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在當今的檢驗檢測認證行業(yè),利用圖像檢測技術(shù)分析樣本的相關指標已經(jīng)成為眾多檢驗檢測領域的重要需求。無論是醫(yī)學影像診斷、材料科學、食品檢測還是質(zhì)量控制,都依賴于精確的圖像分析來提高檢測的效率和準確性。通過引入AI大模型技術(shù),不僅可以顯著提升檢測效率和準確性能減少對資深檢驗員的依賴,從降低機構(gòu)的運營成本。
OpenAI近日宣布,他們已開始開發(fā)新的溯源方法,用于跟蹤內(nèi)容并證明其是否由人工智能生成。其中包括使用人工智能來確定照片是否是由AI生成的新的圖像檢測分類器,以及一種耐篡改的水印技術(shù),可為內(nèi)容添加不可見信號。在2023年,他們不得不終止一項旨在識別AI寫作文本的計劃,因為AI文本分類器一直準確率很低。
隨著人工智能模型在創(chuàng)建自己的圖像方面變得越來越出色,我們也需要提高對這類圖像的檢測能力。OpenAI已經(jīng)開發(fā)了一個程序,用于檢測圖像是否由人工智能生成。3.在圖像編輯方面,色調(diào)的調(diào)整會顯著降低該系統(tǒng)的識別準確率至82%。
他們一直在"廣泛討論和爭論"何時發(fā)布一種可以檢測圖像是否由其生成AI藝術(shù)模型DALL-E3創(chuàng)建的工具。據(jù)OpenAI研究員SandhiniAgarwal透露,雖然該分類器工具的準確性“非常好”,但它還未達到公司的質(zhì)量標準。OpenAI正小心平衡推出一個可能不夠可靠的工具與公眾獲取檢測深度偽造的需求。
OpenAI一直在就何時發(fā)布一款工具,用于確定一張圖像是否由DALL-E3生成,OpenAI的生成式人工智能藝術(shù)模型,進行了廣泛的「討論和辯論」。但這家初創(chuàng)公司并不打算在短期內(nèi)做出決定。」她說:「[通用檢測器]并不是我們目前正在做的事情...但根據(jù)[分類器工具]的發(fā)展,我不是說我們永遠不會這樣做。
OpenAI要出手AI圖像識別了。他們公司正在開發(fā)一種檢測工具。今年9月,蘋果前首席設計官JonyIve被曝與OpenAI接洽,有消息人士稱奧特曼要開發(fā)一種硬件設備,提供一種與AI交互更自然和直觀的方式,可稱為“AI屆的iPhone”。
社交媒體一直在慢慢地將生成式人工智能應用到其模型中。Instagram正在開發(fā)新的AI功能,包括AI生成的圖像識別器。至于這些功能何時能對公眾開放,目前還不清楚,但Meta正在迅速增加其生成式人工智能工具的庫存,預計這些功能的開發(fā)和部署相對較快。
為此,阿里安全上線篡改圖像檢測大賽,邀請各路安全技術(shù)人員參與“篡改截圖”比賽,考驗AI的防守性能...據(jù)阿里安全介紹,目前新一代安全架構(gòu)核心技術(shù)偽造圖像檢測AI已經(jīng)應用在聊天信息、資質(zhì)證明、物流風控、轉(zhuǎn)賬記錄、媒體內(nèi)容等領域的真實性檢測中...
在蘋果周四宣布了基于本機 AI 處理的“兒童受虐材料”(簡稱 CSAM)特征圖像檢測系統(tǒng)之后,行業(yè)專家與隱私倡導機構(gòu)已紛紛表達了擔憂和反對意見。盡管蘋果的初衷很是積極正面,但這項技術(shù)也有著兩面性,乃至向別有用心者敞開一個難以被封堵的后門。最新消息是,業(yè)界多方已經(jīng)向蘋果送去了一封公開信,呼吁該公司停止實施計劃中的 CSAM 系統(tǒng)。(來自:Apple Privacy Letter 網(wǎng)站)Apple Insider 指出,與其說是一封公開信,這份文件讀