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比飓风更可怕的,是一张AI生成图片

  •  更新时间:2024/10/15
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9 月 26 日飓风「海伦妮」从佛罗里达州登陆美国,袭击美国南部多州多地,至今已造成超过 230 人死亡,「海伦妮」也已经成为 2005 年「卡特里娜」飓风以来,导致美国本土死亡人数最多的飓风。 

与此同时,一张 AI 生成的照片,也在社交媒体上掀起轩然大波,甚至在下个月选举来临之前,引发了两党的「红蓝对决」。 

到底是什么图片,能比飓风带来的影响更严重? 

飓风营救 or 非洲秃鹫

共和党全国委员会的委员、Women for Trump 的联合创始人 Amy Kremer 发在 X 上推文「这张照片深入脑海,令我心痛」,配图是一个楚楚可怜的小女孩,身着救生衣,在救生艇上眼中含泪抱着一只小狗。 

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这类聚焦在单一受害者,无辜的女童不得不躲避灾祸的照片,都非常容易调动起人们的同情心,就像那张《饥饿的苏丹》,瘦骨嶙峋的小女孩背后是一只紧盯着她的秃鹰,越战中躲避燃烧弹的《凝固汽油弹女孩》激起过无数年轻人的反战情绪,那张学习中的「大眼女孩」也让希望工程深入人心。因此这张「飓风中紧抱小狗的女孩」照片也在社交媒体上被大量转发。 

但在情绪过后仔细再看,小女孩的手臂和腿部极度光滑且和肤色不符,头发也呈现非常奇怪的纹理,大拇指骨节也呈现怪状凸起。没错,这张照片是一张 AI 生成的图片。 

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这张 AI 痕迹更浓了,但不妨碍收获百万级观看量|图片来源:X 

在被评论区的人指出「假图」之后,Kremer 直接发文开怼称「是啊,我是不知道这张照片是从哪来的,说老实话,哪儿来的无所谓。它已经永远烙印在我的脑海中了,有些人比这张照片所显示的经历还要糟糕得多。它象征着人们现在正在经历的创伤和痛苦。」换言之,她知道这张图片是假的,但她不在乎,因为她的目的不在于同情这位「AI 女孩」,而是攻击执政党应对「海伦妮」飓风的失责。 

因为类似的 AI 照片也被极右翼政客 Laura Loomer、共和党 KOL 及特朗普支持者 Buzz Patterson 和 Juanita Broaddrick 转发,配文则是「我们的政府又让我们失望了」或「执政者抛弃了他们」。这些推文的传播量均已上百万。 

AI 假图片已经成了党派之间相互掣肘的政治工具,伴随着这张照片一同传播的还有各种阴谋论和假新闻,诸如「联邦紧急事务管理局正在准备把灾民财产充公」「当局在控制共和党支持州(飓风受灾州多为支持共和党的(红州)天气」。 

相应的,Facebook 上也流传着特朗普冒着洪水帮助居民的图片,当然也是 AI 合成的。该帖子在两天内被分享了超过 16 万次。 

谁在制造 AI 垃圾

但追根溯源,这些 AI 假内容是谁生成的,又怎么在各种社交媒体上广泛传播,能骗一个是一个的呢? 

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这张图加配文「亲手制作,谢谢大家的喜欢」在 Facebook 上收获了 87 万点赞,3.5 万的评论,然而它是 AI 生成的一张假图片。 

而喂给 AI 的原图,则是一个木雕艺术家 Michael Jones 和他创作真实存在的木雕狗,Jones 的原帖只获得了 1063 个赞,110 条评论,与 AI 假帖相去甚远。 


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同时,在 Facebook 上还流传着不同种族、性别、狗的品种的类似图片,它们的来源都是 Jones 的这张图,这意味着任何人都可以每小时用 AI 创造上百张以假乱真的图像,然后在社交平台上随即发布,总有几条能斩获不错的流量和曝光。其中,Facebook 是重灾区。 

去年底,科技网站 404 Media 的记者就发现,Meta 旗下的 Facebook 上明显是 AI 生成内容的帖子数量激增,同时也扩散到 Meta 旗下的 Threads。 

为什么 Facebook 是重灾区?原因很简单:平台算法化赶上了用户老龄化。 

在最近的一次财报电话会议上,Meta CEO 扎克伯格告诉分析师,为了跟上 TikTok 等平台的变化,Facebook 向用户算法推荐的帖子数量翻了一倍,推荐帖子现在约占用户主页的 30%。 

然而据 OBERLO 调查机构的数据显示,Facebook 25 岁以上用户占比达到 77.4%,其中 35 岁用户以上占比达到 46.6%。对于大量出生在前互联网时代,可能在中年才开始使用社交媒体和智能手机的中老年人来说,理解 AI 是什么都费劲,更别提鉴别 AI 内容了。 

8 月由斯坦福互联网实验室发布的论文《垃圾内容和骗子如何在 Facebook 上利用人工智能生成的图像来增加受众》也在测试中发现,他们用 AI 生成的图像总共获得了数亿次曝光。AI 生成的图文帖通常是标题党配合夺人眼球的图片,比如一个断腿的小孩子举着牌子说「祝我生日快乐」就能收获 7 万点赞和 3000 条评论。用户的评论也能显示出他们并没有意识图片是由 AI 生成。 

而且算法推荐就像一个上升的螺旋,研究者发现,在点进几个 AI 生成内容帖后,哪怕没有关注和点赞,后续自己的主页也会推送越来越多的 AI 帖。已经有一些活人用户在 Reddit 上辣评「Facebook 已经变成刷不完的 Midjourney AI 照片墙了。」 

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骗流量之外,AI 假图片还想骗钱,比如就像上面显示的木雕狗,可能帖子里就会附赠「购买同款木制品」的链接,实际上并不存在这些产品,又或者会把观众引流到其他广告网站,像上面最火的木雕狗帖,点开评论区就发现置顶了一条宠物用品的销售链接。 

更吊诡之处在于,许多照片可能正是用 Meta AI 所生成,Meta AI 的目的之一就是让照片以假乱真,然而这些照片骗过了自己的用户,矛盾至此转换成了流量的循环。 

AI 生成垃圾内容影响的不仅是「老龄化」的 Facebook,就连曾经以高质量文本内容出名的「美版知乎」Quora,都不得不面对 AI 生成内容去稀释社区内容质量的现状。 

更糟糕之处也在于,现在许多 AI 生成图片正在和现实牢牢捆绑在一起,就比如海伦妮飓风尚未平息,但在 AI 假图被识破后,每个用户都会质疑每一张照片的真实性,哪怕它是基于现实的实拍照片,在经过大量假内容稀释后,都要面临「真假美猴王」自证清白的窘境。 

巴以冲突、美国大选、巴西洪水、海伦妮飓风……这些现实生活中真实发生的天灾人祸,在碎片化、简介信息、图文为主且注重高度时效性的内容社区来上,战地记者的实拍图收到的浏览量可能远比不过 AI 生成的假图片。 

而这些内容往往都针对毫无戒心的老年人,他们基于同情心,贡献了自己的点赞和转发,不知不觉中却成了算法的帮凶。而这些 AI 的养料则是基于原创但不被看见的艺术家。 

而作为具有重要责任的社交平台,例如 Meta,则陷入了 AI 的自我「矛盾之战」:用户使用 Meta 的 AI 工具生产出虚假信息和垃圾信息,将其发布到 Meta 平台,而 Meta 的 AI 团队则需要通过技术鉴别到底哪些是真实图片,哪些是 AI 生成的。 

其中的讽刺耐人寻味——AI 生成技术团队越进步,审核和鉴别团队就越难做。 

在垃圾信息已经充斥互联网的当下,AI 生成工具的诞生,无疑再次为网络垃圾化的进行提供了加速度。如果无法解决这个挑战,被「困在系统中」的不仅仅是用户,后者平台,而是所有人。