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難辨虛偽和真實，Deepfake技術造成的AI倫理與法規挑戰
早期的技術還不夠成熟，生成的影像和聲音往往有許多不自然的地方而容易被識別。但隨著研究者不斷努力以及技術的進步，這些問題逐漸被克服，現今的Deepfake已經能夠製作出非常逼真的偽造內容，即使是專家也難以分辨影音中的真偽。
青春研值 - twnread. org. tw
在幾分鐘的時間裡，可能是富有知識性的科普影片或生活小常識，但也有誇張不實的內容，亦或是斷章取義的誤導影片。我們想藉由探究過程，找出短影片增多，會對社會造成什麼影響？不論是正面或負面的影響，讓大家更加了解短影片。
YouTube上出現人工智能AI創建的“虛假科學”影片，或成為兒童教學的潛在風險? – Convo Media
2023年，作為人工智能AI元年，AI工具急速普及。但與此同時，有專家發現，使用人工智能 AI製作包含“虛假科學”內容影片的YouTube頻道被推薦給兒童群體作為“教育內容”。目前，YouTube上有50多個頻道以20多種語言傳播偽裝成STEM 科學技術工程數學內容的虛假資訊。
【精選書摘】騙個資、假影片、AI造像：新媒體時代，6種你必須注意的作假新手法 - 報導者 The Reporter
然而，這如幻似真的新聞畫面，也是利用人工智能相關技術所仿造，原本這短片是為了抗議Facebook拒絕刪除惡意假影片而製作，但這樣的影片卻也可能會淪為一種「深假新聞」（Deepfake），也就是「透過深度學習人工智能製造出來幾可亂真的假新聞（影片）」。
這些讓許多人都信以為真的「超誤導電影情節」 - 每日頭條
多年來，我們從不同題材的電影中學到了很多東西，但其中大部分都是錯誤的。電影製作團隊為了達到藝術效果，將現實誇大，甚至忽略了其中的合理性。下面就是12個最典型的例子，看完後你就明白自己徹底被欺騙了。 1
DeepFake深偽技術橫行！深度偽造是甚麼？6種絕招教識別防被詐騙 | ezone
製作深度偽造影片的第一步，通常是收集大量目標人物的圖片或影片資料。 這些資料將作為訓練材料，用於訓練生成器模型。 生成器在訓練過程中學習目標人物的臉部特徵和表情，並逐漸學會如何創造出看起來像是該人物的新圖像或影像。
虛擬藝術與造假犯罪一線之隔，誰該為Deepfake負責？
你知道Deepfake嗎？這個從2017年就已經開始火紅的技術，日前因為被用於製作換臉不雅影片並販售牟利，造成許多人受害而引發熱議。由於Deepfake的技術越來越成熟，濫用狀況層出不窮。許多人呼籲應該立法以減少相關問題再發生，但是立法能解決問題嗎？
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