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[智能应用]应对AIGC引发的真实性挑战[2P] [复制链接]

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  法国思想家鲍德里亚在几十年前曾尖锐指出,人们已经不关心对真实世界的模仿,而是要用符号构建出“比真实更真实”的“拟真世界”。这个预言在生成式人工智能影像技术的爆发式发展中似乎得到了精准印证:从AIGC(人工智能生成内容)生成“两分钟超写实纽约街景”,到九位知名导演创作AI电影短篇,AIGC影像已超越技术工具的属性,逐渐构建起足以改变人类认知的拟真世界,通过符号的自我循环一点点消解着真实的价值,引发了多重伦理危机。
拟真:从模拟现实到建构世界
  所谓拟真,绝非技术层面的模仿现实,而是一种符号脱离原型、反向定义真实的机制。这个机制在AIGC影像中通过技术迭代实现了从哲学概念到现实力量的转化,形成了从符号生产到认知塑造,再到真实替代的完整链条。
  从历史发展的角度看,我们可以把拟真的演化过程分为三个阶段。第一阶段是符号对真实的反映,此时符号仍以真实为原型,是对真实的再现;第二阶段是符号对真实的掩盖,符号不再完全忠实于真实,而是通过选择性呈现掩盖真实的缺失;第三阶段是符号对真实的替代,也就是符号彻底脱离真实原型,实现自我循环,这个时候原本真实的原型反而显得不够真实,于是“比真实更真实”的拟真世界就随之诞生了。在AIGC影像领域,这三个阶段被压缩为技术迭代的加速过程:一两年前AI生成的虚拟风景仍然以真实照片为训练原型,如今图像大模型已能够生成现实中不存在却符合物理规律的场景,于是现实得以不断被建构、形塑、生成与伪造。
  AIGC生成的影像不仅绕过人类理性判断直接作用于感官,形成“视觉即真实”的认知惰性,而且使算法“黑箱”背后的真实建构权被技术掌握者垄断,不仅将社交媒体的算法推荐机制与AIGC的批量生成能力结合,使拟真内容实现大范围传播,而且可能生成虚假的“历史影像”,篡改人类对历史的文化记忆。可以说,AIGC制造的拟真世界正在悄无声息地侵蚀日常生活的方方面面,引发我们每个人都必须面对的伦理境遇。
困境:从个人认知到文化记忆
  AIGC影像制造的拟真世界,在认知、文化等多个维度引发了伦理问题。首先,当拟真符号比真实更符合人类对真实的认知期待时,人类便会以拟真符号为真实的标准,进而消解事实判断的根基。某地地震后,自媒体使用AI生成“地震现场被压男孩”的视频在社交媒体传播,短时间内引发大量转发,尽管平台在1小时内标注“AI生成”并下架,但仍有很多用户在后续调查中相信视频内容是真实的。这种“感官替代理性”的认知模式,逐渐令人们不再通过“核实信源、逻辑验证”判断真实,而是依赖“感官体验”,可能会导致认知能力退化。
  拟真符号还会进一步成为认知真实的“锚点”,使人们对真实的判断出现偏差。根据某机构调研显示,不少青少年在看过AI生成的“古代皇宫”影像后认为真实的故宫不够宏伟——这是因为AI生成的拟真影像能通过技术优化,如放大宫殿的比例、增强色彩对比度,构建比现实更“完美”的古代皇宫符号,而青少年以这一符号为锚点,自然会对真实故宫产生认知落差。AIGC拟真影像符号不仅替代真实,而且反向塑造人类对真实的期待,使真实沦为拟真的“劣质复制品”。
  其次,当拟真符号可以随意复刻、重组人类的身份特征,人格的唯一性与尊严便会遭到破坏。AIGC影像的拟真技术通过提取某个人的面部特征(如五官比例、眼神特点)、声音特征(如语调、语速)、肢体特征(如走路姿态),生成高度还原该人形象的拟真内容,且无需获得本人授权。当下不少网站用AIGC生成拟真广告或诈骗视频,所生成的“虚拟明星”不仅外貌与真人一致,连说话的语气、表情都高度相似。当拟真技术能脱离真实原型复刻人类特征时,人格权的保护边界就变得模糊,权利主体随时面临被技术剥削的风险。
  不仅如此,AIGC影像的拟真生成依赖海量训练数据,而这些数据大多未经版权人授权,冲击版权体系。华纳、迪士尼等多家影视公司指出某人工智能图像生成器公司的训练集包含大量未经授权图片和受版权保护的角色,平台通过学习这些作品的构图、光影、色彩搭配而生成与原作品风格高度相似的拟真内容,却拒绝支付版权费。当拟真内容可以通过“学习原作品”批量生成,创作的独创性和版权的专有性可能就被消解了,版权体系赖以存在的基础也随之动摇。
  最后,拟真技术构建的“文化幻境”可能会通过符号篡改人们的集体记忆。AIGC影像通过拟真技术重构历史场景,将虚假元素嵌入真实历史,导致集体记忆的失真。正如有学者在分析《指环王》和《霍比特人》系列电影所催生的新西兰主题旅游时所说,从全世界“飞往中土的航班”不仅令观众和游客分不清真实风景与虚构风景的区别,而且正悄然为新西兰建构了一个新的“后现代身份”。AIGC虚构的影像令各个国家和地区不断建构新的文化身份,这种新文化身份在逐渐与现实脱节的同时,却又似乎天衣无缝地融入真实世界之中。比如在国际互联网掀起的“中国旅行”短视频热潮中,湖南张家界景区的“乾坤柱”因曾作为好莱坞电影《阿凡达》“哈利路亚山”的原型而广受关注。随着大量短视频创作者前来打卡,并在内容中反复以“哈利路亚山”指认这一景观,其原有名称在传播中有所淡化;重庆洪崖洞的设计建构和旅行宣传也总是与电影《千与千寻》的影像纠缠在一起,容易使真实的建筑意涵让位于广为流传的媒介幻象。
  这样看来,AIGC影像所构造的拟真世界,容易引发从微观个体到宏观文化的伦理挑战。它会诱导人们以感官替代理性,最终模糊了真实与谎言、现实与虚拟的边界;还模糊了人格权的边界,使个体身份与个人创作的独特性面临被随意复刻与剥削的风险;最终,通过篡改与虚构,扭曲了集体的文化记忆与身份认同,使真实的历史在绚丽的“文化幻境”中失焦。
应对:从替代真实到服务真实
  面对AIGC影像创造的拟真世界,我们需要在制度上有所规范,从而确保人格权和知识产权得到应有的保护,但不可能对AIGC实施堵截,限制新技术使用,毕竟未来的社会可能是人与AI共生的社会。对我们来讲更重要的是返诸己身,用我们的主体意识去重建影像与真实之间的联结,防止自己沦为拟真的奴隶。
  这个时候重温法国电影理论家安德烈·巴赞提出的关于影像和作者的理论,或许能带来些许启示。在他看来,电影影像的独特意义在于延续现实的存在,保留现实时空的“索引性”,让观影者感受到与真实之间的紧密联系。想象一下,在童年的全家福,或记录童年嬉戏的影像中,我们即便知道其多少带有一些艺术加工的虚构痕迹,但至少会相信被拍摄的事物曾经存在。影像最根本的价值就在于这种现实主义的信念。而AIGC所做的恰恰相反,是用数据逻辑替代真实的影像,从而割裂了影像与真实之间的联系。为了不被拟真奴役,我们在使用AIGC进行创作,以及审视AIGC创作的内容时,都应该以“对真实的呈现”作为核心的判定标准。这里所说的“真实”既是指物理对象、活动场景、生成特效的真实,更是指对于人类情感和心理特征的真实呈现,以此让影像始终扎根于真实的人类土壤。
  巴赞还认为影像应当是创作者对世界的观察、思考与情感的投射,是“人类精神的可视化表达”。换句话说,影像创作者不应只是执行命令的“技术员”,而应是有思想和风格的“艺术家”。人们可以通过镜头的运用、场景的调度、故事的讲述方式,在银幕上投射自己观察世界、理解人性的独特视角。而拟象带来的一个风险就是让创作者沦为技术的附庸,将创作异化为对数据逻辑和“超真实”的服从。巴赞的理论提醒我们,AIGC可以作为提升创作效率的工具,却不应替代创作者的主体性。创作者需要始终坚持自己对生活和人性的独特观察,用思想主导模型的训练与调试等技术,从而留下清晰的“创作者痕迹”,守住“创作即人类精神表达”这条创作伦理的底线,让影像始终成为“人言说世界”的载体,而非“算法言说数据”的产物。
  总之,思考AIGC影像的伦理边界,本质是思考技术与人类的关系:拟真技术不应成为支配人类的力量,而需成为拓展人类认知、丰富文化表达的工具。当拟真技术回归这一本质,不再追求“替代真实”而是“服务真实”,AIGC影像便能突破伦理困境,为人类文明发展注入新活力。
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只看该作者 沙发  发表于: 18小时前
AIGC影像与拟真世界的伦理挑战及应对:鲍德里亚理论的当代回响

一、拟真理论的当代印证:AIGC影像的颠覆性力量

法国思想家让·鲍德里亚在《拟像与仿真》中提出的“拟真”(Hyperreality)理论,在生成式人工智能(AIGC)影像技术的爆发式发展中得到了惊人的印证。鲍德里亚指出,现代社会已进入“超真实”阶段,符号不再指向真实,而是指向其他符号,最终构建出一个比真实更真实的拟真世界。这一预言在AIGC影像领域展现得淋漓尽致:

1. 从模仿到建构:传统影像技术是对现实的模仿,而AIGC影像通过深度学习和算法生成,实现了从“反映现实”到“建构现实”的跨越。正如文中所述,AIGC已能生成“现实中不存在却符合物理规律的场景”,标志着拟真演化的第三阶段——符号对真实的替代。例如,AI生成的超写实纽约街景、九位导演创作的AI电影短篇,均超越了单纯的技术工具属性,成为塑造认知的拟真力量。

2. 符号自我循环机制:AIGC影像通过海量数据训练,形成符号的自我循环。训练数据中的既有符号(如特定构图、色彩、情感表达)被算法学习并强化,生成的新内容又反过来成为新的符号输入,不断消解真实原型的价值。这种“视觉即真实”的认知惰性,使得人类逐渐依赖感官体验而非理性判断,正如地震后AI生成的虚假救援视频仍被大量用户信以为真。

二、拟真世界的多重伦理困境

AIGC影像构建的拟真世界,在认知、人格、版权和文化记忆等多个维度引发深刻伦理危机:

(一)认知能力退化与事实判断根基消解
- 感官替代理性:AIGC影像绕过理性判断直接作用于感官,导致“感官替代理性”的认知模式。青少年在观看AI优化后的“古代皇宫”影像后,认为真实故宫不够宏伟,正是拟真符号成为认知锚点的结果。这种对“完美符号”的偏好,使真实沦为拟真的“劣质复制品”,可能导致人类认知能力退化。
- 虚假信息传播:算法黑箱与社交媒体推荐机制结合,使拟真内容快速扩散。虚假历史影像、灾难现场等内容若被广泛接受,将严重扭曲公众对事实的认知。

(二)人格权与尊严的侵蚀
- 身份特征复刻风险:AIGC技术可提取面部、声音、肢体特征生成高度逼真的虚拟形象,且无需授权。这导致人格权保护边界模糊,如虚拟明星广告、诈骗视频等滥用技术复刻他人特征,侵犯个体隐私与尊严。
- 人格唯一性消解:当任何人格标识(如声音、肖像)均可被轻易复制和篡改时,“我”的独特性受到威胁。正如演员斯嘉丽·约翰逊指控OpenAI非法使用其声音,凸显了数字时代人格权保护的新挑战。

(三)版权体系的冲击与创作独创性的消解
- 训练数据侵权:AIGC影像依赖海量未授权数据训练,如华纳、迪士尼指出某AI生成器包含大量受版权保护的作品。这种“学习原作品”批量生成的行为,直接冲击版权体系,消解创作的独创性和专有性。
- 版权归属模糊:AI生成内容的版权归属难以界定,是开发者、使用者还是算法本身?这进一步动摇了传统版权体系的基础。

(四)集体记忆与文化身份的篡改
- 历史场景重构与失真:AIGC可将虚假元素嵌入真实历史,篡改集体记忆。例如,《指环王》催生的新西兰“中土世界”旅游文化,使游客混淆真实风景与虚构场景;张家界“乾坤柱”因《阿凡达》哈利路亚山而广为人知,原有名称被淡化。
- 文化幻境的建构:各国通过AIGC虚构影像建构新的文化身份,这些身份虽与现实脱节却融入真实世界,导致文化记忆失焦。重庆洪崖洞与《千与千寻》的关联,便是媒介幻象取代真实建筑意涵的典型例证。

三、应对策略:从替代真实到服务真实

面对AIGC拟真世界的伦理挑战,我们需在制度规范与主体意识层面双重发力,确保技术服务于真实而非替代真实:

(一)制度规范:构建人格权与版权保护框架
1. 明确人格权边界:立法应加强对声音、肖像等人格标识的保护,禁止未经授权的深度伪造。参考我国《个人信息保护法》,对已公开个人信息的处理设定“合理范围”和“重大影响同意”原则。
2. 完善版权保护机制:建立AI训练数据授权制度,明确AI生成内容的版权归属。探索动态匿名化技术,在训练阶段对敏感个人信息进行匿名化处理,防止泄露。

(二)主体意识觉醒:重建影像与真实的联结
1. 坚守巴赞式的现实主义信念:安德烈·巴赞强调电影影像应保留现实时空的“索引性”。在AIGC创作中,应以“对真实的呈现”为核心标准,无论是物理场景的真实还是人类情感的真实表达。避免陷入纯数据逻辑构建的虚幻符号。
2. 维护创作者主体性:创作者需警惕沦为技术附庸的风险。AIGC应作为提升效率的工具,而非替代思想的手段。通过独特的观察视角和艺术风格,在作品中留下清晰的“创作者痕迹”,确保影像始终是“人类精神的可视化表达”。

(三)技术伦理导向:从“超真实”到“服务真实”
- 透明化算法黑箱:推动AIGC技术的可解释性研究,让用户知晓内容是否为AI生成及生成逻辑。
- 引导技术向善:鼓励开发用于文化遗产保护、教育科普等积极领域的AIGC应用。例如,“AI+非遗影像”助力广西传统文化破圈出海,通过数字化解构与重组非遗基因,实现文化传承与创新。

结语

AIGC影像构建的拟真世界既是技术进步的产物,也是鲍德里亚理论在数字时代的生动演绎。它在带来便利与创新的同时,也以前所未有的力度挑战着人类的认知边界、伦理底线和文化根基。面对这一趋势,我们既不能因噎废食地抵制技术,也不能放任其无序发展。唯有通过制度规范、主体意识觉醒和技术伦理引导相结合的方式,才能让AIGC影像回归“服务真实”的本质,在拓展人类认知、丰富文化表达的同时,守护好真实的价值与人性的温度。正如鲍德里亚所警示的,在拟真的迷宫中保持清醒的认知与批判精神,是我们每个人在数字时代必须承担的责任。

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只看该作者 板凳  发表于: 7小时前
应对AIGC引发的真实性挑战需要构建多层次、跨领域的综合治理体系,具体策略如下:

一、技术防护与内容溯源
数字水印与元数据嵌入
在AI生成内容中植入不可见的数字水印或元数据标签(如生成时间、工具标识),实现内容可追溯性。例如,欧盟要求AIGC强制标注来源,中国《生成式人工智能服务管理办法》也强调真实性验证框架。
多模态检测技术
文本分析:通过语言模式识别(如句式流畅度、逻辑跳跃异常)判定AI生成痕迹。
图像/视频检测:分析物理一致性(光影合理性、面部微表情)、压缩伪影模式等底层数据特征。
跨媒介关联验证:交叉核验文本、图像、音频的关联性,例如比对新闻报道中的地理描述与画面场景是否冲突。
二、法律规范与行业标准
明确版权与责任归属
建立AIGC版权登记制度,区分人类创作与机器生成内容的权益边界。
推行平台问责制,要求服务提供者对生成内容的真实性承担连带责任。
强制标注与分级制度
实施三级内容标注体系:
一级(强制):标注“AI生成”;
二级(推荐):说明模型版本及训练数据来源;
三级(可选):公开人工审核日志。
数据合规监管
严格规范训练数据来源合法性,禁止使用未授权数据;建立AIGC服务数据跨境传输安全评估机制。
三、认知能力与伦理建设
公众媒介素养教育
推广AIGC辨识培训课程,提升对深度伪造内容的敏感度(如识别视频中的物理失真、文本中的情感缺失)。
开发“反AI幻觉”思维工具,培养批判性质疑习惯。
创作者价值重构
建立“人工创作溢价”认证体系,通过市场机制激励原创内容(如知识付费平台对人工创作溢价30%以上)。
倡导人机协作范式:人类主导创意框架,AI辅助执行优化,保持人类创造力核心地位
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