圖:一張美國五角大樓爆炸的假照片22日在網上瘋傳,圖片上的燈柱、圍欄等多處均有合成痕跡。\網絡圖片
綜合彭博社、美聯社、CNN報道:自ChatGPT、Midjourney等生成式AI火爆之後,AI杜撰新聞、散播錯誤信息,以及生成假圖片的情況屢見不鮮。22日,一張美國五角大樓爆炸的假照片在社交媒體上瘋傳,推特上有包括媒體在內的認證賬號轉發,多人信以為真,導致美股閃崩10分鍾。五角大樓隨後澄清,並未遭到攻擊或發生爆炸,網上流傳的圖片疑似是由AI生成。
美東時間周一早上10時左右,一張五角大樓爆炸、冒出滾滾黑煙的照片首先出現在Facebook上,隨後推特多個經認證賬號轉載該照片,包括一個謊稱與彭博新聞有關的賬號Bloomberg Feed、金融新聞網站賬號ZeroHedge和今日俄羅斯(RT)賬號。印度一傢電視臺“共和國電視”播報瞭發生爆炸的“新聞”,並在其節目中展示瞭這張圖片。
首發賬號與極右團體有關
與“特朗普被捕”或者“教皇穿潮牌服裝”等令人一笑置之的AI生成照片不同,這次的五角大樓爆炸照造成瞭更加嚴重的現實影響,引發金融市場恐慌,導致美股短暫閃崩,道瓊斯指數曾下跌約80點,標普500指數一度急跌0.29%,隨後止跌回升。美債和黃金價格開始攀升,顯示投資者急於避險。
事件引起轟動,美國國防部發言人出面辟謠,稱網上流傳的照片“是假消息,五角大樓今天並未遭到攻擊”。弗吉尼亞州阿靈頓消防局也在推特澄清,五角大樓附近並未發生爆炸或意外,對公眾沒有危險。
加州大學伯克利分校計算機科學教授法裡德表示,這張圖片具有AI合成的典型特點,圖片上的燈柱很奇怪,建築物圍欄扭曲,窗戶也和實物出入很大;如果在這樣的照片上加上煙霧,更容易達到混淆視聽的目的。開源情報組織Bellingcat沃特斯表示,如果五角大樓真的發生爆炸,網上不可能沒有其他目擊者拍攝的相片與影片,可見這張圖片真實性不高。
該照片的來源尚不清楚,但研究假信息的專傢認為很大可能由AI生成。Fb上最早放出該照片的賬號被發現曾發佈宣傳美國極右陰謀論團體“匿名者Q”的相關內容。CNN指出,馬斯克入主推特後,用戶隻要付費即可獲得認證,而此次假消息的迅速傳播,正是由於大量經過認證的假賬號轉發所致。
警惕AI批量產出假消息
財經雜志主編科別希表示,現在大部分的市場交易已經自動化,假消息的出現甚至哪怕隻是帶有指向性的暗示,都可能對市場造成巨大傷害。金融分析師佈朗認為,AI假圖影響金融市場,可能成為未來常態。
除瞭AI生成假圖片,美國新聞評級組織NewsGuard本月發佈報告指出,他們發現至少49個由AI聊天機器人生成的“新聞網站”,有些提供突發即時新聞,有些介紹名人八卦。其中一個名為“名人死訊”的網站4月發表瞭一篇由AI生成的文章,內容是“美國總統拜登逝世、副總統哈裡斯將出任代理總統,上午9時將發表講話”。
報告指出,這些網站大多數都是品質低劣的內容農場,通過大量發文來吸引點擊率,使用語言包括英文、葡萄牙文、泰文等。
此外,雖然“五角大樓爆炸”是假新聞,但美國特勤局23日發表聲明指出,一輛貨車22日晚間沖撞白宮附近護欄,並在車上搜出納粹旗幟。司機當場被捕,經證實是來自密蘇裡州的19歲美國男子坎杜拉,他故意撞上拉斐特廣場的安全護欄,威脅要對拜登和哈裡斯不利。據悉,他可能被控以致命武器蓄意傷害等罪名。
AI生成圖片常見漏洞
人體器官錯誤
AI生成的圖片時常會出現人體某個部分比例失調的問題。例如人物有太多顆牙齒,頭與身體比例失調等。Midjourney等軟件經常在畫人的手時出現錯誤,有時畫中人有6根手指,有時隻有4根。
太完美反失真
許多AI生成照片中的人物,皮膚極其光潔,毫無瑕疵,甚至頭發和牙齒也都十分完美。很多圖片呈現的光澤,即便是專業攝影師在攝影棚也難以做到。
背景扭曲模糊
AI生成的圖片背景經常出現不自然扭曲的情況,或者經常模糊背景。專傢提醒,Hugging Face等某些專門用於識別AI圖片的工具,有時會把真實的圖片識別為假的。
美高中AI安檢掃描 未測出學生帶刀
據BBC報道:美國校園槍擊案多發,紐約州普羅克特高中為防止有人將武器帶入校園,耗資370萬美元購買瞭AI武器掃描系統。然而,一名學生去年10月在校內持刀襲擊瞭另一名學生,這套天價掃描系統卻未能檢測出這把刀。
據悉,遇刺的18歲學生勒赫圖頭部、頸部、面部、肩部、背部和手部有多處刀傷。兇器長度超過22.8厘米。去年3月,當地13所學校購買瞭Evolv科技安全公司的AI武器掃描系統,並在暑假期間安裝。持刀襲擊事件發生後,校長等相關人士回看監控錄像時發現,兇徒經過武器掃描系統時並未發出任何警告。
Evolv科技安全公司標榜“能將強大的傳感器技術與成熟的AI技術相結合”,用AI武器掃描系統取代傳統的金屬探測器,打造“無武器區”。當該系統檢測到刀、炸彈或槍等隱藏的武器時,就會觸發警報。
然而,BBC去年的一項調查顯示,攜帶大型刀具經過該測試系統時,掃描儀未檢測出的概率高達42%。該系統的客戶包括美國多個體育場館和英國曼徹斯特競技場,以及全美數百間學校。
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