Weiterleiten des Originaltitels 'Deep reals'

Zusammenfassung; zu lang, nicht gelesen

Es war noch nie schwieriger zu sagen, ob das, was wir online sehen, echt oder gefälscht ist. KI-Bots werden bezahlt, um zu gehen.gefälschte Reddit-Kommentare, Drake hat Tupac wieder zum Leben erwecktRapvers, und Morgan Freeman ist immer nochnicht Morgan Freeman. Tony BlinkenGitarre spielenin Kyiv stellte sich heraus, dass es echt ist.

Digitale Fälschungen sind nicht neu und existieren schon seit es das Internet gibt. Einfache Fälschungen gibt es sogar noch länger. Petroglyphen, antike Keramik und Buntglasfenster sind alles Beispiele für Medien, die genutzt wurden, um die Wahrheit zu verfälschen oder sie ganz zu verbergen. Und seit es Fälschungen gibt, ist es praktisch unmöglich zu sagen, ob etwas mit absoluter Sicherheit echt oder gefälscht ist. Das wird wahrscheinlich auch für generative KI gelten.

Deshalb haben wir über etwas nachgedacht, das wir 'tiefes Echtes' nennen. Ein tiefes Echtes ist eine Umkehrung eines tiefen Fakes. Es geht nicht davon aus, dass alles echt ist und wir nur die Fälschung demonstrieren müssen. Vielmehr geht es davon aus, dass alles gefälscht ist und wir die Echtheit von etwas ausreichend demonstrieren müssen.

Historisch gesehen haben wir uns zur Bestimmung der Echtheit auf Institutionen verlassen und ihnen vertraut. Aber dieses Modell ist in einem Zeitalter allgegenwärtiger Medien und Informationsüberflutung zerbrochen. Die Schwächen und Vorurteile innerhalb dieser Institutionen wurden aufgedeckt, was zuEine tiefgreifende VertrauenskriseOhne eine zentrale Autorität, auf die wir uns verlassen können, müssen wir nun die Echtheit (oder deren Fehlen) eines Objekts auf eine Weise demonstrieren, die eine dezentrale Architektur umfasst.

Eine andere Möglichkeit, dies zu sagen, ist, dass wir glauben, dass tiefe Reale nicht so sehr "vertrauenswürdig" sein sollten, sondern dass sie "vertrauenswürdig" sein sollten. Anstatt Vertrauen in eine einzelne Behörde zu setzen, sollte das Vertrauen über ein Netzwerk vondigitale Signaturen, kryptographische Algorithmen,Community-Notizen, und unveränderliche Blockchain-Technologie. Dies hat den Vorteil, dass ein einzelner Fehlerpunkt vermieden wird, die Transparenz verbessert wird und Einzelpersonen mehr Kontrolle über die Regeln haben, nach denen sie beurteilt werden.Künstliche Intelligenz und Web3 sind zwei Seiten derselben Medaille, und es ist Web3, das die Antwort auf das AI-Attributionsproblem hat.

Wie wird das funktionieren? Andy hat es am besten beschrieben, als er unsere Investition in das Unternehmen erklärt hat.MediachainProtokoll zurück im Jahr 2015:

Das Protokoll ermöglicht es jedem, Informationen an kreative Werke anzuhängen, sie in einer auf der Blockchain basierenden Datenbank zu speichern und auffindbar zu machen. Die Daten werden von den Teilnehmern des Netzwerks verwaltet und es ist keine Genehmigung erforderlich, um sie beizutragen oder darauf zuzugreifen, was es zu einem idealen Ort für die Zusammenarbeit zwischen Schöpfern, Entwicklern, Plattformen und Medienorganisationen macht. Es ist auf jede Form von Medien anwendbar - Bilder, GIFs, Videos, schriftliche Werke und auch Musik.

USV hat lange Zeit geglaubt, dass die kontextbezogenen Informationen der von uns konsumierten Medien offener gestaltet werden sollten. Ein Künstler sollte die Möglichkeit haben, seine Identität an einem Foto anzubringen, das er aufgenommen hat, den Ort und das Datum anzugeben. Und sein Publikum sollte ihm in Form einer Mikrozahlung für seine Arbeit danken können. Doch medienbasierte Protokolle fühlen sich immer noch eher wie Vitamine als wie Schmerzmittel an.

Nicht mehr. 2024 wird seingrößtes Wahljahr in der Geschichte. Mehr als die Hälfte der Weltbevölkerung - das sind 4 Milliarden Menschen - wird in diesem Jahr ihre Bürger zu den Wahlen schicken. Ein System, das den Benutzern mehr Informationen über die Medien gibt, die sie konsumieren, ist dringend erforderlich. Und nicht nur in der Politik, sondern auch in Bereichen wie Dating-Apps, Second-Hand-Mode-Märkten oder sogar Ferienwohnungen.

Aber es wäre ein Fehler, Deep Reals nur als Werkzeuge im Kampf gegen Fehlinformationen zu betrachten. Wir glauben, dass sie zu einer neuen Medienprimitive in ihrem eigenen Recht werden könnten. Eine, die genauso spaßig und süchtig machend ist wie die Reels, die Sie auf IG und TikTok sehen. Verstehen Sie mich nicht falsch, KI-generierte Medien sindMagie, aber wir glauben, dass es immer eine Sehnsucht nach authentischem Inhalt geben wird,von Menschen generiert, und IRL. Und wir sind begeistert von neuen Plattformen, die entwickelt werden, um dies festzuhalten und auszudrücken.

Was wird es brauchen, um eine Verbreitung dieser Art von Technologie zu erreichen? Es gibt interessante Bemühungen im Gange wie dieContent Authenticity InitiativeundC2PA, die bestehenden Medienplattformen wie TikTok und der New York Times ermöglichen, kryptografische „Referenzen“ in ihren Inhalten nachzurüsten. Wir fragen uns jedoch, ob die Durchbruchlösung letztendlich mehr nach Web3-native und Full-Stack aussehen wird. Deshalb interessieren wir uns für Ansätze, die die Erstellung, Unterzeichnung und Freigabe von Inhalten in einer einzigen Plattform integrieren und so das Risiko einer Kontamination zwischen den einzelnen Schritten reduzieren.AbsatzDie Blogging-Plattform von Gate.io ist ein ausgezeichnetes Beispiel dafür.

Deepfakes sind nicht neu, sie sind nur eine weitere Fata Morgana. Und während sich die Technologie, die bestimmt, wie wir Informationen konsumieren, teilen und glauben, verändert, werden 'Deep Reals' entstehen, um unser gemeinsames Gefühl von Verbundenheit und Vertrauen in einander zu stärken.

Haftungsausschluss:

1. Dieser Artikel wurde aus [reproduziert.Union Square Ventures].Den Originaltitel 'Deep reals' weiterleiten. Alle Urheberrechte liegen bei der ursprünglichen Autorin [Grace Carney]. Wenn es Einwände gegen diesen Nachdruck gibt, wenden Sie sich bitte an den Gate LernenTeam, und sie werden es umgehend bearbeiten.
2. Haftungsausschluss: Die in diesem Artikel geäußerten Ansichten und Meinungen sind ausschließlich die des Autors und stellen keine Anlageberatung dar.
3. Übersetzungen des Artikels in andere Sprachen werden vom Gate Learn-Team durchgeführt. Sofern nicht anders angegeben, ist das Kopieren, Verteilen oder Plagiieren der übersetzten Artikel untersagt.