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前言
在现在科技飞速发展的时代，AI 的影响力可谓无孔不入，从我们日常使用的智能语音助手，到工业生产中的自动化流程，AI 都在发挥着重要作用。但是就如同任何技术都有两面性一样，AI 在带来便利的同时，也引发了一系列令人头疼的问题，其中信息伪造便是一个越来越严峻的挑战，尤其是从传统图像编辑软件到生成式大模型，AI让图像、视频等内容生成的手段愈发简单，也让信息篡改的形式更隐蔽，载体更多样，让人防不胜防。如之前一段“拜登宣布对俄罗斯开战”的Deepfake视频在社交媒体疯传，尽管很快被辟谣，但仍然引发了市场短暂震荡；还有某诈骗团伙利用AI换脸技术冒充某公司高管，骗走香港一家企业2亿港元。这些案例告诉我们：“眼见为实”的时代已经结束了，那么今天就来聊聊AI鉴伪技术到底是怎么工作的？它如何识破那些连人类专家都难以察觉的造假？未来，我们还能相信什么？
AI 伪造现象泛滥，安全挑战升级
从之前单一的 PS 图像处理软件，到现在功能强大的大模型生成技术，信息伪造的手段日新月异。比如在过去，想要制作一张假图片可能需要专业的图像编辑技能和大量时间，但现在可以借助先进的 AI 算法，只需简单操作，就能生成足以以假乱真的图像和视频。这种变化使得伪造信息如病毒般在网络世界迅速传播，给社会带来了巨大的安全隐患。
同等让大家担忧的是，现在的人脸伪造技术层出不穷，尤其是给身份验证和安全防范带来前所未有的挑战。比如在一些社交平台上，我们时常能看到一些看似真实的人脸照片或视频，但实际上它们可能是通过 AI 技术合成的。这些伪造的人脸不仅能模仿真实人脸的外貌特征，甚至还能模拟出逼真的表情和动作，让人难以分辨真假。又如在金融领域，这种人脸伪造技术的威胁更为严重，不法分子利用 AI 换脸技术伪装成他人身份，进行远程开户、转账等操作，给金融机构和用户带来了巨大的财产损失风险。
除人脸伪造外，AIGC 图像生成技术使虚假信息制造更简单，输入描述性文字就能生成对应图像。该技术广泛应用致虚假新闻、广告等大量涌现，给社会机构和组织带来巨大辟谣压力。比如，不良商家用其制作虚假产品宣传图误导消费者；新闻领域虚假图片传播或引发恐慌、影响稳定。此外，文档图像篡改现象常见，因其易篡改，给信息安全带来诸多问题。用简单编辑工具，任何人都能篡改证件、合同、发票等文档图像，这不仅让个人面临财产损失、隐私泄露风险，也给企业带来长期、系统性安全威胁。
合合信息 AI 鉴伪技术揭秘
鉴于上面介绍的AI伪造现象泛滥，以及日益猖獗的 AI 伪造行为，合合信息亮出“照妖镜”，针对这些安全风险，合合信息在2025世界人工智能大会上展示了其强大的 AI 鉴伪技术，涵盖人脸视频、AIGC 生成图像、证件票据等多个 AI 伪造的 “重灾区”，为我们揭开了 AI 如何精准洞察那些 “看不见” 的伪造痕迹的神秘面纱。笔者也是有幸在现场进行了深度的体验，那么接下来就来详细介绍一下合合信息的AI鉴伪技术。
1、人脸视频篡改检测：击穿“数字假面”
传统的人脸伪造检测主要靠找瑕疵，比如边缘模糊、光影不自然、眨眼频率异常等。但现在，AI伪造技术已经能完美复刻微表情、皮肤纹理甚至瞳孔反射，只靠肉眼找破绽已经不够了。在合合信息的AI人脸视频鉴伪展台，有个“真假人脸”挑战吸引了很多人排队体验。只需站在屏幕前扫描面部，系统使用当前主流伪造算法之一 “ROOP 算法” 生成2个“数字假面”，这些假脸几乎完美地复刻了真实人脸的表情纹路，和真人同屏对比时，几乎没人能分辨真假。但在合合信息的AI人脸视频鉴伪模型面前，这些精心伪造的假脸都被精准挑出，并标记出伪造特征。
据合合信息展台工作人员介绍，当前市面上合成人脸的技术手段复杂多样，传统的检测技术在面对层出不穷的新型人脸伪造算法时，往往反应迟缓，为了攻克这一难题，合合信息采用持续增量学习策略，让模型与最新的伪造算法同步迭代，始终保持敏锐的 “洞察力”。基于大规模的数据训练，合合信息技术团队成功打造出多层次 AI 篡改检测方案，实现了对人脸视频的实时鉴定，大大提高了篡改检测效率。
2、AIGC 图像鉴别技术：AI “找茬” 秒辨名画
在合合信息 AIGC 图像鉴别技术展区，有一场有趣的 “世界名画版大家来找茬” 活动，经过大模型处理后的《蒙娜丽莎》《向日葵》……有的是增添了原本不存在的元素，有的是在色彩上发生了微妙变化，让人眼难以分辨其真伪。我觉得这恰恰反映出当前 AIGC 图像鉴伪所面临的挑战，随着大模型技术的不断优化，AI 生成图像中那些容易被肉眼察觉的 “失真细节” 越来越少，鉴伪难度大幅增加。
为了搞定这个难题，合合信息技术利用大模型的超凡分析能力，深入挖掘那些“看不见”的图像信息，让那些用AI生成的假图无处藏身。在鉴别过程中，它能从不同角度、不同层级的提示出发，全面分析AI生成图像的视觉特征，同时还会考虑透视关系、光影角度等合理性因素。更牛的是，它还会抽取图像频谱信息来帮助判断，实现快速鉴伪哦！
3、泛场景应用：TextIn 通用篡改检测平台
在我们日常工作中，文档图像被广泛应用于日常生活的各个角落。但是，文档图像非常容易被篡改的特性也带来很多安全隐患，无论是身份证、护照等个人证件，还是合同、发票等商业文件，都可能成为不法分子篡改的对象。这种篡改行为不仅会给个人带来财产损失和隐私泄露的风险，也会给企业带来了系统性的安全威胁。
为了解决这类问题，合合信息的 TextIn 通用篡改检测平台检测能力很强。它能检测财务凭证、商场机打小票，还有身份证、护照、行驶证、驾驶证、港澳台证件等几十种常见证件的篡改。实际操作中，这个平台能在很短时间内完成一次鉴定，而且误检率非常低，只有千分之一，检测效率和准确性都让人很满意。
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我们还能相信什么？
个人觉得这场博弈的背后，其实是两个问题的较量。
1、“完美伪造”是否可能？
从理论上说，只要AI生成的图像不符合物理规律（比如光影、透视），就一定会有破绽，但未来的伪造技术可能会无限逼近真实。
2、人类是否需要“数字信任基础设施”？
个人觉得或许在未来某一时候，每张图片、每段视频都会自带“数字指纹”，而AI鉴伪会成为像杀毒软件一样的基础工具。
合合信息展示了一个方向：AI鉴伪不是“找茬游戏”，而是通过多维度交叉验证，重建数字世界的信任体系。 作为普通用户，我们能做的是对过于“完美”的内容保持警惕，重要文件尽量通过官方渠道验证，多多关注AI鉴伪技术的普及。所以说：“在AI时代，真实比好看更重要”，技术可以伪造图像，但无法伪造真实世界的复杂性，而这正是AI鉴伪技术的终极武器。
AI 鉴伪技术的发展与展望
AI 技术的不断进步和发展，AI 伪造与 AI 鉴伪之间的较量也将愈演愈烈。从目前情况来看，AI 鉴伪技术虽然取得了一定的进展，但仍然面临着诸多挑战。因为伪造技术在持续升级，新的伪造算法和手段不断涌现，这就要求鉴伪技术必须不断更新迭代，才能保持有效的检测能力。而且随着 AI 应用场景的不断拓展，需要鉴伪的对象和数据类型也日益复杂多样，这对鉴伪技术的通用性和适应性提出了更高的要求。
另外，新的技术和方法也为 AI 鉴伪技术的发展提供了更多的可能性。比如多模态融合技术的发展，可以将图像、文本、语音等多种信息进行综合分析，从而更全面、准确地判断信息的真伪。又如量子计算等新兴技术的出现，也有望为 AI 鉴伪技术带来算力上的突破，使其能够更快、更精准地处理海量数据。
从更远层面来看，AI 鉴伪技术的发展对于维护公平正义、经济稳定有重要的意义。只有通过不断完善 AI 鉴伪技术，有效遏制 AI 伪造行为，才能营造一个健康、安全的信息环境，让大家能够放心地享受 AI 技术带来的便利。而且AI 鉴伪技术的发展也将推动相关法律法规和行业标准的完善，促进整个 AI 产业的良性发展。
番外篇：2025合合信息KOL技术交流活动
2025年7月27日下午，笔者很荣幸受邀参加了合合信息KOL技术交流活动，与其他KOL一道，聆听了合合信息图像算法研发总监郭丰俊老师的技术分享。
郭老师从目前伪造图像的风险及危害引出整个分享内容，接着介绍了伪造图像检测的应用场景和检测标准，并引出了当前伪造图像检测的现有挑战，以及伪造图像检测的技术方向（图像PS、AI生图、Deepfake）和相关研究，最后介绍了合合信息在AI鉴伪领域的独有优势和技术特点。整个分享听下来，让在座的KOL都受益匪浅，尤其是随着AI技术的不断发展，越来越多应用到我们的日常生活和工作中，这不仅带来了巨大便利，也带来了很多挑战和问题。但是作为开发者和普通用户，我们始终觉得技术可以解决一切问题，也相信合合信息的这些鉴伪技术会为我们的信息安全保驾护航。
最后，非常感谢合合信息举办的这次线下交流会，尤其是感谢郭老师的精彩分享，以及感谢筹办本次活动的各位老师，也希望各位KOL能够继续关注合合信息的新产品和新技术。
结束语
通过上面的详细介绍，我们可以看到，AI伪造技术的进步让人不安，但鉴伪技术的发展又让人稍感安慰。AI 鉴伪技术在当下这个信息爆炸且真伪难辨的时代，有着不可替代的重要性，它就像是信息世界的 “守护者”，努力地甄别着每一条信息，守护着信息的真实性。合合信息在 AI 鉴伪技术领域所做出的努力和取得的成果，无疑给我们应对 AI 伪造挑战提供了有力的支持。这场与 AI 伪造的 “战争” 必然会更加隐蔽和多样化，这就意味着不断优化和创新鉴伪技术，也需要整个社会各界的共同努力，包括政府部门制定更加完善的法律法规，对 AI 伪造行为进行严厉打击；科研机构加强相关领域的研究，探索更多先进的技术方法；普通民众也要提高自身的信息辨别能力和安全意识，不轻易相信和传播未经证实的信息。最后，让我们记住一句话：“鉴伪不是成本，是保险”，愿我们都能用 AI 打败 AI，用技术守护信任。
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