Речник

Deepfake

Какво е Deepfake?

Дийпфейк е изображение, видео или аудиозапис, създаден или променен с помощта на ИИ, който убедително показва реални хора да казват или правят неща, които никога не са се случвали. Освен легитимните приложения във филма или дублажа, дийпфейковете се използват за дезинформация, уронване на репутация и измами – например фалшиви обаждания от уж ръководител с искане за банков превод. Защитата включва обратно обаждане по познати канали, ясни процеси за одобрение и маркиране на съдържание, генерирано от ИИ.

Теми

дезинформация
измами
генеративен ИИ

Изпробвайте KI.ordo

Агенти, потоци и шаблони в едно работно пространство – безплатна 24-часова демонстрация.

Стартирайте демото

← Всички термини

Свързани термини

Генеративна състезателна мрежа (GAN)

Генеративната състезателна мрежа (generative adversarial network, GAN) се състои от две невронни мрежи, които се обучават една срещу друга: генераторът създава изкуствени данни, например изображения, а дискриминаторът се опитва да ги различи от реалните. Чрез това състезание резултатите стават все по-реалистични. GAN са представени през 2014 г. и оформят генерирането на изображения, преди дифузионните модели да се разпространят по-широко; използват се например за синтетични обучителни данни или подобряване на изображения.

Невронни мрежи
Генериране на изображения
+1

Генеративен ИИ

Генеративен ИИ означава ИИ системи, които създават ново съдържание – текст, изображения, аудио, видео или програмен код – вместо само да сортират или оценяват съществуващи данни. Те се основават на модели, които научават закономерности от големи количества данни и ги използват, за да създават правдоподобни нови резултати. В бизнеса се използва например за изготвяне на имейли, резюмета, описания на продукти или идеи за изображения. Резултатите могат да съдържат грешки и трябва да се проверяват преди употреба.

Основно понятие
Създаване на съдържание
+1

Етика на ИИ

Етиката на ИИ се занимава с моралните въпроси около разработването и използването на ИИ: справедливост и дискриминация, прозрачност и обяснимост, защита на данните, отговорност за грешки, безопасност и последици за труда и обществото. За организациите тя става конкретна в насоки, оценки на риска, човешки надзор и честна комуникация за ограниченията на ИИ. Пример: преди да бъде въведен инструмент за подбор на автобиографии, той се проверява дали не поставя в неблагоприятно положение определени групи.

Етика
Отговорност
+1

Откриване на измами

Откриването на измами обхваща методи, които разпознават в ранен етап подозрителни транзакции, поръчки, акаунти или заявления. Правила и обучаеми модели търсят предупредителни признаци като различни адреси за доставка и фактуриране, необичайни количества, прекомерен натиск за време или имейл адреси за еднократна употреба. Използва се в електронната търговия, банковото дело, застраховането и платежните услуги. Тъй като фалшивите тревоги могат да засегнат истински клиенти, откритите случаи трябва да се преглеждат от хора, а не да се отхвърлят автоматично.

Предотвратяване на измами
Управление на риска
+1

Шаблон