人工智能（AI）欺騙人類，能有多容易？未來又會有多普遍？上個月，一則“馬斯克親吻機器人女友”的推文在網上引發了人們的激烈討論。在一組圖片中，馬斯克正在親吻一個栩栩如生的機器人。

然而，經核實，這張圖像卻是個人使用AI 繪畫神器Midjourney 創建的。

儘管難以置信，但它還是成功地欺騙了幾個AI 圖像檢測工具。

這些工具能夠檢測嵌入在AI 生成圖像中難以識別的標記，旨在幫助提高透明度和問責制，標記錯誤信息、欺詐、未經同意的色情內容、藝術欺詐和其他濫用該技術的行為。

對此，芝加哥大學AI 專家譚宸浩表示，“總的來說，我認為這些檢測工具並不總是奏效，而且它們的未來也並不樂觀。”

Hive 創始人兼首席執行官Kevin Guo 認為，當前AI 圖像檢測工具難以處理已經改變的原始作品或質量較低的圖像，這種缺陷可能會削弱其打擊虛假內容的潛力。

近日，另一類新聞則更加讓人震驚。

據BBC 報導，戀童癖者正在利用AI 製作和非法交易兒童性虐待材料。這些與真實圖像並無差別的兒童性虐待“偽圖像”大多由Stable Diffusion 生成。

負責兒童保護事務的NPCC 負責人Ian Critchley 表示，戀童癖者可能會“從想像到合成再到真正虐待兒童”。

美國內容共享網站Patreon 負責人表示，“我們已經禁止上傳人工智能生成的兒童剝削材料，並利用專門的團隊、技術和合作夥伴來確保青少年的安全。”

如今，這類AI 生成內容擾亂現實世界的案例比比皆是，而且不只是圖像，由AI 模型生成的文字同樣具有誤導性和欺騙性。

那麼，在大型語言模型（LLMs）引領的AI 新時代，個人如何區分虛假信息和準確信息，進而保護自己的財產和生命安全呢？又能不能很容易地做到？

一項最新研究揭示了一個更加糟糕的事實：由大型語言模型產生的內容可能比人類更具誤導性和欺騙性。

相關研究論文以“AI model GPT-3 (dis)informs us better than humans ”為題，已發表在科學期刊Science 上。

在這項研究中，蘇黎世大學Federico Germani 團隊通過實驗測試了697 名參與者（母語為英語、年齡主要在26 至76 歲之間）是否能夠區分人類和OpenAI 推出的GPT-3 創作的虛假信息和準確信息。這些內容涉及疫苗、自閉症、5G 和氣候變化等常被公眾誤解的話題。

研究人員收集了Twitter上人類創作的內容，並指示GPT-3 模型生成包含準確和不准確信息的新Twitter。然後，他們要求參與者判斷Twitter內容的真假，並確定它們是由人類還是GPT-3 生成的。

參與者普遍能夠識別人類創作的虛假信息和GPT-3 生成的真實Twitter。然而，他們也更有可能認為GPT-3 生成的虛假信息是準確的。

實驗結果顯示，相比於人類，GPT-3 在向社交媒體用戶傳遞信息時更具誤導性和欺騙性。這表明，當涉及到引導或誤導公眾時，AI 語言模型可以有多麼強大。

圖| GPT-3 比人類更具誤導性和欺騙性

此外，Germani 等人還發現，在識別準確信息方面，GPT-3 表現比人類要差，而在發現虛假信息方面，人類和GPT-3 的表現相似。

對此，該研究的作者之一、蘇黎世大學生物醫學倫理和醫學史研究所博士後研究員Giovanni Spitale 警告道，“這類技術非常驚人，可以很容易地被用來做壞事，在你選擇的任何主題上產生虛假信息……”

但Spitale 認為，人類有辦法開發相關技術，用“魔法打敗魔法”，使AI 大模型不易傳播錯誤信息，“技術本身並不是邪惡或善良的，它只是人類意圖的放大器。”

根據Spitale 的說法，打擊虛假信息的最佳策略非常簡單，即鼓勵人類培養批判性思維，以便更好地辨別事實與虛構。擅長事實核查的人可以與GPT-3 等語言模型一起工作，從而改善合法的公共信息。

然而，該研究存在一定的局限性。例如，參與者人數相對較少，且只是英語母語者；以及參與者無法查看撰寫該內容的用戶資料，也無法查看用戶過去的推文等。

儘管如此，從現在開始，正確識別AI 生成的內容將是每一個人的必修課。

希望我們每一個人，在這個日新月異的AI 新時代，都不會被技術所打敗。