轉發原文標題《Deep reals》

TL;DR

現在越來越難分辨我們在網上看到的是真實的還是虛假的。人工智能機器人被用來發布假Reddit評論，德雷克在一首說唱歌曲中讓圖帕克復活，摩根·弗裏曼仍然不是摩根·弗裏曼。盡管如此，托尼·布林肯在Kyiv彈吉他的視頻確實是真實的。

數字僞造並不新鮮，自互聯網誕生以來就一直存在。傳統的僞造形式也存在已久。巖畫、古陶器和彩色玻璃窗都是用來誤導或完全掩蓋真相的例子。在僞造存在的歲月中，我們幾乎不可能百分之百確定某物是真實還是僞造。同樣的情況可能會出現在生成式人工智能中。

這就是爲什麼我們一直在思考所謂的“深度真實”。深度真實是對深度僞造的一種反轉。它不是假設一切都是真實的，只是我們需要證明某些東西的虛假性。相反，它假設一切都是虛假的，我們需要充分證明某些東西的真實性。

在歷史上，我們確定真實性的解決方案是依靠並信任機構。但是，在普遍媒體和信息過載的時代，這種模式崩潰了。這些機構內部的缺陷和偏見暴露出來，導致了深刻的信任危機。在沒有集中權威可以依賴的情況下，我們現在需要以一種方式來證明一個對象的真實性（或缺乏真實性），這種方式應該採用分散化的架構。

換句話說，我們認爲深度真實不應該只是“可信的”，而應該是“無需信任的”。我們不應該把信任寄托在單一的權威機構上，而是應該通過數字籤名、加密算法、社區記錄和不可變的區塊鏈技術來分散信任。這樣做有助於避免單點故障，增強透明度，並使個人能夠更多地控制他們被評判的規則。人工智能和Web3是同一枚硬幣的兩面，而正是Web3擁有解決AI歸因問題的答案。

安迪在2015年最好地描述了我們對Mediachain協議投資的看法：

“該協議允許任何人向創意作品附加信息，並使其在基於區塊鏈的數據庫中持久化和可發現。……數據由網路參與者維護，無需許可即可貢獻或訪問，這使其成爲創作者、開發者、平台和媒體組織之間理想的合作場所。適用於任何形式的媒體，包括圖片、GIF、視頻、文稿，以及音樂。”

長期以來，USV一直認爲我們消費的媒體的上下文信息應該更加開放。創作者應該有選擇地將她拍攝的照片、拍攝地點和拍攝時間與其身分聯系起來。她的觀衆應該能夠通過微支付向她表示感謝。但是，基於協議的媒體一直更像是維生素而不是止痛藥。

但是現在不同了。2024年將是有史以來最大的選舉年。超過全球人口的一半—也就是40億人—將在今年派出選民去投票。我們迫切需要一種系統，能夠爲用戶提供關於他們消費的媒體的更多信息。這種需求不僅僅存在於政治領域，還包括約會應用程序、二手時尚市場，甚至度假租賃市場。

但是，把深度真實僅僅看作是打擊虛假信息的工具是錯誤的。我們認爲它們可能會成爲一種新的媒體基元。這種基元與你在IG和TikTok上看到的短視頻一樣有趣和令人上癮。不要誤會，AI生成的媒體是神奇的，但是我們相信總會對那些真實、人爲創造、現實生活中的內容渴望不已。我們對正在建立的新平台能夠捕捉和表達這種內容感到興奮。

要使這種技術得到推廣，需要什麼？目前正在進行一些有趣的嘗試，例如內容真實性倡議和C2PA，它們使得像TikTok和《紐約時報》這樣的現有媒體平台能夠在其內容中加入加密“憑證”。然而，我們想知道突破性的解決方案是否最終將更多地看起來像是Web3本地化和全棧。這也是爲什麼我們對集成內容的創建、籤名和分享到一個單一平台的方法感到好奇，以減少每個步驟之間的污染風險。Paragraph的博客平台就是一個很好的例子。

深度僞造並不新鮮，它們只是另一種幻覺。隨着支撐我們消費、分享和相信信息的技術的變化，‘深度真實’將會出現，以增強我們集體的聯系感和彼此的信任。

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