TikTok近日推出了一项新功能,对所有在平台外部生成的AI内容自动添加标签。
TikTok在周四的声明中表示,公司正在通过与C2PA联盟(Coalition for Content Provenance and Authenticity,内容来源和真实性联盟)合作,扩大现有的自动标签范围,此前该标签仅用于标注使用TikTok内部AI工具生成的内容。现在使用人工智能创建的内容都将在TikTok用户名下贴上“AI-generated”的标签。
TikTok表示,自己是首个实施C2PA“内容凭证”技术的视频分享平台。该技术通过将元数据附加到内容上,使平台能够识别和标记由AI生成的内容。
TikTok已于周四开始利用该技术来识别平台上传的图片和视频,对纯音频内容的支持也将很快推出。
“AI技术虽然极大地丰富了创意空间,但如果用户不知道内容是AI生成的,可能会产生误导。通过标签,可以为用户提供清晰的内容背景。”TikTok指出。
TikTok还表示,公司在开发AI内容标签时非常谨慎,避免让用户感到困惑。同时,TikTok还一直与专家合作开展媒体素养活动,指导用户识别和批判性地看待AI内容及其可能带来的信息误导。
TikTok还在声明中提到,“为了帮助用户在网络上正确理解AI生成内容和假信息,我们推出了由MediaWise和WITNESS组织内的专家指导制作的新媒体素养资源。”
今年早些时候,TikTok与包括微软、Meta、谷歌和亚马逊在内的其他20家科技公司一起加入了内容真实性倡议,承诺在2024年的选举周期内共同打击由AI生成的假信息。今年4月,Meta在其监督委员会的建议下,也同意对更多AI影响或创造的内容进行标记。
添加标签这件事是一个逐步的过程,因为只有包含了内容认证的内容才能被准确识别和标记。随着更多平台开始采用这些凭证,社交网络对AI内容的识别能力将得到整体提升。
TikTok也将为平台内容添加内容认证,这意味着,未来即便是下载到本地的图片和视频,其他人和社交平台也可以利用C2PA的验证工具,轻松识别这些内容是否由TikTok上的AI工具制作。
好文章,需要你的鼓励
R语言在Tiobe 12月编程语言流行度指数中重返前十,排名第10位,占比1.96%。作为统计计算专用语言,R语言凭借在统计分析和大规模数据可视化方面的优势重新获得关注。尽管传统软件工程师对其语法和扩展性存在质疑,但R语言在大学和研究驱动行业中仍表现出色,在快速实验、统计建模和探索性数据分析领域具有独特优势。
MBZUAI和法国综合理工学院联合开发的SchED算法能让AI写作速度提升3-4倍。该算法通过监测AI生成文本的置信度,采用进度感知的动态阈值策略,在保持99.8%-100%原始质量的同时显著减少计算时间。实验覆盖多种任务类型,证明了算法的有效性和鲁棒性。
AWS在2025年re:Invent大会上展现出不寻常的防御姿态,面临证明其仍能引领企业AI议程的压力。随着微软和谷歌通过集成AI堆栈加强对CIO的影响力,AWS推出了新芯片、模型和平台增强功能。分析师认为AWS尚未成功构建统一叙述。Nova Forge是AWS最大的尝试,旨在解决其战略弱点:缺乏将数据、分析、AI和代理整合为单一路径的统一框架。但分析师指出,企业采用仍需大量工程投入,AWS仍是需要组装的零件集合。
西安交通大学研究团队发现,AI视觉语言模型容易受到功能词(如"是"、"的"等)的干扰而遭受攻击。他们开发了功能词去注意力(FDA)机制,让AI减少对这些词汇的关注。测试显示,该方法可将攻击成功率降低18%-90%,而正常性能仅下降0.2%-0.6%。FDA无需额外训练即可集成到现有模型中,为AI安全防护提供了简单有效的解决方案。