《深度伪造——错误信息、宣传战与信息战》最新报告

自二战以来，战争背景下错误信息与宣传战的利弊已获充分研究与记载。深度伪造技术通过结合人工智能(AI)与军事情报(MI)，能生成超逼真合成媒体，对军事信息系统的机密性、完整性与可用性构成独特挑战。本文探究二战、冷战等历史错误信息案例，评估深度伪造如何变革心理战行动、欺骗策略与非动能作战。研究强调通过军事训练、强化指挥体系、数字意识与技术监管构建防御机制，并指出需发展攻防兼备的双用途能力。同时探讨技术适应挑战，提出在健全生态下开发印度本土方案以实现联合信息战的数字主导权。

信息向错误信息的转化历程已有充分历史记录与研究。利用错误信息赢得战争自古有之，其传播通常旨在通过过度推销特定叙事获胜，或心理引导大众叙事获取声望。在运用宣传赢得战争层面，二战堪称最佳范例。若宣传与错误信息是传播叙事的手段，深度伪造则随技术演进成为此类传播的新兴载体。本文将深度伪造定义为技术概念并分析案例研究，后续章节将剖析其如何成为强力"错误信息工具"。

深度伪造技术本质
"深度伪造"(Deepfake)由"深度学习"(deep learning)与"伪造"(fake)复合而成，指利用机器学习算法创建代表某人某物的合成媒体的人工智能能力。产物可为纯语音或音视频组合。技术发展已使公众难辨真伪，其生成的错误信息能深刻影响舆论、扭曲现实、煽动恐慌。尽管图像/语音/视频生成技术复杂，但传播极为便捷。经由社交媒体、WhatsApp或YouTube等数字渠道传播的深度伪造内容可瞬间煽动公众情绪，其传播规模与速度呈指数级增长，故成为信息战(IW)的理想武器与催化剂。

深度伪造技术原理
深度伪造基于深度学习算法构建，以生成对抗网络(GANs)最为常用。本文无意深究技术细节，但理解合成数据创建的技术精妙性颇具价值。GANs超越"神经网络"技术，因其运作机制类人脑神经元得名。GANs含两大组件：生成器与判别器。生成器负责生成最终音视频或合成数据；判别器则提取目标人物真实图像特征。这对组件通过竞争机制——生成器优化合成输出，判别器提升真实特征提取能力——实现协同进化。

随时间推移，判别器经训练可精准提取目标人物特征，生成器则能产出高质量数据。因GANs基于神经网络架构，持续学习改进能力构成其核心价值。训练数据集由目标对象的图像视频组成，编码器-解码器通过处理该数据集提取特征：编码器压缩输入数据，解码器重构数据。由此获得的认知可将面部特征、表情及声音跨个体、跨语境迁移。当特征提取成熟后，神经网络训练成果可无缝移植至不同场景或叙事。该技术还提升适应性——恶意使用者可基于不同场景训练数据，重构适配新场景的特征。