以下是为您提供的有关 deepfake 综述的部分内容：
生成式人工智能迅速导致了许多法律和道德问题，“Deepfakes”即由人工智能创建的图像和视频，声称是真实的但实际并非如此，已出现在媒体、娱乐和政治领域。目前深度赝品的创建虽需大量计算技能，但现在几乎任何人都能创建。OpenAI 尝试通过为每个 DALL-E 2 图像添加独特符号的“水印”来控制假图像，未来可能需要更多控制，特别是当生成视频创作成为主流时。
生成式人工智能还提出了许多关于原创和专有内容的问题。创建的文本和图像与以前的内容不完全相同，系统提供商认为属于提示创建者，但显然是之前用于训练模型的文本和图像的衍生品。未来此类系统可能很快成为标准做法，用于制作大部分或全部书面或基于图像的内容，这种能力的发展将对内容所有权和知识产权保护产生巨大且不可预见的影响，也有可能彻底改变知识和创造性工作。
我们已经看到这些生成式人工智能系统迅速导致了许多法律和道德问题。“Deepfakes”，即由人工智能创建的图像和视频，声称是真实的，但实际上并非如此，已经出现在媒体、娱乐和政治领域。然而迄今为止，深度赝品的创建需要大量的计算技能。然而现在，几乎任何人都可以创建它们。OpenAI尝试通过为每个DALL-E 2图像添加独特符号的“水印”来控制假图像。然而，未来可能需要更多的控制——特别是当[生成视频创作](https://www.theverge.com/2022/9/29/23378210/meta-text-to-video-ai-generation-make-a-video-model-dall-e)成为主流时。生成式人工智能还提出了许多关于什么是原创和专有内容的问题。由于创建的文本和图像与以前的任何内容都不完全相同，因此这些系统的提供商认为它们属于其提示创建者。但它们显然是之前用于训练模型的文本和图像的衍生品。不用说，这些技术将在未来几年为知识产权律师提供大量工作。从这几个商业应用程序的例子中可以清楚地看出，我们现在只是触及了生成式人工智能为组织及其内部人员所做的事情的表面。例如，此类系统可能很快就会成为标准做法，用于制作我们大部分或全部书面或基于图像的内容——提供电子邮件、信件、文章、计算机程序、报告、博客文章、演示文稿、视频、等等。毫无疑问，这种能力的发展将对内容所有权和知识产权保护产生巨大且不可预见的影响，但它们也有可能彻底改变知识和创造性工作。假设这些人工智能模型在它们存在的短时间内继续进步，我们很难想象它们可能带来的所有机会和影响。