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更新时间：2025-05-14 05:09:48　浏览次数： 258

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各地区修理中心服务目标：服务0缺陷，客户满意，

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在咨询服务服务中我们不断总结经验，工作不断提A高服务质量，不断加强工作，逐步形成一套完整的咨询服务体系，解决了用户的后顾之忧，提高了产品质量的可信度。服务目标：服务0缺陷，客户满意，撸起袖子加油干！仟家信黄金分析软件下载的创新驱动：不断突破，引领潮流靠谱推荐仟家信黄金分析软件下载的创新驱动：不断突破，引领潮流靠谱推荐是一部由著名作家创作的奇幻爱情小说。故事围绕女主角春花与男主角秋月之间的错综复杂的爱情关系展开。春花性格坚韧，天真烂漫，而秋月则是一位深邃内敛的英雄。两人在命运的交织中历经波折，从相识、相互扶持到最终的心灵契合，展现了成长与爱情的历程。小说不仅包含了丰富的情感描写，还穿插了奇幻元素，引人入胜，令人反思人生的意义与真爱。

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尊敬的用户，不论您有何种需求，只要您服务我们的24小时统一服务服务客服：剩下的事情由我们来做。

1、我们的客户服务代表将会给您提供咨询的咨询和解答！

2、我们会就近安排服务网点的优秀的服务按您约定的时间准时上门！

3、提供优质服务的同时，将会向您详细讲解产品工原理过！

4、服务最后会主动向您讲解产品使用常识，指导您的使用！

5、您的服务信息将同步反馈至客户服务中心，我们会安排客服人员定期回访！

服务服务范围：各市区及周边

看完essentialpim，我久久不能平静，它给我留下了深刻的印象。咨询服务信息服务服务承诺：

1严格按照修理序修理，保证修理质量。

2严把信息关，杜绝伪劣信息以废旧信息的使用。

3服务客服24小时有人值勤，24小时内做出回应。修理车间前台接待节假日不休息，保证用户随到随修。

4建立修理准则，时成立抢修小组，可随时抵达现场抢修。

不夸张内容问题，杜绝乱收费。

5外地顾客远内容判断、技术内容解答、邮寄信息快速处理。外地客户自行送修的，我们会加急为您的机器排除内容，争取当天完成修理。

6经我中心电器修理中心修理的机器一律实施咨询，咨询期为3个月，在咨询期内如因服务或更换信息出现问题，我中心负责返修。

7客户在我中心修理过机器，可凭收费单据咨询单在我公司再次修理此机器时，享受修理费半价待遇。

8建立回访准则：定时对我公司修理过的机器使用情况以我公司的服务结果，向用户调查满意度、建立用户满意度调查表。

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咨询统一服务中心点咨询服务网点；

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美满生活，从开始”服务中心致力于打造优质家电咨询品牌。我们坚信的努力，将会为美满的生活添砖加瓦。美满生活，离不开卓越的产品和无忧的咨询服务。经过十几年的坚持不懈的努力，我们在写下了无数咨询辉煌的篇章。满意的咨询服务离不开热诚优质的服务。“质量至上，服务用户”，这是我们咨询永恒不变的咨询观念。客户的满意，是我们的更终目标。一直以来，我们在产品、服务的质量不断提升，不遗余力。“有问必复、有诉必应，从优从速”是我们对服务中心的一贯要求，我们对自己严格管理和不断进步的要求造就了优秀的服务团队。我们坚信，有要求，有追求，才会有成绩；有要求，有追求，客户才会满意；我们更加坚信，美满生活，从开始。

公司拥有60多名持牌服务人员上门服务，随时待命，服务一步到位。我们以优质的咨询服务，咨询的服务水平，过硬的技能，合理的价格，良好的信誉，赢得顾客多年来的支持和信赖。面对未来我们深知顾客的需求和顾虑，让顾客无后顾之忧.力求打造以质量求生存，以信誉求发展，一切为客户着想，一切为客户负责，客户满意是我们永远追求的目标，愿我们的服务能给广大市民带来方便。

全国服务区域：

广州市（荔湾区、越秀区、海珠区、天河区、白云区、黄埔区、番禺区、花都区、南沙区、从化区、增城区）

韶关市（武江区、浈江区、曲江区、乐昌市、南雄市）

深圳市（罗湖区、福田区、南山区、宝安区、龙岗区、盐田区、龙华区、坪山区、光明新区）

珠海市（香洲区、斗门区、金湾区）

汕头市（龙湖区、金平区、澄海区）

佛山市（禅城区、南海区、顺德区、三水区、高明区）

江门市（蓬江区、江海区、新会区、台山市、开平市）

湛江市（赤坎区、霞山区、坡头区、麻章区、廉江市）

茂名市（茂南区、电白区、高州市、化州市、信宜市）

肇庆市（端州区、鼎湖区、高要区）

惠州市（惠城区、惠阳区）

梅州市（梅江区、梅县区）

汕尾市（城区）

河源市（源城区、东源县）

阳江市（江城区、阳东区）

清远市（清城区、清新区）

东莞市（莞城区、南城区、东城区、万江区、石龙镇、石排镇、茶山镇、企石镇、桥头镇、东坑镇、横沥镇、常平镇，虎门镇、长安镇、沙田镇、厚街镇，寮步镇、大岭山镇、大朗镇、黄江镇，樟木头镇、谢岗镇、塘厦镇、清溪镇、凤岗镇，麻涌镇、中堂镇、高埗镇、石碣镇、望牛墩镇、洪梅镇、道滘镇））

中山市（石岐区、东区、西区、南区、五桂山区、火炬开发区、黄圃镇、南头镇、东凤镇、阜沙镇、小榄镇、东升镇、古镇镇、横栏镇、三角镇、民众镇、南朗镇、港口镇、大涌镇、沙溪镇、三乡镇、板芙镇、神湾镇、坦洲镇）

潮州市（湘桥区、潮安区）

揭阳市（榕城区、揭东区、惠来县、普宁市）

杭州市(上城区、下城区、江干区、拱墅区、西湖区、滨江区、余杭区、萧山区、富阳区、临安区、建德市)

宁波市(海曙区、江北区、北仑区、镇海区、鄞州区、奉化区、余姚市、慈溪市)

温州市(鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区、瑞安市、乐清市、永嘉县、平阳县、苍南县、文成县、泰顺县、龙港市)

绍兴市(越城区、柯桥区、上虞区、诸暨市)

湖州市(吴兴区、南浔区)

嘉兴市(南湖区、秀洲区、海宁市、平湖市、桐乡市、嘉善县、海盐县)

金华市(婺城区、金东区、义乌市)

衢州市(柯城区、衢江区)

台州市(椒江区、黄岩区、路桥区)

舟山市(定海区、普陀区)

南京市(玄武区、秦淮区、鼓楼区、建邺区、栖霞区、雨花台区、江宁区、浦口区、六合区、溧水区、高淳区)

无锡市(滨湖区、梁溪区、新吴区、锡山区、惠山区、江阴市、宜兴市)

徐州市(云龙区、鼓楼区、贾汪区、泉山区、铜山区、邳州市、新沂市)

常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区、金坛区、溧阳市)

苏州市(姑苏区、虎丘区、吴中区、相城区、吴江区、昆山市、常熟市、张家港市、太仓市)

南通市(崇川区、通州区、海门区、如皋市、启东市、海安市)

连云港市(连云区、海州区、赣榆区)

淮安市(清江浦区、淮安区、淮阴区、洪泽区)

盐城市(亭湖区、盐都区、大丰区)

扬州市(广陵区、邗江区、江都区、宝应县、仪征市、高邮市)

镇江市(京口区、润州区、丹徒区、丹阳市、扬中市、句容市)

泰州市(海陵区、高港区、姜堰区、兴化市、靖江市、泰兴市)

宿迁市(宿城区、宿豫区)

石家庄市（长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区）

唐山市（路北区、路南区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区）

秦皇岛市(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区）

邯郸市（邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区）

邢台市(襄都区、信都区、任泽区、南和区）

保定市(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区）

张家口市(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、崇礼区、万全区）

承德市(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区）

沧州市（运河区、新华区）

廊坊市(广阳区、安次区）

郑州市（中原区、二七区、管城回族区、金水区、上街区、惠济区）

开封市（龙亭区、鼓楼区、禹王台区、顺河区、祥符区）

洛阳市（涧西区、西工区、老城区、瀍河区、洛龙区、吉利区）

焦作市（山阳区、中站区、解放区、马村区）

商丘市（睢阳区、梁园区）

周口市(川汇区、淮阳区）

驻马店市（驿城区）

南阳市(宛城区、卧龙区）

昆明市（呈贡区、盘龙区、五华区、官渡区、西山区、晋宁区、东川区）

曲靖市（麒麟区、沾益区、马龙区）

玉溪市（红塔区、江川区）

大理市（下关镇）

沈阳市（和平区、沈河区、大东区、皇姑区、铁西区、苏家屯区、浑南区、沈北新区、于洪区、辽中区）

大连市（中山区、西岗区、沙河口区、甘井子区、旅顺口区、金州区、普兰店区）

哈尔滨市（道里区、南岗区、道外区、平房区、松北区、香坊区、呼兰区、阿城区、双城区）

牡丹江市（东安区、西安区、爱民区、阳明区）

大庆市（萨尔图区、龙凤区、让胡路区、红岗区、大同区）

长沙市（芙蓉区、天心区、岳麓区、开福区、雨花区、望城区、宁乡市、浏阳市、长沙县）

株洲市（天元区、芦淞区、荷塘区、石峰区、渌口区）

湘潭市（雨湖区、岳塘区、湘乡市）

衡阳市（雁峰区、石鼓区、珠晖区、蒸湘区、南岳区）

邵阳市（双清区、大祥区、北塔区、新邵县）

岳阳市（岳阳楼区、云溪区、君山区）

常德市（武陵区、鼎城区）

张家界市（永定区、武陵源区）

益阳市（资阳区、赫山区）

娄底市（娄星区）

郴州市（北湖区、苏仙区）

怀化市（鹤城区、洪江管理区）

合肥市（瑶海区、庐阳区、蜀山区、包河区、肥东县、肥西县、长丰县、庐江县、巢湖市）

芜湖市（镜湖区、弋江区、鸠江区）

蚌埠市（龙子湖区、蚌山区、禹会区、淮上区）

淮南市（大通区、田家庵区、谢家集区、八公山区、潘集区）

马鞍山市（花山区、雨山区、博望区）

淮北市（相山区、杜集区、烈山区）

安庆市（迎江区、大观区、宜秀区、桐城市）

阜阳市（颍州区、颍泉区、颍东区）

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滁州市（琅琊区、南谯区）

六安市（金安区、裕安区、叶集区）

亳州市（谯城区）

济南市（历下区、市中区、槐荫区、天桥区、历城区、长清区、章丘区、济阳区、莱芜区、钢城区）

青岛市（市南区、市北区、李沧区、城阳区、崂山区、黄岛区）

枣庄市（薛城区、市中区、峄城区、山亭区、台儿庄区、滕州市）

烟台市（莱山区、芝罘区、福山区、牟平区、蓬莱区）

威海市（环翠区、文登区）

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九江市（浔阳区、濂溪区、柴桑区）

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抚州市（临川区、东乡区）

宜春市（袁州区、樟树市）

吉安市（吉州区、青原区）

赣州市（章贡区、南康区、赣县区）

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景德镇市（珠山区、昌江区）

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达州市（通川区、达川区）

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银川市（兴庆区、西夏区、金凤区）

乌鲁木齐市（天山区、沙依巴克区、新市区、开发区、水磨沟区、头屯河区、达坂城区、米东区）

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三亚市（海棠区、吉阳区、天涯区、崖州区）

反击韩国 N 号房 2.0 ！当普通人在 AI 换脸面前一败涂地，他们用魔法打败魔法

最近在韩国发生的「N 号房 2.0」事件，再次把 Deepfake（深度伪造）这个老生常谈的话题带到了台前。

加害人们聚集在 Telegram，用 AI 将女性照片合成为裸照，昭示着，Deepfake 的包围圈，早已从娱乐明星、政治人物，扩张到你我这样的普通人。

在这个 AI 成为显学的时代，我们想要了解，看似并不新鲜的、但近年越发普及的技术，如何影响了日常生活。

Deepfake 进化到什么程度了，会造成什么危害？如何用技术反 Deepfake？普通人怎么防范 Deepfake？

我们和瑞莱智慧算法科学家陈鹏博士聊了聊这些问题。瑞莱智慧成立于 2018 年，由清华大学人工智能研究院孵化，深耕 AI 鉴伪多年。

陈鹏告诉我们，普通人在鉴别 Deepfake 上已经一败涂地，反 Deepfake 还得看 AI。

一张图，几秒钟，Deepfake 越来越简单

Deepfake 最早兴起于 2017 年的「美版贴吧」Reddit，主要形式是将明星的脸替换到色情视频的主角身上，或者恶搞政界人物。

如今，造谣、搞黄色，仍然是 Deepfake 的主流用途，只是变得更加容易。

陈鹏解释，采集一张照片也足够换脸，当然，采集的数据越多，痣、五官等人脸的细节也会被更好地建模，换脸的效果就越逼真。

今年 4 月，两位德国艺术家的行为艺术项目，就是一个活生生的例子。

他们设计了一个 AI 相机 NUCA，相机本体 3D 打印，内置 37 毫米广角镜头，拍下的照片会被传输到云端，由 AI「脱去衣服」，10 秒钟不到即可「出片」。

NUCA 其实不知道你的裸体是什么样，只是通过分析你的性别、面部、年龄、体型等，呈现 AI 眼里你的裸体。

粗劣吗？或许不重要，几秒之间，你已经在 AI 面前暴露无遗，别人说不定也会相信这是你。

韩国「N 号房 2.0」也被曝光出类似的细节：一个 22.7 万人的 Telegram 聊天室，内置一个将女性照片合成为裸照、并能调整胸部的机器人，5 到 7 秒生成 Deepfake 内容。

▲聊天室截图，说明 Deepfake 的使用方法

换脸、脱衣，只是 Deepfake 的一种应用。

通过生成式 AI 模型（GAN、VAE、扩散模型等），合成或伪造逼真的内容，包括文字、图像、音频、视频，都可以称为 Deepfake。

其中，音频的 Deepfake 也相当常见。

2023 年初，科技记者 Joseph Cox 拨打银行的自动服务热线，播放自己用 ElevenLabs 克隆的 AI 语音「我的声音就是我的密码」，要求检查余额，没想到语音验证成功了。

陈鹏表示这不奇怪，之前捕捉我们的声纹信息，需要几分钟、几十分钟的语音，但现在可能半分钟、几十秒，就能捕捉个大概。多接几个骚扰电话，我们的声音或许就泄漏了。

当然，想要更精准地克隆，复制音调等说话风格，比如让郭德纲说英文相声、让霉霉讲中文，仍然需要更多的语料。

甚至，文本也是一个被 Deepfake 的领域。AI 生成的文本早已到处可见，被学生拿来作弊和应付作业让老师头疼，但我们或许还没有意识到这背后的风险。

虚假消息和谣言，是文字 Deepfake 的重灾区，陈鹏说，以前还需要人类自己写文案，但现在针对某个事件，AI 可以生成各种言论，然后自动化地投放到社交媒体。

Deepfake 更快速、更简单，在陈鹏看来，主要有三个原因。

一是，文生图、文生视频等生成式 AI 技术有了突破，二是，算力越发普及，消费级的显卡已经能够运行生成式 AI 模型。

还有很重要的一点，Deepfake 这项技术，被优化成了各种门槛更低的工具。

拿换脸举例，Deepfake 的开源项目不少，比如 Github 的 DeepFaceLive 和 Deep-Live-Cam，用户可以从网站下载代码，在本地配置运行环境。

▲AI 马斯克直播，用的是 Deep-Live-Cam

如果不懂技术的小白还是觉得有难度，也有专业人士直接把饭喂到嘴边，对模型进行封装，编写成简单好用的软件供玩家免费下载，自己赚点广告费，包括很多一键脱衣的 app。

至于音频的 Deepfake，也已经有成熟的商业公司，以 SDK（开发工具包）或者 API（应用编程接口）的方式，让用户轻松使用服务。

用户甚至不需要一台带有显卡的设备部署程序，而是将音频等内容上传到网站，等待生成结果，然后下载。

所以，复杂的技术原理隐藏幕后，在用户面前的是一个个「开箱即用」的界面，连青少年们也能随手制造虚假信息。

一言以蔽之，陈鹏的结论是：

Deepfake 已经到了普通人唾手可得的地步了。

肉眼鉴别 Deepfake，人类可能已经一败涂地

当一项技术「飞入寻常百姓家」，最可能被波及的，恰恰也是普通人。

诈骗是 Deepfake 最常见的作恶方式之一。

今年年初，一家跨国公司香港分公司因为 AI 被骗走了 2500 万美元。受害人参加了一次视频会议，其他人都是经过「AI 换脸」和「AI 换声」的诈骗分子。

▲警方示范怎么用 Deepfake 伪造多人视频会议

事已至此，我们可以做些什么保护自己？

如果别人拿 Deepfake 来骗你，钻 AI 的空子，是其中一种办法，但有保质期。

举个例子，我们在视频通话时，如果怀疑对方是 AI 换脸，可以引导对方做些特定的动作，比如把手放在面前快速划动几下、大幅度地转动头部。

如果 AI 换脸背后的模型没有对手部遮挡做专门的优化，那么就会露馅，脸可能会出现在手的背部，或者突然发生扭曲。

转动头部的原理也是一样，如果在收集数据的阶段，对方没有特意采集大于 45 度的转头素材，那么脸部贴合的形迹就会不自然。

但未来，这种肉眼可见的瑕疵，肯定会慢慢减少。

▲美国西北大学的「找茬」测试：AI-generated or Real?

陈鹏开玩笑说，如果诈骗分子觉得你是只待宰的肥羊，存了心要骗你，扒光你的社交媒体信息，花好几天优化你的模型，那么这些方法也不保证有用。

一个视频如果没有出现这些瑕疵的话，那就说明它是真视频？这不是的。

至于说有效没效，那肯定不能完全有效、百分百有效，就是一定程度上有效。

换成专业一些的说法，人类的视觉感知，在语义层次上表现得很好，比如能够轻松分辨出物体或场景的含义，但在处理像素级别的、低层次的细微差别时，感知能力不如 AI 模型。

从这个角度看，陈鹏认为，普通人在分辨 Deepfake 上已经一败涂地，专家或许还有一战之力，因为看得太多，分析能力比较全面，可以看出某个地方不符合规律。

我们都不是列文虎克，也没有火眼金睛，但人性亘古不变。所以，我们也可以拉起传统的、和技术无关的心理防线——小心驶得万年船。

诈骗往往万变不离其宗：窃取隐私，利用恐惧、贪欲、情绪价值编故事，冒充熟人或包装自己获取信任，图穷匕见以钱为最终目的。

▲瑞莱智慧旗下产品 RealBelieve，会在视频通话时发出预警

牢记这点，然后提高戒心，不点陌生链接，不随便给验证码，尽量不在互联网过度暴露人脸、声音、指纹等个人生物信息，接到可疑电话，谈到钱就多个心眼，多种方式验证对方身份，比如询问只有彼此知道的事情。

古语有云，攻心为上，我们一旦意识到自己有可能被骗，那么就有可能不被骗。

魔法对轰魔法，AI 打败 AI

提高防诈意识还不够，韩国「N 号房 2.0」事件，展现了 Deepfake 的另一种作恶形式。人在家中坐，锅从天上来。

虚假裸照的受害者，可能遇上「复仇色情」——加害者以传播 Deepfake 材料为威胁，勒索和骚扰受害人，造成更严重的二次伤害。

但这把镰刀也可能举到我们头上：想象一下，诈骗团伙不知道从哪里拿到你的照片，合成到低俗视频，发短信威胁你，不转账，就全网曝光，你该如何自证？

陈鹏所在的瑞莱智慧，确实遇到过这类个人业务，对方说被视频换脸，能不能还他个清白。

方法当然是有的：魔法对轰魔法，AI 打败 AI。

陈鹏介绍，AI 鉴伪主要有两条技术路线：主动式防御，被动式检测。

先说主动式防御，当我们在社交媒体发了照片，不希望照片被别人利用，那么可以在其中嵌入一些视觉上不可感知的噪声。

如果别人拿我们的照片训练模型，因为这种隐形的干扰，AI 没法很好地提取其中的视觉表征，最终出来的结果可能扭曲或者变糊，这叫作「对抗样本攻击」。

「半脆弱性水印」，是另一种主动式防御的方式。添加水印之后，如果别人编辑了我们的照片，这个水印会被破坏，我们就可以知道，这个图片被处理过了，不太可信。

水印不能直接阻止图片被 Deepfake，但可以检测和认证图片的真实性。

▲海外也有类似探索，Adobe 发起 C2PA 标准，利用元数据参数，作为图片出处的判定方式

当然，主动式防御的门槛较高，我们需要防患于未然，提前对图片进行一些处理。

更常见的情况是，我们没法未卜先知，收到自己的「裸照」，却也是第一次和自己这样「坦诚相见」。这时候，就要用上被动式检测。

瑞莱智慧旗下有一系列负责鉴伪的 AI 产品，包括生成式 AI 内容检测平台 DeepReal、人脸 AI 安全防火墙 RealGuard 等等。

▲DeapReal

简单来说，用 AI 鉴别 AI，分为两个环节，先提取大量的伪造特征，再基于这些样本建模，让 AI 学习鉴伪的规律。

颜色的扭曲、纹理的不合理、表情的不自然、音画的不同步、虹膜形状的不规则、两个瞳孔高光的不一致，都是 AI 的学习素材。

其中，视频的鉴伪，可能比图像的准确率更高，因为视频由一系列连续的图像组成，相比单独的图像，提供了更多可以用于鉴伪的信息，比如人物在不同帧之间的动作连续性。

本质上，AI 鉴伪有些像人类用肉眼找茬，也是在利用 AI 模型本身的瑕疵。

▲ 中科院研究人员向全球开源了检测 Deepfake 的 AI 模型

但瑕疵肯定会逐渐改善，所以产生了一个很关键的问题：是先有伪造，后有鉴伪吗？如果如此，鉴伪不是永远落后伪造半拍吗？

陈鹏回答，生成的技术，可能略微领先鉴伪的技术，但他们内部有红蓝对抗的攻防实验室，一边模拟 Deepfake，一边防御 Deepfake，不断提高 Deepfake 的检测能力。

如果有什么新的 Deepfake 技术面世，他们可以很快复现，然后在检测产品上进行验证，「新的技术出来，即使我没有见过，我还是能够一定程度上检测出来」。

而且，模型本身也有一定的泛化能力，见过的 Deepfake 内容多了，碰上没见过的，一定程度上也可以准确识别和检测。

▲ B 站等平台会对 AI 换脸娱乐内容进行标注

总之，AI 伪造和鉴伪，是一个长期对抗、互相博弈的「猫鼠游戏」。

这也是为什么，陈鹏一直在研究 AI 鉴伪算法：

反 Deepfake 对抗性太强了，需要长期投入，不像很多 AI 产品，做完就不用管了。

尽管如此，他仍然比较乐观：「用法律法规监管，平台进行内容治理，产业界提供技术和工具，媒体让更多人意识到风险，多方面治理到一定程度，肯定会有缓和。」

以后上网，我们可能会陷入这样一个有些荒谬的场景：验证码让你证明「我是人」，Deepfake 又让你证明「我不是我」。

技术没法完全检测出所有的恶意，但人类也不必过于焦虑，Deepfake 的得逞只是最后的结果，防范 Deepfake 却可以随时开始。

就像陈鹏所说，即使一个非常简单的 AI 产品，也是一个很系统性的工程。

我们是更大的系统里的部分，让受伤的人发声，让加害的人被罚，让阻止恶行的技术介入，让社会的观念抬高一寸，我们才能共同走向一个技术不被恐惧而是被合理使用的未来。

利若秋霜，辟除凶殃。工作邮箱：zhangchengchen@ifanr.com

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