如何识别深度伪造？这个问题问错了 - 彭博社

真的吗，宝贝？

摄影师：Chandan Khanna/AFP/Getty ImagesArm Holdings首席执行官Rene Haas在2023年在纳斯达克MarketSite与开市水晶合影。

摄影师：Michael M. Santiago/Getty Images North America请留在家里！

来源：Westend61

逼真的人工智能生成的图像和语音记录可能是对民主的最新威胁，但它们是长期欺骗家族的一部分。对抗所谓的深度伪造并不是开发某种AI辟谣形式或训练公众识别假图像。更好的策略是鼓励一些众所周知的批判性思维方法——重新聚焦我们的注意力，重新考虑我们的信息来源，并质疑自己。

这些批判性思维工具中的一些属于“系统2”或《快思慢想》一书中描述的缓慢思考。人工智能擅长愚弄快速思考的“系统1”——这种经常仓促下结论的模式。

我们可以通过重新关注政策和表现，而不是八卦和谣言来开始。前总统唐纳德·特朗普在某个词上结巴了然后责怪AI操纵又怎样？乔·拜登总统忘记了一个日期又怎样？这两件事情都无法告诉你任何关于两位政治人物的政绩或优先事项。

过分关注哪些图片是真的或假的可能是浪费时间和精力。研究表明我们很难辨别假货。

“我们在挑错方面非常擅长，”悉尼西部大学的计算神经科学家Tijl Grootswagers说道。人们在试图辨别假货时往往会寻找缺陷，但实际上真实的图片最有可能存在缺陷。

他说，人们可能在潜意识中更倾向于相信深度伪造的图片，因为它们比真实的更完美。人类倾向于喜欢和信任那些不那么古怪、更对称的面孔，因此由AI生成的图片往往看起来比真实的更有吸引力和可信度。

要求选民在面对社交媒体图片或主张时只是做更多的研究是不够的。社会科学家最近做出了令人震惊的发现，即人们在使用谷歌进行一些“研究”后更可能相信虚假新闻故事。

这并不是证据表明研究对人们或民主不利。问题在于很多人进行一种无意识的研究形式。他们寻找证实性证据，而互联网上的一切都是丰富的，无论主张多么疯狂。

真正的研究涉及质疑是否有理由相信特定的信息源。这是一个声誉良好的新闻网站吗？是一个赢得公众信任的专家吗？真正的研究还意味着审视你想要相信的东西可能是错误的可能性。在X上重复传播谣言的最常见原因之一，但在主流媒体上没有的原因是缺乏可信的证据。

人工智能使利用社交媒体推广假新闻网站变得比以往任何时候都更便宜、更容易，因为它可以制造逼真的假人来评论文章，印第安纳大学社交媒体观察台的计算机科学家、主任Filippo Menczer说。

多年来，他一直在研究被称为机器人的假账号的泛滥，它们可以通过心理学的社会证明原理产生影响——让人们觉得很多人喜欢或同意某个人或想法。早期的机器人很粗糙，但现在，他告诉我，它们可以被制造得看起来像在进行长时间、详细和非常逼真的讨论。

但这仍然只是一场非常古老战斗中的一种新策略。“你真的不需要先进的工具来制造错误信息，”康奈尔大学心理学家Gordon Pennycook说。人们通过使用Photoshop或重新利用真实图片，比如将叙利亚的照片冒充成加沙的照片，就可以进行欺骗。

Pennycook和我谈到了过度和过少信任之间的紧张关系。虽然过少的信任可能会导致人们对真实的事物产生怀疑，但我们认为人们过度信任会带来更大的危险。

我们真正应该追求的是辨别力 — 这样人们才会问出正确的问题。“当人们在社交媒体上分享东西时，他们甚至不考虑它是否属实，”他说。他们更多地考虑的是分享这些东西会让他们看起来如何。

考虑到这种倾向可能已经为演员马克·鲁法洛(Mark Ruffalo)节省了一些尴尬，他最近道歉，因为他分享了据称是用来暗示唐纳德·特朗普参与杰弗里·爱泼斯坦对未成年女孩的性侵的深度伪造图像。

如果人工智能使我们无法相信我们在电视或社交媒体上看到的东西，那也不全是坏事，因为在人工智能最近的飞跃之前，很多东西就不值得信任和具有操纵性。几十年前，电视的出现臭名昭著地使外貌吸引力成为所有候选人的一个更重要因素。有更重要的标准来评判一个候选人。

思考政策，质疑信息来源，对自己进行反思，需要一种更缓慢、更费力的人类智慧形式。但考虑到利害关系，这是值得的。

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人工智能股票是新的模因股票吗？从英国半导体设计公司Arm Holdings Plc最近的疯狂的涨势来看，情况似乎是这样的。

在2月5日至2月12日之间，这家英国半导体设计公司的股价翻了一番，达到了149美元。后来股价回落到了128美元，或许是因为市场恢复了理智。催化剂是Arm的第三季度收益，其数字虽然适度良好，但引发了对Arm能否乘上推动芯片制造商英伟达公司股价飙升至天文数字的人工智能热潮的更广泛狂热。1

不过，要对此持保留态度，因为Arm并没有直接参与当下最热门的业务：英伟达如此重要的人工智能芯片。

英伟达的GPU或图形处理单元最初是为了在电脑游戏中渲染图形而设计的，但多年来它们已经担负起了另一个目的。它们卓越的并行处理能力使它们非常适合训练和维护人工智能模型的计算需求。如今，GPU是人工智能开发的黄金标准，因此相当于疫情期间的厕纸。它们非常难以获得，每个的成本高达数万美元。对这些芯片的贪得无厌的需求，通过亚马逊和微软等云服务提供商进行访问2，已经将英伟达的市值从2020年底的3230亿美元推高到了惊人的1.8万亿美元。

Arm 仍然可以从人工智能热潮中受益，因为它的业务是为数据中心设计芯片，但这将是一种锄头和铲子式的成功 —— 而不是像英伟达那样直接从销售人工智能开发核心产品中获得的即时、直接的优势。

总部位于英国剑桥的 Arm 并不生产芯片，而是为它们提供设计蓝图的许可，它的设计主要用于 CPU（中央处理器），这些处理器是更通用的处理器，用于执行操作系统或管理数据和网络请求等许多不同的任务，比如在数据中心中使用。Arm 的设计不用于 GPU，因为这些芯片是基于英伟达的架构的。Arm 的发言人拒绝置评。

可以把 GPU 想象成是那位备受青睐、高薪的寿司大厨，而 CPU 则是餐厅经理。后者并不直接参与大家都来这里享用的美食，但它仍然从 GPU 的成功和大家对寿司（或人工智能）的渴望中受益。例如，Arm 仍然可以从主导人工智能训练业务的云计算公司的广泛需求中受益，通过为它们数据中心中的配套工作提供动力。多年来一直与英特尔和美国微器件公司的 x86 处理器进行竞争，Arm 在数据中心芯片市场份额上慢慢增长到了高个位数。这并不是一个坏的地方，部分得益于其节能芯片设计，这使它成为智能手机的主要选择，并且现在已经导致亚马逊等大型云供应商使用 Arm 的设计来为 Amazon Web Services 的服务器提供动力。

Arm的发言人确认公司不会将来自不同来源（如数据中心和智能手机）的收入进行分解，这使得确定公司从人工智能中真正获利的金额变得困难。Arm的首席执行官Rene Haas在本月早些时候与分析师通话时表示，“数据中心方面肯定有增长”，但他也稍微炒作了人工智能。与分析师通话。例如，他提到Arm的技术被用于驱动德国的一台超级计算机中的24,000个GH200 Grace Hopper芯片，然后（或许是机会主义地）提到Arm在“数据中心看到了更多人工智能需求，无论是在训练还是推理方面。”3 Arm的技术被应用于德国超级计算机令人印象深刻，但将其与当今对训练和推理的更广泛需求联系起来似乎有些牵强，即使这意味着Arm作为餐厅经理的工作更多。就大部分而言，CPU并不执行这些人工智能模型的工作，而是由Nvidia的GPU执行。

当Haas提到“更多的人工智能正在更多的边缘设备上运行……而这一切都在Arm上运行”时，这似乎也有些乐观。“边缘设备”指的是拥有自己人工智能芯片并且无需连接互联网即可运行诸如ChatGPT等服务的智能手机。但这类设备的市场仍然很小，而且刚刚起步。4

Arm 还可以从人工智能繁荣中受益。越多人想要寿司，他们就会越频繁地光顾餐厅。但尽管人工智能业务有潜力，Arm 要实现资本化可能需要一段时间，就像对物联网一样，而且 Arm 也不会直接接触到业务的核心，即 GPU。这让它目前的人工智能光环看起来略显黯淡。

另一个需要考虑的 Arm 的问题是，它在进入新市场时经常出现问题。2016 年，软银集团创始人孙正义以 320 亿美元收购了 Arm，他曾为该公司在主要市场上占据主导地位制定了宏伟计划，主要市场是物联网，也被称为物联网或 IoT。但五年后，该公司的 IoT 软件销售一直停滞不前，并且只占该公司希望在 2025 年实现的 20 亿美元收入目标的一小部分。Arm 难以转向一项新业务（软件销售），因为多年来它的主要业务一直是为其移动芯片设计收取许可和版税。

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已经成为常识：自新冠大流行以来，病假已经不再一样了。大规模裁员和严格的返办政策让生病的员工感到被出勤记录的老板“提高了标准”。有点感冒？忍一忍吧，或者至少在家工作。

这可能是一些办公室当前的感觉，但数据表明大多数地方更加人道。事实上，比新冠大流行之前有更多员工请病假，而且大多数经理都支持他们。这对于任何生病的人来说都应该是令人放心的消息。毕竟，我们所有人都会生病。