集中式深度伪造检测器的局限性
集中式深度伪造检测器在结构上存在不匹配、脆弱且逐渐落后于技术发展。加密行业亟需一种原生的防御机制——去中心化的检测网络，通过奖励众多独立模型提供者来识别现实中的伪造行为，并将这些判断记录在区块链上。最终结果是：在交易所、钱包和去中心化金融（DeFi）中实现透明性和可组合性。
仅在2023年第一季度，就有2亿美元通过深度伪造诈骗被盗，超过40%的高价值加密货币欺诈案件现在归因于AI生成的冒充行为。随着犯罪分子利用深度伪造技术绕过KYC流程并冒充高管进行欺诈转账，加密行业面临着一种中心化检测系统无法解决的生存威胁。
中心化检测的失败
其核心失败在于架构。中心化检测器存在利益冲突和信息孤岛，供应商锁定的系统只能最佳检测其模型输出，而忽视其他情况。当同一家公司同时构建生成器和检测器时，激励机制变得模糊。这些检测器是静态且缓慢的，与其去中心化的对应物相比，训练的内容往往是上个月的技巧，而对手则在实时迭代。
加密行业不能将检测工作外包给同样被深度伪造技术超越的封闭系统，而不期待相同的陷阱。是时候改变这种心态，转向去中心化的检测网络。
执法机构在亚洲拆解了87个深度伪造诈骗团伙，这些团伙利用AI生成的深度伪造技术冒充像埃隆·马斯克和政府官员等人物。
这些诈骗已经演变为在视频通话中进行实时深度伪造冒充，诈骗者假冒区块链高管以批准未经授权的交易。例如，战略执行主席迈克尔·塞勒去年警告称，他的团队每天要删除大约80个假冒他的AI生成的YouTube视频，这些视频通过二维码推广虚假的比特币赠品，突显了这些攻击在社交平台上的持续性。
Bitget首席执行官格雷西·陈也表示：“诈骗者现在生成合成视频的速度，加上社交媒体的病毒式传播，使得深度伪造在传播范围和可信度上具有独特优势。”
传统检测工具的局限性
传统检测工具在现实世界的深度伪造检测中仅能达到69%的准确率，这造成了一个巨大的盲点，犯罪分子正是利用这一点。OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼最近警告称，由于AI“击败了大多数身份验证方法”，我们正面临一场“即将到来的欺诈危机”。加密行业需要能够与威胁快速演变的解决方案。
这些脆弱性甚至扩展到情感操控，例如在AI驱动的恋爱诈骗中，深度伪造和聊天机器人伪造个人关系以提取资金。根本问题在于信任大型AI公司在政治和经济压力下自我监管其输出。谷歌的SynthID仅检测其自身Gemini系统的内容，而忽视来自竞争工具的深度伪造。当同一家公司同时创建生成性AI和控制检测系统时，利益冲突不可避免。
去中心化的原生防御
去中心化检测网络代表了区块链原则在数字安全中的真正应用。正如比特币通过分散信任解决了双重支付问题，去中心化检测通过在竞争的矿工之间分散验证来解决真实性问题。平台可以通过创建激励机制来实现这一方法，让AI开发者竞争构建更优越的检测模型。
加密经济奖励自动引导人才朝向最有效的解决方案，参与者根据其模型在现实世界深度伪造中的实际表现获得补偿。这种竞争框架在多样化内容上显示出显著更高的准确性，达到了静态系统无法匹敌的结果。
随着生成性AI市场预计到2032年将达到1.3万亿美元，去中心化验证方法变得至关重要，需要可扩展的身份验证机制来匹配AI的快速发展。传统方法容易被篡改或绕过，而中心化数据库则容易受到黑客攻击。只有区块链的不可篡改账本提供了透明、安全的基础，以应对预计将激增的AI驱动的加密诈骗。
监管对齐与前进之路
监管机构越来越要求加密平台提供强有力的身份验证机制，而去中心化检测网络已经提供了能够即时验证内容的面向消费者的工具。为什么不与提供可审计、透明验证的公司合作，这些验证不仅满足监管要求，同时保持推动区块链采用的无许可创新？
区块链和加密货币行业正面临一个关键的十字路口：要么坚持中心化检测系统，这些系统必然落后于犯罪的聪明才智，要么采用去中心化架构，将行业的竞争激励转变为抵御AI驱动欺诈的强大屏障。
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