315锤出生成式AI诈骗!眼见不一定为实

简介: 【2月更文挑战第27天】315锤出生成式AI诈骗!眼见不一定为实

3.jpeg
在数字化浪潮的推动下,人工智能技术已成为推动社会进步的重要力量。然而,随着AI技术的广泛应用,其潜在的风险也逐渐显现。2024年央视3.15晚会上,生成式AI技术的滥用问题被推至风口浪尖,一系列以AI为工具的诈骗案例被曝光,引发了社会各界的广泛关注和讨论。

晚会上,一则案例引起了公众的强烈反响:一位母亲接到了声称女儿被绑架的电话,对方索要80万元赎金。电话中传来的女儿哭声让母亲心急如焚,但最终警方确认,这只是一起利用AI拟声技术制造的诈骗案件。无独有偶,一位公司职员在接到看似老板的视频电话后,被诱导转账186万元。事后发现,视频中的“老板”实际上是犯罪分子利用AI技术合成的虚假形象。

这些案例揭示了一个不容忽视的现实:在AI技术的帮助下,诈骗手段变得更加高明和难以识别。AI技术的发展,尤其是生成式AI的应用,极大地降低了伪造信息的门槛,使得不法分子能够制作出几可乱真的音频和视频。这对于普通公众来说,无疑是一个巨大的挑战。警方的提醒显示,公众在面对AI拟声或视频通话时,应保持警惕,通过要求对方进行特定的面部动作来验证真实性。

晚会还揭露了智能手机主板和互联网水军的黑产链条。一些不法商家通过收集废旧手机主板,制造出能够执行网络水军任务的设备。这些设备能够操纵游戏、发帖数量和网络投票,严重破坏了网络环境的公平性和安全性。这种利用技术手段进行不正当竞争的行为,不仅违反了相关法律法规,也对社会秩序造成了破坏。

AI技术的双刃剑效应在这些案例中得到了充分体现。一方面,AI技术为社会带来了前所未有的便利和效率;另一方面,技术的滥用却可能导致严重的社会问题。普通消费者在享受AI带来的便利时,也应提高对新型AI诈骗的警觉性。同时,各行各业在应用AI技术时,应严格遵守规范,确保技术的安全和正当使用。

对于AI技术的未来发展,社会各界应共同努力,既发挥其积极作用,又防范其潜在风险。政府应加强监管,制定更为严格的法律法规,打击利用AI技术进行的不法行为。科技企业在追求技术创新的同时,也应承担起社会责任,确保技术的正当使用。普通公众则应提高自我保护意识,学习相关知识,以防范可能的诈骗和不法行为。

AI技术的发展是一把双刃剑,它既能够为社会带来巨大的利益,也可能被不法分子所利用。在享受AI技术带来的便利的同时,我们必须保持警惕,共同构建一个安全、健康的网络环境。

目录
相关文章
|
7月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
没有指数级数据就没有Zero-shot!生成式AI或已到达顶峰
【5月更文挑战第29天】生成式AI论文引发关注,提出无指数级数据增长或致其发展达顶峰。依赖大量数据的生成式AI可能已遇瓶颈,零样本学习能力受限。尽管有挑战,但研究建议关注数据质量、探索新算法及跨领域应用,同时应对环境、伦理问题。[论文链接](https://arxiv.org/pdf/2404.04125)
83 5
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
中国生成式AI专利38,000个,是美国6倍、超过全球总和!
【7月更文挑战第18天】中国在生成式AI专利上领先全球,申请量达38,000项,超美国6倍,占全球总数过半。WIPO报告指出,中国因政府大力投资AI研发而占据领先地位。GenAI技术虽带来创新,但也涉及伦理、隐私、就业及安全等问题。[查看报告](https://www.wipo.int/web-publications/patent-landscape-report-generative-artificial-intelligence-genai/index.html)**
86 2
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
生成式人工智能(AIGC,Generative AI)
生成式人工智能(AIGC,Generative AI)
207 3
|
5月前
|
传感器 人工智能 自然语言处理
生成式AI的未来发展方向
生成式AI的未来是在对话系统(Chat)中展现智慧,还是在自主代理(Agent)中体现能力?
94 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
|
6月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
生成式AI第一章 多媒体生成入门
生成式模型正日益流行,影响着从文本生成到风格转换等众多应用。本文将探索两种主要模型——transformers和扩散模型,介绍其工作原理和使用方式,并讨论相关伦理和社会影响。通过开源库diffusers,我们可以轻松生成图像,比如使用Stable Diffusion 1.5模型。同样,transformers库提供了文本生成和分类等功能。此外,还有模型用于生成音频。随着技术发展,生成式模型的伦理问题,如隐私、偏见和监管,也成为重要议题。本文还简述了模型训练和开源社区的角色。未来章节将进一步深入模型的原理和应用。
68 1
|
5月前
|
人工智能 自然语言处理 IDE
提升工作效率:探索AmazonQ预览版,开发者的生成式AI助手
提升工作效率:探索AmnQ预览版,开发者的生成式AI助手
59 0
|
7月前
|
人工智能 监控 搜索推荐
[AI Google] 如何通过 LearnLM 扩展生成式 AI 的好奇心和理解力
LearnLM 是 Google 新推出的一系列为学习而优化的模型,通过生成式 AI 增强教育体验,使学习变得更加有趣和个性化。
[AI Google] 如何通过 LearnLM 扩展生成式 AI 的好奇心和理解力
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
聊一聊生成式AI
生成式AI(Generative AI)是指一类能够自主创造新内容的人工智能技术,这些内容可以是文本、图像、音频、视频等。与传统的分析性或分类性AI系统不同,生成式模型的主要任务不是对现有数据进行分类或预测,而是生成全新的、之前不存在的数据实例。这些模型通过学习现有数据集中的模式和规律,能够创造出逼真或富有创意的内容。
154 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
生成式人工智能(Generative AI)
生成式人工智能(Generative AI)
369 0
下一篇
DataWorks