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這是Deepfake技術(shù)實(shí)際上可以成為一件好事的方法

Deepfake視頻技術(shù)的最新發(fā)展在過去一年中導(dǎo)致公共領(lǐng)域中此類視頻的快速增長。例如，Zao等人臉交換應(yīng)用程序同意 用戶與名人交換他們的臉，在幾秒鐘內(nèi)創(chuàng)建一個(gè)Deepfake視頻。

這些進(jìn)步是深層生成建模的結(jié)果，深層生成建模是一項(xiàng)新技術(shù)，它使我們能夠生成真實(shí)面孔的副本并創(chuàng)建不存在的人的逼真的逼真圖像。

這項(xiàng)新技術(shù)正確地引起了人們對隱私和身份的擔(dān)憂。如果我們的臉部可以通過算法創(chuàng)建，是否有可能復(fù)制我們的個(gè)人數(shù)字身份或?qū)傩?如語音)的更多細(xì)節(jié)，甚至創(chuàng)建真實(shí)的身體雙倍?

確實(shí)，該技術(shù)已經(jīng)從將面孔復(fù)制到整個(gè)身體而迅速進(jìn)展?？萍脊緦Υ吮硎娟P(guān)注，并正在采取行動：Google公布了3,000個(gè)Deepfake視頻，以期使研究人員能夠開辟出打擊惡意內(nèi)容的方法，并更輕松地識別這些內(nèi)容。

盡管人們對Deepfake技術(shù)的后果提出了正確的問題，但重要的是，我們不要忽視人工智能(AI)可以用于生病的事實(shí)。世界各國領(lǐng)導(dǎo)人關(guān)懷如何開辟和應(yīng)用真正使人類和地球受益的技術(shù)，以及如何使整個(gè)社會參與其進(jìn)展。孤立地創(chuàng)建算法不同意 將更廣泛的社會問題納入其實(shí)際應(yīng)用。

例如，深度生成模型的開辟為醫(yī)療保健領(lǐng)域帶來了新的可能性，在這種情況下，我們理所固然地關(guān)懷在治療和正在進(jìn)行的研究中保護(hù)患者的隱私。有了大量真實(shí)的數(shù)字患者數(shù)據(jù)，具有足夠計(jì)算能力的一家醫(yī)院就可以創(chuàng)建一個(gè)完全虛構(gòu)的虛擬患者群體，從而無需共享真實(shí)患者的數(shù)據(jù)。

我們還希翼看到AI的進(jìn)步導(dǎo)致診斷和治療個(gè)人和人群疾病的新方法，并且效率更高。該技術(shù)可以使研究人員生成真實(shí)的數(shù)據(jù)，以開辟和測試診斷或監(jiān)視疾病的新方法，而不會冒著侵犯實(shí)際患者隱私的風(fēng)險(xiǎn)。

醫(yī)療保健領(lǐng)域的這些例子表明，人工智能是既不是本質(zhì)上也不是壞事的使能技術(shù)。這樣的技術(shù)取決于我們創(chuàng)建和使用它的環(huán)境。

大學(xué)在這里起著至關(guān)重要的作用。在英國，大學(xué)在研究和創(chuàng)新方面處于世界領(lǐng)先地位，并致力于對現(xiàn)實(shí)世界的挑戰(zhàn)產(chǎn)生影響。在UCL，我們最近啟動了專門的UCL人工智能中心，該中心將成為全球人工智能研究的最前沿。我們的學(xué)者正在與廣泛的專家和組織合作，以創(chuàng)建支持科學(xué)，創(chuàng)新和社會的新算法。

人工智能必須補(bǔ)充和擴(kuò)大人類的努力，而不是取代人類的努力。我們需要結(jié)合制衡和制衡，以制止或防止對技術(shù)的不當(dāng)使用，同時(shí)在不同專家之間建立正確的基礎(chǔ)架構(gòu)和聯(lián)系，以確保我們開辟有助于社會繁榮的技術(shù)。