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Deepfake（中文譯作「深度偽造技術」）是指通過人工智能技術來創建虛擬圖像或視頻。 這種技術通過深度學習算法，將現實中的圖像或視頻轉換成數字信息，並通過神經網絡進行處理，最終得到非常逼真的虛擬圖像或視頻。 回到目錄. –. Deepfake合法嗎？ Deepfake（深度偽造技術）目前沒有完全禁止深度偽造的法律，因此只要您不濫用它們，就不會遇到任何麻煩。 但如果您使用深度偽造來損害某人的聲譽或進行身份盜用，很可能會面對嚴重法律後果。 深度偽造在電影和時尚等行業中有著積極的用途，然而它也常被用於惡劣目的，例如撒謊、偽造名人視頻，甚至影響選舉。 在社交工程詐騙和金融欺騙中，也有使用深度偽造的例子。 2019年，深度偽造語音被用於執行騙局，從一家英國公司盜取了243000美元。
Deepfake大解密！. 「換臉」技術更簡單，到底怎麼辦到的？. 把他人的臉換成另一個人的臉，這看似神奇的換臉技術其實並不複雜，究竟Deepfake是怎樣做到呢？. 蔣曜宇. 2021.10.19 | AI與大數據. 編按：2021.10.19更新. 網紅小玉靠Deepfake技術製作不雅影片、獲取暴利，在 ...
Deepfake 5種分辨深偽小絕招. 你看過美國前總統川普被警方逮捕的影片嗎？ 又或是英國女王在皇宮中大跳熱舞的片段？ 多年來，人們普遍相信著「有圖有真相」的道理，然而，隨著圖像與影音相關的生成式AI越發成熟，我們似乎再也不能輕易相信自己的雙眼。 而在真假影音的差異可說是微乎其微的狀況下，我們究竟該如何判斷資訊真實性？ 文章語音朗讀・ 15:06. 圖片來源：Shutterstock. 文. 研之有物. 天下部落格. 發布時間：2023-10-12. 瀏覽數：7634. 生成式AI怎麼這麼紅？ 因為成熟又好用！ 一講到生成式AI，許多人都能立刻喊出「ChatGPT」的大名，足見這個領域之熱門程度。 其實，生成式AI發展並不是近年才開始的事，可是為什麼直到最近，才受到社會大眾的熱烈歡迎呢？
深度偽造 （英語： Deepfake ），簡稱 深偽 ，是英文「deep learning」（ 深度學習 ）和「fake」（偽造）的 混成詞 [1] ，專指基於 人工智能 的 人體圖像合成 技術的应用。 此技術可將已有的圖像或影片 疊加 （英语：Superimposition） 至目標圖像或影片上。 偽造面部表情并將其呈現至目標影片的技術在2016年出現，此技術允許 近實時 地 偽造文書 現有2D視頻中的 面部表情 [2] 。 为发展Deepfakes检测技术， Facebook 联合 微软 举办全球Deepfakes检测竞赛 [3] 。 技术背景. 换脸伪造是通过交换两张图像的 人脸 达到伪造身份的目的。 传统上是采用基于 图形学 的3D模型重建追踪技术 [4] 。
深偽技術. 深度偽造 （英語： Deepfake ），簡稱 深偽 ，是英文「deep learning」（ 深度學習 ）和「fake」（偽造）的 混成詞 [1] ，專指基於 人工智慧 的 人體圖像合成 技術的應用。 此技術可將已有的圖像或影片 疊加 （英語：Superimposition） 至目標圖像或影片上。 偽造面部表情並將其呈現至目標影片的技術在2016年出現，此技術允許 近實時 地 偽造文書 現有2D影片中的 面部表情 [2] 。 為發展Deepfakes檢測技術， Facebook 聯合 微軟 舉辦全球Deepfakes檢測競賽 [3] 。 技術背景 [ 編輯] 換臉偽造是通過交換兩張圖像的 人臉 達到偽造身分的目的。 傳統上是採用基於 圖學 的3D模型重建追蹤技術 [4] 。
Deepfake如何影響AI的倫理與法規. 面對Deepfake帶來的威脅，許多人開始研究相關的法規和政策，以限制技術的不正當使用。 AI倫理做為近期熱門的討論話題，Deepfake的威脅更在相關倫理規範制定過程中占有重要的一席之地。 首先，AI倫理的核心價值主要牽涉到技術如何影響個人和社會的權利，以及透明度等問題。 而Deepfake技術則為這些問題帶來了新的挑戰，以下舉幾個例子來做說明： 1.隱私權的重新定義： 傳統上，我們認為隱私是一個人的基本權利，但在Deepfake時代，此概念受到了挑戰。 當任何影片都可以輕易被模仿、偽造成另一個人的面貌和聲音時，隱私的界限將變得更加模糊。
網紅小玉的「換臉私密影片」犯罪事件，讓深度造假（DeepFake）技術一夕之間成為台灣廣為人知的的技術。 而此次風波，更讓社會大眾注意 AI 技術被濫用的嚴重性，呼請修法的聲浪不斷，希望政府能盡速遏止科技犯罪，不要再有下一個受害者。 本文則介紹韓國、日本、歐盟各國的相關管制，擬以他山之石，一窺未來台灣可能的相關管制之道。 圖／envato elements. 韓國：以 N 號房事件為鑑，修訂「性暴力犯罪法」 2019 年底，韓國爆發「N 號房事件」──受害規模之大不但震驚了整個韓國社會，也引發國際矚目。 「N 號房」營運的方式，是隨著付費等級提高，就能進入內容更加腥羶的色情房（總會員人數據傳高達 27 萬人）；而在那些色情房中，也包含了以深度造假合成的不雅影像及照片為主題的群組。
