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日期: 2025-09-07 | 來源: 德國之聲 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
你知道嗎？相比其他形式的信息造假，音頻偽造更加隱蔽、識別難度更高。如今，公眾人物的聲音正被AI克隆，用來傳播虛假言論，有時甚至極具破壞力。那麼，我們該如何識破這些“高仿”聲音呢？
美國前總統奧巴馬是否曾暗示，民主黨人是其繼任者特朗普遇刺未遂事件的幕後黑手？
2024年11月美國大選前，網上壹度流傳著幾段據稱是奧巴馬與其前顧問大衛·阿克塞爾羅德（David Axelrod）討論大選的錄音。
其中壹段錄音裡，壹個聽起來像奧巴馬的聲音說道：“那是他們唯壹的機會，而這些蠢貨竟然錯過了。如果他們能除掉特朗普，我們就能確保擊敗任何壹位共和黨候選人。”
但這段語音已被證實為偽造，也就是說，奧巴馬從未說過這些話。實際上，這段聲音是借助人工智能（AI）技術合成的。
美國的新聞與媒體監督機構NewsGuard發布了壹份關於這些音頻文件的分析報告。他們使用了多種AI檢測工具，並采訪了壹位數字取證專家，最終得出結論：音頻是偽造的。NewsGuard還聯系了壹名奧巴馬的發言人，對方也確認這些錄音不屬實。
奧巴馬並不是唯壹壹位遭遇語音深度偽造的政治人物。2024年初，壹段AI合成、模仿時任美國總統拜登聲音的音頻，曾勸說選民在新罕布什爾州初選中不要投票。
而且，這類問題不僅限於美國。2023年斯洛伐克選舉前夕，壹段假冒自由黨領袖米哈爾·希梅奇卡（Michal Simecka）的音頻廣為流傳。在英國，倫敦市長薩迪克·汗（Sadiq Khan）也曾成為壹段偽造其發表爭議言論的AI錄音的受害者。
語音深度偽造已成為壹種嚴重的虛假信息威脅，特別是在政治不確定時期，比如選舉期間。
制作更容易 揭穿更困難
AI生成的音頻偽造在選舉期間特別具有破壞力，因為它們非常容易制作和傳播。
德國之聲（DW）研究與合作項目團隊的媒體與傳播專家安娜·希爾德（Anna Schild）介紹：“與視頻深度偽造相比，音頻偽造所需的數據量和算力更低，卻能生成幾乎以假亂真的效果。”
她與同事朱莉婭·拜爾（Julia Bayer）壹起研究音頻深度偽造的影響，並解釋了為何這種技術得以迅速普及。“它的應用非常廣泛，從自動語音電話、語音消息，到視頻配音，傳播渠道多種多樣。”希爾德如是說。
音頻偽造比其他形式的信息造假更難識別。德國弗勞恩霍夫應用與集成安全研究所的機器學習工程師尼古拉斯·米勒（Nicolas Müller）告訴德國之聲：“音頻偽造比視頻偽造更難識破，因為我們可依賴的線索更少。”
“視頻中，我們有圖像、有聲音，還有兩者之間的同步性。”米勒補充道。他研究過人們識別偽造錄音的能力，發現音頻中可用來判斷真假的線索確實更少。
那麼，當用戶遇到可能是AI生成的音頻時，應該怎麼辦？壹種辦法是結合傳統驗證技巧和專門識別音頻深度偽造的AI軟件。
鍛煉聽覺辨識力
驗證音頻真偽的壹種方法是查找可能表明AI幹預的異常模式。
以奧巴馬的案例為例，可以將可疑音頻與他已驗證的真實錄音進行對比，查找與其正常語音方式可能存在的差異。這可能包括發音差異、不自然的停頓，或是不符合真實呼吸節奏的聲音。
除此之外，更深入地分析可以著眼於背景噪音是否異常，或是否存在不自然的聲音細節。
發現這些線索對普通聽眾來說較為困難，但已經有壹些工具可以幫助人們練習識別此類偽造信息。
其中之壹是“Digger”深度偽造檢測項目，該項目由德國之聲合作開發，提供了壹系列實用練習，幫助用戶訓練批判性聽力技能。
米勒所在的團隊還開發了壹款游戲，供用戶測試自己識別音頻偽造的能力。
像Digger深度偽造檢測這樣的項目已經為用戶開發了實用的練習。圖像來源: DW
用AI對抗AI
另壹種驗證方式是使用專門識別音頻深度偽造的AI輔助軟件。
在奧巴馬合成聲音的例子中，NewsGuard使用了“TrueMedia”等深度偽造檢測工具。該工具搭載了壹個偽造檢測機器人，據稱可以在社交平台X上回應用戶的驗證請求。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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