人工智能發(fā)展所帶來的經(jīng)濟(jì)利益和安全風(fēng)險(xiǎn)之間的平衡急需治理模式的跟進(jìn)完善。以"深度偽造"換臉事件為例,考察各國（地區(qū)）對智能技術(shù)換臉導(dǎo)致的安全風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對舉措。通過對比美國、歐盟、中國"深度偽造"換臉事件的發(fā)酵過程,發(fā)現(xiàn)對待此類人工智能引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn),美國選擇自下而上審慎規(guī)則,歐盟采取自上而下主動(dòng)出擊,中國則嘗試多方參與包容監(jiān)管,各國（地區(qū)）基于歷史文化傳統(tǒng)和實(shí)際需要選擇了最適配的治理模式。在比較分析的基礎(chǔ)上提出人工智能安全發(fā)展的治理要素,為應(yīng)對其引發(fā)的安全風(fēng)險(xiǎn)提供對策建議。 

【文章來源】：電子政務(wù). 2020,(05)CSSCI

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

“深度偽造”換臉邏輯示意

圖1“深度偽造”換臉邏輯示意數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)命脈。人工智能由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，需要從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)才能實(shí)現(xiàn)其功能[7]。當(dāng)進(jìn)行人臉替換建模時(shí)，數(shù)據(jù)作為一種重要原料，直接影響建模效果的好壞。人臉圖片數(shù)據(jù)作為原始輸入，需要對其進(jìn)行清理、結(jié)構(gòu)化、集成等，然后通過分析數(shù)據(jù)來解釋換臉中的面部契合問題及替換邏輯，以提高臉部替換準(zhǔn)確度。

二是技術(shù)對抗。谷歌從2018年就開始搜集視覺數(shù)據(jù)集，研究“深度偽造”的檢測技術(shù)。加州大學(xué)伯克利分校和南加州大學(xué)合作打造識(shí)別生物標(biāo)簽的人工智能系統(tǒng)，通過面部表情和頭部動(dòng)作之間的相關(guān)性來區(qū)分視頻是否被“偽造”處理過[11]。斯坦福大學(xué)研究員Tom Van de Weghe設(shè)計(jì)了一種基于區(qū)塊鏈技術(shù)的視頻檢測原型，可為圖像與視頻提供真實(shí)性證明，從而打擊“深度偽造”虛假信息[12]。三是立法監(jiān)管。2019年6月13日，眾議院情報(bào)委員會(huì)主席亞當(dāng)·希夫圍繞“深度偽造”舉行了首次聽證會(huì)，督促聯(lián)邦和各州立法機(jī)構(gòu)積極落實(shí)應(yīng)對行動(dòng)。目前各州立法機(jī)構(gòu)和聯(lián)邦立法機(jī)構(gòu)已提出12項(xiàng)法案[13]，其中州級立法尤為迅速且更加嚴(yán)厲。2019年7月1日，弗吉尼亞州《非法傳播或出售他人影像》（Unlawful Dissemination or Sale of Images of Another Person）將未授權(quán)而傳播“深度偽造”圖像和視頻的行為定罪，可判處最高一年監(jiān)禁和2500美元罰款。德克薩斯州修改了州選舉法，并于2019年9月1日通過，成為美國第一個(gè)禁止制作或傳播“深度偽造”內(nèi)容的州。2019年2月和10月，加利福尼亞州州長分別簽署了兩項(xiàng)法案《犯罪：欺騙性記錄》（Crimes:Deceptive Recordings）和《選舉：欺騙性的音頻和視覺媒體》（Elections:Deceptive Audio or Visual Media），分別禁止“深度偽造”用于色情傳播和政治助選。美聯(lián)邦政府層面多以出臺(tái)調(diào)查報(bào)告為主。2019年7月9日，參議院提交《2019年“深度偽造”報(bào)告法案》（The Deepfake Report Act of2019），明確指示國土安全部在法案通過后200天內(nèi)，以及之后每18個(gè)月發(fā)布一份關(guān)于“深度偽造”的報(bào)告，以此作為修改相關(guān)法律的依據(jù)。2019年7月12日，眾議院通過《2020年國防授權(quán)法案》（The National Defense Authorization Act for Fiscal Year 2020）要求在不遲于法案通過后180天，國務(wù)卿必須向各委員會(huì)通報(bào)國防部對“深度偽造”操縱媒體內(nèi)容的應(yīng)對舉措。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3020002