视频人物替换技术加速落地：谁在推动、如何实现与监管应对
导语：2026年8月，全球范围内以好莱坞制片厂、社交平台与创业公司为主体的多方力量推动视频人物替换技术（视频人物替换）进入商业化与公众视野。其一，谁在推动：科技公司、影视制作方与内容创作者；其二，何时...
AI换头：技术扩散、风险显现与可行监管路径
导语：截至2024年，全球范围内由研究机构、影视制作公司与网络不法分子共同推动的AI换头技术（即利用深度学习进行人脸/头部替换的合成技术）在消费级工具和专业影视级工作流中同时扩散，引发从隐私侵害、名誉...
面部替换：技术扩散、风险评估与监管路径
导语：截至2024年，全球科技公司、研究机构与不法主体在美国、欧洲和中国等地广泛部署面部替换技术（who、where、when）。事态为：以生成式算法为核心的面部替换应用在娱乐、广告与犯罪领域同步扩张...
AI安全与对齐：如何防止大模型产生有害输出？
大模型的有害输出，往往不是单纯的“模型不够聪明”，而是安全目标、用户指令和应用场景之间发生了冲突。一个模型可能在常规测试中拒绝明显危险请求，却在多轮对话、角色扮演、输入改写或外部文档注入后，逐渐偏离原...
