OpenAI新社交網

傳OpenAI新社交網擬整合World眼球掃描 用生物識別「驗明正身」

根據《福布斯》援引匿名消息來源報導,OpenAI正在開發的新型社交網絡,可能整合由行政總額 Sam Altman 共同創辦的Tools for Humanity 公司所開發的World眼球掃描技術(Orb),以確保平台用戶為真實人類,打造一個「無機械人」的OpenAI新社交網。 即加入CFTime TG 討論區!想掌握最新加密市場動態與 AI 新聞與資訊,更能隨時獲得免費 web 3入場券! 技術整合:World Orb與Apple Face ID雙軌驗證 報導指出,OpenAI新社交網絡的開發團隊正考慮採用World的Orb設備 進行真人驗證,同時也評估整合Apple的Face ID 生物辨識技術,以雙重機制確保使用者身份的真實性。此舉旨在利用ChatGPT與Sora 的成功基礎,創建一個能避免X(前Twitter)、Instagram、TikTok等平台普遍存在的機器人問題的社交網絡。 World生態現況:已累積逾1,700萬驗證用戶 World(前身為Worldcoin)透過發行World ID 給完成現場Orb掃描驗證的用戶,以證明其「人格真實性」。根據World官方網站數據,該項目已透過其World App累積超過1,700萬用戶。去年底,World曾與web3遊戲工作室Mythical Games合作,協助區分遊戲中的機器人與真人玩家。 爭議背景:眼球掃描的隱私與倫理審查 World透過掃描人眼虹膜來驗證「人格」的作法,過去已引起部分隱私倡導團體 的審查與質疑。此類生物辨識數據的收集與使用,始終在隱私保護與技術創新之間存在爭議。 戰略意圖:打造以AI為核心的真人互動生態 若此整合成真,將標誌著Altman旗下兩大重點項目—OpenAI(AI內容生成) 與World(數位身份驗證)—的戰略協同。OpenAI的社交網絡可能不僅僅是另一個內容平台,而是旨在構建一個以可信身份為基礎、AI增強互動 的新型社交生態系統。這可能為社交媒體帶來根本性變革:從以廣告為中心的公開互動,轉向以隱私保護、真實身份與AI輔助交流 為核心的封閉或半封閉社群。 行業影響:重新定義社交媒體的「真實性」 此舉若成功,可能對現有社交媒體格局產生深遠影響: 挑戰與展望:技術整合與用戶接受度 然而,此計畫仍面臨多重挑戰: 隨著數位身份驗證與生成式AI技術的快速成熟,這場由OpenAI與World共同探索的「真人社交網絡」實驗,可能預示著社交媒體即將進入一個以可信身份與AI原生互動 為特徵的新時代。

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Meta擬對未披露使用生成式AI圖像實施懲罰

Meta擬對未披露使用生成式AI圖像實施懲罰

根據最新消息,Meta擬對未披露使用生成式AI圖像實施懲罰。Meta表示,AI生成的內容也有資格接受事實核查。根據一月六日的博客文章,Meta將在未來幾個月內在Facebook、Instagram和Threads上推出針對AI生成內容的新標準。 想掌握最新加密市場動態與 AI 新聞與資訊,與行業專家交流?即加入CFTime Whatsapp 討論區! Meta擬對未披露使用生成式AI圖像實施懲罰 用戶可以舉報違反內容 AI生成的內容將通過元數據或其他有意的水印進行識別,並標上可見的標籤。Meta平台上的用戶還可以標記未標記的內容,懷疑其為由人工智能生成的。 這一舉措與Meta早期的內容審查做法相似。在AI生成內容出現之前,該公司(當時是Facebook)已經開發了用戶界面系統,用戶可以舉報違反平台服務條款的內容。 時至今日,Meta正在為其社交網絡上的用戶提供工具,讓他們能夠再次標記內容,這一舉措可以利用可能是全球最大的消費者群眾合作力量。 同時,這也意味著Meta平台上的創作者需要在適用的情況下標明自己的作品是由AI生成的,否則將面臨相應的後果。 根據文章的說法: 「當人們發布有機內容,其中包括以數字方式創建或修改的逼真視頻或聽起來逼真的音頻時,我們將要求他們使用這一披露和標記工具,如果他們未能遵守,我們可能會對其進行懲罰。」,文中亦指「如果我們確定以數位方式創建或更改的圖像、視訊或音訊內容在重要問題上造成特別高的實質欺騙公眾的風險,我們可能會在適當的情況下添加更顯眼的標籤,以便人們獲得更多資訊和背景。」 Meta表示,當使用其內置工具生成AI生成的內容時,該內容將帶有明顯的水印和標籤,清楚標明其來源。然而,並非所有生成式人工智能系統都具備這些保護措施。 為此,Meta表示,他們正在與其他公司合作,通過合作夥伴關係,包括Google、OpenAI、Microsoft、Adobe、Midjourney和Shutterstock,共同開發大規模檢測隱形水印的方法。 不過,不幸的是,目前這些方法可能僅適用於AI生成的圖像。博客文章指出:「雖然公司開始在圖像生成器中包含信號,但尚未在以同樣規模生成音頻和視頻的AI工具中包含這些信號。」 因此,根據博客文章的說法,Meta目前無法大規模檢測由AI生成的音頻和視頻,包括深度偽造技術。

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