[论文解读] The World of Generative AI: Deepfakes and Large Language Models

Alakananda Mitra, Saraju P. Mohanty+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 6, 2024

Topic Modeling被引用 8

一句话总结

本文简要综述深度伪造与大型语言模型（LLMs）之间的相互关系，探讨生成式人工智能如何实现高质量的合成媒体与对话，并讨论社会与政治层面的影响及缓解思考。

ABSTRACT

We live in the era of Generative Artificial Intelligence (GenAI). Deepfakes and Large Language Models (LLMs) are two examples of GenAI. Deepfakes, in particular, pose an alarming threat to society as they are capable of spreading misinformation and changing the truth. LLMs are powerful language models that generate general-purpose language. However due to its generative aspect, it can also be a risk for people if used with ill intentions. The ethical use of these technologies is a big concern. This short article tries to find out the interrelationship between them.

研究动机与目标

• 解释什么是深度伪造，以及如何使用GANs和自编码器来创建它们。
• 描述大型语言模型的发展及能力及其多模态扩展。
• 分析人工智能聊天机器人如何影响深度伪造的生成与传播。
• 讨论政策、伦理与缓解措施，以遏制这些技术的滥用。

提出的方法

• 回顾现有的深度伪造生成技术（变分自编码器和GAN）及其在真实感中的作用。
• 概述主流大型语言模型及多模态模型的发展与能力（GPT-4、PaLM-2、LLaMA-2、Ferret、Gemini）。
• 解释ChatGPT及其他聊天机器人如何与深度伪造创作工作流集成。
• 综合当前的监管与安全努力（政策行动、安全基准和潜在防御措施）。

实验结果

研究问题

• RQ1 深度伪造如何利用GANs和自编码器来实现真实感？
• RQ2 生成性人工智能聊天机器人（LLMs）与深度伪造的创建或提升之间的关系是什么？
• RQ3 深度伪造与LLMs的融合带来哪些伦理、政治和监管方面的挑战？
• RQ4 为应对深度伪造滥用，提出或实施了哪些缓解策略和安全措施？

主要发现

• 深度伪造已发展到成熟阶段，具有高真实感，促使更广泛的滥用和错误信息传播。
• LLMs与多模态模型能够生成可用于提升深度伪造的合成对话和媒体（包括多语言对话）。
• 将类似ChatGPT的工具与平台（如 DeepBrain、Hour One、Synthesia）整合，促成在无需专业资源的情况下创建高质量的合成视频。
• 全球范围内正进行政治与监管努力，以遏制AI驱动的错误信息和深度伪造滥用（与选举相关的限制、广告披露和安全基准）。
• 防御性方法包括网络安全评估基准和对LLMs的输入输出保护，以及对水印、数字签名和元数据可访问性的呼吁，作为威慑措施。