deepfakes是什么意思，deepfakes的意思翻译、用法、同义词、例句

deepfakes英标

英:/'diːpfeɪks/ 美:/'diːpfeɪks/

常用词典

例句

专业解析

Deepfakes（深度伪造）是通过人工智能技术生成的合成媒体内容，通常指利用深度学习模型将现有图像、视频或音频替换成目标对象的数字伪造品。该技术基于生成对抗网络（GANs），通过大量数据训练使伪造内容达到高度逼真效果。例如，可将某人面部表情和语音移植到另一人的身体或视频中。

核心技术与应用

1. 技术原理：

   深度学习模型通过分析目标对象的图像、语音特征，学习并模拟其生物特征。例如，生成对抗网络中的“生成器”负责伪造内容，“判别器”则不断识别真伪，两者博弈提升伪造质量（来源：MIT Technology Review）。

2. 典型场景：
   • 影视制作：修复经典影片或替换演员面部（来源：BBC News）。
   • 娱乐应用：社交媒体滤镜、虚拟偶像直播等。

风险与争议

1. 信息安全威胁：

   伪造内容可能被用于传播虚假信息、诽谤或政治操纵。2019年，美国国会曾因伪造政客演讲视频召开听证会（来源：The New York Times）。

2. 伦理与法律：

   未经许可使用他人肖像可能侵犯隐私权和肖像权。欧盟《人工智能法案》已将深度伪造技术纳入高风险监管范畴（来源：European Commission）。

检测与应对

学术界与科技公司正开发反伪造工具，如Adobe推出的“内容凭证”技术，可追溯媒体文件的编辑记录（来源：Wired）。

网络扩展资料

Deepfakes（深度伪造）是一种基于人工智能的合成媒体技术，主要用于生成高度逼真的虚假图像、视频或音频。以下是其核心要点：

定义与词源

• 词源：由“Deep Learning”（深度学习）和“Fake”（伪造）组合而成，最早源于2017年Reddit用户“Deepfakes”发布的换脸色情视频。
• 广义定义：指利用生成对抗网络（GAN）等机器学习技术，生成看似真实但完全虚构的内容，如虚假视频、音频或图片。
• 狭义定义：特指通过深度学习实现人脸替换的技术，将目标人物的面部特征移植到源视频中，并保持口型、表情自然。

技术原理

1. 数据训练：需大量目标人物的图像或视频数据，通过神经网络学习其面部特征、表情和动作。
2. 生成对抗网络（GAN）：核心算法，包含生成器（生成假内容）和判别器（鉴别真伪），两者不断对抗优化，最终生成难以辨别的虚假内容。
3. 应用扩展：除换脸外，还可合成语音、模拟身体动作，甚至生成虚构人物。

应用场景与影响

• 正向应用：
  • 影视制作：替换演员面部或修复经典影片。
  • 虚拟形象：创建数字人或个性化内容。
• 负面风险：
  • 虚假信息：伪造政治人物发言、新闻事件，扰乱舆论。
  • 犯罪滥用：制作色情视频侵害他人名誉（如韩国“N号房”事件），或用于诈骗、身份盗用。
  • 信任危机：公众对媒体真实性产生普遍怀疑。

应对措施

• 技术防御：开发AI检测工具，识别伪造痕迹（如不自然眨眼、光影异常）。
• 法律规范：多国立法禁止恶意使用Deepfakes，如追究制作者刑事责任。
• 公众教育：提升对深度伪造的警惕性，避免轻信未经验证的音视频内容。

Deepfakes是双刃剑技术，既推动创意产业发展，也带来伦理与安全挑战。其核心问题在于如何平衡技术创新与社会责任。

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