AI和Web3时代,我们需要深度真实性

中级Jun 28, 2024
本文探讨了当前人工智能发展对数字世界的影响,并介绍了深度真实性的概念。它建议利用区块链技术的特点来解决造假问题,从而满足人类对真实信息的需求。
AI和Web3时代,我们需要深度真实性

转发原文标题《Deep reals》

TL;DR

现在越来越难分辨我们在网上看到的是真实的还是虚假的。人工智能机器人被用来发布假Reddit评论,德雷克在一首说唱歌曲中让图帕克复活,摩根·弗里曼仍然不是摩根·弗里曼。尽管如此,托尼·布林肯在Kyiv弹吉他的视频确实是真实的。

数字伪造并不新鲜,自互联网诞生以来就一直存在。传统的伪造形式也存在已久。岩画、古陶器和彩色玻璃窗都是用来误导或完全掩盖真相的例子。在伪造存在的岁月中,我们几乎不可能百分之百确定某物是真实还是伪造。同样的情况可能会出现在生成式人工智能中。

这就是为什么我们一直在思考所谓的“深度真实”。深度真实是对深度伪造的一种反转。它不是假设一切都是真实的,只是我们需要证明某些东西的虚假性。相反,它假设一切都是虚假的,我们需要充分证明某些东西的真实性。

在历史上,我们确定真实性的解决方案是依靠并信任机构。但是,在普遍媒体和信息过载的时代,这种模式崩溃了。这些机构内部的缺陷和偏见暴露出来,导致了深刻的信任危机。在没有集中权威可以依赖的情况下,我们现在需要以一种方式来证明一个对象的真实性(或缺乏真实性),这种方式应该采用分散化的架构。

换句话说,我们认为深度真实不应该只是“可信的”,而应该是“无需信任的”。我们不应该把信任寄托在单一的权威机构上,而是应该通过数字签名、加密算法、社区记录和不可变的区块链技术来分散信任。这样做有助于避免单点故障,增强透明度,并使个人能够更多地控制他们被评判的规则。人工智能和Web3是同一枚硬币的两面,而正是Web3拥有解决AI归因问题的答案。

安迪在2015年最好地描述了我们对Mediachain协议投资的看法:

“该协议允许任何人向创意作品附加信息,并使其在基于区块链的数据库中持久化和可发现。……数据由网络参与者维护,无需许可即可贡献或访问,这使其成为创作者、开发者、平台和媒体组织之间理想的合作场所。适用于任何形式的媒体,包括图片、GIF、视频、文稿,以及音乐。”

长期以来,USV一直认为我们消费的媒体的上下文信息应该更加开放。创作者应该有选择地将她拍摄的照片、拍摄地点和拍摄时间与其身份联系起来。她的观众应该能够通过微支付向她表示感谢。但是,基于协议的媒体一直更像是维生素而不是止痛药。

但是现在不同了。2024年将是有史以来最大的选举年。超过全球人口的一半—也就是40亿人—将在今年派出选民去投票。我们迫切需要一种系统,能够为用户提供关于他们消费的媒体的更多信息。这种需求不仅仅存在于政治领域,还包括约会应用程序、二手时尚市场,甚至度假租赁市场。

但是,把深度真实仅仅看作是打击虚假信息的工具是错误的。我们认为它们可能会成为一种新的媒体基元。这种基元与你在IG和TikTok上看到的短视频一样有趣和令人上瘾。不要误会,AI生成的媒体是神奇的,但是我们相信总会对那些真实、人为创造、现实生活中的内容渴望不已。我们对正在建立的新平台能够捕捉和表达这种内容感到兴奋。

要使这种技术得到推广,需要什么?目前正在进行一些有趣的尝试,例如内容真实性倡议C2PA,它们使得像TikTok和《纽约时报》这样的现有媒体平台能够在其内容中加入加密“凭证”。然而,我们想知道突破性的解决方案是否最终将更多地看起来像是Web3本地化和全栈。这也是为什么我们对集成内容的创建、签名和分享到一个单一平台的方法感到好奇,以减少每个步骤之间的污染风险。Paragraph的博客平台就是一个很好的例子。

深度伪造并不新鲜,它们只是另一种幻觉。随着支撑我们消费、分享和相信信息的技术的变化,‘深度真实’将会出现,以增强我们集体的联系感和彼此的信任。

声明:

  1. 本文转载自[Union Square Ventures],原文标题《Deep reals》,著作权归属原作者[Grace Carney],如对转载有异议,请联系Gate Learn团队,团队会根据相关流程尽速处理。
  2. 免责声明:本文所表达的观点和意见仅代表作者个人观点,不构成任何投资建议。
  3. 文章其他语言版本由Gate Learn团队翻译, 在未提及Gate.io的情况下不得复制、传播或抄袭经翻译文章。

AI和Web3时代,我们需要深度真实性

中级Jun 28, 2024
本文探讨了当前人工智能发展对数字世界的影响,并介绍了深度真实性的概念。它建议利用区块链技术的特点来解决造假问题,从而满足人类对真实信息的需求。
AI和Web3时代,我们需要深度真实性

转发原文标题《Deep reals》

TL;DR

现在越来越难分辨我们在网上看到的是真实的还是虚假的。人工智能机器人被用来发布假Reddit评论,德雷克在一首说唱歌曲中让图帕克复活,摩根·弗里曼仍然不是摩根·弗里曼。尽管如此,托尼·布林肯在Kyiv弹吉他的视频确实是真实的。

数字伪造并不新鲜,自互联网诞生以来就一直存在。传统的伪造形式也存在已久。岩画、古陶器和彩色玻璃窗都是用来误导或完全掩盖真相的例子。在伪造存在的岁月中,我们几乎不可能百分之百确定某物是真实还是伪造。同样的情况可能会出现在生成式人工智能中。

这就是为什么我们一直在思考所谓的“深度真实”。深度真实是对深度伪造的一种反转。它不是假设一切都是真实的,只是我们需要证明某些东西的虚假性。相反,它假设一切都是虚假的,我们需要充分证明某些东西的真实性。

在历史上,我们确定真实性的解决方案是依靠并信任机构。但是,在普遍媒体和信息过载的时代,这种模式崩溃了。这些机构内部的缺陷和偏见暴露出来,导致了深刻的信任危机。在没有集中权威可以依赖的情况下,我们现在需要以一种方式来证明一个对象的真实性(或缺乏真实性),这种方式应该采用分散化的架构。

换句话说,我们认为深度真实不应该只是“可信的”,而应该是“无需信任的”。我们不应该把信任寄托在单一的权威机构上,而是应该通过数字签名、加密算法、社区记录和不可变的区块链技术来分散信任。这样做有助于避免单点故障,增强透明度,并使个人能够更多地控制他们被评判的规则。人工智能和Web3是同一枚硬币的两面,而正是Web3拥有解决AI归因问题的答案。

安迪在2015年最好地描述了我们对Mediachain协议投资的看法:

“该协议允许任何人向创意作品附加信息,并使其在基于区块链的数据库中持久化和可发现。……数据由网络参与者维护,无需许可即可贡献或访问,这使其成为创作者、开发者、平台和媒体组织之间理想的合作场所。适用于任何形式的媒体,包括图片、GIF、视频、文稿,以及音乐。”

长期以来,USV一直认为我们消费的媒体的上下文信息应该更加开放。创作者应该有选择地将她拍摄的照片、拍摄地点和拍摄时间与其身份联系起来。她的观众应该能够通过微支付向她表示感谢。但是,基于协议的媒体一直更像是维生素而不是止痛药。

但是现在不同了。2024年将是有史以来最大的选举年。超过全球人口的一半—也就是40亿人—将在今年派出选民去投票。我们迫切需要一种系统,能够为用户提供关于他们消费的媒体的更多信息。这种需求不仅仅存在于政治领域,还包括约会应用程序、二手时尚市场,甚至度假租赁市场。

但是,把深度真实仅仅看作是打击虚假信息的工具是错误的。我们认为它们可能会成为一种新的媒体基元。这种基元与你在IG和TikTok上看到的短视频一样有趣和令人上瘾。不要误会,AI生成的媒体是神奇的,但是我们相信总会对那些真实、人为创造、现实生活中的内容渴望不已。我们对正在建立的新平台能够捕捉和表达这种内容感到兴奋。

要使这种技术得到推广,需要什么?目前正在进行一些有趣的尝试,例如内容真实性倡议C2PA,它们使得像TikTok和《纽约时报》这样的现有媒体平台能够在其内容中加入加密“凭证”。然而,我们想知道突破性的解决方案是否最终将更多地看起来像是Web3本地化和全栈。这也是为什么我们对集成内容的创建、签名和分享到一个单一平台的方法感到好奇,以减少每个步骤之间的污染风险。Paragraph的博客平台就是一个很好的例子。

深度伪造并不新鲜,它们只是另一种幻觉。随着支撑我们消费、分享和相信信息的技术的变化,‘深度真实’将会出现,以增强我们集体的联系感和彼此的信任。

声明:

  1. 本文转载自[Union Square Ventures],原文标题《Deep reals》,著作权归属原作者[Grace Carney],如对转载有异议,请联系Gate Learn团队,团队会根据相关流程尽速处理。
  2. 免责声明:本文所表达的观点和意见仅代表作者个人观点,不构成任何投资建议。
  3. 文章其他语言版本由Gate Learn团队翻译, 在未提及Gate.io的情况下不得复制、传播或抄袭经翻译文章。
即刻开始交易
注册并交易即可获得
$100
和价值
$5500
理财体验金奖励!
立即注册