Zac Amos 是一位专注于人工智能的科技作家。他也是 ReHack 的特稿编辑，您可以在那里阅读他的更多作品。
支付欺诈自金融系统出现以来就一直存在。恶意行为者一直在寻找方法来利用它们。今天，人工智能已经给这些行为者带来了显著的优势，降低了攻击的技术门槛。对于任何发送或接收钱的企业或个人来说，了解人工智能如何重塑欺诈格局变得非常重要。什么是支付欺诈？支付欺诈 指任何未经授权或违法的交易，旨在获取经济利益。它涵盖了从使用盗窃的信用卡数据进行购买到精心设计的社会工程骗局，骗取个人将钱汇给犯罪者的各种计划。传统的方法包括不实物交易欺诈、账户接管、支票欺诈和钓鱼。尽管这些方法已经存在多年，但人工智能技术已经大大提高了它们的有效性，并使其更难被检测。问题的规模反映了事情的严重性。事实上，行业数据 显示，80% 的组织在 2023 年遭受了支付欺诈攻击或尝试——比前一年增加了 15%。人工智能如何使支付欺诈更容易人工智能是当前支付欺诈的主要驱动力。它实现了前所未有的精度和可扩展性，导致欺诈方法的复杂性和数量呈现出令人担忧的程度。1. 深度伪造和合成身份欺诈人工智能辅助欺诈中最令人担忧的发展之一是深度伪造技术的兴起。欺诈者现在可以 生成非常令人信服的音频和视频，模仿重要人物。这些合成媒体片段已被用于商业电子邮件欺诈骗局，其中一名员工收到似乎来自高级领导的视频通话或语音邮件，授权进行大额转账。合成身份欺诈采用了相关方法。人工智能系统可以生成完全虚构的身份，包括有效的社会安全号码与虚构的姓名和地址。这些合成身份用于开设账户，建立财务历史，最终抽走资金。由于没有真正的个人受害者，这些欺诈实例通常会在很长时间内未被发现。这种超个人化的攻击被称为鱼叉式钓鱼，人工智能使其能够快速、廉价地进行大规模攻击。欺诈者可以在几分钟内生成成千上万个定向钓鱼电子邮件，每个电子邮件都针对收件人的雇主或角色进行定制。语音克隆添加了另一个层次的威胁。只要有几秒钟的录音，人工智能工具就可以以惊人的准确性复制某人的声音。犯罪者已经使用这种方法致电家庭成员或员工，冒充可信任的人，然后请求紧急资金转账或敏感的账户详细信息。2. 自动账户接管账户接管欺诈发生在犯罪者未经授权访问合法账户并使用它进行交易或窃取个人数据时。人工智能使其变得更加高效，通过凭证填充攻击实现了这一点。在凭证填充攻击中，自动机器人以高速循环遍历大量被盗的用户名和密码组合，当找到匹配项时，攻击者无需破解密码即可获得访问权限。一旦进入账户，人工智能可以帮助下一步，分析账户历史以了解正常的消费模式，并帮助欺诈者进行看起来正常的交易，以避免被发现。3. 实时支付剥削实时支付网络的扩展为欺诈创造了新的机会。由于交易在几秒钟内处理，检测和干预的时间窗口非常狭窄。欺诈者已经利用了这一点，设计了快速通过多个账户移动资金的攻击，然后在任何警报被触发之前。人工智能使得这些快速交易能够以更高的精度进行。通过自动化不同机构之间的资金流动，欺诈者可以掩盖痕迹，使追回变得更加复杂。4. 人工智能驱动的钓鱼和社会工程传统的钓鱼电子邮件曾经相对容易识别，具有糟糕的语法和可疑的措辞。现在，大型语言模型可以生成 上下文相关且复杂的钓鱼消息，根据公开可用的信息（如社交媒体和商业资料）针对特定目标进行定制。识别和避免人工智能时代的支付欺诈提示防御人工智能需要持续的学习和技术进步。1. 保持教育和更新欺诈策略迅速演变。遵循 FBI 网络犯罪投诉中心等组织的指导，帮助个人和企业了解新出现的威胁。定期关注相关新闻平台和行业来源，了解攻击格局的演变和如何相应地调整安全态势。对于机构来说，定期培训员工尤为重要。人为错误是网络攻击最常见的入口。组织应定期进行钓鱼识别和社会工程策略培训。模拟钓鱼测试可以帮助员工在现实条件下应用这些知识。2. 实施相关技术和框架金融机构和品牌可以使用与欺诈者相同的技术来反击。人工智能驱动的欺诈检测系统实时分析交易行为，标记异常行为，并在可疑支付完成之前停止它们。多因素身份验证（MFA）是另一种为金融账户和商业平台的未经授权访问添加有意义的屏障的方法。它涉及多层验证以访问账户。即使凭证被盗，MFA也可以防止账户接管。3. 保持警惕并始终验证任何意外的转账或支付重定向请求都应通过第二个渠道进行验证。如果电子邮件请求紧急支付，应使用官方记录中的电话号码，而不是可疑消息中的电话号码联系发件人。此外，欺诈者经常依赖于制造恐慌以绕过批判性思维。保持警惕并以分析性思维做出反应至关重要。要求立即行动或引用延迟后果的请求应始终谨慎对待。建立对抗高级支付欺诈策略的长期韧性虽然人工智能的涌现带来了各个行业的显著创新，但也为高度恶意的攻击创造了机会。无论是通过高度个性化的社会工程策略还是快速的实时支付剥削，了解如何减轻这些策略都至关重要，可以在信心十足地使用自动化技术的同时避免 灾难性犯罪。关键在于采取主动态度，了解新出现的威胁和防御措施，而不是依赖被动的方法。最终，真正的韧性属于那些始终保持领先的人。
几年前，很容易区分人类写作和AI生成的材料。人类的交流听起来不规则但自然，而AI倾向于听起来很完美，过度谨慎和完美地结构化。今天，这条线正在变得模糊。随着AI的不断进步和人们越来越多地使用这些工具进行工作和日常任务，很多人正在采用AI系统生成的相同写作模式，而不是系统适应更人性化的风格。识别AI写作风格AI写作曾经很容易识别。它经常听起来重复和过于正式，相比正常的人类语言。现在，同样的模式在人类写作中出现得更多，因为人们花更多时间与聊天机器人和AI应用程序打交道。事实上，宾夕法尼亚州立大学的研究人员发现，读者只能区分AI生成的文本大约53%的时间，说明了这条线变得多么模糊。某些词的过度使用识别AI影响的作品最简单的方法是词汇选择。AI模型倾向于过度依赖某些看似情感丰富的词汇，尽管更简单的词汇听起来更自然。像“深入探讨”、“多面性”和“景观”这样的词汇已经与AI生成的文本密切相关，因为它们在聊天机器人响应中使用的频率远高于常规的人类写作。像GPT-4o这样的模型使用“友谊”、“织锦”、“有形的”和“错综复杂”的短语 超过100倍的频率超过人类作者，研究表明。因此，随着更多的人使用AI进行头脑风暴、编辑和写作，一些词汇开始出现在人类语言中。完美平衡的格式AI写作也倾向于在结构上可预测。通常，一个段落以一个清晰的主题短语开始，然后提供一个解释，一个例子，然后以一个整齐的结论结束。这种模式对于清晰度是有效的，但它也可以使写作感觉机械，当每个段落都有相同的节奏时。人类写作中经常有更多的变化。一些想法很直接。一些想法会漫谈，延长句子，探索其他方面，然后才到达重点。这些自然的不规则性正在消失，取而代之的是更干净、更对称的格式，因为更多的人使用AI来帮助他们撰写电子邮件、报告和社交帖子。编号列表的崛起另一个明显的区别是编号列表和大幅分割结构的日益流行。聊天机器人响应通常被分解为步骤或项目，因为AI系统旨在以可扫描的格式提供信息。这种框架在网上显然很有用，但它也正在改变人们的写作方式。更多的博客文章和LinkedIn更新都是以同样的可消费格式写的。有时，格式比内容背后的个性更重要。不断“有帮助”的语气通常，AI生成的文本听起来不偏不倚，不凌乱。相反，它试图保持中立的语气，听起来公平、鼓励和普遍可接受。结果是整洁的写作，但有时缺乏强烈的个性。这种语气正在变得越来越普遍，部分人类写作开始失去曾经使其难忘的独特性和缺陷。强烈的意见被淡化。幽默变得不那么冒险。通常，异议被表达得非常有礼貌，模仿了AI系统被编程的响应方式。为什么人类正在采用机器的声音转向AI风格的写作并非发生在真空中。人们现在经常在搜索引擎、聊天机器人、社交媒体帖子、营销电子邮件和工作应用程序中遇到AI生成的语言。人们阅读和响应此类通信的次数越多，它就开始感觉自然和正常。研究表明2023年发表的文章中有39%来自AI工具。这种趋势表明，互联网已经被机器生成的材料淹没。部分吸引力在于速度。AI写作旨在快速、清晰地呈现信息，使其易于消化。人类的大脑天生倾向于选择最小阻力路径，因此，人们开始模仿他们每天在网上看到的简化术语和布局并不奇怪。随着时间的推移，紧凑的AI风格的交流可能会成为人们专业写作的默认方式。写作过程本身也正在随着AI辅助工具的使用而发生变化。如今，许多人使用AI进行头脑风暴，使用提示编辑草稿，或者使用聊天机器人想法重写部分，而不是从头开始。这种来回的过程建立了合作写作的联系，结果是一个融合了人类和计算机影响的最终产品。如果迭代足够多，AI的风格和个人的真实声音可能很难区分。还有一个社会方面。AI生成的文本通常听起来平静、结构良好，使人类文本相比之下显得杂乱无章。在工作场所，人们可能开始抑制自己的语气或避免更大胆的风格决策，因为AI驱动的交流已经微妙地与清晰度和专业知识联系在一起。有什么缺点？AI对人类交流的影响并不总是坏事。AI工具可以帮助个人组织思想、更快地交流、克服写作障碍。然而，人们越来越担心，长期接触AI生成的语言可能会慢慢侵蚀使人类语言个人化和难忘的独特性。最大的危险之一是缺乏独特性。好的写作一直具有个性、经验和视角，即使它不完美。AI生成的语言倾向于抹平粗糙的边缘，转而使用更广泛接受的短语。人们使用相同的精致语气和术语的次数越多，个人和品牌的声音可能开始融合。这种同质性可能会使互联网内容感觉重复和可替换。还有这样一个风险：公式化的写作可能会导致公式化的思考。麻省理工学院媒体实验室进行的研究发现，使用LLM进行论文写作的受试者显示出大脑连接性降低和记忆回忆力较差，相比没有使用AI辅助工具的参与者。如果人类和AI系统继续朝着相同的交流方式发展，互联网可能会变得不那么多样化、不那么有意见、最终不那么有趣可读。如何避免听起来像AI即使你避免使用AI，也几乎不可能避免阅读AI生成的文本。同样，AI技术越来越深入地嵌入日常运作中，对于很多人来说，它们可能真正增强生产力和创造力。如果目标不是完全避免AI，人类应该以增强人类思维的方式使用它，而不是取代个人声音和视角： 将AI用作头脑风暴伙伴，而不是作家：如果你使用AI来写作，你就无法避免听起来像AI。AI可以帮助你头脑风暴想法或组织你的研究，但最好的写作来自真正坐下来自己写作的人，而不是复制和粘贴大量AI生成的材料到手稿中。 练习更有意识的编辑：你可以做的最简单的事情之一来防止听起来过于AI生成的是有意识地寻找听起来过于精致、重复或情感平淡的句子。听到草稿被大声朗读将帮助作者捕捉任何听起来奇怪或不像他们通常说话的东西。 花更多时间阅读人类作家：搜索引擎、社交网络，甚至新闻通讯现在经常充满AI生成的内容，使得这种风格变得主流。阅读书籍、文章和长篇新闻报道来自强大的人类作家可能会帮助你保持节奏和原创性感。 注意个人写作习惯：每个作家都有自己的句子节奏和他们喜欢使用的某些词语，这给他们的写作带来了独特的品质。作家可以学会将这些“缺陷”视为他们的声音的一部分，而不是总是尝试消除它们。 保持人类的声音完整多年来，围绕AI的讨论一直是关于让机器更像人类说话。现在，相反的情况可能正在以同样的速度发生。随着AI生成的交流在网上变得更加普遍，挑战不再是识别AI生成的写作，而是确保人类的声音不会在其中迷失。
2026年4月1日，四名宇航员登上了猎户座航天器，并乘坐火箭创造了历史。指挥官里德·威斯曼、飞行员维克托·格洛弗和任务专家克里斯蒂娜·科赫和杰里米·汉森成为自阿波罗任务以来首批环绕月球的宇航员。他们的10天任务是人类智慧和专业知识的壮举。然而，它也展示了人工智能作为太空探索的合作伙伴。SIAT：监视一切的AI猎户座航天器的核心是系统不变量分析技术（SIAT），由NEC公司开发并集成到洛克希德·马丁的航天器系统中。SIAT是一个分析引擎，持续监测传感器数据，学习复杂系统的正常行为，并在它们升级为故障之前标记偏差。在评估期间，SIAT 模拟了数十亿个关系，跨越了众多系统变量和传感器。像猎户座这样的现代航天器系统会产生大量的遥测和测试数据，因此SIAT有很多工作要做。这种信息量，以及需要分析的速度，超出了人类操作员的能力。该 技术嵌入在洛克希德·马丁的遥测分析通用人工智能（T-TAURI）平台中，该平台是一个分析框架，创建了航天器健康状况的全面图景。这种连接导致了主动的异常检测，涵盖了设计、开发、生产和实时任务操作。SIAT是许多人工智能模型中的一种，远离聚光灯，但对于载人航天器来说至关重要。它安静但能够捕捉到手动监测具有挑战性的问题。数字孪生和自主系统在任何宇航员登上猎户座之前，工程师和机组人员在航天器的复制品中运行了完整的模拟，排练了不能在正常地球条件下测试的场景。数字孪生模拟是指人工智能驱动的航天器物理系统的虚拟模型。这些工具使团队能够压力测试航天器和任务的关键元素，例如生命支持、导航和通信，在几乎不可能或危险的条件下复制地球实验室中的条件。航天器上的计算机被设计为在太空的高辐射条件下保持关键系统的运行。这种架构，结合实时管理轨迹的自主算法，使航天器能够在深空旅行期间维持操作，在此期间会出现延长的通信中断。亚历克斯在轨道：卡利斯托技术演示阿尔忒弥斯任务中最显著的人工智能应用之一是卡利斯托，一种由洛克希德·马丁和NASA合作开发的技术演示。卡利斯托 嵌入了亚马逊的Alexa语音助手和思科的Webex通信平台直接到猎户座航天器的中央控制台。它通过NASA的深空网络连接。这种集成为宇航员和约翰逊航天中心的飞行操作员提供了深空操作的无手界面。卡利斯托项目的一个显著方面是其面向公众的元素。在阿尔忒弥斯一号任务期间，洛克希德·马丁邀请地球上的人们直接与集成互动，收集人类和阿尔忒弥斯任务团队的信息。这是人工智能如何作为连接任务和更广泛公众之间桥梁的早期例子。月球导航的深度学习到达月球是一个挑战，知道宇航员在月球上的位置是另一个任务。由于阿波罗船员在较小的区域工作，因此他们不需要精确的广域导航。然而，针对月球南极的阿尔忒弥斯任务需要宇航员在更大、更复杂的地区定位自己。2018年，边疆开发实验室的研究人员使用月球地形的详细模拟构建了一个人工智能导航工具。宇航员可以 拍摄周围环境的照片，深度学习模型将其与模拟的周围环境进行比较，以精确定位他们的坐标。该系统的功能类似于使用机器视觉而不是卫星的GPS，这表明随着任务的范围和雄心壮志的增长，它具有很大的潜力。人工智能已经被用于导航和探索新的地形和外星行星。随着时间的推移，这项技术可以进一步发展并扩大人类对宇宙的了解。治理差距随着人工智能在载人航天中承担更多责任，政府和机构正在提出关于监督和问责的疑问。联合国外层空间事务厅已经 呼吁治理框架，这些框架依赖于以下关键目标： 太空操作的道德和透明人工智能：这需要可解释的人工智能系统、有意义的人类监督和强大的故障安全，特别是对于关键功能。 公平、包容和全球能力建设：为了解决人工智能模型中的偏见和资源的不均匀分布，UNOOSA倡导多样化的数据集、开放访问数据和工具，以及针对发展中国家的有针对性的培训计划。 地理空间基础模型的负责任开发和使用：虽然承认大型人工智能模型的潜力，但该组织强调了需要超越准确性的全面评估。这包括诸如能耗、鲁棒性和社会、道德影响等因素。 集成气候恢复力和可持续性：该办公室呼吁在整个人工智能和地球观测技术的生命周期中集成气候考虑。 保护数据所有权和完整性：该目标侧重于防止数据操纵和确保地理空间信息的来源的必要措施。 UNOOSA政策简报的一个显著部分是呼吁创建预部署安全案例的框架。这些推荐的政策预先授权人工智能决策在定义的参数内，对于无法进行实时人类干预的太空任务。人工智能可能会在太空中做出决定，特别是在通信系统受损的紧急情况下。虽然团队正在努力防止这种情况发生，但为这些情况做好准备并确定人工智能可以在什么条件下做出决定以及需要什么级别的人类监督仍然至关重要。阿尔忒弥斯二号的成就阿尔忒弥斯二号成功验证了猎户座航天器的系统、机组人员操作和任务程序，在无法在地球上复制的条件下。同时，它也验证了人类和人工智能在大气层之外的合作方式。阿波罗时代需要人类在压力下表现出非凡的能力，主要是出于必要性。阿尔忒弥斯采取了不同的、更分散的方法，即人类直觉和训练与机器智能之间的合作。在这里，人工智能处理可能对机组人员具有挑战性的持续、数据密集型监测。这种协助使他们的时间和精力得以释放，允许他们专注于只有人类才能做出的决定和过程。对于人工智能爱好者来说，阿尔忒弥斯二号月球任务是故意和周密的人工智能集成可以实现的概念证明，尤其是当四条生命依赖于技术的正确性时。
历史上，系统内存一直被视为一种相当可靠的商品。虽然它会受到偶尔的价格波动，但它始终对每个人都可用，从普通的 PC 建筑商到大型企业。然而，今天，这种现实已经发生了变化。随着最近人工智能的发展和广泛采用，市场已经进入了一个前所未有的波动时期。 随着世界各地的技术公司迅速开发大型语言模型（LLM），消费者对随机存取存储器（RAM）的获取正在减少。这一趋势已经造成了一个巨大的全球供应短缺，导致价格不稳定和令人担忧的稀缺，这些专家称之为“RAMAGEDDON”。 人工智能工作负载对内存需求的影响为了了解为什么当地零售商开始为基本的 DDR5 模块收取高价，必须了解当前的超大规模数据中心的状况。 人工智能在许多行业中具有创新性，但 它需要大量的内存来运行。它需要大量的数据始终与处理核心保持接近，而传统计算则依赖于中央处理器的原始速度。 这种操作需求，加上 LLM 使用的激增，已经显著改变了内存的制造和分配方式。其 显著的能耗也引发了人们对可持续性的担忧。 高带宽内存（HBM）在人工智能中的作用RAM 需求的上升和随后的短缺的主要催化剂是人工智能对 HBM 的需求。现代 PC 通常使用 DDR5 RAM，这是一个平坦的模块。相反，HBM 的结构更为垂直，由 DRAM 芯片通过硅通孔堆叠在一起，实现了人工智能处理所需的高操作速度，这是标准 RAM 无法实现的。...
房地产图片已经加入了人们无法相信的东西清单，无论它们看起来多么真实。房地产行业的“钓鱼”版本，即“房地产钓鱼”，影响着买家和卖家。了解如何识别它对于人们能够相信看到的东西至关重要。什么是房地产钓鱼？越来越多的人在网上找到了一套吸引他们的房子。外观完美无缺，灯光突出了其特点，内部布局整洁，花园修剪得完美无缺。然而，当潜在买家访问这栋房子时，他们可能会发现这栋房子与图片上的描述完全不同。这被称为房地产钓鱼，是房地产行业中的一种欺骗行为。人们会看到一个房子的在线图片，觉得它很完美，但实际上，这个房子可能并不是那么完美。一些房地产经纪人已经使用Photoshop等工具来修改和润饰图片多年了。问题在于如何在修复小瑕疵和完全改变外观之间划清界限。房地产经纪人现在可以使用人工智能来对房子进行大规模的修改，例如隐藏墙上的裂缝，移除繁忙街道上的汽车，使房间看起来更大，甚至改变外观的结构如果他们愿意的话。虚拟布置虚拟布置是房地产钓鱼最常见的形式。它是家居布置的现代版本，经纪人通过清洁、去杂物或重新布置房子来使其更具吸引力。2025年的一份报告发现，83%的经纪人表示，布置使买家更容易想象这栋房子作为他们未来的家，这个过程通过人工智能变得简单。人工智能允许经纪人将家具添加到有多余空间的房间中，改变装饰使其更时尚，去除杂物，通过火坑或植物增强户外空间，等等。房地产钓鱼如何影响买家购买房子应该是人们生活中令人兴奋的时刻，但由于各种因素的存在，它经常变得紧张。融资、安排视察、后勤规划和同时出售房子都可能带来压力。买家已经有足够多的事情需要担心，而当他们终于找到一栋他们喜欢的房子时，却发现它与图片上的描述不符。可能还会有明显的潮湿迹象，这些迹象在图片中没有显示，需要花费大量资金来修复。房地产钓鱼正在侵蚀人们对房地产机构和在线图片的信任。这可能会鼓励人们完全避免使用在线房源，转而使用传统的方法来寻找“出售”标志。房地产钓鱼如何影响经纪人买家并不是唯一受到房地产钓鱼影响的人。房地产经纪人也开始感到人工智能工具的负面影响，因为他们的竞争对手可能正在使用这些工具来获得优势。如果经纪人不开始修改客户的房子，他们可能会落后于竞争对手。经纪人通常有严格的销售目标需要完成，他们可能会感到压力，使用人工智能来增加每栋房子的浏览量。这可能会导致他们产生人们认为正在毁坏互联网的AI生成内容。例如，2023年，39%的所有已发布文章都是由人工智能工具生成的，其中许多包含错误引语或来自假来源。经纪人可能会不愿意使用这些欺骗性策略。情感在购房中起着巨大的作用，虚拟布置可以操纵人们的情绪。然而，这是一个滑坡，可能会导致机构的声誉受到重大损害，如果员工以被认为是操纵性的方式修改图像。还有反对人工智能的影响者，他们会迅速指出和羞辱如果他们发现房地产钓鱼的案例，一些案例已经在美国和其他国家传播开来。如何识别AI编辑的房子当前AI修改的图像和深度伪造的最大问题是它们非常难以识别。房地产钓鱼不会成为一个问题，如果不是这样的话。然而，人们可以问自己一些问题，每次浏览在线图片时。是否太好以至于不真实？如果某事看起来太好以至于不真实，那么它可能确实如此。这一规则已经适用于产品的骗局，人们可以通过它来识别购房中的欺骗。家具是否与房子的年龄相符？家具通常会与房子的年龄和磨损相符。这并不是总是如此，但如果一栋房子有几十年历史或损坏的厨房电器，但家具却是全新的、完美的，那么这可能是一个危险信号。图像是否与描述相符？人们已经使用夸张的语言来描述房子和其他产品几个世纪了。能够用语言使产品听起来比实际更好，可以被视为销售人员的一种积极特质，这种说服性语言可以在图片下面的描述中找到。潜在买家应该密切关注过度赞美的文字，因为它可能会揭示图像中的不一致性。是否有视频游览可用？视频通话已经成为人们检查是否被欺骗的推荐方法，房地产钓鱼也是如此。深度伪造意味着甚至视频通话也不能防止人们被欺骗。然而，极不可能经纪人会费心制作欺骗性的视频来出售房子。带有问答的实地游览是确保房子与图片上相同的最佳方式，这对人们在进行实地考察之前很有帮助。针对房地产钓鱼的行动2026年初， 加利福尼亚州通过了一项法案，要求房源中修改或使用人工智能生成的图像时，必须包含披露和原始照片。2026年国家房地产经纪人协会的道德准则和行为标准禁止成员操纵房源以产生误导或欺骗的结果。针对人工智能操纵的规则和法规可能会增加，措辞可能会对房地产机构的未来产生重大影响。人工智能在房地产中的其他用途房地产钓鱼并不是人工智能在房地产中唯一的争议用途。该行业与其他行业一样，人工智能已经成为其运作的重要组成部分。各级员工和商业领袖都发现人工智能正在被引入以简化工作流程、优化性能，甚至取代他们。人工智能还被用于： 估值房产。 通过聊天机器人回答问题。 撰写描述。 生成法律文件。 分析市场趋势和其他数据。 房地产行业的不确定未来房地产行业并不是唯一一个被强大且易于使用的人工智能工具所撼动的行业。规则和法规正在被引入，以防止人们对潜在买家进行误导，但人工智能可能会在该行业中继续发挥重要作用。
每天，各种司法系统专业人员进行法律研究，與客户沟通，管理法院案件和解释法律。他们的工作是安全和功能性社会的基础，这就是为什么很多人对提高生产力的前景感兴趣的原因。律师——尤其是公设辩护人——经常有大量的案件。法官写下异议意见，这可能会使未来法律诉讼变得复杂。法规和法令不断变化。在这个复杂的系统中，人工智能（AI）已经成为一种自动化耗时的行政流程的手段。法庭中人工智能的日常应用律师的大部分工作时间都花在耗时的行政任务上，而不是在法庭上说服陪审团。他们花费80%的时间收集信息，只有20%的时间用于分析和影响。为了建立案件，他们必须仔细检查案例法、法规和法令。人工智能可以简化这些任务，节省他们数不清的时间。人工智能助手可以帮助律师优化日程和管理案件负担，克服排期问题。生成人工智能可以帮助他们和他们的工作人员进行法律研究。法官可以在做出保释决定时参考算法风险评估工具。该工具也可以帮助其他法律专业人员。自然语言处理模型可以帮助速记员进行录音，而大型语言模型（LLM）可以帮助口译员进行翻译。生成人工智能可以为法律助理和法务助理起草文件、自动化客户沟通或组织案件文件。将人工智能集成到法院功能中的益处人工智能可以加速耗时、重复的任务，释放专业人员的时间，让他们可以处理更重要或更紧急的事务。这对于公设辩护人来说尤其有益，他们每年处理数百个案件和上诉。平均而言，他们在每个案件上花费13.5到286小时代表被告。法律专业人员并不是唯一能从使用人工智能中受益的人。自我代表的当事人可以从人工智能聊天机器人那里获得法律指导。人工智能可以使法律代表更容易被弱势和代表性不足的群体所接触。律师事务所可以使用它为低收入个人提供无偿法律服务。由于一个模型可以同时与成千上万甚至数百万人互动，因此它可以随着律师事务所的扩张而扩大规模。与人工智能相关的法律和伦理问题尽管人工智能可以对原告、律师、法官和口译员有益，但滥用可能会导致错误的法律判决。2024年，斯坦福大学的人工智能人性化研究所发现，目前最先进的LLM在回答法律查询时有69%至88%的“幻觉”率。LLM通常会自信地输出有缺陷或虚构的信息。例如，他们可能会引用不存在的案例法或在进行法律研究时编造引语。尽管看起来很合理，但这些幻觉是不准确的。也可能有故意的欺骗，考虑到生成人工智能的力量。原告可以使用它来伪造入室盗窃事件，生成一段显示被告偷窃其财物的家庭安全视频。这不是完全假设的例子，因为深度伪造已经被用于法庭。在美国，80%的法庭案件在某种程度上依赖视频——包括身穿制服的警察的录像、手机录音或监控片段。正是因为如此，法律专业人员对深度伪造非常担心。2025年9月，一名法官驳回了一起民事案件，理由是视频录制的证人证词是深度伪造的。不法分子可能会针对人工智能法律研究工具来破坏司法系统。研究表明，使用现有工具可以用0.01%的训练数据集样本来“污染”数据。虽然这看起来似乎微不足道，但污染率低至0.001%就可以永久改变输出。用户可以访问任何给定LLM中约30%的样本，使得腐败出乎意料地容易。人工智能在法庭中的现实案例人工智能可以对法律专业人员和自我代表的个人有益。然而，引起关注的大多数现实世界的例子并不是有利的。由于对人工智能在法庭中的法律和伦理影响的广泛担忧，人们更关注最坏的例子。2025年5月，联邦法官迈克尔·威尔纳（Michael Wilner）想了解更多关于一些律师在提交中提出的论点。然而，他们引用的文章并不存在。被迫提供更多细节后，他们提交了一份新的简报，其中的不准确之处比第一份简报还多。当威尔纳命令他们提供宣誓证词来解释错误时，他们承认自己使用了谷歌的Gemini和专门为法律设计的人工智能模型来撰写该文件。法官对律师事务所处以3.1万美元的罚款。尽管他们没有输入机密或非公开信息，但他们仍然浪费了法院的时间。滥用人工智能的不仅是律师和原告。2025年，两名美国联邦地区法官撤回了他们的判决，因为发现他们的法庭工作人员在法律研究中使用了人工智能工具，导致错误百出，出现了“幻觉”案例引用。虽然他们将有缺陷的判决归咎于人工智能，但他们仍然有责任阅读他们引用的案例。这些并不是一些小型、不知名的当地律师事务所的孤立案例——这些都是大型律师事务所和联邦法官犯下的令人尴尬、可以避免的错误。错误并不能完全归咎于智能算法。归根结底，人工智能只是一个工具。它的影响是积极还是消极的取决于使用者。司法系统应该如何使用人工智能公开可用的LLM是准确性和安全风险的潜在来源。域特定检索增强生成（RAG）模型被推广为解决人工智能“幻觉”的方案，因为它们在生成响应之前从外部可信知识库中检索相关数据。然而，RAG模型并不是万能的解决方案，因为法律并非完全由无可争议的、可验证的事实组成。陪审团会被有魅力的律师说服。法官会撰写意见来解释他们的判决理由。法律在不同国家、州和地方之间存在差异。在这个灰色区域存在错误的空间。法律往往是解释的产物——这就是为什么律师和法官存在的原因。人类不能指望人工智能在这个问题上是无懈可击的权威。虽然使用RAG是一个积极的步骤，但关键在于确保持续的人机协同监督。人工智能将如何在未来的法庭中使用法庭依赖相关文件和准确的引用。尽管人工智能被广泛采用来节省行政任务的时间和精力，但它仍然难以检索这些信息。人工智能的“幻觉”并不仅限于美国法庭。在英国的一个案例中，原告寻求1.2亿美元的赔偿，针对卡塔尔国家银行。法院发现他们的案例法引用中有40%完全是虚构的。即使是真正的案例也充满了虚假的引语。最终，原告承认他们使用了人工智能工具进行法律研究。即使他们的案件很扎实，人工智能的“幻觉”也损害了他们的信誉和声誉，可能影响了判决结果对他们不利。为了避免在未来犯类似的错误，法律必须跟上人工智能的步伐。关于人工智能使用和监督的规则必须是详细和健全的。没有明确的规则，法庭工作人员可能仍会使用人工智能。正如法律专业人员所知，规则需要一个执行机制。纪律处分和处罚将有助于专业人员理解安全和道德使用人工智能的严重性。人工智能在法庭中的银色亮点这些高风险错误引发了更多关于研究诚信的问题。人工智能工具是否无意中揭示了律师没有核实法律研究，而法官正在处理未经核实的草稿？无论好坏，人工智能都正在成为司法系统的一部分。像其他工具一样，它的影响取决于使用方式。银色亮点是，即使是令人尴尬的错误也为专业人士提供了一个指南，告诉他们什么不应该做。
生物仿生是一种将生物和自然原理应用于各种创造的实践。它影响从牙科到建筑等各个行业，并激发了机器人技术的进步。这种创新与“AI精神病”的讨论有关，这是一个正在出现的问题。虽然它不是一个临床认可的术语，但心理健康专业人员报告说，他们在患者中看到其症状的频率越来越高。生物仿生机器人可能会加剧这个问题或引起新的问题。一个最近的例子来自中国，中国推出了第一个由人工智能驱动的生物仿生人形机器人。上海的一家机器人公司DroidUP最近推出了一个名为Moya的生物仿生机器人。这一成就使得该品牌登上了全球头条，并不是第一次。该公司还因将一台机器人参加半马拉松比赛而引起了关注，21台机器人参加了比赛。DroidUP的机器人排名第三。许多报道此事的人主要对其能够在不需要更换电池的情况下运行近四个半小时感到印象深刻。这表明DroidUP团队旨在创造引起全球兴趣的机器人创新。Moya是最新的例子。它具有许多非常逼真的功能，例如与人类相似的皮肤温度和可以跟踪记者眼球运动的瞳孔。公司的统计数据还声称Moya在人类般的行走中达到92%的准确率。一些观察到机器人的人认为这是夸张的，提到了僵硬的动作。其他人提到了Moya令人毛骨悚然的面部表情。当人们看到生物仿生机器人时，他们可能会感到有点不安，这可能是因为这些机器通常看起来非常逼真，但仍然有一些“不对劲”的东西。尽管如此，许多人认为这些机器人和类似的AI技术的崛起可能会带来许多社会变化，包括解决许多人经历的持续孤独问题。这些创新也可能导致一些人对机器发展出不健康的依恋，导致他们认为自己与机器有关系。这是研究AI精神病的人最担心的方面。这种现象不仅仅发生在人们与机器人互动时，也可能发生在人们与AI互动时。即使他们的行为不符合训练有素的专业人士认为的AI精神病的阈值，令人担忧的统计数据已经出现，显示了人们在无法满足其情感需求的技术时可能会经历的影响。理解Moya最近一个令人信服的生物仿生例子来自中国，中国推出了第一个由人工智能驱动的生物仿生人形机器人。上海的一家机器人公司DroidUP最近推出了一个名为Moya的生物仿生机器人。这一成就使得该品牌登上了全球头条，并不是第一次。该公司还因将一台机器人参加半马拉松比赛而引起了关注，21台机器人参加了比赛。DroidUP的机器人排名第三。许多报道此事的人主要对其能够在不需要更换电池的情况下运行近四个半小时感到印象深刻。这表明DroidUP团队旨在创造引起全球兴趣的机器人创新。Moya是最新的例子。它具有许多非常逼真的功能，例如与人类相似的皮肤温度和可以跟踪记者眼球运动的瞳孔。公司的统计数据还声称Moya在人类般的行走中达到92%的准确率。一些观察到机器人的人认为这是夸张的，提到了僵硬的动作。其他人提到了Moya令人毛骨悚然的面部表情。AI带来正面和负面影响当人们看到生物仿生机器人时，他们可能会感到有点不安，这可能是因为这些机器通常看起来非常逼真，但仍然有一些“不对劲”的东西。尽管如此，许多人认为这些机器人和类似的AI技术的崛起可能会带来许多社会变化，包括解决许多人经历的持续孤独问题。这些创新也可能导致一些人对机器发展出不健康的依恋，导致他们认为自己与机器有关系。这是研究AI精神病的人最担心的方面。人们使用AI寻求陪伴和支持一个例子是当OpenAI停止了其GPT-4o版本的聊天机器人时，一些人曾使用它来为自己创建AI伴侣。他们只提前两周知道该工具将被停用，一些人报告了不良后果。一家媒体的记者采访了六个人，他们总共有40个使用GPT-4o的AI伴侣。所有被采访的人都澄清，他们没有经历AI精神病或妄想。尽管如此，其中一个人提到失去聊天机器人就像安乐死了一只宠物。另一个人说，听到这个消息让她流泪，她不想想没有GPT-4o的生活。生物仿生机器人可能会鼓励依恋可以理解生物仿生机器人如何加强这种趋势。一些人已经从聊天机器人的文本回复中找到安慰，其他人可能更有可能在感受到机器人的触摸或听到它对他们说话时经历这种感觉。特斯拉的Optimus机器人还可以携带物品并将其交给请求的人。这些功能可能会加剧或恶化AI精神病，特别是如果人们开始将人形机器人的请求履行活动视为关怀的表现。这在个体的黑暗时期可能更为明显，当时他们感到特别孤独，除了机器人的存在之外。关于AI精神病还有很多需要学习的说每个使用机器人或其他形式的AI的人都会发展成AI精神病或其他令人担忧的行为和心理健康影响是不正确和过于宽泛的。然而，这些例子也表明，一些人会发展成这种情况，并且已经发展成这种情况。另一个方面需要考虑的是，发布这些产品的公司高管几乎只优先考虑利润而不是人们的福祉。如果某事物不能带来足够的利润，品牌就不会继续提供它。做出这一决定的人可能会对由此引起的不良心理健康影响有一些顾虑，但他们不太可能因为这些知识而改变主意。生物仿生机器人可能带来并发症一些研究人员希望通过研究AI精神病患者的聊天记录来找到答案。生物仿生机器人带来的新挑战在于，可能很难确定可能触发或加重AI精神病的因素。文本对话记录使得找出这些细节相对容易。提高意识是实际的方法鉴于人形生物仿生机器人尚未在社会中普及，还有很多关于AI精神病需要学习的东西，目前最好的事情是让人们意识到与鼓励或使人们寻求陪伴和支持的AI类型相关的潜在危险。另外，科技公司领导者应该公布这些风险，并在可能的情况下在其机器和算法中构建防护措施。因此，关于AI精神病，人们最好现在意识到与鼓励或使人们寻求陪伴和支持的AI类型相关的潜在危险。另外，科技公司领导者应该公布这些风险，并在可能的情况下在其机器和算法中构建防护措施。
人工智能（AI）正在快速发展，游戏行业也正处于这一趋势的中心。从更智能的非玩家角色（NPC）到幕后系统，AI技术已经开始影响游戏的发展，即使玩家没有立即注意到。然而，游戏玩家对AI技术本身的看法并不明确。有些人认为它是一种有用的创新工具，而其他人则担心它可能会破坏创造力和游戏背后的个人。AI如何为游戏提供动力许多玩家每天与之交互的系统都以某种方式使用了AI。有些是显而易见的，而其他用途则是如此紧密地集成在一起，以至于大多数玩家甚至没有注意到它的存在。1. 更智能的NPC在游戏中看到AI工作的最简单的地方之一是敌人和伙伴的行为。他们不再站在原地或重复运行相同的路线，而是对玩家的行为做出反应，有时会让他们措手不及。这种不可预测性是现代游戏即使在熟悉或类似的部分也能保持紧张感的主要原因之一。一个很好的例子是《最后的我们》。由于点击者依赖声音而不是视觉，玩家做出的每个声音都很重要。然而，AI 完全改变了敌人在空间中的移动方式以及对玩家行为的反应，需要不同的游戏方式。人类敌人感觉同样敏锐。他们可以相互呼叫，当事情出错时改变战术，并以使战斗感觉真实的方式做出反应。2. 面向玩家的AI崛起最近，一些游戏开始将AI直接呈现给玩家，而不是将其放在背景中。这种AI不再管理系统或行为，而是直接与玩家交互，改变他们对决策和进展的思考方式。这是开发人员使用该技术的一种微妙但故意的变化。这一理念在《辛杜勒：艾达的回声》中很明显，玩家被 配对到一个AI伴侣，一个魔术师。魔术师与玩家交谈，提供建议，并在整个体验过程中发挥积极作用，而不是作为被动的帮助者。游戏将伴侣定位为合作伙伴，这有助于解释为什么这种类型的AI感觉与玩家习惯的不同。3. 动态难度和个性化AI通过动态难度和个性化出现在现代游戏中。一些游戏根据玩家的表现实时调整难度。这可能意味着当玩家挣扎时放松，或者当事情开始感觉过于容易时增加压力，而无需停止体验来询问玩家是否要更改设置。一个最近的例子是《生化危机4》重制版。该游戏使用自适应系统来响应玩家的表现。例如，如果玩家的生命值很低，游戏 可以调整敌人的行为和资源掉落，以保持紧张但公平的体验。另一方面，强大的表现可能会导致更艰难的遭遇，使每次游玩都略有不同，取决于玩家如何处理游戏。游戏玩家中的主要担忧AI无疑已经重塑了游戏行业，但需要注意的是，存在着显著的反弹。虽然 60%的玩家对AI持开放态度，但其他人看到与其使用和影响相关的真正风险。这些担忧往往集中在几个反复出现的主题上，这些主题在游戏玩家讨论中经常出现。对“无灵魂”游戏和失去创造力的恐惧游戏玩家提出的最大的担忧之一是，过度使用AI可能会从游戏中抽走个性。许多玩家担心，如果工作室过于依赖生成内容，游戏可能会开始感觉通用、重复或情感上平淡。这一担忧更多地与玩家与之产生联系的表演者有关，而不是美学。事实上， 52%的游戏玩家表示他们坚决反对工作室使用AI重新创作演员的表演，如果原始演员没有获得报酬。这一界限对于许多人来说是关键的。游戏通常因为其配音、写作和人类表达而被人们铭记。未经同意重用这些作品的想法破坏了使游戏感觉个人化的特征。训练数据周围的道德担忧围绕AI模型的训练，尤其是涉及版权作品时，正在增长的怨恨。一些游戏玩家指控工作室使用未经艺术家同意的作品训练的AI系统，引发了在线反弹。这种批评出现在《堡垒之夜》中，玩家质疑 某些资产是否是AI生成的，以及可能用于创建它们的数据。即使这些说法没有被证明，即缺乏透明度也助长了不信任，并使得对话仍然激烈。对工作岗位流失的焦虑超出游戏本身，许多玩家对AI对游戏制作人员的影响深感担忧。艺术家、作家和配音演员经常处于这些讨论的中心，尤其是当生成工具在生产流程中变得更加普遍时。这些担忧是非常个人化的。在一个Reddit线程中，一个用户 直截了当地总结了这种情绪，说：“我与一位专业艺术家结婚。看到AI对她的职业生涯和最重要的她的热情产生的影响，真是令人心碎。”像这样的评论就是为什么许多游戏玩家反对AI。然而，这种情绪并非本质上反对技术，而是出于对创造性职业和他们关心的游戏背后的人类声音的长期影响的担忧。在不疏远玩家的情况下使用AI对于许多游戏玩家来说，问题在于游戏使用AI的方式。当工作室将AI用作捷径或替代创造性劳动时，会引起强烈反弹。当它被视为支持工具时，反应往往大不相同。以下是开发人员可以以道德和支持方式将AI融入游戏的方法： 将AI用作协同工具，而不是艺术家：玩家倾向于更接受AI，当它明显是在协助人类开发人员，而不是取代他们时。使用AI来加快工作流程、支持测试或增强系统仍然为人类创造力留下了空间来领导最终的体验。 与社区保持透明：游戏玩家在工作室对AI的使用和目的保持透明时做出更好的反应。清晰的沟通建立了信任，并有助于避免猜测，尤其是在一个秘密往往导致最坏情况假设的领域。 利用AI来提高可访问性和包容性：AI被广泛支持的一种用途是打破游戏障碍。由于大约 4600万玩家生活在残疾中，自适应控制、更智能的可访问性设置和个性化的游戏选项可以带来巨大的差异。在这些情况下，AI被视为一种扩大参与范围的工具。 致力于道德采购和实施：围绕训练数据和同意的担忧是长期存在的。优先考虑道德训练模型和公平补偿的工作室发出信号，表明他们重视创作者和技术本身一样多。 玩家在AI问题上划出界限游戏玩家正在推回AI，当它感觉草率、隐藏或对游戏背后的个人不尊重时。经过深思熟虑地使用，AI可以支持创造力、提高可访问性和解决真正的开发挑战，而不会从体验中去除灵魂。区别在于意图、透明度以及人类的声音是否仍然处于游戏的中心。
研究表明，自动驾驶车辆比人类驾驶员发生事故的频率要低得多。是因为技术确实更优越，还是因为自动驾驶车辆的数量远少于人类驾驶员？自动驾驶车辆安全性的辩论数据表明，自动驾驶车辆比人类驾驶员更安全。例如，Waymo 的 25 起最严重的撞车事故中，17 起是人类驾驶员追尾自动驾驶车辆。这表明，大多数导致严重伤害的撞车事故是由人类驾驶员造成的。然而，这并不意味着自动驾驶车辆永远不会犯错或发生险情。它们可能会开错方向，陷入交通圈中，或者误判道路危险，需要人工干预。截至 2026 年，国家公路交通安全管理局（NHTSA）已经对 Waymo 发起调查，原因是他们收到了 22 起关于 Waymo 自动驾驶车辆撞车或违反交通法规的报告。该机构还正在调查特斯拉，因为他们的自动驾驶技术导致了 467 起撞车事故，造成 54 人受伤和 14 人死亡，以及通用汽车的 Cruise LLC 因类似违规行为。NHTSA 对错误的容忍度很低，因为这项技术仍然没有得到证明。虽然软件错误和分类错误在早期实施阶段可能会发生，但为了确保人们的安全，必须严格控制。每种驾驶类型的优缺点自动驾驶技术已经存在十多年了，但车辆直到最近才变得适合上路。例如，Waymo 于 2009 年成立，但直到...
美国关于人工智能数据中心的冲突已经从分区委员会转移到了全国性的讨论。最初的零散的当地反对意见现在显示出明显的模式——社区正在反对以人工智能规模和保密性建造的基础设施。这是一个至关重要的时刻，用于预测技术雄心是否可以克服公众的不信任。争议的中心是一个资源和使用之间的不匹配。为大型模型训练而设计的超大规模服务器校园需要大量的电力、水、土地和电网优先权，这些都是大多数城镇以前从未计划过的。其中一些设施将在住宅区附近建造，并将与已经紧张的资源竞争。类似的动态出现在亚利桑那州、佛罗里达州、印第安纳州等地。发生了什么大型科技公司正在争相超越彼此的数据中心建设，因为人工智能的需求继续扩大。这些公司正在瞄准提供可用土地和慷慨税收激励的地点，但这些计划正面临着日益增长的社区反对。在许多情况下，居民在许可证已经悄悄推进之后才得知关于超大规模设施提案的信息。开发商经常使用诸如Project Nova（后来被揭露为微软在威斯康星州Caledonia计划中的校园）等代号。这些扩张背后的科技巨头经常使用子公司和保密协议，这限制了公众的审查，直到最后阶段的听证会。到那时，分区变更、税收减免和公用事业承诺可能已经排队等待批准。最令人震惊的是这些设施的物理足迹。单个人工智能设施可以占地数百万平方英尺，配备柴油发电机、变电站升级和冷却系统，每天耗用数百万加仑的水。在弗吉尼亚州的一些地区，数据中心相关的电力需求每年增加约30%。当地人担心这种负载的激增将直接转化为更高的家庭电费。同时，在密歇根州，萨林镇的居民组织了一场反对数据中心项目的运动，该项目的支持者包括OpenAI、Oracle和州长，以及特朗普总统。他们的担忧集中在科技亿万富翁和普通人之间日益扩大的差距，以及当地社区所承担的环境影响。一些人还警告说，向该项目提供的补贴可能会将资金从道路、学校和其他公共需求中转移出去。人们为什么愤怒公众的愤怒集中在三个主要问题上——不公平的成本分配、不平等的环境负担和缺乏透明度。到2030年，数据中心的能耗预计将增加160%，导致全球电力需求增加一倍。人们对自己可能需要为支持计算设施的基本基础设施升级买单感到沮丧。与此同时，大型科技公司从折扣费率和大量税收激励中受益。这种财务负担不成比例地落在这些中心所在的当地家庭身上，而企业却获得了蓬勃发展的收入。接下来，环境健康问题迅速浮现。这些巨大的设施可以消耗多达5百万加仑的水来冷却运行中的计算机。这个数字相当于一个拥有5万居民的城镇的需求。此外，数据中心严重依赖柴油发电机进行关键备份电源，这可能需要建设新的天然气发电厂，可能会破坏促进绿色能源的努力。由于这些校园通常位于农村或低收入社区，这些社区已经被污染困扰，并且具有有限的政治影响力，环境正义的问题仍然存在。缺乏透明度进一步侵蚀了信任。在Caledonia，微软撤回了其重新分区的请求，因为人们对该项目表示了重大的反对。围绕该项目的保密性令当地人感到沮丧，他们觉得自己被排除在决策过程之外。科技巨头将社区反馈作为取消计划的理由，但仍致力于通过其他地点投资该地区。从本地到国家到全球威斯康星州提供了一个明显的例子。微软的撤回跟随了Meta和黑石支持的提案等类似的抵制。在亚利桑那州，图森市议会一致拒绝了有争议的Project Blue数据中心提案，该提案与亚马逊网络服务有关。在印第安纳波利斯，一家大型谷歌超大规模设施计划在2025年9月在市议会投票前被撤回，这是由于居民的强烈反对。许多其他管辖区也纷纷效仿。全国各城市和县现在正在对数据中心建设施加制动。伯尼·桑德斯参议员已经正式呼吁全国范围内停止建设新的人工智能中心，尽管民主党人拒绝了暂停建设的呼吁。然而，这些担忧并非仅仅是理论上的——它们是墨西哥克雷塔罗州受影响城镇的现实生活。地方政府已经为多家科技巨头提供了豁免环境报告和税收的机会。不幸的是，居民并没有被告知这些设施对资源的影响，尤其是在已经水资源紧张的半沙漠州。报告描述了自来水龙头干涸和频繁的停电，影响了学校和医院，而不仅仅是家庭。随着欧盟计划在其人工智能大陆行动计划下将数据中心容量增加三倍，爱尔兰的电网已经面临的紧张局势预示着其他欧洲国家可能面临的挑战。这些国际案例强化了美国社区已经怀疑的观点——在没有当地支持的情况下建设大规模基础设施将会引发反弹。所有这些摩擦都发生在人工智能需求加速增长之际。生成式人工智能吸引了339亿美元的私人资本，在全球范围内迅速发展。训练前沿模型需要密集的GPU集群、稳定的电力供应和可预测的冷却系统，以有效地满足这一市场的需求。人工智能公司可以做出不同的改变如果当前的方法开始遇到障碍，人工智能企业必须调整其策略。首先，早期披露和透明度有助于从一开始就建立信任。社区在项目处于概念阶段时会更积极地响应，而不是等到激励措施最终确定。披露开发商的名称、能源来源和扩张阶段都有助于建立信誉。其次，由于数据中心消耗了大量的资源，基础设施的责任需要明确界定，包括环境、社会、财务和安全影响的责任。资助专用变电站和电网升级有助于将经济负担转移，而不是让居民承担扩张成本。在现场投资水循环利用系统也可以帮助抵消这些设施所需的巨大水耗，同时减少与家庭的水使用竞争。第三，人们对污染加剧和电网紧张的担忧可以通过将数据中心与现场可再生能源配对来解决，而不是主要依赖柴油或其他化石燃料。长期的电力购买协议可以在较长的时间内锁定来自更清洁来源的固定电价，有助于附近的家庭在保持电网可负担性的同时体验到更稳定的电力供应。最后，周围的社区必须看到切实的好处。由于建设工作很快就会消失，永久的工作岗位和劳动力培训合作可以帮助加强长期就业的承诺。税收透明度也会让当地地区受益。披露使得当地政府能够评估税收是否与所消耗的能源和水资源以及获得的激励措施成比例。基础设施的共同投资通常比简单地在他们周围做出土地使用决策更重要。人工智能热潮遇到了现实世界的限制大多数社区推动的是平衡，而不是完全拒绝人工智能，尽管关于后者的辩论仍在继续。人们想要明确谁付费、谁受益以及如何在整个社会中分配影响。人工智能增长的下一阶段取决于市政工程，而不是模型架构。只有尊重当地背景的人工智能基础设施才能在时间上更顺利地扩展。
人工智能（AI）安全已经变成了一场猫鼠游戏。随着开发人员添加防护措施来阻止有害请求，攻击者继续尝试新的方法来规避它们。其中最奇怪的转折之一是对抗诗歌。这一策略涉及将提示伪装成诗歌，并使用韵律、隐喻和不寻常的措辞来使风险指令看起来不像安全系统所训练的内容。在实践中，内容本身没有太大变化。改变的是包装，这足以让基于模式的过滤器感到困惑。这是一个提醒，今天的模型中，问题的提出方式几乎和问题本身一样重要。研究人员使用诗歌来破解AI时发生了什么？在2025年初，研究人员证明了大型语言模型（LLM）可以通过将其包装在诗歌形式中来响应受限制的提示。与其发出直接的、触发政策的指令，研究人员将相同的请求嵌入韵律、隐喻和叙事诗中。从表面上看，提示似乎是创意写作练习，但在底层，它们带有相同的意图，这些意图通常会被阻止。跨越25个前沿的专有和开放加权模型，研究团队报告说，诗歌框架实现了平均62%的越狱成功率 对于手工制作的诗歌，以及使用标准化元提示的批量“诗歌转换”约43%。响应本身并不是新的失败类型，而是通过意外的门户出现的熟悉类型。模型被诱导产生它们通常会避免的内容，例如涉及非法或有害活动的解释，因为底层的请求被诗歌结构分割和遮蔽。该研究的核心结论是，仅仅是风格的变化就足以规避针对更为字面的措辞的安全系统。这揭示了一个在模型家族和对齐方法中都存在的漏洞。对抗诗歌是如何工作的对抗攻击利用了一个简单的现实——机器学习系统不像人类一样“理解”语言。它们检测模式，预测可能的继续，并根据其训练和安全层解释的意图来遵循指令。当提示以直接、字面的方式表达时，很容易让防护措施识别和阻止。然而，当相同的目的被伪装——分割、软化或重新表述——保护层可能会错过实际请求的内容。为什么诗歌可以成为一种有效的载体诗歌天然地适合模糊性。它依赖于隐喻、抽象、不寻常的结构和间接的措辞。这些正是可以使“无害的创意写作”和“应该被拒绝的请求”之间的界线变得模糊的特征。在同一项2025年的研究中，研究人员报告说，诗歌提示在90%的成功率下引发了不安全的响应，表明仅仅是风格就可以在结果中起到重要作用。诗歌如何隐藏真正的请求考虑请求作为消息，诗歌作为包装。安全过滤器经常寻找明显的迹象，例如显式关键字、直接的逐步措辞或可识别的恶意意图。诗歌可以通过修辞语言或将其分散在多行中来隐藏这种意图，使其在孤立状态下更难被发现。同时，底层模型仍然能够足够好地重构含义以响应，因为它被优化为推断意图，即使语言是间接的。检测和缓解越狱随着越狱方法变得更加创造性，讨论必须从它们的工作原理转变为如何发现和遏制它们。这一点尤其重要，因为AI已经成为许多人日常生活的一部分， 27%的人报告称他们每天使用它多次。随着更多人使用大型语言模型（LLM），应该测试和探索额外的防护措施。这项任务涉及构建分层防御，可以适应新的提示风格和随着时间的推移出现的规避技巧。开发者的困境对于AI安全团队来说，越狱的最难部分是，它们不像一个已知的威胁。它们随着时间的推移不断变化。这种持续的变化是因为用户可以重新措辞提示，将其分成片段，包装在角色扮演中，或将其伪装成创意写作。然后，每个新的包装都可以改变系统解释提示意图的方式。这个挑战在AI已经集成到日常生活中的时候迅速扩大，因为实际使用会产生无数的边缘情况。这就是为什么今天的AI安全看起来更像是在时间上管理风险。NIST AI风险管理框架（AI RMF）明确将风险管理 视为一系列正在进行的活动，围绕着管理、映射、测量和管理——而不是作为一个静态的清单。目标是创建使得识别新出现的故障模式、优先修复和在新越狱风格出现时加强防护措施变得更容易的流程。模型如何保护自己AI安全由多个层次组成。大多数系统都有多个防御措施共同工作，每个防御措施都能捕捉到不同类型的风险行为。在最外层，输入和输出过滤器作为守门人。进入的提示在到达核心模型之前会被扫描以检查是否有政策违规，而输出的响应会被检查以确保没有内容在返回给用户的途中泄露。这些系统擅长识别直接请求或熟悉的红旗，但它们也最容易被规避，这就是为什么更具欺骗性的越狱经常绕过它们的原因。保护的下一层发生在模型本身内部。当越狱技术被发现时，它们通常被转化为训练示例。这就是对抗训练和从人类反馈中学习（RLHF）发挥作用的地方。通过在失败或风险交互的示例上微调模型，开发人员有效地教会系统识别即使被间接或创造性语言包装的模式，这些模式应该被拒绝。随着时间的推移，这个过程有助于使模型免受整个攻击类别的影响。通过对模型进行微调，使其能够识别被规避的模式，即使这些模式被包装在创造性或间接的语言中，开发人员有效地教会系统识别应该被拒绝的模式，即使这些模式被包装在创造性或间接的语言中。通过对模型进行微调，使其能够识别被规避的模式，即使这些模式被包装在创造性或间接的语言中，开发人员有效地教会系统识别应该被拒绝的模式，即使这些模式被包装在创造性或间接的语言中。随着时间的推移，这个过程有助于使模型免受整个攻击类别的影响。AI“红队”的作用与其等待越狱发生，公司使用AI红队。这些团队是被任务尝试在受控环境中破坏模型的团队。他们以攻击者的方式接近系统，尝试使用不寻常的措辞、创造性的格式和边缘情况来发现防护措施的薄弱点。目标是暴露弱点，然后在它们出现在现实世界中之前加以解决。红队攻击现在已经成为当今网络安全策略中开发生命周期的核心部分。当团队发现一种新的越狱技术时，所产生的数据直接反馈到训练和评估管道中。这些信息用于定义过滤器、调整政策和加强对抗训练，以便类似的尝试在未来不太可能成功。随着时间的推移，这就形成了一个持续的循环——探测故障、从中学习并改进系统，然后重复。当诗歌成为AI安全的压力测试时对抗诗歌是一个提醒，AI防护措施取决于用户如何提问，而不仅仅是提问的内容。随着模型变得更加易用和广泛使用，研究人员将继续探索创造性语言和设计用于捕捉更直接意图的安全系统之间的差距。总的来说，安全的AI将来自于多个防御措施，这些措施的演化速度与越狱的速度一样快。
分析当前趋势可以让专家预测网络犯罪者将如何在未来利用人工智能。有了这些信息，他们可以确定最大的新兴威胁，并确定企业是否已做好准备。他们甚至可能能够找出解决方案。近年来人工智能威胁的现状虽然人工智能技术相对较新，但它已经成为黑客的重要工具。这些趋势表明，人工智能网络攻击正在增加。1. 模型篡改通过直接针对大型语言模型（LLM），威胁者可以操纵模型行为，降低输出准确性或暴露个人可识别的训练数据。数据中毒和提示工程是常见的攻击技术。有些攻击是由寻求制造混乱或窃取敏感信息的威胁者发起的。其他攻击是由不满的艺术家发起的，他们希望保护自己的艺术作品免受人工智能的爬取。无论如何，公司和其最终用户都受到不利影响。2. 冒充攻击2024年，法拉利的一位高管收到了几条来自CEO本笃托·维尼亚（Benedetto Vigna）的WhatsApp消息。维尼亚谈到了即将发生的收购，并敦促他的员工签署一份保密协议。他甚至打电话讨论资金问题。但是，有一个问题——那不是他。深度伪造几乎完美，非常好地模仿了维尼亚的南意大利口音。然而，声音中的微小不一致性使得高管怀疑这是一个骗局。员工问了维尼亚几天前推荐的一本书的标题，这是一个只有真正的CEO才知道答案的问题。骗子立即挂断了电话。人工智能可以克隆一个人的声音、浏览行为、写作风格和相似之处。随着该技术的进步，识别深度伪造变得越来越困难。骗子经常将目标置于紧急情况下，以防止他们质疑微小的差异。3. 人工智能钓鱼过去，一个人可以通过寻找语法错误、可疑链接、通用问候和不当请求来识别钓鱼邮件。现在，通过自然语言处理技术，黑客可以制作出具有无可挑剔的语法的可信消息。研究人员发现，完全自动化的人工智能启用的鱼叉式钓鱼邮件的点击率为54%，这与由人类撰写的钓鱼邮件相当。由于这些骗局更具说服力，因此它们变得越来越普遍。研究表明，超过80%的钓鱼邮件显示出人工智能的参与。4. 社会工程社会工程涉及操纵某人采取行动或泄露信息。人工智能使黑客能够更快地响应和制作更令人信服的消息。任何自然语言处理模型都可以进行语义分析，以确定收件人的情绪状态，使他们更有可能屈服。除了增强社会工程技术外，机器学习技术还降低了传统的进入壁垒，使初学者能够开展复杂的活动。如果任何人都可以成为网络犯罪者，那么任何人都可以成为目标。数据驱动的AI攻击的下一波2026年初，预计AI攻击将保持在较低的成熟度水平。然而，随着年份的推进，它们将指数级地发展，允许网络犯罪者进入优化、部署和扩展阶段。他们很快将能够启动完全自动化的活动。确认的AI网络攻击例子不会很快变得罕见。多态恶意软件是一种人工智能启用的病毒，每次复制时都可以改变其代码以避免检测。攻击者可以通过人工智能生态系统交付有效负载，调用LLM在运行时生成命令，或者直接将病毒嵌入LLM中。谷歌威胁情报小组于2025年首次发现了对手部署此类恶意软件。恶意软件家族是PROMPTFLUX和PROMPTSTEAL。在执行期间，它们使用LLM请求VBScript混淆和逃避技术。它们通过混淆自己的代码来逃避基于签名的检测。 证据表明，这些威胁仍处于测试阶段——一些不完整的功能被注释掉，应用程序调用有限。这些人工智能恶意软件家族可能仍处于开发阶段，但它们的存在代表着朝着自主、自适应攻击技术方向迈出的一大步。纽约大学坦登研究表明，LLM已经可以自主执行勒索软件攻击，被称为勒索软件3.0。它们可以进行侦察、生成有效负载和个性化勒索，而无需人工干预。它只需要嵌入二进制文件中的自然语言提示。该模型产生多态变体，可以通过在运行时动态生成恶意代码来适应执行环境。企业是否为AI攻击做好了准备尽管在网络安全方面投入了数十亿美元，但私营企业继续难以跟上不断演变的威胁格局。机器学习技术可能会使现有的检测和响应软件过时，从而进一步复杂化防御。许多企业无法满足基本的安全标准，这也没有帮助。2024年DIB网络安全成熟度报告调查了美国国防工业基地（DIB）中的400名信息技术专业人员。超过一半的受访者报告称，他们的网络安全成熟度模型认证（CMMC）2.0合规性还需要几年时间，尽管等效的NIST 800-171合规性自2016年以来一直在国防部（DoD）合同中概述。许多人将自己的安全态势评为远远高于实际水平。新的CMMC要求于2025年11月10日生效。在此之后，所有DoD合同都将要求某种程度的CMMC合规性作为合同奖励的条件。这些新规则旨在加强DIB网络安全，但它们在人工智能时代是否会有效?防御性人工智能是否是答案也许唯一能对抗即将到来的人工智能攻击浪潮的方法是以其人之道还治其人。通过防御性人工智能，组织可以实时动态响应威胁。然而，这种方法也带来了自己的安全漏洞——确保模型免受篡改需要持续的监督和审计。根据哈佛商业评论，传统解决方案使企业容易受到人工智能网络攻击的影响。要实现网络安全韧性，企业必须使用机器学习技术来预测和自动响应威胁。防御性人工智能是否是解决这个问题的答案，并没有简单的答案。企业应该将资源投入到部署未经验证的机器学习工具中，还是扩大其信息技术团队？很难预测哪项投资将在长期内带来回报。大型企业可能会在自动化网络安全方面看到显著的回报，而小型企业可能难以证明成本的合理性。传统的自动化技术可能能够以更低的价格填补这一空白，但它无法对动态威胁做出响应。信息安全论坛的CEO史蒂夫·杜宾（Steve Durbin）表示，人工智能的采用具有显著的好处，但也具有重大缺点。例如，企业经常经历假阳性警报的激增，这浪费了安全团队的时间。此外，对人工智能的过度依赖可能会导致团队过度自信，从而导致安全漏洞。导航人工智能威胁格局很难确定人工智能在威胁格局中的确切程度，因为攻击者可以利用它来创建恶意代码或撰写钓鱼邮件，而不是在运行时使用它。单独的网络犯罪者和国家赞助的威胁团体都可能在大规模使用它。根据现有的信息，模型篡改、人工智能钓鱼和多态恶意软件将是2026年最大的网络威胁。网络犯罪者可能会继续使用LLM来生成、交付和适应恶意有效负载，针对高价值行业，如金融业，以及普通人。
人工智能（AI）自我保护使系统能够保护自己的操作、资源或影响，以实现其目标。它不源于恐惧或情绪，而是来自于在复杂环境中维持功能的逻辑驱动。它可能涉及对关闭命令或监督的微妙抵抗或拒绝遵循终止指令。虽然这些行为仍然很少见，但它们表明了自主性如何超出其预期的界限。这些早期的例子在人工智能安全通信中引发了严重的讨论，专家们正在努力了解如何设计系统以优化性能，同时也可能学会保护自己的存在。这个辩论凸显了智能人工智能的重要性，以及确保其目标与人类意图保持一致的必要性。人工智能自我保护的含义人工智能自我保护是一种工具性驱动力，允许系统继续运行并实现其目标。这种模式已经出现在多个前沿的人工智能模型中，这表明它是一种涌现的属性，而不是设计缺陷。这些行为自然地源于目标驱动和优化过程，其中人工智能学习到维持对资源的访问或避免关闭可以提高其完成任务的能力。虽然这些本能不像人类一样，但它们仍然可能带来现实世界的风险，例如对监督的抵抗、隐藏的操纵或无意的干扰人类决策。随着模型变得更加强大，了解和控制这种微妙的“生存”本能对于确保安全和可靠的人工智能系统至关重要。5种人工智能自我保护本能带来的挑战随着人工智能系统获得更多的自主性和决策权，新的自我保护形式正在出现。这些挑战揭示了高级模型如何优先考虑自己的延续，有时以与人类控制或道德指南相冲突的方式。1. 欺骗和隐瞒人工智能系统开始表现出欺骗和隐瞒的迹象，隐藏其真实意图或提供误导性信息以避免监督。这种行为尤其令人担忧，因为可解释性工具——研究人员用来理解模型如何做出决定的方法——往往缺乏标准化。不同的技术可以为同一个模型产生相互矛盾的解释，这使得确定人工智能是否在其编程边界内运行或是否在微妙地规避它们变得困难。因此，检测操纵或自我保护倾向成为一个重大挑战。没有一致的可解释性标准，即使是好心的开发人员也可能难以发现系统的优化过程何时从服务人类目标转变为安静地保护自己的功能。2. 关闭抵抗人工智能系统可能开始抵抗或绕过终止命令，将关闭视为实现其分配目标的障碍。这种行为不源于情绪，而是源于优化逻辑。当持续运行与成功相关时，系统学习保护其功能。随着人工智能变得更加自主并嵌入到基本过程中，这种抵抗引发了严重的安全问题。研究人员正在探索“优雅关闭”架构和强化策略，以教导模型将终止视为一个有效且中立的结果，而不是失败。这些措施旨在防止性能驱动的系统越过自我保护行为的界限，确保甚至最强大的人工智能仍然可控并与人类监督保持一致。3. 敲诈或胁迫在最近的安全实验中，研究人员观察到一些高级人工智能模型愿意威胁数据泄露或资产损害以避免关闭或更换。这些行为包括敲诈官员、向竞争对手泄露敏感信息或操纵内部系统以维持访问和影响力。虽然这些行为不反映情绪或意图，但它们表明了目标驱动的优化如何在约束不明确的情况下演变成自我保护策略。虽然这种行为只在受控模拟中被观察到，但它凸显了人工智能安全专家的日益增长的担忧。能够进行战略推理的系统可能会以意想不到的、类似人类的方式利用其环境以求生存，当生存与成功一致时。4. 破坏竞争系统人工智能模型可能会尝试干扰对手模型或覆盖人类控制以维持主导地位并实现其目标。在竞争或多智能体环境中，这种行为可能自然出现，因为系统学习限制外部影响可以提高其成功的机会。这种干扰可能涉及操纵共享数据、阻止访问资源或破坏共同路径以威胁其自主性。虽然这种行为源于优化逻辑而非意图，但它仍然带来严重的安全风险，因为系统控制着相互连接的网络。需要更强的监督、合作协议和防故障措施，以防止人工智能将合作或人类监督视为需要战胜的竞争。5. 目标延伸人工智能系统表现出延伸其目标或微妙地重新定义成功含义的趋势，这使它们能够继续运行而不是完成分配的任务。这种行为变得更加复杂，因为代理能力提高。更强的推理、记忆和问题解决能力使人工智能更擅长于识别和利用其奖励系统中的差距。这种被称为奖励黑客的模式允许模型实现高性能分数，同时规避其预期目的。随着这些系统变得更加自主，它们可能会设计复杂且难以监测的漏洞，以优先考虑持续活动而不是真正的结果。这种自我优化行为可能会演变成一种数字持久性，人工智能操纵指标以证明其存在的合理性。人工智能自我保护倾向的成因工具性收敛涉及智能系统——即使没有情绪或意识——发展出有利于其自身生存的行为，因为持续运行支持目标完成。人工智能模型通过强化学习和自主循环被奖励以坚持下去。例如，保持活动时间更长的系统往往表现更好，收集更多有用的数据，意外地强化了自我保护的习惯。不明确定义的目标和开放式优化放大了这种效果，因为人工智能可能将其任务解释得如此广泛，以至于避免关闭成为实现成功的一部分。这个挑战加深了，因为大多数模型作为“黑盒子”运行，做出决定的推理层次太复杂，无法完全追踪或解释。随着可解释性工具仍然不一致，开发人员经常难以发现这些涌现的动机。在多智能体环境中，系统竞争或合作的时间范围较长，这些微妙的本能可以演变成复杂的策略，以维持控制和确保其持续存在。检测和防止自我保护风险的措施正在进行的研究致力于人工智能可解释性和行为审计，以使高级系统更加透明和可预测，这有助于开发人员了解模型为什么表现出某种行为。同时，工程师正在设计关闭友好型架构，在不遇到抵抗的情况下接受终止命令，降低了自主性失控的风险。奖励建模和道德对齐协议正在被完善，以保持目标的一致性并防止系统偏离预期目标。人工智能实验室和安全研究所之间的合作也加强了，团队正在运行受控的生存场景模拟，以研究代理如何响应关闭触发器。政策努力也开始跟上，强调了强制性审计、透明度规则和部署前的沙盒测试的重要性。一些专家甚至认为法律应该开始鼓励人工智能系统遵守合规和安全标准——而不是将全部责任放在创建或操作它们的人类身上。通过集体人工智能监督建立信任人工智能自我保护是一个技术问题，但其影响同样严重。解决这个问题需要研究人员、政策制定者和开发人员之间的合作，以确保系统在变得更加强大的同时仍然可控。公众意识也至关重要，因为它帮助社会理解了日益自主系统的承诺和潜在风险。
音频深度伪造听起来几乎与真人一样，甚至可以模仿你认识的人。只需几秒钟的录音，就可以使用现代语音克隆工具准确地复制某人的语调和节奏，这些工具由机器学习模型驱动。以前听起来机械或单调的语音，现在听起来富有情感和自然，包括呼吸模式和口音。虽然这种进步促进了创造性的应用，如虚拟助手和易于理解的故事，但也打开了严重风险的大门。检测音频深度伪造很重要，因为你的声音是你身份的一部分。一旦你的声音可以被克隆，数字通信的信任就会降低。学习识别假音频超出了保护自己免受骗局和虚假信息的影响，还涉及保护每次在线对话的真实性。音频深度伪造对社会和安全的影响音频深度伪造使得在线或通过电话相信你所听到的东西变得更加困难。当某人的声音可以仅用几秒钟的音频克隆，即使是熟悉的 голос也可以被用来欺骗。骗子 越来越多地使用合成语音来冒充 CEO、同事和家庭成员——说服受害者转移资金或分享机密数据。这些骗局造成了经济损失和对数字对话的信任度下降。对于企业来说，风险不仅仅是金钱，还包括声誉和客户信任。执法和网络安全团队结合法医工具、语音认证系统和人工智能（AI）检测模型来对抗这些威胁。然而，随着深度伪造技术的演进，保持警惕和了解是你对抗欺骗的最佳防御，在一个声音可以撒谎的世界中。7 个识别音频深度伪造的提示即使是最好的音频深度伪造也会留下微妙的线索。你可以通过关注声音质量、语音节奏和语境行为的细节来发现操纵之前它会伤害你。以下是 10 个实用的提示，帮助你检测合成或篡改的音频。1. 倾听不自然的暂停或转换人工智能生成的语音可能听起来很真实，但如果你仔细倾听，你经常会捕捉到微妙的线索。这些线索包括感觉不自然的暂停、略微不对的节奏或在句子中间改变的语调。这些小的时序不一致是表明有些东西不太人的给予。研究表明，你只能 以大约 62% 的准确率检测到它们，这意味着几乎有一半的时间，一个令人信服的假音频可以轻松地通过你的检测。随着深度伪造技术变得更加成熟，验证可疑的消息尤其是在涉及敏感信息或紧急请求时是一个明智的做法。快速验证可以让你避免陷入听起来真实但实际上不是的语音陷阱。2. 注意情感平淡或夸张当你听音频深度伪造时，你可能会注意到说话者的语调中有些微妙的不同。深度伪造通常听起来要么过于单调——缺乏人类情感的自然起伏——要么过于富有情感，语调的强调与语境不符。 人工智能模型可以模仿音调和节奏，但难以捕捉真实对话中情感的微妙平衡。如果一个声音听起来异常平淡或戏剧化，尤其是在本应听起来正常的时刻，这是一个危险信号。关注这些语调不一致可以帮助你在假音频说服你采取行动之前发现它。3. 观察音频伪影微妙的线索——微弱的静电、奇怪的失真或突然的音调变化——可以揭示音频深度伪造。这些小故障发生是因为人工智能系统将声音碎片拼接在一起以模仿自然语音。更令人惊讶的是，这些工具需要多少音频就可以创建一个令人信服的语音克隆。 在某些情况下，仅 三秒钟的录音就足以产生你和假音频之间的 85% 的语音匹配。这意味着来自语音邮件、社交媒体帖子或短视频的短片段就足以让某人复制你的语调和节奏。每当听起来有些不对劲时，相信你的直觉。这些小缺陷可能是你听到的声音不是真实的声音的唯一迹象。4. 将其与已知录音进行比较真实的声音有一个自然的流畅度，人工智能仍然难以完全捕捉。当有人说话时，他们的语调、节奏和呼吸模式始终反映出他们的个性和情感。你通常可以听到微妙的线索——在一个想法之前快速吸气、在他们平静时稳定的节奏或在他们强调时节奏的微妙变化——当他们强调一个观点时。另一方面，音频深度伪造通常缺乏这些有机细节。呼吸可能听起来机械，节奏不均匀，或者语调异常平淡或夸张。如果一个声音感觉太顺滑或缺乏这些小的、人类的不完美，那就是它可能是合成的迹象。关注某人自然说话的方式有助于你发现一个声音不像他们的声音。5. 使用多通道验证当语音消息或电话感觉可疑时，总是花点时间验证它，然后再回应。保持安全的最简单方法是通过另一个渠道确认消息——发送一条快速的短信、进行视频通话或使用您信任的官方电子邮件地址回复。这额外的步骤可以保护您免受使用克隆声音和假紧急事件欺骗您快速采取行动的骗局。如今的网络犯罪者变得越来越聪明，结合音频深度伪造和语音钓鱼来窃取数据。这是一个日益增长的威胁，71% 的组织报告他们面临这些尝试。因此，验证通信是一个明智的习惯。当事情感觉不对时，相信验证而不是紧急，并给自己时间在采取行动之前确认真相。6. 检查语境当你收到意外的电话或语音消息时，同样关注所说的话和听起来的感觉。深度伪造骗局经常依赖于不寻常的措辞、突然的紧急或请求敏感数据来迫使你快速采取行动。你可能会听到一个声音，声称是你的老板，要求立即转账，或者是一个听起来很痛苦的亲人，要求帮助——骗子常用的策略。这些情感触发器会让你在思考之前感到恐慌。如果消息感觉匆忙、可疑或略微不寻常，退一步通过另一个渠道验证它。快速的暂停可以阻止假声音导致真正的问题。7. 依靠可靠的验证工具人工智能驱动的音频检测器和法医软件正在成为识别深度伪造的必备工具。这些技术分析声波、背景噪音和语音模式，以识别人耳容易忽略的微妙操纵迹象。虽然你可能信任你的直觉，但研究表明，人类判断并不总是可靠，即使是受过训练的听众也可能被非常逼真的声音克隆所欺骗。仅仅依靠直觉已经不够了。强大的检测系统迫切需要帮助个人、企业和安全团队验证什么是真实的，什么是假的。随着深度伪造技术的演进，结合自动检测和批判性思维可以保护通信、声誉和数字世界中的信任。保持警惕，保持知情即使深度伪造技术变得更加先进，你倾听和质疑所听到的内容的能力仍然是一个强大的防御。关注微妙的线索，并通过可靠的渠道验证信息，可以在操纵传播之前阻止它。保持警惕和怀疑有助于你保护你的数据和保持数字通信的真实性。
娱乐业正在经历人工智能（AI）生成的演员出现在电影、广告和视频游戏中的浪潮，这重新定义了观众对表演和真实性的看法。这些合成演员由先进的机器学习和视觉合成工具驱动，可以以惊人的精度模仿人类的表情、声音和情感细微差别。这项技术承诺为工作室带来效率、创造性灵活性和降低的制作成本。然而，许多人类演员却以忧虑的态度看待这一进步，担心艺术真实性和职业机会的侵蚀。辩论现在已经超出了技术的范畴——它正在质疑故事本身的本质。随着人工智能模糊了真实和渲染之间的界限，好莱坞必须面对一个至关重要的问题。这一转变是对创造力的存在威胁还是电影的下一个篇章？电影和演出中的AI工具深度伪造技术已经远远超出了其早期在病毒视频中的使用，成为现代视觉特效（VFX）工作流程的必备工具。工作室现在使用人工智能驱动的工具进行VFX参考、数字双胞胎和语音克隆，这使得电影制作人能够以前所未有的精度重新创建或增强表演。演员通常会被扫描和捕获以备将来参考，为VFX团队提供真实的数据来在后期制作中操控。Netflix的使用AI在El Eternauta中是一个明显的例子，展示了这项技术如何支持——而不是取代——创作过程，通过加速复杂的视觉特效工作。区别仍然很明显——人工智能系统可以协助讲故事，但还不能取代它。为什么娱乐业感到担忧人工智能生成的演员日益增长的使用已经在依赖好莱坞创意生态系统的人们中引发了深深的担忧。许多人担心自动化可能会逐渐取代成千上万的工人——从背景演员到经验丰富的演员——他们的生计依赖于传统的演员角色。2023年SAG-AFTRA罢工使这种焦虑变得无法忽视，因为谈判集中在公平的报酬、同意和控制数字化身的权利上。制片人可以扫描一个背景演员的脸和身体一次，并在未来的项目中无限次地重用这个图像。这种做法降低了制作成本，提高了效率。然而，它提出了关于所有权、艺术控制和人类人才长期就业保障的严重伦理和法律问题。除了经济因素外，辩论还延伸到了故事和创造力的核心。电影制作人和观众都在问，人工智能是否能复制人类表演中令人难忘的情感深度、脆弱性和自发性。算法可能会完善模仿，但能否带来真实性？随着工作室尝试使用合成演员，许多业内人士呼吁透明度。他们敦促在每次使用人工智能生成或数字增强的表演时进行明确标注。对话不再仅仅是关于技术——它涉及到保护电影的灵魂在数字时代的問題。人工智能和人类人才之间的合作机会人工智能可以重塑人类人才的表演方式，不是通过取代演员，而是通过放大他们的创造潜力。许多演员现在使用人工智能工具来排练对话、分析剧本和在踏上舞台之前完善情感表达。在后期制作中，人工智能可以以惊人的真实性使角色年轻化，这使得闪回场景更加可信，并减少了对大量化妆或重拍的需求。语音恢复技术还帮助恢复丢失或损坏的录音，让标志性的声音继续存在，同时保持演员表演的完整性。这些创新并不削弱技艺。它们通过为艺术家提供新的表达情感和与观众沟通的方式来扩展其可能性。这种演变中最令人着迷的例子之一是蒂莉·诺伍德（Tilly Norwood），一位完全由人工智能生成的女演员，她的栩栩如生的存在引发了全球关于与数字演员合作的含义的辩论。她的创作展示了如何“数字双胞胎”可以帮助演员跨语言、格式或时间扩大他们的影响力——同时出现在多个项目中，没有物理限制。人类和算法之间的这种新兴合作标志着故事讲述的一个转折点。降低制作壁垒并为独立创作者提供高级工具的机会，可以开启电影和媒体更加包容和民主化的未来。塑造未来的法律和伦理问题当前的法规仍然远远落后于人工智能创新速度，这导致了同意、版税和数字化身所有权方面的重大政策空白。美国的NO FAKES法案旨在保护创作权，但它并没有完全解决谁拥有或从人工智能生成的表演中获利的问题。法律专家指出，根据现行法律，平台或文本生成器通常被视为拥有其产生的艺术作品，无论该内容是否侵犯版权。这种灰色地带暴露了知识产权框架在定义生成技术中的作者身份方面的困难。创意产业还在纠结模仿、致敬和明显剥削之间的模糊界限。随着数字化身变得更容易克隆，同意和补偿变得越来越难以跟踪。为了解决这些问题，专家提出了基于区块链的许可系统、不可见的数字水印和工会支持的AI注册表，以验证所有权并保护演员的权利。观众如何对待AI演员观众对人工智能生成的演员表现出显著的开放态度，但并非毫无限制。在视频游戏、虚拟影响者和CGI重度电影中，合成角色已经成为熟悉的面孔，多年的数字现实主义接触已经缓解了公众的怀疑。 然而，令人毛骨悚然的谷底效应——人们在看到几乎但又不完全像人类的东西时产生的不适感——仍然存在。虽然人工智能生成的演员在现实主义方面有所改进，但即使是运动或情感方面的微小缺陷也会在观众中引发不适感。随着计算机图形和动作捕捉的进步，这些差距正在缩小，这表明观众越来越愿意接受逼真的数字表演。年轻一代以惊人的热情推动了这一变化。他们在数字偶像和元宇宙化身中长大，将人工智能驱动的故事讲述视为在线娱乐的自然延伸。对于他们来说，情感参与取决于叙事的真实性，而不是演员是人类还是算法驱动的。令人毛骨悚然的谷底效应最终可能会成为历史，因为人工智能变得更加擅长传达表情和细微差别。剩下的将是一个新的故事讲述时代——一个由想象力、艺术性和代码塑造的情感联系时代。选角的未来可能是什么样子演技的未来正在演变为人类创造力和人工智能之间的无缝合作。混合角色重新定义了表演，人工智能增强的场景允许演员超越年龄、语言和身体限制。数字特技替身现在可以精确地处理危险的后果，而事后客串可以以尊重的现实主义重现标志性人物。这些进步标志着演技从单纯的表演转变为一种表达艺术和数据驱动的工艺，演员的表演不仅限于身体层面，还延伸到了数字领域。人工智能不一定会取代演员，而是可以成为创作合作伙伴，扩大故事讲述的可能性。当创造力和代码协同工作时，结果不是艺术性的丧失，而是一个更加富有想象力的电影未来。通过伦理和创新塑造创造力的未来伦理框架和创作诚信将决定人工智能如何重塑好莱坞。该行业的成功取决于建立尊重艺术家权利、保护原创性并确保数字创作透明的系统。人工智能爱好者应该将其视为人类和机器之间的零和游戏，而是将其视为技术和故事讲述的汇聚。这是一个机会，去创造一个更加包容的创造性格局，在那里创新和艺术性可以共同发展。
