生成人工智能是虚假信息的盟友
应用于图像的生成式人工智能已经再次出现。如果说在最初的场合（例如弗朗西斯教皇穿着羽绒服的图像）之所以令人惊讶是因为缺乏技术知识（很少有人知道通过人工智能生成逼真照片的可能性），那么目前他们继续由于所创建的图像质量而感到惊讶。这些图像的可靠性是如此之高，以至于谷歌甚至宣布了一个工具——Google I/O——来警告其人工智能模型创建的图像是由计算机生成的。 对图像进行处理并不是什么新鲜事。回到摄影的起源并随着技术的发展而发展。图像数字化修改的案例不计其数，甚至还有关于这如何影响普通大众自尊的研究。然而，生成式人工智能使这些数字图像处理变得令人惊讶地令人信服，允许通过简单的文本命令创建逼真的图像。这一设施使得虚假信息等现象得以增强。 通过文本传播的错误信息是众所周知的，并且已经过研究，以便可以有效地打击它。然而，对这些虚假信息举措的视觉支持使这些信息的明显可信度达到了新的水平。如果文本消息的大量传播已经与严重的信息问题相关联 ，则与图像相关的此类内容的潜在影响尚无法计算。“一图胜千言”这句陈旧的格言在这种背景下有了新的含义。如果没有可信度锚点的“松散”文本已经能够动摇对媒体和信息 WhatsApp 号码 传播的信任，那么这些相同的文本加上证实它们的“照片”的后果可能会更大。 Dall-e 是用于此类创作的工具之一，它使用机器学习和神经网络根据文本描述创建图像。最近，大公司 Adobe 宣布将生成式 AI 工具集成到著名的 Photoshop 程序中。该工具（“Firefly”）的工作方式与 Dall-e 类似，可以生成填充图像，使用户可以更好地控制如何更改图像并直接在程序中进行更改。目前，集成到 Photoshop 中的更新正在进行 Beta 测试，但有一些限制：除了在中国的限制外，18 岁以下的人无法使用
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在巴西，我们正在制定由参议员罗德里戈·帕切科 (Rodrigo Pacheco) 撰写的 2023 年第 2,338 号法案，该法案规定了人工智能的使用。甚至还有人主张停止技术发展，而监管却没有落实 。 那么，在对人工智能的使用进行法律监管之前可以做什么呢？一些专家 认为检测人工智能的使用是一个重要的中间步骤。如果我们将其与监管（往往速度较慢）进行比较，投资于区分人类生成的内容和人工智能生成的内容的技术 可以成为减轻技术潜在风险的解决方案，而监管则不能实现。失去区分人类所做的事情和人工智能生成的事情的能力会导致各种问题：从抄袭到虚假信息活动的发展。同样问题的另一面是：如果其中一个工具失败并表明一个人的作品实际上是用人工智能创建的，会发生什么？ 伴随这些问题的另一个讨论涉及谁应该投资这些检测技术。
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