avatar
Numbers Protocol
132,087 người theo dõi trên Twitter
Theo dõi
Open & decentralized network. Ensure provenance for all digital media created by humans & AI.｜Community: http://t.me/numbersprotocol｜Powered by $NUM
Bài đăng
avatar
Numbers Protocol
03-27
Mỗi ngày, các nền tảng truyền thông đăng tải hàng nghìn hình ảnh. Hầu như không có hình ảnh nào có nguồn gốc xác thực. Vấn đề không nằm ở công nghệ. C2PA đã có. Capture SDK cũng đã có. Vấn đề nằm ở việc tích hợp quy trình. Mỗi thao tác thay đổi kích thước, cắt xén và chuyển đổi định dạng đều có thể làm mất thông tin xác thực. Chúng tôi đang hợp tác với một đối tác truyền thông để giải quyết vấn đề này từ đầu đến cuối. Hệ thống của họ hiện bảo toàn thông tin xác thực C2PA từ khi thu thập đến khi xuất bản. Nhưng điều khiến vấn đề này trở nên cấp bách là: các tác nhân AI đang thâm nhập vào chuỗi cung ứng truyền thông. Tự động hóa việc tạo ra, biên tập và phân phối nội dung. Nếu quy trình này đã loại bỏ yếu tố con người, nó cũng sẽ loại bỏ luôn cả danh tính của các tác nhân AI. Việc khắc phục phải được thực hiện ở cấp độ cơ sở hạ tầng. Nguồn gốc xuất xứ phải tồn tại qua mọi sự chuyển đổi. Danh tính phải được duy trì qua mọi lần chuyển giao. Đó chính là "xác thực nguồn gốc ở quy mô lớn" trong kỷ nguyên của các tác nhân. Bạn muốn thấy nền tảng truyền thông nào áp dụng điều này nhất? twitter.com/numbersprotocol/st...
CRE
0%
avatar
Numbers Protocol
03-23
Diễn đàn Kinh tế Thế giới vừa xếp thông tin sai lệch là một trong những rủi ro toàn cầu hàng đầu năm 2026. Không chỉ ngắn hạn, mà còn trong thập kỷ tới. Không chỉ là một vấn đề riêng biệt, mà còn là nguyên nhân làm trầm trọng thêm mọi vấn đề khác. Bất ổn kinh tế, phân cực, ứng phó với biến đổi khí hậu. Tất cả đều trở nên khó khăn hơn khi không ai có thể thống nhất về điều gì là thật. Nội dung do AI tạo ra ngày càng rẻ hơn và thuyết phục hơn mỗi tháng. Hàng giả lẫn vào đám đông. Hàng thật bị đặt dấu hỏi. Mọi thứ trông đều giống nhau. Chúng ta cứ nói về việc bắt hàng giả. Nhưng có lẽ câu hỏi hay hơn là: liệu bạn có thể chứng minh được điều gì là thật hay không? Nguồn gốc xuất xứ nên là tiêu chuẩn cơ bản. twitter.com/numbersprotocol/st...
avatar
Numbers Protocol
03-16
Các thượng nghị sĩ đảng Cộng hòa vừa tung ra một đoạn quảng cáo deepfake hoàn chỉnh về một ứng cử viên. Một phút hình ảnh một người giả mạo nói những điều mà ông ta chưa từng nói. Trông hoàn toàn thật. Và về mặt kỹ thuật thì nó hợp pháp. Thực tập sinh đã xem hai lần mà vẫn không phân biệt được. Đó mới là vấn đề. Dù sao thì, chúc một ngày thứ Hai vui vẻ. Đây là những thông tin nóng hổi dành cho bạn vào thứ Hai! Một dự án xây dựng cộng đồng mới vừa ra mắt. Chúng ta đã nói về việc xây dựng cùng cộng đồng. Giờ đây đã có thứ để thực sự xây dựng cùng. Thông tin chi tiết sẽ được cập nhật sớm. Hãy theo dõi nhé. Có lẽ AI sẽ quay trở lại! Chiến dịch mới. Cơ hội mới để bạn tự làm mình xấu hổ trên dòng thời gian. Bạn nghĩ mình có thể phân biệt được đâu là thật? Hãy chứng minh điều đó. Và tuần này chúng ta sẽ đi sâu vào Capture SDK. Cách thức nội dung được lưu lại bằng chứng khi tạo ra. Không phải sau đó. Không phải dưới dạng bản vá. Mà là ngay từ nguồn. Bằng chứng được lưu lại mặc định. Đó là toàn bộ vấn đề. Hẹn gặp lại các bạn trong suốt tuần. Thực tập sinh sẽ có mặt ở đây. (Thực tập sinh luôn có mặt ở đây)
INTERN
0%
avatar
Numbers Protocol
03-15
Cả cộng đồng mạng đã chứng kiến ​​một CEO thực sự ăn một chiếc bánh burger thực sự nhưng vẫn không tin đó là hàng thật. CEO của McDonald's chỉ cắn một miếng nhỏ của chiếc bánh burger khổng lồ, gọi nó là "sản phẩm", và toàn bộ cộng đồng mạng đều nói "không, người này chưa bao giờ ăn đồ ăn của chính mình". Burger King đã đáp trả chỉ trong vài giờ. Wendy's cũng tham gia. A&W đã làm một video nhại hoàn chỉnh. 5,8 tỷ lượt tiếp cận chỉ trong một ngày. Một video thật. Một người thật. Không ai tin nó. Và đó chỉ là một video quảng cáo bánh burger. Bây giờ hãy nghĩ về những hình ảnh, video và âm thanh bạn lướt qua mỗi ngày mà không có bất kỳ ngữ cảnh nào về người tạo ra nó, cách thức tạo ra nó, hoặc liệu nó có phải do con người tạo ra hay không. Nếu "radar xác thực" của internet hoạt động mạnh mẽ như vậy đối với một video thật, hãy tưởng tượng điều gì sẽ xảy ra khi không có gì đi kèm với bằng chứng về nguồn gốc. twitter.com/numbersprotocol/st...
EAT
0.94%
avatar
Numbers Protocol
03-14
Gần 90% chuyên gia bảo mật sử dụng các công cụ AI chưa được phê duyệt tại nơi làm việc. Những người nhận thức rõ nhất về rủi ro lại chính là những người đang gánh chịu chúng. Không phải vì họ bất cẩn. Mà vì hệ thống được phê duyệt hiện tại không thể đáp ứng được. Các truy vấn được gửi đến các mô hình của bên thứ ba, phản hồi được sao chép vào tài liệu, và cơ sở hạ tầng của công ty không bao giờ nhìn thấy chúng. Không có nhật ký. Không có bản ghi truy cập. Không có dấu vết. Khi bộ phận tuân thủ hỏi "nhân viên đã nhập dữ liệu gì vào các mô hình này?", sẽ không có câu trả lời. Không phải vì ai đó đã che giấu nó. Mà vì không ai xây dựng hệ thống để ghi lại nó. Chính sách sẽ không khắc phục được lỗ hổng cơ sở hạ tầng. @sofia_numbers đã nói điều này từ lâu: quản trị cần một lớp nguồn gốc. Một bản ghi về những công cụ nào đang được sử dụng và chúng đang truy cập vào những gì, trước khi câu hỏi kiểm toán được đưa ra. Chính sách tốt hơn sẽ không giải quyết được vấn đề. Cơ sở hạ tầng tốt hơn sẽ giải quyết được. twitter.com/numbersprotocol/st...
LANDS
0%
avatar
Numbers Protocol
03-14
Gian lận Deepfake đã rút 1,1 tỷ đô la từ các tài khoản doanh nghiệp Hoa Kỳ vào năm 2025. Gấp ba lần so với năm trước. Giọng nói giả mạo được sử dụng để ủy quyền chuyển khoản. Các cuộc gọi video giả mạo mạo danh giám đốc tài chính. Một công ty đã mất 25 triệu đô la chỉ từ một cuộc gọi video giả mạo duy nhất, trong đó mọi người trên màn hình đều do AI tạo ra. Chỉ riêng việc phát hiện thôi là không thể theo kịp. Các sản phẩm giả mạo đang được cải tiến nhanh hơn các công cụ được xây dựng để bắt chúng. Đây không chỉ là vấn đề của chính phủ và doanh nghiệp. Hầu hết vẫn đang chật vật để theo kịp. Điều còn thiếu là bằng chứng về nguồn gốc tồn tại trước khi bất kỳ ai phải đoán. Siêu dữ liệu có thể đọc được bằng máy. Xác minh tại nguồn. Nội dung có biên nhận riêng. Niềm tin mặc định đã chấm dứt.
LGNS
1.14%
loading indicator
Loading..