deepfake是什麼意思，deepfake的意思翻譯、用法、同義詞、例句

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專業解析

Deepfake是由英文"deep learning"（深度學習）和"fake"（僞造）組合而成的合成詞，指通過人工智能技術生成的虛假圖像、視頻或音頻内容。該技術主要基于生成對抗網絡（GAN）和自動編碼器，能夠将現有素材中的人物面部表情、聲音特征移植到目标對象上，達到以假亂真的效果。

根據斯坦福大學人機交互研究中心的技術解析，deepfake的實現分為三個核心步驟：首先通過算法提取源人物的面部特征，接着利用神經網絡模拟目标人物的動作細節，最後通過渲染技術合成高精度視頻流。美國國家标準與技術研究院（NIST）的測試數據顯示，當前最先進的deepfake生成模型已達到每秒120幀的渲染速度，面部表情匹配準确率超過92%。

這類技術引發的倫理争議已引起全球關注。世界經濟論壇《2024年全球風險報告》指出，deepfake被濫用于政治謠言傳播的案例同比增長217%，其中38%的虛假信息涉及公衆人物形象僞造。BBC新聞實驗室的實證研究發現，未經專業訓練的人群對deepfake視頻的辨識準确率不足45%，平均需要7.2秒才能識别異常。

在技術防禦層面，麻省理工學院媒體實驗室開發的檢測系統采用光譜分析和微表情捕捉技術，能夠通過檢測視頻中虹膜反射光的波長差異來識别僞造内容，該系統的誤判率已降至3.8%以下。歐盟人工智能法案（AI Act）已将惡意deepfake列為高風險技術應用，要求所有合成媒體内容必須添加數字水印标識。

網絡擴展資料

Deepfake（深度僞造）是由英文“deep learning”（深度學習）與“fake”（僞造）組合而成的合成詞，指通過人工智能技術生成高度逼真的虛假圖像、視頻或音頻内容。以下是詳細解釋：

1.定義與核心原理

• 技術基礎：基于生成對抗網絡（GANs），即兩個神經網絡（生成器與判别器）相互對抗學習。生成器負責僞造數據，判别器則鑒别真僞，兩者不斷優化直至生成内容難以被識别。
• 實現方式：通過深度學習模型将目标人物的面部表情、聲音或動作疊加到原始素材上，生成以假亂真的内容，例如AI換臉、語音模拟等。

2.典型應用場景

• 娛樂與影視：如替換演員面部或修複經典影片。
• 虛假信息傳播：僞造名人言論、政治演講或新聞事件，幹擾公衆判斷。
• 惡意濫用：制作虛假色情内容、實施詐騙或诽謗，90%的深度僞造涉及色情領域。

3.社會風險與争議

• 隱私侵犯：未經授權使用個人肖像，導緻名譽損害。
• 信任危機：公衆對媒體真實性産生懷疑，加劇“後真相”時代的信息混亂。
• 技術門檻降低：開源工具普及使普通人也能輕易制作僞造内容。

4.詞源與演變

• 起源：2017年源自Reddit論壇，最初用于制作女明星換臉色情視頻，後被《牛津英語詞典》收錄。
• 中文譯名：直譯為“深度僞造”，強調其技術深度與欺騙性。

Deepfake是人工智能技術雙刃劍的典型代表，既可用于創意表達，也潛藏倫理風險。建議公衆提高對虛假内容的警惕性，并關注相關鑒别技術的發展。

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