凯雷尔·科特卡斯，Veriff 首席执行官和创始人 – 采访系列

凯雷尔·科特卡斯是 Veriff 的首席执行官和创始人，他是公司的战略思想家和远见者。他带领 Veriff 的团队在快速变化的在线身份识别领域保持领先地位，避免欺诈和竞争。科特卡斯以其精力和热情而闻名，他鼓励团队在数字世界中坚持诚信。2023 年，他被评为 EU 福布斯 30 位 30 岁以下企业家之一，2020 年，他被评为爱沙尼亚年度企业家。北欧商业报告也将他列入北欧 25 位最具影响力的年轻企业家名单。

Veriff 是一家全球身份验证公司，帮助在线业务减少欺诈并遵守法规。使用人工智能，Veriff 自动验证身份，通过分析各种技术和行为指标，包括面部识别。

是什么激发了您创立 Veriff 的想法，您在构建人工智能驱动的欺诈预防平台时面临了哪些挑战？

我的动力来自于我亲眼目睹了在线用户如何轻松地伪装成他人。当我 14 岁时，我在 eBay 上购买可生物降解的绳子给我的家庭农场，我轻松地使用 Photoshop 修改了我的身份证件上的出生年份，以绕过 PayPal (PYPL ) 的 18 岁以上年龄限制。

我继续看到人们在线上伪装身份以通过年龄检查和其他安全措施的现象。正是这些经历让我产生了创立 Veriff 的想法。

至于挑战，一年后，我们给团队放了周末假。这正是我们做了一个 bug 修复的那天，导致我们的监控能力完全中断。我们直到星期六早上才注意到我们的服务关闭了。星期一早上，我不得不与我们的最大客户面对面见面，他已经因为我们的错误而损失了成千上万的美元。我在那次会议上坦率地承认了我们的错误，并解释了我们这边的错误。我们握手并继续工作。从这次经历中，我学到了作为创始人和企业领导者，我们必须预料和准备好面对挑战。另外，透明度对于建立信任至关重要。最后，证明我们能够克服挑战的历史比其他任何东西都更有价值，因为它表明我们能够成功地解决问题并且具有韧性。

随着深度伪造技术变得越来越复杂，特别是在政治环境中，您认为它们对选举和民主构成的最重大风险是什么？

在这个选举季节，投票过程的完整性正受到威胁。人工智能可以分析大量数据以识别选民偏好和趋势，使得竞选活动能够量身定制信息并以选民最关心的信息来针对他们。恶意行为者已经具备了创建虚假信息的能力，例如让候选人执行他们从未执行过的行为或说出他们从未说过的话，从而损害他们的声誉并误导选民。

到目前为止，我们已经看到过名人为总统候选人背书的深度伪造技术，例如 泰勒·斯威夫特为特朗普背书的深度伪造 和 拜登的虚假自动电话。虽然有技术可以帮助区分人工智能生成的内容和真实内容，但在大规模上实施这些技术是不现实的。由于高风险和选举的可信度岌岌可危，必须采取措施来维护公众的信任。数字经济的未来增长和对抗数字欺诈的斗争都围绕着经过验证的身份和真实的在线账户。

深度伪造不仅可以操纵图像，还可以操纵声音。你认为在欺骗选民方面，两种媒介哪一个更危险？

一般来说，特别是在美国的选举背景下，两种媒介都应被视为对民主的威胁。我们的最新报告 Veriff 欺诈指数 2024：第 2 部分 发现，74% 的美国受访者担心人工智能和深度伪造技术会影响选举。

人工智能的发展已经加剧了安全威胁，不仅是在美国，也是在全球范围内，尤其是在今年的选举中。无论是深度伪造图像、人工智能生成的自动电话试图影响选民意见，还是伪造的视频，都引起了合理的担忧。

让我们从更广泛的角度来看这个问题。当有很多数据点时，评估“威胁级别”会更容易。单张图像可能不足以判断其真伪，但视频提供了更多线索，特别是如果它包含音频。添加设备、位置或谁记录了视频等细节可以增加对其真实性的信心。欺诈者总是试图限制信息范围，因为这使得操纵更容易。我认为自动电话比深度伪造更危险，因为创建虚假音频比生成高质量的虚假视频更容易。另外，使用大型语言模型可以在通话过程中调整虚假音频，使其更加令人信服。

考虑到即将到来的选举，政府和选举委员会应该最担心人工智能驱动的虚假信息的哪些方面？

政府和选举委员会需要了解深度伪造技术的潜在范围，包括它们变得多么复杂和令人信服。深度伪造尤其有效地针对具有分散和不一致的身份管理流程以及糟糕的网络安全的企业，使得今天实施强大的安全措施或采取分层安全方法更加关键。

然而，并没有万能的解决方案，因此需要采取协调、多方面的方法。这可能包括对声称的身份文件进行全面和彻底的检查，使用反人工智能技术来识别传入图像的操纵，特别是在远程投票方面，并且最重要的是，找出深度伪造和欺诈内容的创造者。验证选票的责任不仅在于政府和选举委员会，还在于技术和身份提供者。

人工智能和身份验证技术，如 Veriff，可以在抵御深度伪造对选举和政治运动的影响方面发挥什么作用？

人工智能既是威胁也是机遇。近 78% 的美国决策者 在过去一年中看到人工智能在欺诈攻击中的使用增加。另一方面，近 79% 的首席执行官使用人工智能和机器学习进行欺诈预防。在欺诈案例激增的时期，欺诈预防策略必须是全面的——没有单一工具可以应对如此多面的威胁。然而，人工智能和身份验证可以为企业和用户提供一个多层次的解决方案，包括生物识别、身份验证、关联和其他解决方案，以便在欺诈者之前占据先机。

在 Veriff，我们使用自己的人工智能驱动技术来构建我们的深度伪造检测能力。这意味着我们的工具可以从我们看到的深度伪造中学习。通过大量数据和搜索模式来确定未来结果的方法，既依赖于自动化技术，也依赖于人类的知识和智慧。人类更好地理解上下文，识别异常以创建一个可以用来增强人工智能模型的反馈循环。将不同的见解和专业知识结合起来，创建一个全面的人工智能和深度伪造检测方法，已经使 Veriff 和我们的客户能够保持领先地位。

企业和个人如何更好地保护自己免受深度伪造和人工智能驱动的虚假信息的影响？

保护自己免受深度伪造和人工智能驱动的虚假信息的影响，首先需要教育和意识到人工智能的广泛能力，并结合经过验证的身份和真实的在线账户。要确定是否可以信任一个来源，你必须看一下原因，而不是症状。我们必须在问题的根源上解决问题，即这些深度伪造和欺诈资源是由谁和在哪里产生的。

消费者和企业必须只相信来自经过验证的来源的信息，例如经过验证的社交媒体平台用户和信誉良好的新闻机构。另外，使用事实核查网站并在音频或视频片段中寻找视觉异常——例如不自然的动作、奇怪的照明、模糊或不匹配的唇部同步——只是企业保护自己免受深度伪造技术误导的一些方法。

您认为公众对深度伪造的危害有足够的认识吗？如果没有，应该采取什么步骤来提高人们的认识？

我们仍然处于对人工智能和教育人们了解其潜力的成长阶段。

根据 Veriff 欺诈指数 2024：第 2 部分，超过四分之一（28%）的受访者在过去一年中经历过某种形式的人工智能或深度伪造生成的欺诈，这是新兴技术的惊人结果，也表明这一威胁正在增长。更重要的是，这个数字可能实际上更高，因为 20% 的人说他们不知道自己是否被针对过。考虑到人工智能生成的欺诈尝试的复杂性，很可能许多受访者在不知不觉中被针对了。

个人应该在遇到来自陌生来源的可疑电子邮件或意外电话时保持警惕。要求提供敏感信息或钱财的请求应该始终以怀疑的态度对待，相信自己的直觉并在感觉有问题时寻求澄清至关重要。

您认为监管机构在打击人工智能生成的虚假信息的斗争中发挥着什么作用，它们如何与像 Veriff 这样的公司合作？

考虑到深度伪造技术被用来欺骗公众和放大虚假信息的努力，尤其是在美国选举的背景下，监管机构正在采取行动来减轻深度伪造技术的威胁。

平台所有者在减轻虚假信息的影响方面承担着巨大的责任。例如，领先的社交媒体公司必须承担更多责任，采取行动并实施强大的措施来检测和防止欺诈攻击，并保护用户免受有害的虚假信息。

您如何看待 Veriff 技术在未来几年内的发展，以保持领先于欺诈者，特别是在选举的背景下？

在我们快速发展的数字世界中，互联网的未来取决于在线用户证明自己是谁的能力；这样，企业和用户都可以自信地相互交互。在 Veriff，我们认为信任与验证是同义词。我们的目标是确保数字环境为最终用户提供安全和保障的感觉。实现这一目标需要技术来应对当今的挑战，我们已经看到这一点，例如面部识别和生物识别技术的广泛接受。数据显示，消费者认为面部识别和生物识别是登录在线服务最安全的方法。

展望未来，我们设想这种趋势将继续下去，未来用户将拥有“一次性身份”来代表他们在整个网络中的形象。

为了更接近我们的目标，我们最近更新了生物识别身份验证解决方案，以提高准确性和用户体验，并加强身份验证以提供更强的身份保证。生物识别技术的最新进步使我们的技术能够适应个别用户的行为，确保用户身份验证不仅在一次会话中，而且在整个过程中。这种进步代表了我们朝着一次性数字身份的旅程迈出了重要一步。

Veriff 以其在欺诈预防方面的全球影响力而闻名。是什么使 Veriff 的技术在如此竞争激烈的领域中脱颖而出？

Veriff 的解决方案提供速度和便利性，速度是竞争对手的 30 倍，准确率是竞争对手的 6 倍。我们拥有身份验证和客户识别（KYC）行业中最大的身份文件数据库，可以验证 230 多个国家和地区的 11,500 种政府颁发的身份文件，支持 48 种语言。这种便利性和减少摩擦使组织能够转化更多用户，减少欺诈，并遵守法规。我们还拥有 91% 的自动化率，95% 的真实用户在第一次尝试时就被成功验证。

Veriff 是最早获得网络基础知识认证的身份验证公司之一。网络基础知识是一种有效的政府支持标准，可以保护免受最常见的网络攻击。获得此认证表明 Veriff 重视网络安全，并采取措施保护其数据和系统。这一成就是公司对网络安全的坚定承诺和保护客户数据的奉献精神的证明。最近，我们完成了 ISO/IEC 30107-3 iBeta 2 级合规性评估，用于生物识别被动活体检测，这是一种独立的外部验证，证明 Veriff 的解决方案符合生物识别安全的最高标准。

感谢这次精彩的采访，希望读者可以通过访问 Veriff 了解更多信息。