警惕AIGC數(shù)據(jù)污染稀釋人類原創(chuàng) 海量AIGC“沖淡”原創(chuàng)數(shù)據(jù)(3)
在尚未建立完善的數(shù)據(jù)污染管理體系之前，應(yīng)對(duì)AIGC數(shù)據(jù)污染的有效方法是AIGC檢測(cè)技術(shù)。依托AIGC檢測(cè)技術(shù)，可以在構(gòu)建數(shù)據(jù)集和設(shè)計(jì)模型結(jié)構(gòu)的過程中篩選出真實(shí)的、公正的、有效的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而在新模型訓(xùn)練的層面減少數(shù)據(jù)污染的影響，阻斷數(shù)據(jù)污染擴(kuò)散。
我國(guó)已在AI生成文本檢測(cè)、深度偽造圖片視頻檢測(cè)等方面取得了一定的研究成果。然而，現(xiàn)行AIGC檢測(cè)工具的泛化性能較差，檢測(cè)準(zhǔn)確率并不穩(wěn)定，一旦受到特定攻擊干擾，其檢測(cè)準(zhǔn)確度會(huì)大幅下降。AIGC檢測(cè)方法仍然有很長(zhǎng)的路要走。
AIGC數(shù)據(jù)的泛濫引發(fā)了人們對(duì)生成內(nèi)容的質(zhì)量、可靠性和可信度的擔(dān)憂。為了確保AIGC服務(wù)的可信性和可監(jiān)管性，應(yīng)該綜合發(fā)展打造完善的AIGC水印技術(shù)，以便對(duì)AI生成的虛假信息、深度偽造視頻等具有社會(huì)危害性的數(shù)據(jù)進(jìn)行溯源和問責(zé)。此外，不妨利用“數(shù)據(jù)稅”這一概念，旨在對(duì)上傳大量無效數(shù)據(jù)或敏感數(shù)據(jù)的個(gè)體征稅。
信息安全和隱私保護(hù)問題變得日益緊迫。在設(shè)計(jì)下一代生成式模型時(shí)應(yīng)將安全設(shè)計(jì)根植于模型系統(tǒng)架構(gòu)，而不是完成設(shè)計(jì)后再加入安全保障模塊，從而在更加根本的層面緩解因惡意攻擊或系統(tǒng)意外漏洞而帶來的隱私和數(shù)據(jù)安全威脅。
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