人工智能生成的图像和视频正日益威胁民主进程，并削弱公众对信息的信任。为应对这一问题，苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）的研究人员开发出一项新型芯片技术，可用于验证包括图像和视频在内的各类传感器数据的真实性。相关成果已发表在《自然电子学》（Nature Electronics）期刊上。

人工智能（AI）工具如今可以极其轻易地篡改照片、视频和音频录音。从伪造政治人物的发言，到来自冲突或灾区的误导性画面，各类“深度伪造”内容在社交媒体和网络平台上不断扩散。这不仅让越来越多的人被虚假内容蒙骗，也让公众开始怀疑原本可信的消息来源，对社会和民主制度造成深远影响。

研究团队提出的解决方案，是在传感器芯片内部，在图像、视频或音频信号被采集的那一刻，就为其添加加密签名。通过这一签名，可以验证数据确实来自某个特定相机或录制设备，标明采集时间，并检查数据在之后的传输和处理过程中是否被篡改。

共同参与该技术研发的费尔南多·卡德斯（Fernando Kades）解释说：“如果数据在采集瞬间就被签名，那么任何后续的修改都会留下痕迹。要想在不被发现的情况下篡改数据，就必须对芯片本身进行物理攻击，这需要极高的技术门槛，因此几乎不可能在社交媒体平台上大规模制造伪造内容。”卡德斯是巴塞尔生物系统科学与工程系（BSSE）安德烈亚斯·希勒曼教授生物系统工程实验室的研究助理。

通过公开登记实现便捷验证

传感器生成的加密签名可以由相机或设备制造商存储在公开可访问且不可篡改的账本中，例如区块链系统。这样一来，任何人都可以在需要时，将账本中记录的芯片签名与原始数据进行比对，从而确认数据的来源和真实性。

共同开发该芯片、现任巴塞尔大学教授的费利克斯·弗兰克（Felix Frank）指出：“在这种机制下，数据在处理和传输过程中经过了哪些人或哪些技术，是否值得信任，几乎变得不再关键。当前，公众对数字内容的信任正在流失，我们希望提供一项技术，让人们能够自己验证某段内容是否真实。”

从原理上看，这项技术可以集成到各种类型的传感器或相机中。未来，社交媒体平台在用户上传内容时，便可自动检查其真实性。如果平台未进行自动验证，记者、研究人员或公共机构也可以借助简单的工具自行完成鉴定。

提前布局深度伪造风险

这款传感器芯片的构想最初源自苏黎世联邦理工学院生物工程实验室的一个副项目。早在 ChatGPT 等生成式人工智能系统进入公众视野之前，该实验室就致力于研发用于测量活细胞电信号的高灵敏度传感器。团队本身具备跨学科背景，也拥有将加密功能直接集成到传感器芯片中的技术能力。

“深度伪造带来的风险是可以预见的。”弗兰克回忆说。因此，早在 2017 年，他们就开始规划开发一种传感器，使得采集到的数据无法在不被发现的情况下被篡改。

目前，这款芯片已完成工作原型的研制，证明了技术路线的可行性。但在真正进入商业应用之前，还需要进一步的开发和优化。尽管如此，研究人员认为，凭借现有的工艺和技术基础，有望将这款芯片推进为可量产的市场产品。为此，他们已经提交了相关专利申请。

卡德斯表示：“我们现在正在研究如何在不显著增加成本的前提下，让相机和传感器制造商能够将这项新技术集成到他们的芯片中。”