像 ChatGPT 这样的人工智能工具可以起草信件、讲笑话，甚至提供法律建议 - 但只能以计算机文本的形式。
现在，科学家们创造了一种可以模仿人类笔迹的人工智能，这可能预示着有关欺诈和虚假文件的新问题。
令人惊讶的是，结果与人手起草的真实内容几乎没有区别。
向下滚动即可揭晓答案！
在这张图片中，一列文字是由人工智能模型完成的，另一列是由真实的人类双手完成的- 但你能分辨出区别吗？
人工智能程序可以学习一个人的手写风格，并生成看起来像他们的手的潦草文本（资料照片）
了解更多：您能区分这些人工智能生成的面孔和真实面孔吗人？
其中一张面孔是真实的，而另一张则不是
广告如果你猜到了左边栏由人工智能撰写，右栏由人类撰写...您是对的！
右栏是六位不同人类作家的笔迹样本团队的人工智能接受过训练。
同时，左栏是新人工智能（称为 HWT）对每个人笔迹的模仿。
HWT 由阿布扎比穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学 (MBZUAI) 的科学家开发。
根据专家的说法，HWT 生成的“笔迹”看起来比其他现有的人工智能更加真实，并且更适合使用。
在他们的研究中，他们向 100 人展示了来自 HWT 和另外两种手写生成技术的假文本，并询问他们更喜欢哪一种。
结果显示，81% 的情况下，参与者更喜欢 HWT，而不是其他文本生成器。
此外，参与者无法区分模仿的笔迹和真实的笔迹。
另外两列文字，均由其他 AI 生成 - 左侧是 GANwriting，右侧是 Davis et al (2020)。在这项研究中，与这两者相比，大多数人更喜欢 HWT 的著作
什么是生成对抗网络？
生成对抗网络 (GAN) 是一种深度学习架构e.
它训练两个神经网络相互竞争，从给定的训练数据集中生成更真实的新数据。
例如，您可以从现有图像数据库生成新图像，或从歌曲数据库生成原创音乐。
来源：亚马逊
广告以前模仿人的笔迹的方法是使用称为生成对抗网络的机器学习模型开发的(GAN)。
这种技术近年来因通过对现有样本进行训练来创建假脸和制作新音乐而闻名。
GAN 生成的笔迹可以捕捉书写者的整体风格，例如字母的倾斜度或宽度。
但是 GAN 很难重现人们如何创建单个角色，以及将角色连接在一起的小线条（称为连字）。
研究人员使用“视觉变换器”代替 GAN，这是一种专为计算机视觉任务设计的神经网络。
视觉转换器能够理解图像中物理上彼此远离的部分是统一链接的。
'为了模仿某人的笔迹，我们需要看整个文本，只有这样我们才能开始理解作者是如何连接字符的，如何MBZUAI 的研究作者法赫德·汗 (Fahad Khan) 说：“作者将字母或间隔的单词连接起来。”
团队认为，人工智能创建的手写文本可能对残疾人或因受伤而无法握笔的人有益。
它还可以用于生成大量数据，以提高机器学习模型处理手写脚本的能力。
图片来自团队的paper 是 HWT 生成“手写”文本图像的整体架构。该工具可以帮助因受伤而无法拿起笔的人
研究作者、MBZUAI 计算机视觉助理教授、发明人之一 Hisham Cholakkal 承认潜在的欺诈问题。
“重要的是要意识到，可以使用人工智能来生成与个人风格相匹配的笔迹，”他说。
'我们想知道，如果您向模型提供了某人的一些笔迹样本，该模型是否可以了解该人的风格，然后在其中写下任何内容那个人的笔迹风格。
虽然该研究的重点是生成英语笔迹，但研究人员现在有兴趣将他们的技术应用于其他语言，例如阿拉伯语。
该研究已在开放获取存储库 arXiv 上作为预印本论文发表，这意味着它尚未经过同行评审。
人工智能“教父”是数百位专家之一，他们呼吁采取紧急行动，防止技术带来的“潜在灾难性”风险
人工智能教父与数百名科技老板和学者一起呼吁制定国际条约，以避免该技术对人类造成“灾难性”风险。
在 10 月份人工智能安全峰会前夕，Yoshua Bengio 签署了一封公开信，警告其所构成的危险“需要立即认真关注”。
这封信引用了一项调查，该调查发现，超过一半的人工智能研究人员估计，机器学习的进步有超过 10% 的机会可能导致人类灭绝。
这位来自加拿大的计算机科学家荣获 2018 年图灵奖，被誉为“计算机界的诺贝尔奖”
他担心发展速度并警告说，该技术带来的灭绝风险与核战争相当。
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