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生成式AI引发的欺诈风险席卷全球 ， 研究与之对抗的鉴别技术 ， 成为AI时代的长期命题 。
近日 ， 在加拿大蒙特利尔举行的国际人工智能联合会议（IJCAI）期间 ， 蚂蚁数科与新加坡科技研究局联合主办“深度伪造检测、定位、可解释性”研讨会 。 会上 ， 蚂蚁数科与斯坦福大学分别开源两大深度伪造数据集 ， 涵盖人类面部及动作伪造、声音克隆等多种模态 ， 为行业提供了关键的基础数据资源 ， 推动AI安全技术发展 。
该研讨会聚焦Deepfake（深度伪造）识别方向 ， 来自中国、美国、澳大利亚、巴西、新加坡等多国知名机构学者与行业专家分享前沿技术和应用成果 。
蚂蚁数科将用于IJCAI“深度伪造检测挑战赛”的180万训练数据集(DDL-Datasets) ， 正式向全球研究者开源 。 该数据集包含人脸伪造、视频篡改、声音克隆三大高危场景 ， 涵盖80余种伪造手法 ， 清晰标注了AI造假的画面位置、时间节点 ， 有助于提升算法可解释性 。 研究者可在Modelscope（磨搭社区）下载获取 。
【蚂蚁数科向全球开源180万深度伪造定位数据集，助力AI算法可解释】图：蚂蚁数科国际算法负责人李建树分享深度伪造定位数据集
由斯坦福大学、谷歌与加州大学伯克利分校联合开源的视频数据集 DeepAction ， 包含7款大模型生成的2600段人类动作视频以及相匹配的真实镜头 ， 这些视频展示了行走、奔跑、烹饪等日常行为 ， 研究者可在Hugging Face（抱抱脸社区）下载获取 。 此外 ， 研究团队发表的论文《AI生成人体动作检测》（Human Action CLIPs: Detecting AI-Generated Human Motion）获得该主题workshop最佳论文 。 该论文提出了一种基于多模态语义嵌入的鉴别技术 ， 可精准区分真实人体动作与AI生成动作 。 该方法具有较强的鲁棒性 ， 可有效抵御数据篡改手段（如调整分辨率、压缩视频等）对检测算法的干扰 。
图：新加坡科技研究局周天異教授为斯坦福大学Matyas Bohacek颁发最佳论文奖
澳大利亚莫纳什大学Abhinav Dhall教授分享了其研究团队通过脑电图数据发现：不同文化背景人群对AI造假视频存在感知差异 ， 当视频语言为参与者熟悉的英语且演员来自相似种族背景时 ， 其区分真实视频与深度伪造视频的表现更佳 。 该研究为全球化多元背景下的深度伪造分析领域铺就了未来探索路径 。
公开信息显示 ， 蚂蚁数科长期关注并持续投入AI安全及风险防范 ， 旗下安全科技品牌ZOLOZ自2017年起服务海外机构的数智化升级 ， 目前已覆盖超25个国家和地区 ， “实人认证”产品准确率达99.9% 。
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