幾乎不可能避免在網路上看到人工智慧產生的內容，但事實並非一定如此。 YouTube、Instagram、TikTok 等公司在過去一年中加強了內容認證力度，許多公司現在自動應用標籤來區分人工智慧生成的圖像、影片和音樂與真實人類創作者創作的圖像、影片和音樂。
如果我們偶然發現標記的內容，這一切都很好，但你知道什麼會更好嗎？允許我們過濾掉人工智慧。
目前的標記工作並沒有從根本上改變內容在線上呈現的方式。您可能會注意到，來源中的某些 TikTok 或 YouTube 影片現在在描述中或疊加在剪輯本身上的資訊標籤中顯示了 AI 資訊。 Meta 採用了類似的方法，將「AI 資訊」標籤應用於 Facebook 和 Instagram 上的圖像，這些圖像帶有 AI 識別元數據或創作者自願披露的內容。
但如果你真的想 避免 看到任何東西都貼上這樣的標籤——這是有道理的，因為大腦腐爛引起的不僅僅是關於遺傳人工智慧的倫理和環境問題——實際上是非常困難的。過濾器可以輕鬆解決這個問題。我們所需要的只是一個“AI”複選框來切換。
我聯繫了 Meta、Google、TikTok 和 Spotify，詢問他們是否打算允許用戶過濾他們使用人工智慧標記系統驗證的各種內容。 TikTok 和 Spotify 從未回應，谷歌也表示沒有什麼可分享的。 Meta沒有提供任何相關評論。但總而言之，這些公司都沒有答應。
DeviantArt 是我見過的僅有的帶有人工智慧內容過濾器的線上平台之一，它們的實現非常獨特。首先，您無法訪問 DeviantArt 的提要或商店頁面，因此它看起來有點隱藏。相反，你需要建立一個帳戶，然後將滑鼠懸停在頁面右上角的使用者圖示上，找到 AI 內容設定選單。從那裡，你只有兩個選項：預設的「顯示 AI」設定或「發送 AI」選項，該選項聲稱你將看到 AI 生成或操縱的圖像的「更少實例」。
不幸的是，在嘗試了這兩個選項之後，我發現沒有明顯的差異。在這一點上，我對識別人工智慧生成的「數位插圖」有很好的洞察力，但我不必僅僅依靠我的懷疑——我挑選的幾乎每一張可疑的圖像都在描述中包含了創作者的披露，證實了該作品是由機器人吐出的。 DeviantArt 在自動將 AI 標籤自動套用到具有明確指示 AI 起源的元資料的影像方面做得很差。
Pinterest 有類似的系統。登入 Pinterest 帳戶的用戶可以點擊設定圖標，選擇“改進您的建議”，然後點擊“AI 內容”選項卡來切換特定類別，例如藝術、美容、時尚和家居裝飾。根據 Pinterest 的說法，禁用這些選項中的任何一個都會向您顯示該類別的“人工智慧修改內容較少”，但根據我的經驗，它遠非完美。可以說，該設定比 Pinterest 提要中內建的過濾器更難找到。儘管人工智慧濾鏡已達到極限，但我仍然看到很多帶有可疑人工智慧跡象的圖像（包括異常完美的照片模型和無法解釋的渲染錯誤）。
如果 YouTube 或 Instagram 等其他平台引入人工智慧內容過濾器，幾乎肯定會發生這種情況：效果不會很好。但這沒關係，因為這會暴露我們的人工智慧皇帝所裝扮的無效「解決方案」。它們的存在，在紙面上是為了安撫監管者和批評者，但沒有解決區分人工智慧偽造與真實攝影和創意作品的真正問題。
及平台 做 知道這是一個問題。 Instagram 執行長 Adam Mosseri 去年 12 月表示，隨著人工智慧生成內容的興起，「真實性正在成為一種稀缺資源」。現在谷歌首席執行官桑達爾·皮查伊最近承認了這一點 解密器 採訪中表示，“那裡有很多人工智慧”，線上用戶需要“適應它”。好的，給我們過濾器。
C2PA 和 SynthID 等基於來源的系統透過在創建時將元資料或不可見水印嵌入到內容中來運作。但有許多開源人工智慧模型不這樣做（特別是如果它們是出於惡意目的而設計的），即使如此，元資料也可能很容易被刪除而使其值得信賴。還有一些基於檢測的方法可以分析數位內容中的模式，然後評估使用人工智慧來創建它的可能性，但這些方法可能會產生誤報。目前這些都沒有大規模有效地發揮作用。
然而，包括 OpenAI 這樣的人工智慧提供者在內的公司目前都在宣稱這些人工智慧標記解決方案將有助於防止人們被深度偽造和其他欺騙性偽造所欺騙。如果監管機構意識到他們的效率有多低，那麼線上平台和人工智慧提供者可能必須真正找到一個解決方案 做 工作，而不是目前看起來像煙幕彈的東西。
平台會辯稱，如果他們將標記舉措做得太過分，他們就有可能錯誤地標記真實內容。 Meta 和 YouTube 在將人工智慧標籤應用於圖像和影片後都發現了困難，創作者稱這些圖像和影片是在沒有此類工具幫助的情況下製作的。如果這對目前的標籤系統來說是一個令人擔憂的問題， 然後找到更好的解決方案。為了抵禦競爭，改善數百萬用戶的用戶體驗肯定是一項值得的投資嗎？
當我問的時候，為什麼我不能報告我每天看到的所有未標記的人工智慧？考慮到問題的嚴重性——例如，Kapwing 去年的一項研究發現，向新用戶展示的 YouTube 影片中有超過 20% 的製作品質低劣——我想很多人工審核員將不得不有效地審查每份報告。
也許這就是問題所在。當大型科技公司正在用據稱可以超越他們的人工智慧取代工人時，它是否可以透過重新僱用他們來解決人工智慧的問題來背離其精心構建的敘述？人們往往會有煩人的要求，例如 薪資和福利與缺乏複雜調查技能的自動監控系統相比。
標記人工智慧生成的內容的另一種方法是開始標記經過驗證的人類創作者。這不一定會識別發布的合成內容 和 這些創作者，但它可以幫助我們看到更少的未經驗證的內容農場，這些內容農場會產生低品質的垃圾。這就是 Instagram 的 Mosseri 為其圖像共享平台 Meta 所建議的未來，而 Spotify 已經在與 Verified Artists 一起做這件事。
當然，Meta、Spotify 和 Google 不僅僅提供人工智慧生成的圖像、廣告和音樂。他們還負責建造創建它的工具。這就是為什麼他們堅持不 全部 人工智慧內容是不可能的，這更多的是品質問題——如果它足夠令人信服，他們希望你不會注意到，並繼續從門檻上快樂地發出呼嚕聲。允許用戶獨立過濾它會違背這些平台利用人工智慧所做的努力： 想 擁抱污水工廠。
很高興被證明是錯的。我真的很清楚 防禦 為線上平台證明人工智慧標籤工作並不是浪費時間。但現在，他們掌握了所有的牌，我們只能希望他們的人工智慧緩解措施能夠被爭奪。因此，給我們一個基本的「無人工智慧」或「經過驗證的人類創造者」過濾器，我們將判斷其實際效果如何。
