导读

近期，人工智能领域的一系列事件引发了广泛关注，其中包含了令人震惊的隐私泄露、技术滥用和严重的安全风险。从公司代码的未经授权访问到人脸识别信息的不当收集，再到私密对话的意外泄露，这些问题凸显了人工智能技术在快速发展的同时，所面临的复杂挑战。

核心问题的深层探讨

在大型模型热潮兴起之前，一个名为 Deepfake 的技术已经悄然崭露头角，它通过深度学习手段将任何人无缝融入他们未曾参与过的视频或照片中，进而引发了一场名为 AI 换脸 的现象。自 2018 年起，Deepfake 的潜在威胁一直未能得到有效遏制。

AI 诈骗的现实

尽管人工智能技术在诸多领域展现出巨大潜力，但其背后的潜在风险不容忽视。在《攻壳机动队》中虚构的“傀儡师”形象，虽仅为科幻设想，却反映了公众对于人工智能可能带来的失控威胁的担忧。尽管多数人工智能开发者并不认同这种悲观看法——如图灵奖得主 Joseph Sifakis 对此嗤之以鼻，指出我们尚未拥有能在道路上安全行驶的AI系统，更不用提与人类智慧媲美的能力——这并不意味着人工智能不存在破坏性。

AI 的双刃剑

AI 实际上已成为人类历史上最具破坏力的工具之一。这一观点在近期一起涉及财务高管的诈骗案中得到了印证。一名高管因遭受AI诈骗，损失高达2500万美元，这一事件发生在距离我们不远的香港特别行政区。面对AI犯罪，我们是否能找到有效的应对策略？

深度伪造的威胁与应对

在2月5日的新闻报道中，一名匿名的香港财务总监收到了来自英国同事的邮件，声称有一项秘密交易。尽管最初怀疑这是一起网络钓鱼事件，但在安排Zoom视频会议后，他看到了几位熟悉同事的面容与声音。然而，这一切都是由Deepfake技术精心设计的骗局。通过收集少量公开数据、运用基本的AI程序和巧妙的欺诈手法，骗子成功地转移了2亿港币（折合约1.84亿元人民币），这足以购买一艘豪华超级游艇。

识别与防范

对于Deepfake技术的担忧催生了一系列应对策略的涌现。社交媒体平台如Meta和X已禁止在其网络上使用类似Deepfake的产品，各大计算机视觉和图形会议也邀请专家分享防御方法。然而，面对AI犯罪分子的大规模活动，我们如何才能有效反击？

建立抵御防线

为防范Deepfake风险，首要策略是通过“投毒”来增强数据安全性。攻击者通常需要大量目标人物的照片、展示面部表情变化的视频片段以及清晰的语音样本，以创建逼真的Deepfake。为此，一些程序如Nightshade和PhotoGuard能够修改这些文件，使AI难以识别。此外，对所有在网上发布的照片和视频进行防护处理，可以阻止Deepfake的模仿。

多重验证的重要性

除了数据防护，建立更坚实的防线还需要不再依赖容易被攻破的身份验证方式。在上述案例中，财务总监仅依赖视频通话作为身份确认，而忽视了二次验证，如直接拨打总部或其他人员的电话。现今，使用私钥加密技术确保在线身份验证的可靠性已被部分程序采用。实施多重身份验证步骤，可以显著降低欺诈风险，这是所有企业应立即实施的措施。

结语

面对AI技术带来的挑战，我们需要警醒并采取行动。在享受其带来的便利与效率的同时，不容忽视的是，保护个人隐私和数据安全同样至关重要。通过创新的技术解决方案和加强安全意识，我们可以共同构建一个更加安全、可靠的数字世界。