生成式人工智能：从碎片内容到完整世界构建 引言 生成式人工智能 (AIGC) 正在以惊人的速度革新技术领域。通过利用人工智能 (AI) 的力量，AIGC能够自动生成各种类型的原创内容，例如文章、视频、图像、音乐和代码，从而引发一场从感知世界到创造世界的范式转变。 AIGC 的兴起 不久前，AIGC 主要用于创建碎片化的内容，例如社交媒体帖子或新闻摘要。随着技术的发展，AIGC 现在越来越多地用于创建整个世界。 从游戏设计到电影制作，AIGC 的应用范围正在不断扩大，为各种行业开辟了新的可能性。 令人兴奋的新功能 深度学习驱动的聊天 深度学习驱动的聊天机器人利用神经网络来生成类似人类的文本响应，了解上下文并做出有意义的反应。这些先进的聊天机器人可以充当虚拟助理、翻译文本或作为创造性写作工具。 自然语音合成 AIGC 工具现在可以创建听起来自然而真实的合成语音。这对于电子游戏、娱乐和客户服务行业来说至关重要，因为它允许为动画角色提供独特的配音或创建逼真的基于文本的互动体验。 图像编辑和生成 AIGC 图像编辑 AIGC 图像编辑工具使人们能够超越简单的照片编辑，并生成怀旧的、复古风格的图像或具有专业外观的头像。这些工具在游戏、电影和广告等领域具有广泛的应用。 AIGC 图像生成 AIGC 现在可以生成完全原创的图像，具有各种风格和主题。这些图像可以用于游戏、电影、书籍插图或任何其他需要视觉内容的领域。 AI 情感陪伴 AIGC 情感支持 利用自然语言处理技术，AIGC 模型可以模拟人类情感，以富同情心地与用户讨论思想和感受。这些工具可以帮助用户学习社交技能、管理焦虑并改善情绪健康。 应用与影响 AIGC 的应用范围正在迅速扩大，涉及游戏、娱乐、教育、医疗保健和客户服务等行业。 从创建逼真的虚拟世界到协助人类学习和成长，AIGC 正在改变我们与技术互动的方式。 道德挑战和顾虑 AIGC 的兴起也引发了道德挑战和顾虑。 潜在的欺诈、身份盗窃和其他犯罪行为的可能性是需要解决的紧迫问题。AIGC 创建的令人信服的虚假内容可能会对社会产生有害影响。 展望未来 AIGC 的未来充满了令人兴奋的可能性，也面临着复杂挑战。 随着技术的发展和社会对应用的理解，AIGC 将在改变我们创造、互动和体验世界的方式中发挥越来越重要的作用。 结论 生成式人工智能正在从根本上改变我们与技术互动的方式。从创建碎片化的内容到构建整个世界，AIGC 为各种行业开辟了新的可能性。随着这一创新领域继续发展，了解 AIGC 的功能、应用和道德影响至关重要。

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ai运动产品生产模式有哪些

AIGC 即 AI Generated Content，利用人工智能技术来生成内容，它被认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。 2022年AIGC高速发展，这其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，成为AIGC发展的“加速度”。 2、AIGC有哪些应用价值？AIGC将有望成为数字内容创新发展的新引擎。 1）AIGC能够以优于人类的制造能力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，从技术层面实现以低边际成本、高效率的方式满足海量个性化需求。 2）AIGC能够通过支持数字内容与其他产业的多维互动、融合渗透从而孕育新业态新模式。 3）助力“元宇宙”发展。 通过AIGC加速复刻物理世界、进行无限内容创作，从而实现自发有机生长。 1）AIGC+传媒：写稿机器人、采访助手、视频字幕生成、语音播报、视频锦集、人工智能合成主播2）AIGC+电商：商品3D模型、虚拟主播、虚拟货场3）AIGC+影视：AI剧本创作、AI合成人脸和声音、AI创作角色和场景、AI自动生成影视预告片4）AIGC+娱乐：AI换脸应用（如FaceAPP、ZAO）、AI作曲（如初音未来虚拟歌姬）、AI合成音视频动画5）AIGC+教育：AI合成虚拟教师、AI根据课本制作历史人物形象、AI将2D课本转换为3D6）AIGC+金融：通过AIGC实现金融资讯、产品介绍视频内容的自动化生产，通过AIGC塑造虚拟数字人客服7）AIGC+医疗；AIGC为失声者合成语言音频、为残疾人合成肢体投影、为心理疾病患者合成医护陪伴8）AIGC+工业：通过AIGC完成工程设计中重复的低层次任务，通过AIGC生成衍生设计，为工程师提供灵感3、AIGC商业模式如何？1）作为底层平台接入其他产品对外开放，按照数据请求量和实际计算量计算：GPT-3对外提供API接口，采用的四种模型分别采用不同的按量收费方式2）按产出内容量收费：包括DALL·E、Deep Dream Generator等AI图像生成平台大多按照图像张数收费3）直接对外提供软件：例如个性化营销文本写作工具AX Semantics则以约1900人民币/月的价格对外出售，并以约4800欧元/月的价格提供支持定制的电子商务版本。 大部分C端AGC工具则以约80人民币/月的价格对外出售4）模型训练费用：适用于NPC训练等个性化定制需求较强的领域5）根据具体属性收费：例如版权授予（支持短期使用权、长期使用权、排他性使用权和所有权多种合作模式，拥有设计图案的版权）、是否支持商业用途（个人用途、企业使用、品牌使用等）、透明框架和分辨率等4、AIGC的行业门槛及壁垒是什么？1）打造一体化解决方案服务能力：AIGC本质上提供的是内容的生成工具，和传统的内容辅助编辑逻辑是相同的。 采集、生产、媒资管理、分发消费等视频整个生命周期，一般都需要覆盖内容生成的全生命周期。 2）与行业的深度绑定关系：通过和行业形成深度绑定关系，接入相关平台或底层系统的，与原来的内容载体建立良好的合作关系，除去说明场景可行性外，还需要强调对方在基础架构上的配合意愿。 3）构建业务闭环：创作型的工具如何得到反馈的手段，需要新的模式形成闭环。 需要从“拼接式”（需要大量的人工标注数据，只能针对具体任务，不会自我成长）到“进化式”（创造特定条件和核心能力，使之能够完成通用任务并自我成长），并与用户增加对话轮次、建立情感链接。 5、AIGC技术处于什么发展阶段？2021年之前，AIGC生成的主要是文字，而新一代模型可以处理的格式内容包括：文字、语音、代码、图像、视频、机器人动作等等。 AIGC被认为是继专业生产内容（PGC，professional-generated content）、用户生产内容（UGC，User-generated content）之后的新型内容创作方式，可以在创意、表现力、迭代、传播、个性化等方面，充分发挥技术优势。 2022年：AIGC高速发展，其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，成为AIGC发展的“加速度”。 6、AIGC的发展面临什么挑战？AIGC在引发全球关注的同时，知识产权、技术伦理将面临诸多挑战和风险。 同时AIGC距离通用人工智能还有较大的差距。 1）知识产权争议。 AIGC的飞速发展和商业化应用，除了对创作者造成冲击外，也对大量依靠版权为主要营收的企业带来冲击。 2）关键技术难点。 AIGC距离通用人工智能还有较大差距，当前热门的AIGC系统虽然能够快速生成图像，但是这些系统未必能够真正理解绘画的含义，从而能够根据这些含义进行推理并决策。 3）创作伦理问题。 部分开源的AIGC项目对生成的图像监管程度较低，数据集系统利用私人用户照片进行AI训练，侵权人像图片进行训练的现象屡禁不止。 一些用户利用AIGC生成虚假名人照片等违禁图片，甚至会制作出暴力和性有关的画作。 由于AI本身尚不具备价值判断能力，一些平台已经开始进行伦理方面的限制和干预，但相关法律法规仍处于真空阶段。 7、如何看待AIGC的未来趋势？据李彦宏判断，未来AIGC将走过三个发展阶段：助手阶段、协作阶段、原创阶段。 在第一阶段，AIGC将辅助人类进行内容生产；第二阶段，AIGC以虚实并存的虚拟人形态出现，形成人机共生的局面；第三阶段则是原创阶段，AIGC将独立完成内容创作。 Gartner预计，到2025年，生成式人工智能将占所有生成数据的10%。 推动这一变化发生的驱动力在于：1）核心技术升级不断发展。 AIGC的三大基础能力包括内容孪生、内容编辑、内容创作，将随着产业发展而逐渐升级。 2）产品类型逐渐丰富。 人工智能的不断发展及推进，也将使AIGC模态不再仅仅局限于文本、音频、视觉三种基本形态。 嗅觉、触觉、味觉、情感等多重信息感知和认知能力将以数字化的形式传输并指导人工智能进行内容创作，甚至创造出酸甜苦辣外的另一种味道。 3）场景应用趋于多元。 目前，AIGC已经在多个领域得到广泛应用，如金融、传媒、文娱、电商等，未来应用场景会进一步多元化。 除应用场景的横向扩展外，场景与场景的融合交互也是未来的发展趋势之一。 4）生态建设日益完善。 技术研发的不断创新将强有力地推动内容创作，提高生成内容质量，使内容更接近人类智力水平和审美标准，同时应用于各类行业各种场景。 AIGC的繁荣发展将促进资产服务快速跟进，通过对生成内容的合规评估、资产管理、产权保护、交易服务等构成AIGC的完整生态链，并进行价值重塑，充分释放其商业潜力。 8、AIGC未来市场空间有多大？随着标注数据累积、技术架构完善、内容行业对丰富度/事实性/个性化的要求越来越高，AIGC行业即将被推向前台。 在未来2-3年间，AIGC的初创公司和商业落地案例将持续增加。 目前由人工智能生成的数据占所有数据的1%不到，根据Gartner预测，到2025年，人工智能生成数据占比将达到10%。 根据《Generative AI：A Creative New World》的分析，AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。 9、AIGC的产业链分布如何？我国的AIGC行业尚未发展成型，目前，AIGC代表公司较少，且上游还有众多欠缺。 国内的AIGC场景开发较少：在我国，由于技术发展不足以及投资环境的影响，AIGC大多被作为公司的部分业务、乃至相对边缘化的功能进行研发开发，独立运行的初创公司数量明显少于国外，大部分细分赛道的初创玩家在5家以下，这也间接导致了国内的AIGC场景开发较少。 AIGC应用场景深度不足：国内布局最多的赛道是写作和语音合成领域，虚拟人赛道刚刚开始兴起基本均停留在内容领域。 而在国外延展领域得到了更为充分的挖掘，例如个性化文本生成、合成数据等赛道均是重点布局领域。 此类业务拓展的综合性要求较高，需要客户方的数字化程度以及对对应行业的充分了解。 10、AIGC相关公司有哪些？上市公司 昆仑万维业务布局：公司在AIGC领域已经投入了近两年的时间，国内最早布局AIGC领域的公司之一。 公司成立了MusicX Lab，致力于打造领先的人工智能音乐生成技术，目前已正式销售AI作曲，具备成熟专业的全链路音乐制作和全球音乐发行能力。 22Q3 MusicXLab再推10首新作AI歌曲，算法模型及AIGC能力不断优化提升。 目前新歌已在国内外各大平台上线。 客户类型：22Q3在国内外各大平台再推新歌的基础上，也积极拓展了车企、教育、时尚、游戏、娱乐等各个行业的合作生态，达成了歌曲代销、车机音源、公播音乐、AI音乐辅学、品牌联名主题曲、有声书及视频配乐等落地业务。 例如，MusicXLab与音乐公司达成歌曲代销合作，与头部车企达成AIGC战略合作，与游戏公司签约BGM长期合作，与教育机构达成AI音乐评价辅学合作等。 先进科技的持续赋能和产品矩阵的不断丰富将为StarX发展注入强劲动力。 汉仪股份公司以技术驱动设计，近年来针对字库产品设计、生产、传输、储存到识别的全业务链条进行持续不断的研发投入，实现了全面的技术储备以保证公司业务持续高效的发展。 同时，公司紧随信息技术、人工智能的发展步伐，及时将先进的信息技术应用于字库行业，形成了以大数据、人工智能为基础的技术储备。 中文在线公司已推出AI绘画功能和AI文字辅助创作功能，其中AI文字辅助创作功能已上线，该功能已向公司旗下17K文学平台全部作者开放。 公司深度结合作者的真实写作场景，作者在使用AIGC功能时，通过针对不同的描写场景填写关键词和辅助短语，即可生成对应的文字内容描写，提高写作效率。 目前可针对人物、物品等进行AI辅助创作，并针对不同的作品类别如古风、都市等进行语言调整，带来最佳的内容产出体验，大幅提升创作效率和内容的可读性。 视觉中国公司在AI方面持续投入，已发售数轮AI数字藏品，并使用AIGC方式创作图片内容，目前平台仍在大力投入AI布局。 万兴科技公司已布局虚拟数字人、虚拟场景、虚拟直播等创新业务领域；近日在2022全球元宇宙大会论坛上宣布布局AIGC赛道，公司旗下首款AI绘画软件“万兴AI绘画”正式开启公测。 拓尔思公司已落地了一批服务型虚拟人项目，其中与广东省共建“南方乡村振兴新农人AI数智赋能平台”，定位于农产品直播内容智能创作的AIGC在线服务平台，主要面向农产品电商主播提供直播脚本智能创作、带货虚拟人全链租用等知识赋能服务。 2022年世界杯举办期间，公司将利用自研互联网大数据资讯平台，对世界杯相关的热点和话题进行大数据分析和研判，通过AIGC的内容自动创作和虚拟数字人进行联合，开展“大数据看世界杯”的虚拟数字人系列服务。 中科金财今年服贸会期间，公司发布了中科金财“元宇宙技术服务矩阵”，其中，公司基于WEB3.0规则架构，研发了数字人内容制作引擎、元宇宙场景开发工具，并通过AIGC的企业级内容互动创作平台，实现与中科金财元宇宙数字化营销平台“觅际”融合，公司作为邮储银行北京分行在服贸会上的合作伙伴，通过上述技术服务，首次实现了“沉浸式购物+数字人民币”场景落地。 BIDU 网络在9月23日举办的2022万象·网络移动生态大会上，网络发布了AI助理，覆盖了各种AIGC应用，包括AI自动生成文字、图片以及图片转换成视频。 借助AIGC的力量，网络希望为现有的500多万百家号创作者带来一套AI生产内容工具，帮助他们更快更好地产出视频内容，从而增加网络百家号等产品的用户粘性，以反击头部短视频平台。 目前网络已经和数十家权威媒体成立“AIGC媒体联盟”。 新国都公司全资子公司新国都智能基于图像深度学习、计算机视觉等前沿AI技术，积极探索AI人工智能技术在AIGC、智能驾驶等领域的应用。 0700 腾讯腾讯AI Lab基于自己的多模态学习及生成能力在游戏领域进行了全流程的布局。 「绝悟」AI通过强化学习的方法来模仿真实玩家，包括发育、运营、协作等指标类别，以及每分钟手速、技能释放频率、命中率、击杀数等具体参数，让AI更接近正式服玩家真实表现，将测试的总体准确性提升到95%。 目前腾讯绝悟在环境观测、图像信息处理、探索效率等方面的创新算法已经突破了可用英雄限制（英雄池数量从40增为100 ），让 AI 完全掌握 所有英雄的所有技能并达到职业电竞水平，能应对高达10的15次方的英雄组合数变化。 目前，腾讯AI Lab还与腾讯 AI Lab 还与王者荣耀联合推出了AI开放研究平台「开悟」，并积极举办相关赛事。 MFST 微软微软亚洲研究院支持图像变为动态、文本生成视频、文本生成图像、图像补全、图像生成的NUWA-InfinityBABA 阿里巴巴阿里巴巴智能设计实验室研发虚拟模特塔玑及AI视觉物料生成系统阿里鹿班。 NVDA 英伟达在视觉生成研究领域始终位于前沿，代表作品包括CycleGAN、GauGAN、EditGAN、GANverse3D、Instant NeRF等。 未上市公司小冰公司成立时间及融资轮次：2020年 A轮（估值已达10亿美元独角兽，高瓴领投）AIGC相关亮点：作为“AI being”派虚拟人。 小冰的产品虚拟人、音频生成、视觉创造、文本创造、虚拟社交、Game AI等。 客户范围：客户已覆盖金融、智能车机、零售、体育、纺织、地产、文旅等十多个垂直领域，并提出了以“人力”的逻辑去进行商业报价的虚拟人商业模式。 DeepMusic（灵动音科技）成立时间及融资轮次：2018年 A轮（TME领投，单轮融资数千万人民币）AIGC相关亮点：产品包括针对视频生成配乐的配乐猫、支持非音乐专业人员创作的口袋音乐、可AI生成歌词的 LYRICA、AI作曲软件LAZYCOMPOSER。 目前已与国内多家音乐平台厂商达成合作。 其音乐标注团队已形成了全球最精确的话语歌曲音乐信息库。 倒映有声成立时间及融资轮次：2019年 Pre-A轮（中文在线投资，单轮融资千万人民币级）AIGC相关亮点：倒映有声通过神经渲染技术快速构建AI数字分身，通过语音+图像生成技术，生成和驱动数字分身的唇形、表情、动作、肢体姿态，创造表情自然、动作流畅、语音充满情感的高拟真度数字分身IP。 2021年3月倒映有声和中央广播电视总台音频客户端「云听」签署战略合作协议。 rct AI成立时间及融资轮次：2018年 A3轮（元宇宙资本和Springwind Ventures领投，单轮融资额超千万美元）AIGC相关亮点：通过简单设计并调整不同的参数，rct AI的混沌球（Chaos Box）算法可以在游戏中大规模地轻松生成具有智能意识的虚拟角色。 他们的行为和对话不会重复，皆为动态生成。 目前，rct AI已凭借核心技术Chaos Box帮助了10余家企业，完成包括对战游戏、虚拟人铸造等多种类型的项目，与世界范围内 20+ 游戏厂商建立了深入合作，触达超过 2 亿用户。 超参数成立时间及融资轮次：2019年 B轮（红杉中国领投，估值已达10亿独角兽，单轮融资1亿美元）AIGC相关亮点：超参数科技提供的AI bot支持玩家陪玩、多人团队竞技（球球大作战）、非完美信息博弈AI（斗地主、德扑、麻将等）等。 目前，超参数AI Bot已在多款千万日活的产品中上线，每日在线数峰值将近百万，业内率先实现在3D FPS领域的大规模商业化落地。 影谱科技成立时间及融资轮次：2018年 D轮（单轮融资13.6亿元，商汤科技领投）AIGC相关亮点：在视频生成相关领域支持结构化视觉分析、影像自动合成技术、智能视频编辑、视频内容生产等。 Zyro围绕垂直业务场景，结合业务knowhow 组织相关AIGC能力围绕电商场景，通过AIGC生成网站搭建过程中所需的各类素材，具体业务包括针对性生成公司介绍、企业价值、Slogan、自动提升图片清晰度、自动生成logo等。 聆心智能基于多模态对话生成系统，该公司专注于针对精神心理的AI驱动的高质量数字疗法，让AI围绕认知、情绪和行为三个维度对用户进行评估和干预，生成千人千面的情绪治疗方案，目前已与北医六院、湘雅二院、中日友好医院、清华大学玉泉医院等达成合作。 OpenAI将其底层模型对外开放商用，开创基础设施型的商业模式。 GPT-3目前已经开始对外提供API，并分为四种模型按照用量对外收费。 Gliacloud输入文本链接，软件能够自动对其中的标题和文字进行区分表示，并根据不同层级自动匹配素材和文字的转场、格式等，进而形成说明式的视频。 该方式能够增加10倍的视频产量。 类似公司包括：Gliacloud、、lumen5、Pencil。 能够生成非真实的人脸图像，并在该图像中匹配相关衣物等所需素材。 此外，模型面孔可以根据对应受众的相关数据进行调整。 该公司声称，其生成模型能够使活动点击率提升22%。

人工智能生成的合成媒体，DeepFake 了解一下

ITDaily & AI 中国 每日最新 IT 圈 AI 圈新鲜事吐槽 给你想看的想象一下，在选举前几天，一个候选人的视频被发布，显示他们使用仇恨言论，种族污蔑，以及削弱他们作为亲少数族裔的形象。 想象一下，一个十几岁的孩子看着一段令人尴尬的露骨视频在社交媒体上传播。 想象一下，一个CEO在筹集资金的路上，当一段陈述她对产品的恐惧和焦虑的音频片段被发送给投资人时，毁掉了她成功的机会。 以上所有的场景都是假的、编造的，并不是真实的，但可以通过人工智能生成的合成媒体，也就是所谓的DeepFake[1]，使之成为现实。 同样的技术，可以让一位因卢伽雷氏病而失声的母亲用合成语音与家人对话，也可以用来生成政治候选人的假演讲，以损害其名誉。 同样的技术，可以让老师使用合成视频与学生进行有效的互动，也可以用来制作一个青少年的假视频来损害其声誉。 人工智能(AI)和云计算技术、GPU虚拟机和平台服务的进步，使得音频、视频和图像处理技术的复杂性得到了快速发展。 商品化云计算的接入、公共研究的人工智能算法，以及丰富的数据和多样化海量媒体的可用性，为合成媒体的创作民主化创造了一场完美的风暴。 这种人工智能生成的合成媒体被称为深层假造。 通过社交平台，合成媒体的传播实现了规模化的民主化。 GAN技术的创新和研究，加上计算的日益普及，使得合成数据的质量以惊人的速度提高。 新的工具，其中许多是公开的，可以以越来越可信的方式操纵媒体，例如创建一个公众人物的声音副本或将一个人的脸叠加到另一个人的身体上。 GAN和deepfakes已经从研究和学术课题发展到企业创新、 娱乐 和参与 社会 活动的实际应用。 Cheapfake是通过简单的常规编辑技术，如加速、减速、剪切等，以及非技术性的操作，如重新编排或重构现有媒体。 廉价伪造的一个例子是 醉酒的佩洛西 视频[2]。 最近，我们看到一些政治广告中使用了重新着色和修饰的手法，这也是一种廉价的假货[3]。 Deepfakes已经成为换脸和对口型的代名词。 还有很多其他类型的基于人工智能的音频、视频和图像的操作都可以被称为Deepfakes。 换脸是指一个人的脸被另一个人的脸或另一张脸的关键特征所取代或重构。 脸部交换或用滤镜进行操作，几乎是所有社交媒体、视频聊天应用的常见功能。 从2014年开始，社交媒体应用Snapchat就有了增强人脸的滤镜。 利用人脸检测镜头技术，你可以让自己变老，添加美颜滤镜，或者给自己装上猫耳朵和胡须。 这些应用和技术的输出将被定性为AI-Generated合成媒体或deepfakes。 大量的免费和付费应用和在线工具让两个人的换脸变得超级简单。 开发者可以使用GitHub上的Faceswap和DeepFaceLab的开源代码来创建非常复杂的deepfakes，并在定制代码和训练AI模型方面做出一些努力。 操控术是用人工智能渲染操纵的全身动作和行为。 它是一种在视频中创建目标脸部和身体的3D模型来作为木偶人的行为和说的技术。 它也被称为全身深度假动作。 2018年8月，加州大学伯克利分校发表了一篇名为《Everybody Dance Now》的论文[4]。 这是研究人工智能如何将专业舞者的动作转移到业余爱好者的身上。 日本人工智能公司Data Grid创造了一个AI引擎，可以自动生成广告和 时尚 的虚拟模型。 唇语同步是一种渲染嘴部动作和面部表情的技术，让目标人物用声音和正确的语气和音调说事情。 AI算法可以将一个人说话的现有视频，改变视频中的唇部动作，以匹配新的音频。 这些音频可能是断章取义的旧讲话，也可能是模仿者说话或合成的讲话。 演员和导演乔丹-皮尔就用这种技术制作了奥巴马的病毒视频。 Voice Coning是一种深度学习的算法，它可以接收个人的语音记录，生成与原声过分相似的合成语音。 它是一种创建个人的自定义语音字库，然后用字库来生成语音的技术。 开发合成语音的应用和云服务有很多，微软定制语音、Lyrebird AI、iSpeech和VOCALiD，个人和企业都可以使用这样的技术来提高自己的机构。 图像生成或图像合成是一种利用计算机视觉技术、深度学习和生成式对抗网络（GANs）来合成新图像的技术。 它可以生成计算机生成的人或任何非真实物体的图像。 英伟达的一个团队用从Flickr上提取的人脸图片训练了一台计算机，创建了网站。 在网站上还有其他例子。 文本生成是利用人工智能技术进行文本和深度学习，自动生成文本，写故事、散文和诗歌，创建长文档的摘要，以及综合的方法。 使用RNN（循环神经网络）和现在的GANs，文本生成有很多实际的使用案例。 文本生成可以帮助行业中新的自动化新闻或机器人新闻工作。 OpenAI的GPT-3可以生成任何文本，包括吉他标签或计算机代码。 技术能够增强人们的能力，是一个很好的推动力。 技术可以让人们有话语权，有目标，有能力大规模、快速地产生影响。 由于数据科学和人工智能的进步，出现了新的赋能理念和能力。 人工智能合成媒体有很多积极的应用案例。 技术可以为所有人创造可能性和机会，不管他们是谁，也不管他们如何听、如何说、如何沟通。 深假技术的进步在某些领域有明显的好处，比如无障碍、教育、电影制作、刑事取证和艺术表达。 [我将在以后的文章中探讨积极的使用案例]。 与任何新技术一样，邪恶的行为者会利用这种创新并为他们的利益服务。 GAN和Deepfakes已经不仅仅是研究课题或工程玩具。 从一个创新的研究概念开始，现在它们可以作为一种通信武器使用。 Deepfakes正变得容易创造，甚至更容易在政策和立法真空中传播。 Deepfakes使编造媒体--换脸、对口型和木偶人--成为可能，大多数情况下，无需同意，并给心理安全、政治稳定和商业干扰带来威胁。 深度造假可以用来损害名誉、捏造证据、欺骗公众、破坏对民主体制的信任。 近两年，利用生成式人工智能模型创建的合成数据被恶意使用的可能性开始引起人们的警惕。 该技术现在已经发展到可能被武器化，对个人、 社会 、机构和民主制度进行破坏和伤害。 Deepfakes可以促进事实相对主义，并使专制领导人得以发展。 Deepfakes不仅会造成伤害，还将进一步侵蚀人们对媒体已经下降的信任。 它还可以帮助公众人物将自己的不道德行为隐藏在Deepfakes和假新闻的面纱中，将他们的实际危害行为称为虚假行为，也就是所谓的骗子红利。 非国家行为者，如叛乱组织和恐怖组织，可以利用Deepfakes来代表他们的对手发表煽动性言论或从事挑衅性行动，以煽动人们的反国家情绪。 例如，一个恐怖组织可以很容易地制作一个假视频，显示士兵对宗教场所的不敬，以点燃现有的反国家情绪，造成进一步的不和谐。 国家可以使用类似的策略来传播针对少数族裔社区或另一个国家的计算宣传，例如，一个假视频显示一个警察高喊反宗教的污言秽语，或者一个政治活动家呼吁暴力。 所有这些都可以用较少的资源、互联网规模和速度来实现，甚至可以通过微目标来激发支持。 [我将在今后的文章中探讨深层伪装的负面使用案例和危害] 为了捍卫真相和保障言论自由，我们需要采取多利益攸关方和多模式的方法。 任何减轻恶意深层造假的 社会 负面影响的对策，其主要目标必须是双重的。 其一，减少恶意深层造假的风险，其二，将其可能造成的损失降到最低。 恶意深造的有效对策可分为立法行动与法规、平台政策与治理、技术干预和媒介素养四大类。 笔者将在以后的文章中探讨有效的对策。