Deepfake 技术如今已渗透到各个领域。随着生成式人工智能的广泛应用，网络上的虚假信息呈现指数级增长。根据身份验证平台 Sumsub 的数据，从2023年到2024年，全球 Deepfake 的数量增长了四倍。在2024年，Deepfake 占据了所有欺诈行为的7%，涉及身份冒用、账户盗取以及复杂的社会工程攻击等多个方面。

为了有效应对 Deepfake，Meta 公司近期推出了一款新型工具——Meta Video Seal，它能够在 AI 生成的视频片段中嵌入难以察觉的水印。该工具已于周四开源，目的是融入现有软件中。Meta Video Seal 与 Meta 的其他水印工具 Watermark Anything（现已以宽松许可证重新发布）和 Audio Seal 一起，形成了一套完整的水印解决方案。

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Meta AI 的研究科学家皮埃尔·费尔南德斯在接受 TechCrunch 采访时表示：“我们开发 Video Seal 的目的是为了提供一个更有效的视频水印方案，尤其是在识别 AI 生成的视频和保护原创内容方面。”

Video Seal 并非是首个此类技术。DeepMind 的 SynthID 和微软也分别拥有自己的视频水印技术。

然而，费尔南德斯指出，现有的许多水印技术存在缺陷。

“尽管已有其他水印工具，但它们在视频压缩过程中的鲁棒性不足（社交平台分享内容时视频压缩很常见）；运行效率不足以应对大规模应用；开放性和可重复性不足；或者是从图像水印技术衍生而来，而这并非视频水印的最佳选择，”费尔南德斯解释道。

除了水印功能，Video Seal 还能在视频中添加隐藏信息，以便日后追溯视频来源。Meta 宣称，Video Seal 能够抵御常见的编辑操作，如模糊、裁剪以及压缩算法。

费尔南德斯承认，Video Seal 存在一定局限性，主要在于水印的可见性与对抗操控的整体能力之间的平衡。他补充说，高强度的压缩和重度编辑可能会影响水印的恢复或使其失效。

当然，Video Seal 面临的一大挑战是，开发者和行业缺乏采用它的强烈动机，尤其是那些已经拥有专有解决方案的公司。为了解决这个问题，Meta 正在推出一个公共排行榜 Meta Omni Seal Bench，用于比较不同水印技术的性能。此外，Meta 还将在今年的 ICLR（国际学习表示会议）上举办一个关于水印技术的研讨会。ICLR 是一个重要的 AI 会议。

“我们希望越来越多的 AI 研究者和开发者将水印技术整合到他们的工作中，”费尔南德斯说，“我们期待与业界和学术界合作，共同推动这一领域的发展。”

Meta 的这一举措为对抗 Deepfake 提供了新的思路。开源和开放合作或许是解决这一难题的有效途径。然而，Video Seal 的未来取决于它是否能在行业内得到广泛认可和应用，以及它对抗 Deepfake 的能力。