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合成媒体 – 类型、应用和伦理影响

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合成媒体因其操纵感知的能力而受到关注,尤其是通过 深度伪造 。然而,它不仅仅是深度伪造。合成媒体是使用人工智能生成的媒体,例如视频、图片、声音、文本或虚拟对象。

随着更多企业高管将合成媒体的全部潜力融入其业务,合成媒体的使用将会以惊人的方式转变各个行业和应用,展示出令人惊叹的结果。全球合成媒体市场规模于2021年估计为1,7822百万美元,预计到2027年将达到3,562,09百万美元,复合年增长率为12.23%。

本文探讨合成媒体、其类型、应用以及创建和使用合成媒体的伦理考虑。

什么是合成媒体?

合成媒体,也称为AI生成媒体,指的是使用AI算法生成或操纵的数字媒体。它是一种使用AI技术生成的虚拟内容。合成媒体具有高水平的真实性和沉浸感,往往使内容难以区分于真实世界的媒体。

它可以用于多种用途,包括娱乐、广告、新闻和研究。例如,零食品牌Lays使用深度伪造技术(深度学习+伪造=深度伪造)使足球迷能够发送定制的视频,视频中梅西以他们的名字称呼他们的朋友,体验简单直观的 视频体验

主要类型

公司越来越多地投资于AI驱动的内容创作,利用合成媒体的巨大潜力。专家预测,到 2025 年,90%的在线内容可能由AI生成。让我们来看看4种主要形式。

1. 合成文本生成

它指的是使用人工智能,包括自然语言处理(NLP),来生成书面内容,例如文章、新闻、故事和社交媒体帖子。

例如, GPT 3 (生成式预训练变换器3)是由OpenAI开发的语言模型,可以生成类似人类的文本并回答您的提问。

2. 合成图像生成

合成成像是一种使用数学算法和数据而不是传统摄影技术来生成2D视觉图像的计算方法。AI的进步使得能够生产具有无与伦比的真实性的合成图像成为可能。这些图像已经引起了人们的关注,在从创建NFT艺术到生成逼真的库存照片等广泛领域找到应用。

例如,现代电影,如阿凡达、星球大战和复仇者联盟,使用 计算机生成图像(CGI) 来创建逼真的世界或添加在现实中无法制作的特效。

3. 合成音频生成

合成音频生成是使用人工智能生成模仿人类声音或乐器声音或修改原始声音的过程。这是使用诸如文本转语音(TTS)算法将文本转换为音频或使用机器学习生成类似现有音频模式的新音频等技术实现的。

合成音频生成有多种应用,包括虚拟助手、视频游戏和残障人士的辅助工具。例如,用户可以使用Resemble.ai等工具来克隆数字化身中的声音。

4. 合成视频生成

合成视频是使用计算机图形生成的视频。它模拟现实世界的场景和环境,可以生成新的或虚构的视频。其不同应用包括深度伪造、数字化身和AI影响者。

合成视频的另一种类型是面部再现,其中一个人控制目标人的面部表情。该技术的另一个突破是文本转视频生成。通过类似 CogVideo 的工具,这已成为商业话语的一部分 – 一种基于文本转图像的CogView2的文本转视频AI工具。

3个合成媒体的现实世界应用

合成媒体可以通过开启新的可能性和机会来革新多个行业。让我们来看看它如何影响各个领域。

娱乐行业

娱乐行业是合成媒体已经产生影响的领域。这种创新技术被用于虚拟和增强现实,以及电影和电视制作,以产生惊人的视觉效果和其他吸引人的内容。

游戏行业

游戏行业也见证了合成媒体的采用率激增。从生成逼真的环境到创建非玩家角色(NPC)和提高游戏图形和音频,合成媒体可以提升游戏体验。

商业

AI聊天机器人和虚拟助手在多个行业(包括电子商务、医学、银行和房地产)发挥着重要作用。它改变了企业对客户服务、销售和沟通的方式,同时为营销和广告活动提供了有价值的数据。

教育

教育是另一个受益于合成媒体的领域,因为它有可能通过为学生提供更吸引人和更具互动性的学习体验来革新教育的传递和接受。另外,它可以用来创建多种语言的教育内容,使更多人能够访问教育材料。

此外,它正在被用于开发AI教师来帮助学生完成作业。例如,CodeBrainer开发了一款名为Cobie AI的AI教师,可以解释内容、跟踪学生并帮助他们。

合成媒体 – 伦理和社会影响

有很多现实世界的场景中会出现伦理和社会影响。例如:

  • 它可以通过深度伪造音频和视频更快地传播错误信息,损害个人和组织的利益。
  • 合成媒体可以在未经个人同意的情况下创建他们的逼真模仿,引发隐私问题。
  • 合成媒体在某些行业的采用可能会导致大量工作岗位流失,因为机器可以取代客户服务和内容创作等领域的人类劳动。
  • 组织将创建新的工作岗位,这些工作岗位将人类任务与AI结合起来,导致全球劳动力的提升需求。

了解合成媒体的潜在影响并采取措施减轻其对社会的任何负面影响至关重要。

合成媒体:数字创作的未来

合成媒体正在改变我们创作和消费内容的方式。它在真实性和易用性方面迅速改进,并带来惊人的结果。随着合成媒体的进步,其潜在的好处将会很多,包括提高可访问性和创造更吸引人的内容,以及提供个性化的学习体验。

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Haziqa 是一名具有丰富经验的数据科学家,擅长为 AI 和 SaaS 公司撰写技术内容。