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文章转载来源：元宇宙日爆

能体验GPT-4模型的ChatGPT，因需求量太大而暂停了升级为Plus的功能，算力似乎爆表了。

这下，有钱都没地儿充会员了，用户们暂时需要回到“GPT-3.5时代”。这或许留给人类一个空窗期，可以好好思考一下前段时间上千名科技精英签名呼吁暂停“比GPT-4更强的大模型实验”的事儿，他们希望能提前应对AI的风险问题。

当前，人们肉眼可见的AI风险是造假，生成式AI大模型在人类的脑洞下，给教皇“穿上了巴黎世家的羽绒服”，让马斯克陷入了“和通用汽车女CEO约会”的绯闻中，还凭空捏造了“2001年俄勒冈州9.1级大地震”……

随着AI生图的效果越来越优秀，真实与虚假的界限正在模糊，无论光影、人物神态、年代质感，AI生成的图几乎能达到以假乱真的程度。当有人用AI 制造假新闻、假历史时，我们该如何区分真伪，应对虚假造成的影响？

当GPT-4因算力爆表有限地向人类开放时，我们或许该冷静的看看，当前的AI风险线构建到了哪种程度。

造假潮

86岁的罗马教皇方济各“身着束腰白色羽绒服”的图片，在引发几千万次浏览后被AI生图应用Midjourney澄清，这是利用该应用创建并发布在Reddit上的假照片。

特斯拉CEO 埃隆・马斯克也亲自下场辟谣自己的绯闻照，“我永远都不会穿（图片中）那件外套”。那张图片里，他和通用汽车的CEO玛丽・芭拉“被十指紧扣，街头约会”。这张图在几小时内传播了超过700万次。

知名模特 Chrissy Teigen 都被“时尚教皇”的图片骗到了，“我以为教皇的羽绒服照片是真的，完全没有多想，”她不禁感慨，“在高科技的未来我简直活不下去。”

如果这两张图片尚处于名人“花边”的范畴里，那么接下来的AI造假图带来的影响就大得多了。

在Reddit论坛上，有网友分享了一组画面和质感偏向20年前的“新闻图片”。

图片里，人们在机场里露出惊恐的表情；

街道上空的大桥坍塌，有车辆被压在了桥下；

城市的废墟里，救灾人员忧虑地面对着镜头；

这组照片被描述为“2001年卡斯卡迪亚9.1级大地震，引发的海啸摧毁了俄勒冈州”。但事实上，这场灾难并不存在，图片是网友用Midjourney生成的。

而这种“生造历史”的图片在Reddit论坛的Midjourney板块中正在成为潮流。

网友Arctic_Chilean就伪造了“2012年7月超级太阳风暴造成大规模停电”的场景。真实历史是，太阳在2012年7月23日确实产生过强烈的日冕物质抛射，但这次抛射与地球擦肩而过。造图的网友假设“如果地球没有这么幸运”，那么“全球电网和卫星等设施将遭受严重破坏”，“长达数月的大规模停电”就会发生，“北半球还会出现美丽的极光”。

Arctic_Chilean试图将这些假设利用AI生图应用变成可视化的场景，搞了20多张虚构的图片。太阳风暴的图片有明显的渲染痕迹，工作人员监控城市电网的图片很像电影场景，但NASA的发布会和机场的人群照，一般人看上去很难辨别真伪。

另一位Reddit网友kawaiilo【【微信】】选择了更遥远的年代，生造了“1977年苏联蓝色瘟疫事件”的组图。照片中，田野和树木呈现蓝色，人类穿着白色防护服行动，俄罗斯风格的城市里浓烟四起。

或许是因为70年代苏联的照片库存较少、无法为Midjourney提供足够的训练，这组“历史照片”虽然做旧了，但在画面上反倒呈现出一种诡异的不真实感。

制作“太阳风暴致停电”组图的在Arctic_Chilean事后总结，Midjourney善于捕捉2012年的新闻画面的风格，在生成天际线和地标上的极光照片方面也能达到逼真效果，但无法生成城市断电的场景；而“苏联蓝色瘟疫”图组的评论里出现了为图片效果“找补”的评论， “冷战时期铁幕的另一边发生过很多不为人知的事，到现在也没有解密。你的图片提供了一个不错的脑洞”。

我们不排除网友的动机是试验Midjourney生图到底有多逼真，如果这些图片用于虚构的文学、影视等创作，至少观众还能在“知假”的底线上品评创作意义；但我们也不能排除这些假图在不断传播的过程中“失假”，被当成真事儿贴进维基百科。

假信息恐慌

假图文进入维基百科被当成真事儿，这可不是危言耸听。

去年6月，一起发生在中文维基百科上的造价事件被揭露后，网友直呼“大无语”。

用户 “折毛”编造了100多万字图文并茂的“古罗斯史”，3年都没人发现。直到一位爱好俄罗斯历史的网文作者“伊万”查找背景资料时，对词条“卡申银矿”存疑，多方查证后发现“拥有300多年历史的银矿资源”根本不存在，顺腾摸瓜，“伊万”揭露了这个存在严重造假的“古罗斯史”。而这3年里，“折毛”被不少用户视为领域权威，胡编的历史词条甚至被评为“典范条目”或“优良条目”，还获得了网站审查的“巡查豁免”。

“折毛”被封号，他也在网上为造假道了歉。

想象一下，假如这里面还有生成类AI参与，把文本和图片大数据真真假假地混杂一下，没个专业的人士，假历史可能更难被发现。如果无人矫正，一直这么流传下去，假的也没准变成真的，作假者甚至会伪装成权威。

人们常说“有图有真相”，而AI终于让“有图也不见得是真相”成了现实，一些人也开始积累辨别AI图片的技巧，比如看手指、看光影细节等。

但是，上个月发布的Midjourney V5 版本已经基本解决了画不好手指的问题。一位正在使用该应用的画师表示，新版本生成的图片中仍有手部不自然的情况，但此前版本中的手指数量错误和形态扭曲等问题已经消失。

如果再不树立“标注规则”，分辨真实与伪造或许会越来越难。而AI制图的另一个问题是，制作图片的门槛低到约等于没有。

用户只需要发出指令，各种 AI 生图工具就可以迅速生成海量的逼真图片。在全网各个AI图片社区，人们讨论最多的是，如何写指令才能得到预期效果。当然，人们想得到理想的图片还需要较为复杂的指令，但即便如此，AI制图的门槛仍然比绘画和PS小得多。

比如，火爆全网的“时装教皇”就是一个普通人的娱乐之作。创作者巴勃罗・泽维尔（Pablo Xavier）是一名31岁的建筑工人，在采访中，他称完全没料这张图会走红。谈到创作历程，泽维尔说，灵感来自于“嗑药时产生的幻觉”，“我忽然想生成一张教皇的图，接着各种想法像潮水一样涌来，巴黎世家的羽绒服、巴黎或罗马的街道等等”。

生成虚假图片的技术在互联网上存在了很久，但一直都只在小范围内引起讨论。在知乎上就有这样一个问题――有哪些匪夷所思的合影？网友纷纷贴出不为人知的名人合影，如特朗普和迈克尔・杰克逊，普京和里根，卓别林和梅兰芳等等。

知乎上“匪夷所思的合影”最近出现AI质疑

过去几年里，评论区都在讨论合影背后的故事，但最新的评论终于开始质疑照片的真假：“这是AI合成的不”。随着AI能产出“量大管饱”的高质量假信息，这个问题终于被怼到所有人眼前，担忧与恐惧已经出现：

“这很可怕，对吧。以后要怎么判断一张照片是真是假呢？”

“太可怕了，因为你发布的所有照片看上去都是可信的。如果没人告诉我是假的，我会一直被愚弄。”

“真的难以相信这些图像不是真的而是由midjourneyV5生成的……这让我们困惑于一个充满虚假信息的未来，我们应该问问自己是否真的想要这项技术。”

AI生成的信息大有泛滥之势，人类世界做好分清真假的准备了吗？

规则缺位

面对生成式大模型的“日更”进化速度，一些规则现在社交平台上出现了，但出台规则的主体显然还远远不够丰富。

今年2月，推特推出了在推文下方添加注释的“社区笔记（CommunityNotes）”功能。有人认为，社区笔记或将能够帮助推特打击谣言，减少假消息传播，其中就包括AI生成的图片。此前广为流传的“特朗普被捕”、“教皇穿时装”等AI假图已被添加了说明。

不过，也有人觉得社区笔记功能虽然有机器算法加持，但仍需要由后台人工审核，标记效率远远比不上假图生成的速度。一个例证是，最近的假图都是在广为流传后才被标注。

还有网友指出，教皇、马斯克、特朗普都是名人，他们的人气决定了事关他们的虚假图片更易被推特注意到，“如果普通人被假图了，传播范围又不那么广，推特似乎做不了什么。”毕竟，连中国网红罗玉凤多次辟谣没有推特账号后，以“凤姐”为名的假账号仍然存在且仍在吸粉。

除了推特，今年3月，TikTok也宣布所有显示真实场景的deepfakes（深度伪造）都必须贴上“伪造”或“篡改”的标签，还要求公众人物的deepfakes不得用于政治或商业代言。不过，这条规则还没有明确针对AI生成的图片。

调查机构Bellingcat的创始人艾略特・希金斯(Eliot Higgins)认为，社交媒体平台应该开发能够辨别 AI 生成图像的新技术，并将这种技术融入自己的平台。不过考虑到“术业有专攻”，Midjourney等AI制图软件和社媒平台合作开发识别技术，或许是一种更可行的思路。

希金斯的建议正是一些AI专家们强调过的，各种AI大模型的开发公司应该进入到规则的建设队伍中，光有传播渠道的“限制”是不够的，从源头上就应该为假文、假图打标签。

此前，已经有AI公司在做相关开发，由于有太多人用AI 语音工具 Ele【【微信】】从事违法活动，比如伪造儿子的声音向父母要钱这种，Ele【【微信】】引入了一系列技术层面的遏制措施，包括推出AI 检测工具，用于验证某个音频剪辑是否用他们的技术生成。

可见，目前针对AI生成内容的识别或标记开发，仍处于应用开发方各自为阵的状态，尚未形成达成共识的统一行规，也还没有具有针对性的监管规则，显然这是一个系统工程。

正如3月29日非营利组织未来生命研究所（Future of Life Institute）那封《暂停巨型AI实验》的公开中所述，AI开发人员必须与政策制定者合作，大幅加快强大的AI管理制度的开发，其中的制度内容就包括了“帮助区分真实和合成数据的溯源、水印系统”的研发。

如今，生成式大模型的代表应用ChatGPT关闭了Plus付费功能，某种程度上也意味着GPT-4的使用受到了限制；而Midjourney也因计算资源有限而限制着免费用户的使用量。这客观上给建立AI规则留下了一个空窗期。

面对新技术的一体两面，开发者、第三方组织、监管部门是时候共同面对挑战了。

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文章转载来源：AI之势

原创 Shirley

来源： 零识区块链

在过去几个月，ChatGPT 风靡全球，无论是硅谷科技巨头，还是一二级资本市场，都在持续关注和讨论 ChatGPT 以及 AI 技术带来的影响与未来的发展。而在 ChatGPT 爆火之后，ChatGPT 相关概念公司开始初露头角。据统计，ChatGPT 概念领域目前约有 250 家初创公司，其中 51% 融资进度在 A 轮或天使轮。

新东方创始人俞敏洪更是在中国企业家论坛年会上表示，“作为企业家，没玩过 ChatGPT，没有资格谈高科技发展。”诚然，俞老师也在给我们普通人敲响警钟。身为普通人的我们，更有必要去了解一切处于时代前沿上的科技成果，去接受新鲜事物，这样才能在人工智能浪潮中，抓住一切机遇。

作为 Web3.0 生态系统中的应用程序之一，ChatGPT 能有如此热度，也侧面反映了 Web3.0 相关的技术和应用程序已经得到了越来越多的关注和认可。Web3.0 与我们每个人都息息相关，它将带来整个互联网世界甚至是现实世界的革命性改变。那么今天，小编就通过 ChatGPT 看 Web3.0，带你了解 Web3.0 的未来。

ChatGPT：Web2.0 还是 Web3.0？

有 Web3.0，就必定有 Web1.0 和 Web2.0。（了解 Web3.0 发展历程，可阅读往期推文《据说，80% 的人不清楚 Web3 与元宇宙的关系（内附干货！）》）。简单来说，Web1.0 核心技术是数据存储、处理和传输；Web2.0 核心技术是大数据、云计算；到了 Web3.0，核心技术就变成了区块链、人工智能和边缘计算。

而 ChatGPT 被视为一种人工智能模型，它能实现自然语言的理解和生成，可以模拟人类的语言交互，提供智能化、高效和个性化的服务。所以 ChatGPT 属于人工智能。人工智能又是 Web3.0 的核心技术，所以说 ChatGPT 属于 Web3.0。

Web3.0 给我们带来什么？

当前我们正处于 Web3.0 的萌芽期。那么，Web3.0 到底是解决 Web2.0 的什么问题？如今 Web2.0 已经充斥着我们生活的每个角落，Web2.0 最大的特点就是它是中心化的，用户的网络生活大多是被几个大公司所控制，用户的隐私数据全都存储在大公司的云服务器上，Web3.0 就是要解决 Web2.0 的中心化问题。

为什么要解决中心化问题呢？举个例子，我们的财产、房产证件其实都是由国家和银行来替我们保管的。除了我们自己兜里的纸钞之外，存在银行里的只是一个数字，当遇到银行倒闭破产时，我们所拥有的财产也就彻底丢失了。事实上，我们国内大部分人不曾经历过银行倒闭，但其实银行倒闭的事件经常发生，就比如前段时间的硅谷银行宣告破产。

所以 Web3.0 就是利用区块链技术解决这类问题，用户的所有财产都以数字的形式保存在网络上，永远不会消失，也没有人可以篡改它。正因为有了区块链技术，我们才第一次能够在互联网上进行一对一的价值交换，而不需要银行或第三方金融机构来充当中介，从而直接实现交易安全。

当然，除了实现互联网的去中心化，还能解决其他中心化问题，因此未来 Web3.0 时代会出现很多去中心化组织和平台，例如 DAO、Defi 等等。这也就是为什么我们总说，未来 Web3.0 将会彻底改变我们的生活。

而人工智能技术在 Web3.0 发展中扮演了一个重要的角色。它能够为用户提供更加智能化、高效和安全的服务，给 Web3.0 带来许多优势。其中包括（以下为 ChatGPT 的回答，仅供参考）：

1、自动化：Web3 应用程序可以利用人工智能技术自动执行各种任务，从而提高效率和可靠性。

2、安全性：人工智能技术可以用于检测和预防网络攻击和欺诈行为，从而提高 Web3 应用程序的安全性。

3、数据分析：人工智能技术可以帮助 Web3 应用程序分析和理解大量的数据，从而提供更加精确的决策和预测。

4、个性化服务：人工智能技术可以根据用户的需求和偏好，提供个性化的服务和推荐，从而增强 Web3 应用程序的用户体验。

ChatGPT in Web3.0

未来 ChatGPT 这类人工智能的应用场景会非常广泛，将在政府机构、企业公司、教育培训机构、医疗健康、农业等领域发挥作用，具有强大的市场潜力。同时，它也会面临一系列的挑战和问题，例如：如何确保用户使用 ChatGPT 等产品的数据隐私和安全？如何避免 ChatGPT 等产品被黑客恶意利用和攻击？也许，如果将 ChatGPT 结合 Web3.0，利用区块链技术来解决这些问题，或许能够实现真正的去中心化人工智能：

1、去中心化身份验证：ChatGPT 可以与去中心化身份验证技术相结合，实现更加安全和自主的身份验证，从而降低黑客攻击的风险。例如，用户可以使用其去中心化身份验证来登录 ChatGPT，并通过语音或文字与 ChatGPT 进行交互，从而获得智能化、个性化的服务。

2、去中心化数据存储：ChatGPT 可以与去中心化存储技术相结合，实现更加安全和可靠的数据存储。例如，ChatGPT 可以将用户的聊天记录存储在去中心化的存储网络上，而不是在中心化的服务器上，从而保护用户的隐私和数据安全不会被黑客攻击。

3、去中心化自治组织：ChatGPT 可以与去中心化自治组织相结合，让用户和社区成员参与到 ChatGPT 的开发和治理中来，实现更加民主和开放的决策过程，用户和社区成员可以监督 ChatGPT 的开发和使用，以确保其安全和合法性。

结语

总之，Web3.0 中的人工智能技术为 Web3.0 带来了更安全高效和更人性化的发展前景，在未来的发展中，我们应更加注重人工智能技术和区块链技术的结合，不断推进技术进步和应用创新。