合成媒体及其对新闻业的影响的初学者指南

发生了什么？AI-Tech的发现在包罗新闻业在内的所有领域都发出了危险信号，而合成媒体正在使情况变得更糟。本指南的重点是合成媒体，技术的界说，最令人震惊的是新闻业的危险信号。

为何重要：组成新闻内容的种种形式的数据正处于重复性的边缘，作为合成媒体（一种可以利用文本，图像和视听图像的算法），现在可供寻求该信息的人使用。借助这种基于AI的模型，``有可能建立'不存在的面貌和地方，甚至建立模拟人类语音的数字语音化身。''（Aldana Vales 2019）想象一个世界，很难区分假新闻和真实新闻，因为假新闻的流传者可以改变“证据”以适应其议程。

例如; 如果特朗普，普京和金正日宣战的视频在全球规模内在线流传，那么没有人会相信第三次世界大战已经开始。只管这类新闻可能会被有关政府揭穿，但它所造成的心理和经济恐慌可能大于导弹的影响。深层掘客可以通过三种形式的生成式人工智能来建立合成媒体，即：生成反抗网络（GAN），变体自动编码器和递归神经网络。

这些上述GAI划分用于照片，视频和文本生成。之所以使用单词生成，是因为用这些算法建立的大多数媒体内容都不存在。可是，合成媒体也可以用于复制。凭据Aldana Vales的说法，“生成反抗网络使用两个相互竞争的神经网络（一个神经网络是可以预测和建模庞大关系和模式的盘算系统”）。

第一和第二网络划分充当生成器和判别器。判别器对发生器举行监视，确保尽心尽力。

经由二人组的“往返修改”，所发生的内容与原始内容相似。与生成反抗网络差别，变分自动编码器中的神经网络称为编码器息争码器，因为该技术涉及视频内容的压缩和重构。解码器包罗识别两者之间可能差异的概率模型，因此它可以重建原本会在编码-解码历程中丢失的元素。

（Aldana Vales 2019）递归神经网络通过“识别大量文本上的结构”起作用。这是文本自动更正电话apk中使用的方法。

这些技术已应用于种种项目，例如；GauGAN，面临面商务和GPT-2型号。合成媒体的最新应用可以在Siri或Alexa中找到。这些虚拟助手现在具有“将文本转换为音频并模拟人类语音”的功效。Vice在2017年的一篇题为“ AI辅助色情片就在这里，我们都被操”的文章中，揭破了假色情影片的刊行，这不是问题，因为在色情影戏中描绘的大多数情节都是假的（LoL）；除了演员的脸是受接待的非色情女演员加尔·加朵（Wonder woman）。

此外，在2018年，Buzzfeed上公布了``一段视频，显示巴拉克·奥巴马总统谈论被利用视频的风险''。这段视频的怪异之处在于，借助合成媒体，由AI生成的主题具有奥巴马的脸庞和乔丹·皮尔的声音。

正在举行一项针对合成媒体对新闻真实性潜在危害的运动。可是，“除了报道……新闻室还专注于合成媒体检测和验证信息。例如，《华尔街日报》建立了新闻编辑室指南 和委员会 来检测深造。纽约时报最近宣布 ，正在探索一种基于区块链的系统来攻击在线错误信息。

” （Aldana Vales 2019） 底线合成媒体可以资助新闻机构无缝突破语言障碍。而且，它可能会勉励假新闻的流传。虽然不行能阻止大型科技公司到场AI-Tech研究，但记者可以学习如何控制合成媒体造成的损害。

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