部放到了免费分享，可供随时下载与使用。 到，相关软件已经升级版本，不仅可以在作者，在中文互联网环境中还有大、网盘链接进行分享。 更为可恶的是，在各个下载渠道中获得的DeepFaceLab，都有非常详细的中文说明与操作指引。而在切脸这类比较繁琐的工作上，甚至有专门软件进行加速。 唯一可能给不法者造成阻碍的，是AI换脸依旧需要比较好的显卡来进行训练加速，
已经完全足够。 获取成本为0的不法软件，技术成本为0的操作难
度，构成了Deepfake真地方。 04 获取预训练模型，，如果是一个有AI技术能力的人，已经获得了全部进行Deepfake施暴的前提条件。但对不太了解AI技术的人来说，还有一个关键需求，就是获取预训练模型。 预训练模型，是AI开发的一个基本机制。由于大部分AI模型的前置训练任务是相同的，因此开发者倾向将相同的部分进行预训练，在同类任务中作为公用底座来使用。而在AI换脸任务中，由于难以掌握训练方法，大部分新手训练出的A
I换脸模型会出现贴脸不自然，严重掉帧 新加坡数据 等现象。这时候就需要使用预训练模型进行训练，从而在提升模型精度的同时，也降低模型训练所需时间。 按理说，作为非技术人员的普通人，应该较难获得预训练模型来进行Deepfake吧？ 事实并非如此，打开很多电商平台、二手交易平台，就可以轻松找到专用于Deepfake的预训练模型。这些模型一般被称为“AI金丹”。 在某主流二手交易平台，搜索AI金丹、AI仙丹、AI底丹，或者DFL丹药、DFL灵丹等关键词，会出现大量Deepfake预训练模型的出售联接。一般只需要几元钱成本。 由于平台缺乏监管，这类售卖行为长期存在，
成为滋长恶行的“产业链”。就连上文提到的
，很多时候也可以在二手交易平台买到，卖家还行操作教程与指引。 而这种“AI仙丹产业链”另一个难以杜绝的地方在于，一个Deepfake用户熟练操作之后，又可以将自己的模型制作为预训练模型，也被俗称为“炼丹”。炼好的弹药再到二手平台进行贩卖，这种灰色产业就这样不断扩散绵延。 06 如何应对Deepfake的泛滥？ 总结Deepfake施暴者每一步的支持来源，是为了指出杜绝其危害，真正应该着手发力的地方。 目前相关话题的讨论，经常会陷入某种误区：总是想要用非常前沿的，高成本的方法去阻击Deepfake，比如倡导利用AI技术来鉴别视频是否为AI生成等。 当然，通过AI算法来分辨AI换脸有重要的应用场景，比如在AI换脸诈骗识别上，检测视频造假就至关重
要。 但在类似韩国Deepfake事件，这类利用AI换脸炮制不雅视频的犯罪中，识别视频为假是无力的，甚至是无用的。 对于造假者与传播者而言，他们大多不在乎视频是否为假。依靠高精尖的智能化技术去检测Deepfake，就像用微小的技术沙袋，去堵决堤的人性江河，不过是扬汤止沸而已。 更有效的方法，或许是釜底抽薪，是从源头上杜绝别有用心者尝试Deepfake。 首先，或许我们需要在社交媒体上分享照片时更加慎重。诚然，不能让受害者承担制止犯罪的义务，但在这个充满不确定性的网络环境中，个人隐私的保护责任也在变得愈发重要。 接下来，是对相关软件要采取
更具严格的封禁策略。对传播类似软件采取适 普林斯顿大学：印度尼西亚学生完整指南 当的制止行为。尤其在AIGC兴起后，大量新型平台开始为普通开发者提供各种各样的AI开发功能。一定要谨慎提防类似功能混迹其中，成为新的AI安全漏洞。 此外，电商平台与二手交易平台需要更加严格监管。堵住Deepfake软件与预训练模型的售卖渠道。切断利益链，往往是禁止不法行为的关键。 在今天，我们与Deepfake的斗争才刚刚开始。对它的祛魅与了解，是抵制恶意的第一步。 本文由人人都是产品经理作者
基于 CC0 协议。 像用实习生一样用 AI 辅助你编程 不
少人认为大模型现在已经这么强了，做点事怎么感 银行电子邮件列表 觉这么弱智。其实，政治的使用方法，是像带实习生一样使用AI工具——就像作者在正文中分享的经验一样。 我是不敢让 ai 帮我写程序的，每回问它的问题，十次倒有八次是错的，问完之后还要自己去网上搜一遍，然后反复测试，才敢写进代码。不知道大家怎么甩手给它的。 ——响马 响马毫无疑问是编程高手，几十年的开发经验，另外他写的代码都属于一些底层代码，被训练过的比例极少，AI 大概率写不出来高质量代码，不放心让 AI 帮忙写程序正常。但对于普通程序员来说，不一定要像响马那样，拒绝 AI 的帮助。 比如我就是个普通程序员，写的都是一些简单的前端 UI 代码，或者后端增删改查代码，并没有太高技术含量，就经常让 AI 给我帮忙，还是让我效率提升不少的。我总结下来经验就是：像用实习生一样用 AI 辅助你编程。 在科技公司或者开发团队经常能看到这样的场景：某些资深程序员，写代码特别牛，效率特别高，但是很多活都压
