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            當(dāng)AI視頻越來越“以假亂真”,如何構(gòu)筑“防火墻”?

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            當(dāng)AI視頻越來越“以假亂真”,如何構(gòu)筑“防火墻”?

            2026年03月12日 17:03 來源:中國新聞網(wǎng)
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              中新網(wǎng)3月12日電(記者 吳家駒)近期,Seedance 2.0等AI視頻生成模型,憑借其強(qiáng)大的視頻生成能力引起廣泛關(guān)注,而互聯(lián)網(wǎng)上隨之出現(xiàn)的一些偽造視頻,也讓公眾心生擔(dān)憂。

              當(dāng)AI視頻越來越“以假亂真”,如何構(gòu)筑“防火墻”?

              近日,中國信息通信研究院人工智能研究所工程師郭蘇敏在接受中新網(wǎng)專訪表示,產(chǎn)業(yè)需要走體系化治理路線,加強(qiáng)生成內(nèi)容的源頭治理,推動分類分級的風(fēng)險管控,打造“技管結(jié)合”的治理架構(gòu),并推動AI生成模型安全測試。

              圖片由AI生成

              “生成式人工智能的多模態(tài)能力持續(xù)優(yōu)化,大幅降低了創(chuàng)作門檻。”郭蘇敏表示。

              郭蘇敏認(rèn)為,從產(chǎn)業(yè)和技術(shù)視角來看,Seedance 2.0是AI視頻生成領(lǐng)域的重大突破,也是AI視頻生成的里程碑時刻,其采用雙分支擴(kuò)散變換器架構(gòu),實現(xiàn)了多工種的整合,大幅降低視頻生產(chǎn)周期,實現(xiàn)視頻創(chuàng)作范式變革。

              影視行業(yè)將是深受影響的行業(yè)之一。郭蘇敏表示,短期來看,Seedance 2.0將驅(qū)動影視行業(yè)深度變革,加速釋放技術(shù)的價值紅利。長遠(yuǎn)來看,生成式人工智能技術(shù)或推動AI生成視頻向長視頻敘事演進(jìn),與智能體、數(shù)字人等技術(shù)實現(xiàn)深度整合,推動影視業(yè)形成創(chuàng)意引領(lǐng)、技術(shù)賦能的新生態(tài)。

              同時,郭蘇敏強(qiáng)調(diào),隨著AI生成的視頻越來越逼真,人工智能數(shù)據(jù)安全、算法偏見、模型幻覺、情感依賴、數(shù)據(jù)污染等問題也在不斷放大。例如,AI生成的視頻可能被利用于生成虛假信息實施金融詐騙,造成人格侵權(quán)、虛假信息泛濫、詐騙與財產(chǎn)損失、版權(quán)侵犯等多重風(fēng)險,對個人、社會造成負(fù)面影響。

              面對AI生成真人視頻的亂象,部分AI生成視頻模型曾嘗試推出限制措施。今年2月9日,Seedance 2.0宣布暫停真人素材參考功能。然而,一些AI生成的真人視頻仍在網(wǎng)上廣泛傳播,多位明星曾控訴AI視頻給自己帶來的負(fù)面影響。

              面對新技術(shù)帶來的治理挑戰(zhàn),郭蘇敏認(rèn)為,產(chǎn)業(yè)需要走體系化治理路線,配套檢測與溯源機(jī)制,將安全合規(guī)理念貫穿研發(fā)、部署、應(yīng)用的全流程,實現(xiàn)穿透式治理。

              一是加強(qiáng)生成內(nèi)容的源頭治理,訓(xùn)練數(shù)據(jù)是視頻生成的原料,更逼真的視頻生成往往需要更高質(zhì)量的數(shù)據(jù),也易造成版權(quán)侵權(quán)等挑戰(zhàn),需加強(qiáng)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的合規(guī)審查與清洗。模型研發(fā)必須內(nèi)置風(fēng)險控制能力,包括內(nèi)容合規(guī)校驗、身份核驗、敏感場景攔截。同時,落實《人工智能生成合成內(nèi)容標(biāo)識辦法》《網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù) 人工智能生成合成內(nèi)容標(biāo)識方法》要求,推動數(shù)字水印、隱水印、內(nèi)容溯源成為生成模型的標(biāo)配能力,從源頭實現(xiàn)可追溯。

              二是推動分類分級的風(fēng)險管控。根據(jù)模型生成能力實行分層級的權(quán)限管控,例如,具有高逼真生成能力的模型不宜向無資質(zhì)主體開放接口,應(yīng)加強(qiáng)權(quán)限管控與審計監(jiān)督。

              中國信通院圍繞風(fēng)險管理打造“人工智能治理公共產(chǎn)品”,發(fā)布《人工智能 安全治理 系統(tǒng)風(fēng)險管理能力要求》行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),根據(jù)數(shù)據(jù)、模型算法、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用進(jìn)行風(fēng)險分類,圍繞應(yīng)用對個人、組織、社會、國家的影響進(jìn)行風(fēng)險分級并判定隱患等級,提出風(fēng)險應(yīng)對、動態(tài)跟蹤與持續(xù)改進(jìn)的實施方法,將治理體系扎實嵌入運(yùn)營流程,旨在為企業(yè)提供敏捷治理方案。

              三是打造“技管結(jié)合”的治理架構(gòu)。更逼真的視頻生成能力要求更加嚴(yán)格的內(nèi)容審核機(jī)制,也要求對用戶行為進(jìn)行更規(guī)范的引導(dǎo)。

              中國信通院《人工智能安全治理研究報告(2025年)》在吸收產(chǎn)業(yè)實踐的基礎(chǔ)上,提出“兩橫三縱”的人工智能安全治理產(chǎn)業(yè)實踐框架,深度融合“管理層”的制度牽引作用與“技術(shù)層”的能力支撐作用,構(gòu)建“開發(fā)側(cè)”“部署側(cè)”與“應(yīng)用側(cè)”安全關(guān),實現(xiàn)從模型研發(fā)、系統(tǒng)部署到場景應(yīng)用的全鏈條防護(hù)。

              四是推動AI生成模型安全測試,構(gòu)建針對AI視頻生成的安全評測集,推動多模態(tài)領(lǐng)域的人工智能安全基準(zhǔn)測試(AI Safety Benchmark),加強(qiáng)對生成音頻、視頻的評估測試,形成良性治理循環(huán)。(完)

            【編輯:蘇亦瑜】
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