undressed的？AI 应用 ‘Undressed’ 在伤害女性

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1、最近几个月，人们对深度学习和合成的关注有所增加。但是，一些人权和科技伦理方面的专家警告说，还有一个潜在的危害被忽视了:这可能会给妇女和其他弱势群体带来灾难性的后果，这些人成为这项技术的目标，但却无法保护。

2、现在，最新的“深度实验”——一款名为DeepNude的应用程序，可以制造“脱光”女性的照片——正在重现这些噩梦。它首先由Vice报道，使用生成对抗性网络，GANs，替换妇女的衣服为高度真实的裸体。这篇文章很快引发了病毒式的反弹，应用程序的开发者将其关闭。

3、数据与社会研究所(Data&SocietyResearchInstitute)研究员穆塔莱?恩孔德(MutaleNkonde)表示:“DeepNude应用程序证明了我们对视听工具被用于攻击女性的独特方式的最大担忧。”恩孔德曾建议伊维特?克拉克众议员(RepresentativeYvetteClarke)向国会提交一项法案，该法案将建立机制，帮助发现这类恶意的深度学习应用。

4、这款应用专门针对女性用户。Vice发现，该软件只生成女性身体的图像，即使给出一张男性的照片也是如此。这位不愿透露姓名的创建者证实，他之所以只对女性的裸照进行GAN算法训练——在这个案例中，有1万多张裸照——是因为这些照片更容易在网上找到。不过，他最终还是打算制作一个男性版本。

5、虽然这些深度学习应用并没有刻画女性的真实身体，而是完全由算法合成的，但它们仍然有可能造成重大的情感和声誉损害。这些图像很容易被误认为是真实的东西，并被用作报复性色情或者成为一个让女性沉默的强大工具。事实上，这种情况以前也发生过:一名印度女记者在揭露政府腐败行为后，自己的脸部被移植到了一段色情视频上。这段视频迅速走红，让她遭受了强烈的骚扰和强奸威胁，她不得不隐藏好几个月。

6、深度学习并不是一个新的威胁;被操纵的媒体早在人工智能出现之前就存在了。但是这项技术加速并拓宽了现有的趋势，人权非营利组织“见证”的项目主管山姆·格雷戈里说。算法使得更多的人更容易产生更有说服力的虚假媒体信息。因此，过去人们利用被操纵的媒体所做的任何事情，例如攻击记者、暗示腐败或混淆证据，都将变得越来越普遍和危险地难以发现。

7、这个应用程序没有什么不同，他说。基于形象的对妇女的性虐待已经成为一个问题。现在，深度学习正在火上浇油。

8、按照同样的逻辑，Nkonde担心女性不会成为深度学习的唯一易受攻击的目标。少数族裔、LGBTQ群体以及其他经常遭受最严重网络骚扰的群体也可能成为受害者ーー尽管可能以不同的方式。例如，在2016年美国总统大选期间，俄罗斯特工在Facebook上发起虚假宣传活动，利用虚假的非洲裔美国人角色和相关图像，加剧美国人之间的种族紧张关系。

9、“这是一种新的压制选民的方式，而且是通过在网上盗用人们的身份，”Nkonde说。深度学习假冒技术将成为恶意行为者的另一个自然工具，他们扰乱社区，或者造成伤害。

10、那么我们接下来该怎么办呢？恩孔德和格雷戈里过去都曾向《麻省理工学院技术评论》(MITTechnologyReview)提出过类似的建议:为深度学习生产工具的公司和研究人员也必须投资于防范措施，社交媒体和搜索公司应该将这些防范措施直接融入自。恩孔德还敦促监管机构迅速采取行动。“除非政府找到保护消费者权益的方法，否则像这样的应用程序将会激增，”她说。

11、“技术不是中性的，”格雷戈里说。“这个(DeepNude)应用程序不是两用的。它是恶意目的的一次性使用，而且是以非道德的方式创造出来的。

12、“我们需要真正关注创造和分享生成媒体工具的伦理问题，”他补充道。“我们应该反复强调这一点。”

13、【翻译自https://www.hindustantimes.com/】

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