用户只需上传一张生活照，便可一键生成个人军装照、警察照……“😢新华视点”记者调查发现，一些AI工具推出“换装”功能，引发不😎少军警迷的追捧。但是，有不法分子利用“AI换装”功能，伪造军😉警身份招摇撞骗，亟待引起警惕。 AI生成制服照被滥用 😜 记者以“AI换军装”为关键词，在部分短视频平台搜索到多🙌款相关应用。这些应用以“穿电子军装过把瘾”“AI圆了我儿时梦😁”等为亮点吸引用户。有网民称，只需上传一张生活照，即可“秒变🤗军人”，配上战车、阅兵场等背景，感觉圆了自己的“从军梦”。 😢 当下一些流行的AI工具提供的AI生图功能，也可以按使用😂者要求，实现AI变装。然而，“AI换装”被一些人不当或不法使🥳用，可能引发负面效应。 相关专家在观看部分AI换装视频🤯后指出，不少换装的军人形象并不符合《中国人民解放军内务条令》😀规定的着装规范，有的混淆军种制式，有的使用假勋章，有的拼凑不⭐同国家军服元素。 江苏大学管理学院党委书记、教授马国建😊表示，个别网民用AI将不同国家、军种制式的军服混搭，有的甚至😉把手持烟酒、勾肩搭背的生活照合成军装或警服照片、视频，与我军👏警应有的形象不符，是对军人和警察形象的不当消费。 个别💯网民借AI生成虚假人民警察证、部队任命书。今年3月，安徽黄山🤔市屯溪区网民江某利用AI技术合成身穿军装的照片，并在社交平台🤯发布“经军委同意，任命我为黄山军分区司令员”的虚假信息，意图😅博取流量。该行为造成不良社会影响，江某被当地公安机关处以治安🚀处罚。 有的不法分子借助“AI换装”技术伪造身份，招摇👍撞骗。 今年4月，江苏省江阴市人民法院对一起冒充军人招😉摇撞骗案作出判决。网民路某并非现役军人，却盗用网络上军人训练😡的照片发布在短视频平台上；收获不少点赞后，他又用AI将自己的🥳头像合成到军装照上，并花钱伪造军官证，摇身变成“少校军官”。😴在骗取6名女性信任后，他以“车祸”“租车见领导”等借口诈骗3😆万多元。法院以冒充军人招摇撞骗罪判处其有期徒刑2年。 👍今年7月，江苏常州的唐大妈遭遇一场精心设计的骗局：诈骗分子通😍过AI视频与受害人接触，视频中，对方身着带有公安标志的制服，😆以“涉案”为由恐吓老人缴纳高额“保证金”。好在警方及时预警并❤️上门劝阻，避免了老人的财产损失。 平台审核缺位 变造制🎉服照“零门槛” 记者在某社交平台上浏览到一些网友发布A🙄I变装视频，通过视频下方小程序链接进入后，按要求上传三张本人😜面部清晰的照片；系统经过十几分钟的AI合成，便生成了军装变装😢视频。这期间，平台和小程序并未要求上传身份证明信息，也没有给😀出不得将合成视频用于违法违规领域的提示。 9月1日起施🤯行的《人工智能生成合成内容标识办法》要求AI合成内容必须明确🤔标注，但记者在使用多款AI换装应用后发现，用户合成发布的视频😴并未标注，容易让人产生混淆。 AI变装技术，降低了伪造👏身份的技术门槛。在某购物平台上，记者以“AI+军装照”为关键💯词，搜索到有商家公开出售佩戴军衔的各军种和警察服装模板素材。😍店家表示，只需要花不到一元钱的价格就可拍下所有这些素材。 😎 展开全文 记者拍下后，店家很快发来一个网盘链接，内😅部有数十款供P图的军装模板文件，用户可根据需要的款式和级别，⭐通过PS或AI等方式将自己的头部肖像替换上去。记者尝试将AI🤩生成的军装照和肖像照用于多款社交平台账号，发现并无审核难度，😢均可正常替换。 北京市炜衡律师事务所律师汪高峰说，一些😆内容平台和第三方软件疏于审核，纵容虚假内容传播，可能会降低公🚀众对军人、警察职业的信任度和敬畏感。 江苏省政府参事室😜特约研究员丁宏表示，AI降低了伪造身份的技术门槛，网络上曾出🎉现AI合成的警察抓人视频并配上所谓警情通报，涉嫌传播违法有害🌟信息。这些内容可能误导公众，引发不必要恐慌，扰乱正常社会秩序😆。 国家网信办不久前发布了一起执法典型案例：浙江某公司😆运营的App提供视频换脸、图片换脸、照片舞动配音等图片处理功🌟能，用户可对上传图片、视频中的人物进行换脸，但未按规定落实安🙌全评估要求，相关深度合成内容也未作显著标识，存在较大安全风险🔥，违反《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务😀管理暂行办法》等规定。网信部门责令平台对该App予以下架处置🔥。 加强审查审核 防止滥用“AI换装” 《人工智👍能生成合成内容标识办法》明确，服务提供者提供生成合成内容下载😢、复制、导出等功能时，应当确保文件中含有满足要求的显式标识；🔥任何组织和个人不得恶意删除、篡改、伪造、隐匿办法规定的生成合🎉成内容标识。 国家网信办等十部门今年印发的《互联网军事😢信息传播管理办法》规定，互联网军事信息服务提供者和用户使用深🌟度合成、生成式人工智能等新技术新应用，不得损害人民军队形象。😴 汪高峰等法律人士建议，AI开发者在算法设计中应加强合😴规性审查，对警察和军队标识等敏感信息内容的使用，应在相关部门🔥指导下，严格把关审核。平台方应该严格落实《人工智能生成合成内👏容标识办法》，对“AI换装”类产品添加明显标识，并建立审核机🌟制，对违规内容及时下架封禁。 丁宏建议，加快相关立法进🙌程，强化刑事司法衔接。相关部门尽快明确AI涉军涉警等图像的使👏用边界、责任划分及法律后果，特别是对刻意丑化军人警察形象、借🤔机实施招摇撞骗等行为，要依法依规严肃处理，形成法律震慑；对可🤩能影响国家安全、造成社会危害的行为，追究AI工具开发者和内容🥳平台的连带责任。 马国建呼吁，提高公众对军人、警察等职😘业形象重要性的认识，普及相关知识，引导公众自觉抵制、检举错误😎内容、违规应用。加强AI生成合成内容标识方法的宣传推广，降低😎公众被欺骗、误导的风险。 （新华社）返回搜狐，查看更多😉

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多