚假与误导性内容,用以欺骗受众、操控舆论,或影响选举、市场与冲突局势。
AI 生成的虚假信息借助大型语言模型、图像生成器以及语音/视频合成技术,大规模生产以假乱真的假新闻、社交媒体帖子、捏造采访和合成证据。与传统宣传相比,生成式 AI 降低了产出流畅多语言内容的成本,可针对不同受众即时个性化,并能在事实核查出现后快速迭代。已记录的案例包括 2024 年选举期间冒充候选人的 AI 语音机器电话,以及围绕乌克兰战争的合成视频影响行动。常见缓解措施包括内容溯源标准 (C2PA)、平台层面的检测、对合成媒体加水印、媒介素养教育,以及欧盟 AI 法案中对深度伪造的透明度要求等法律规制。
● 示例
- 01
在 2024 年美国初选期间,使用克隆候选人声音的 AI 机器电话以劝阻选民投票。
- 02
由 LLM 撰写的协同账号网络,在地缘政治危机中放大伪造的泄密内容。
● 常见问题
AI 生成的虚假信息 是什么?
由生成式 AI 制作或放大的虚假与误导性内容,用以欺骗受众、操控舆论,或影响选举、市场与冲突局势。 它属于网络安全的 AI 与机器学习安全 分类。
AI 生成的虚假信息 是什么意思?
由生成式 AI 制作或放大的虚假与误导性内容,用以欺骗受众、操控舆论,或影响选举、市场与冲突局势。
AI 生成的虚假信息 是如何工作的?
AI 生成的虚假信息借助大型语言模型、图像生成器以及语音/视频合成技术,大规模生产以假乱真的假新闻、社交媒体帖子、捏造采访和合成证据。与传统宣传相比,生成式 AI 降低了产出流畅多语言内容的成本,可针对不同受众即时个性化,并能在事实核查出现后快速迭代。已记录的案例包括 2024 年选举期间冒充候选人的 AI 语音机器电话,以及围绕乌克兰战争的合成视频影响行动。常见缓解措施包括内容溯源标准 (C2PA)、平台层面的检测、对合成媒体加水印、媒介素养教育,以及欧盟 AI 法案中对深度伪造的透明度要求等法律规制。
如何防御 AI 生成的虚假信息?
针对 AI 生成的虚假信息 的防御通常结合技术控制与运营实践,详见上方完整定义。
AI 生成的虚假信息 还有哪些其他名称?
常见的别称包括: 合成虚假信息, 生成式 AI 宣传。
● 相关术语
- ai-security№ 1208
语音克隆攻击
利用 AI 合成模仿真人的语音绕过声纹认证,或诱骗受害者授权付款与操作的攻击。
- ai-security№ 1203
视频深度伪造攻击
利用 AI 合成的真人视频 (常出现在实时视频会议中) 授权欺诈交易或散布虚假信息的攻击。
- ai-security№ 297
深度伪造(Deepfake)
由 AI 生成、能以假乱真地呈现真实人物说出或做出未曾发生之事的合成音视频或图像。
- ai-security№ 037
AI 生成的恶意软件
由大型语言模型撰写、变形或辅助编写的恶意代码,降低了攻击者的技术门槛并加快了变种生产。
- attacks№ 1065
社会工程学
通过心理操纵让目标执行特定行为或泄露机密信息,从而使攻击者获益的攻击方式。
- ai-security№ 026
AI 内容检测
用于估计一段文本、图像、音频或视频是否由 AI 模型生成、而非来自人类的工具和技术。