生成式 AI：引领我们进入零信任世界

在最近的一次报告中，全球领先的信息技术研究和分析公司 Gartner，做出了一个引人注目的预测：deepfake 和生成式AI将会把我们带入一个“零信任”的世界。这个预测不仅突出了人工智能（AI）发展的前沿方向，也为我们揭示了一个新的安全挑战。

首先，让我们理解 deepfake 是什么。Deepfake 是一种深度学习模型，它能将一个人脸图像的表情或动作应用到另一个人的脸上。这种技术已经在电影制作、游戏设计等领域得到了广泛应用，然而，其也可能被用于制造误导性或不真实的信息。

生成式 AI，另一方面，是指一类可以通过学习数据并生成全新的、真实的、有用的数据的人工智能系统。这包括大家熟知的 GAN（生成对抗网络）和变分自编码器等。然而，同样的技术也可以被用于生成虚假的新闻报道、伪造的音频和视频证据，甚至可能引发严重的社会信任危机。

Gartner 的报告指出，随着 deepfake 和生成式 AI 技术的进步和普及，我们将需要一种全新的信任模型，也就是“零信任”模型。这种模型假设任何信息，无论其来源如何，都可能是不真实、误导性或完全错误的。这不仅需要我们在接收任何信息之前都要进行彻底的验证和审查，也要求我们在处理信息时始终保持警惕。

然而，这并不是一种新的观点。实际上，早在 2000 年，理查德·克拉克（Richard Clark）就提出了“我们不需要信任计算机系统”的论断。这句话在今天看来，比任何时候都更为贴切。在面对 deepfake 和生成式 AI 所生成的虚假信息时，我们确实不需要，也不能够信任任何未经验证的信息。

这样的预测对于我们来说具有深远的影响。首先，我们需要重新思考信息真实性的问题。在传统媒体时代，信息的真实性主要依赖于发布者的信誉和职业操守。然而，在 deepfake 和生成式 AI 的时代，这种保障可能已经不再可靠。任何一段视频、任何一篇新闻报道，都可能是一个精心设计的骗局。

其次，这需要我们在技术设计层面做出更多的努力。例如，开发出更有效的方法来检测和识别 deepfake 和生成式 AI 生成的信息，对于我们来说至关重要。同时，我们也需要通过教育和公众宣传，提高公众对于这类技术的理解和警惕性。

此外，政策制定者也需要迅速行动起来。一方面，他们需要通过立法来禁止和惩罚使用 deepfake 和生成式 AI 技术来制造虚假信息的行为。另一方面，他们也需要推动相关技术的发展和研究，以应对可能的挑战。

总的来说，Gartner 的预测为我们揭示了一个新的安全挑战。Deepfake 和生成式 AI 技术的发展，可能会引发一场信息真实性的危机。然而，这也是我们发展和进步的机会。只有通过持续的研究和创新，我们才能在这个新的“零信任”世界中找到出路。