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“AI”生成的美女,“卷”翻了真人网红?网友:互联网还有没有活人了...

   日期:2024-11-19     作者:xinet    caijiyuan   评论:0    移动:http://www78564.xrbh.cn/mobile/news/27548.html
核心提示:最近,一则AI美女抢滩小红书的消息在微信聊天群里炸开了锅。有网友宣称使用账号矩阵管理软件操控 1327 个账号,直接「屠版」小红

“AI”生成的美女,“卷”翻了真人网红?网友:互联网还有没有活人了...

“AI”生成的美女,“卷”翻了真人网红?网友:互联网还有没有活人了...

最近,一则AI美女抢滩小红书的消息在微信聊天群里炸开了锅。有网友宣称使用账号矩阵管理软件操控 1327 个账号,直接「屠版」小红书。最关键的是,小红书识别不出来,甚至给了推荐。

“AI”生成的美女,“卷”翻了真人网红?网友:互联网还有没有活人了...

消息一出不少人用户感觉天都要塌了,敢情我看了半天的美女,你告诉我这居然是 AI?互联网到底还有没有活人了......

“AI”生成的美女,“卷”翻了真人网红?网友:互联网还有没有活人了...

其实,在社交媒体里“冲浪”,总不时陷入真假难辨的困惑。看着手机上那拥有无瑕的皮肤、完美的曲线的美女博主们,也许我们都怀疑过她们P的,却从未曾想过居然会是AI。

01

当真人美女越来越像AI

AI美女越来越像真人

看到这里,很多街坊可能会问,到底如何辨别你在看到的美女,是真人而不是深度伪造的?

答案很有可能是:没有办法。

“AI”生成的美女,“卷”翻了真人网红?网友:互联网还有没有活人了...

懂得如何写提示词的人,他们调教AI生成的图片就很难分辨出真假。

而且,真实的女网红们,都熟稔传说中的“亚洲四大邪术”:日本的化妆术,韩国的整容术,泰国的变性术和中国的P图术。

她们的照片,本身看起来就很“AI”。所以单从图片上看,真人美女越来越像AI,AI美女越来越像真人。

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而且这也是合乎逻辑的:如果模型用来训练的数据本身就是小仙女们精心P过的照片,那生成的图片自然也会越来越像原本的照片。

以现在 AI 技术进步的速度,哪怕是AI美女拍视频,恐怕你我也很难分辨出真假了。

02

AI网红

赚钱能力赶超真人博主

从Instagram、X、抖音、小红书,乃至领英等社交网络,由AI生成的网红几乎无处不在。

随着生成式AI工具的普及,想要创作一个AI女性的门槛也越来越低。没读过高数、不懂编程的普通人,也能通过AI工具,用普通语言下指令,打造理想的虚拟人物。要是你还是没有头绪,甚至还能问AI拿点灵感。

就如新晋Instagram网红Emily Pellegrini的创作者在英国《每日邮报》采访中透露,他曾问ChatGPT“普通男人的梦中情人长什么样”,ChatGPT给出的答案是“棕色长发和长腿”。

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Emily上线几个月社交账号便吸粉超过21万用户。一些网友甚至以为Emily是真人,邀请她到迪拜见面,或去高级餐厅吃饭。一知名球星发来信息:“这么美丽的女生怎能没有男朋友?”

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当虚拟网红抢夺真人网红的地盘时,有真人网红选择“打不过就加入”。美国美妆时尚博主卡琳·玛乔丽(Caryn Marjorie)推出了自己的AI分身Caryn AI,复刻了自己的声音、个性和行为特征。

只要按照每分钟1美元的价格付费,粉丝就随时可以与Caryn AI分享生活点滴,感受女神的一颦一笑,甚至和她调情。据其宣传广告,与Caryn AI 聊天,就像直接和玛乔丽本人交谈一样,而且,Caryn AI永远“不会拒绝”。

畅聊一小时,盛惠人民币约433块。即使价格不菲,但“物超所值”——语料丰富的AI女友总能把尬聊变成甜言蜜语,使得许多男粉丝一聊就是几个小时。去年5月,玛乔丽在个人社交账号发布消息,庆祝“自己”拥有“2万个男朋友”。据推算,这些付费用户每月能带来500万美元的收入。这可比接广告、直播打赏的收入要高得多,而且没有平台抽成。

由此可见,AI美女的赚钱能力甚至超过了很多真人网红。

03

用新技术制造“娇妻”

复制厌女症?

从AI生成的美女特点来看,它进一步反映着现代社会对“美丽”的偏见,而非近年女性群体努力争取的多元美丽。

“AI”生成的美女,“卷”翻了真人网红?网友:互联网还有没有活人了...

而那些能在短时间内大量吸粉的虚拟网红,往往长在大多数男士的审美点上。虚拟网红就像网络空间的一面镜子,照出人间不太政治正确的现实。

一些虚拟网红经常穿着内衣、在社交平台展示自己,被观众批评为“过度性感化”。

不少AI网红的创作者甚至认为其创作出来的网红称不上“女性”,并不是因为它们没有血肉之躯,而是因为,在这种情况下,它只能算是一种迎合市场乃至迎合“男性凝视”的幻想。

在资本的驱动下,AI的应用可能以更快的速度来复制保守落后的性别偏见,复制女性身体被物化和商品化的历史,用一种新方式继续散播着“厌女症”。

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虽然AI的“厌女症”值得关注,但也不必过于担心。就像我们可以通过各种渠道学习性别知识,AI一样可以学习。通过不断的学习强化,AI会越来越了解我们想要什么。我们可以利用这种奖励,来让AI获得更多“性别意识”,打破它的固有性别偏见。

最后,最根本的解决渠道仍然是减少社会中的性别歧视问题。我们需要更多女性研究人员,需要更多性别友好视角去发现问题,需要创造出更多性别平等的“数据”供AI学习……

当社会进步,AI自然也会进步。


图文来源:新周刊、新京报评论、科技每日推送、广东最生活

编辑:AShley

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