中新网北京3月2日电 (林依)利用深度学习、虚拟现实等生成合成类算法，制作图像、音频、视频、虚拟场景等信息……作为人工智能领域新实践的深度合成技术，得到广泛应用，却也被不法分子恶意使用，造成损失和威胁。

专家学者联合撰写的《深度合成十大趋势报告(2022)》(下称《报告》)于近日发布。其中研判了深度合成技术及应用带来的机遇与挑战，并就其发展与治理给出建议。

深度合成视频发布数量激增

这份报告由清华大学人工智能研究院、北京瑞莱智慧科技有限公司、清华大学智媒研究中心、国家工业信息安全发展研究中心、北京市大数据中心联合发布。

《报告》显示，在国内外主流音视频网站、社交媒体平台上，2021年新发布的深度合成视频的数量较2017年已增长10倍以上。深度合成内容关注度也呈指数级增长。

瑞莱智慧CEO田天解释说，技术不断成熟是深度合成内容迎来爆发式增长的重要原因。研究论文的持续增加、开源技术工具和大量代表性方法的涌现，令深度合成内容的效果更加逼真，制作也更加高效。

清华大学新闻与传播学院常务副院长陈昌凤认为，深度合成将重新定义虚拟数字化空间，从传播社会学意义上看，一个新的人类生存场景将以深度合成技术为基石展开。

如何有效甄别深度合成内容

近期，有不法分子利用深度合成技术伪造音频、视频，实施诬陷、诽谤、诈骗、勒索等违法行为。外界担忧深度合成内容模糊了真实和虚假的边界，特别是随着合成质量的不断提升，传统基于生物特征的鉴别方式越来越难以发挥作用。

浙江大学网络空间安全学院院长任奎提醒，目前对深度合成的检测主要依赖于人工智能模型，依赖于训练数据的完备性，“检测器泛用性相低、公开数据集适用性、数据敏感等，都将带来诸多挑战”。

中国工程院院士邬贺铨认为，治理有两项要点：第一，要持续发展技术，不能“一刀切”地禁止，避免阻碍正向应用与创新；第二，要从源头上解决衍生出的安全问题，利用技术创新、技术对抗等方式，持续提升和迭代检测技术的能力。

田天也有相同看法。他说，反深伪检测技术面临“强对抗性”，需要持续更新迭代。

专家吁构建多维度治理机制

《报告》显示，学术界和产业界均已对反深伪检测投入了大量研究。在国内，清华大学、中国科学技术大学等高校在深度伪造内容检测方面取得显著成果。例如，清华大学孵化团队瑞莱智慧推出的深度伪造内容检测平台DeepReal拥有工业级的检测性能和应对实网环境对抗变化的检测能力。

清华大学人工智能研究院基础理论研究中心主任朱军说，深度合成检测面临持续的攻防和博弈，未来还需融合多模态内容的取证分析、基于数字水印的溯源技术等多方面能力，实现精准识别。

专家同时着眼于构建多维度治理机制。陈昌凤说，可以从技术、伦理与法制等方面努力探索深度合成内容治理路径。还有学者倡导产研发展自律自治。

《报告》也称，各方应与时俱进落实好新的规范要求，并在此前提下不断追求技术突破，不断开拓深度合成技术应用场景，创立示范标杆，形成对人工智能行业整体的带动效应，从而促进新技术的持续健康发展。(完)