如今越來越多的人使用AI生成語音來說故事、做客服等，但這一技術也在被高智商犯罪份子所利用。最令人擔憂的是，即使經過AI語音分辨訓練的人們，仍很難檢測和分辨用AI做出來的語音。

這種模仿真人聲音和外表的影音片段被稱之為「深度偽造」（Deepfakes），儘管這種技術早已不新鮮，但隨著AI的快速發展，這種技術被濫用情況也隨之增加，這使得Deepfakes產生的問題越發嚴重。

英國倫敦大學學院（University College London，UCL）的團隊對此做了深入研究。他們向平均年齡為29歲的529名受試者（男女比例各半），播放真實音頻和深度偽造音頻（中英文），並要求他分辨哪些是真實的，哪些是偽造的。

實驗中，他們將受試者隨機進行兩種配置的測試。第一種配置，是向受試者提供一個音頻剪輯，並要求他們判斷剪輯的真偽。第二種配置，是向受試者提供相同語音的音頻剪輯，其中音頻包括真實的和合成的，並要求他們辨別其中的合成音頻。

結果發現，受試者在判斷政客的深度造假內容時，大多依靠政治素養和背景知識，來識別內容的真偽，但若去除這些背景知識會使檢測任務變得更加困難。 

另外，研究還發現在2-11秒內的Deepfakes短語音更不容易被識別，但語音每增加一秒內容，會提高0.80%的識別率。不過，更頻繁或花更長時間收聽剪輯音頻，並無助於檢測真假。

實驗結果顯示，不論這些受試者聽到是中文還是英文，始終只有70%左右的概率能夠分辨哪些是偽造的，與67.78%的機率分辨出哪些是真實的。

儘管這些受試者經過識別Deepfakes語音的訓練，但情況只會有些許的改善。此研究成果日前發表在公共科學圖書館（Plos One）網站上。

研究人員警告，由於AI技術日新月異，現在只需使用少量音頻樣本，就可能產生與真人相似的語音。除了冒充之外，犯罪份子還可能使用Deepfake進行魚叉式網絡釣魚、傳播虛假新聞和繞過生物辨識認證系統。

論文中舉了幾個關於Deepfakes詐騙案例。其中一個是，2020年香港一位銀行經理接到了一通電話，電話中傳來與公司董事相似的聲音，該聲音要求銀行經理批准3,500萬美元的轉賬，當他轉賬40萬美元後，才意識到不對勁。

今年6月，有一名女子在網上發布關於快速換臉的警告影片，影片中她可以利用AI變換多個中國人面孔，甚至東南亞面孔都能夠更換。她警告說，即使是影片聊天也需謹慎小心。

另外，今年4月中國的一名罪犯利用AI換臉和仿聲音喬裝成受害者的好友模樣進行借錢，騙走受害人約60萬美元。

研究人員警告說，預計在2026年將有多達90%的網上內容，是AI與人工混合生成的，這使得辨別這些內容更具有挑戰性。另外，虛假資訊會在多個層面上摧毀人與人之間的信任，因此了解Deepfakes和它潛在的犯罪威脅，變得至關重要。

美國白宮擔憂AI衍生巨大風險，因此拜登在今年7月中請來了美國的Amazon、Anthropic、Google、Inflection、Meta、Microsoft和OpenAI，共7大科技巨頭，要求他們許下安全、可靠與信任的承諾。

為此，這7家科技公司的領袖們允諾，在AI產業徹底改變社會之際，從網絡攻擊到欺詐等方面，會做好全面防堵行動。

目前有幾種方法可以識別Deepfakes影音或圖像，包括影像中的人物眨眼和眼球運動出現不自然現象、面部表情不自然、奇怪的的五官定位、缺乏人類應有的情感、身體或姿勢看起來很怪異或不自然、膚色和光線不正常、頭髮和牙齒看起來不真實、圖像邊緣模糊或視覺效果錯位、噪音或音頻不一致、放慢速度時圖像看起來不自然，或者對圖片進行反向搜索。

該研究的第一作者、倫敦大學學院電腦科學金伯利·麥（Kimberly Mai）對美國科學促進學會（AAAS）表示：「我們的研究結果證實，人類無法可靠地檢測Deepfakes語音，無論他們是否接受過識別培訓。」

他補充說，「值得注意的是，我們在這項研究中使用的樣本是用相對較舊的算法創建的。也就是說，人類在未來可能無法檢測到使用現在和未來最先進的技術創建的Deepfake語音。」

另外一位研究者劉易斯·格里芬（Lewis Griffin）教授則表示，「隨著生成AI工具和技術變得越加繁雜，我們不僅會看到好處也會看到更多的風險。對此，政府和組織應積極做出監管的措施，來應對AI可能產生的風險。」@

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