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购买步骤：
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    3：如果选择微信官方渠道，按照提示完成支付，支付成功后，房卡将自动添加到你的账户中。
    4：如果选择第三方平台，按照平台的提示完成购买流程，确认平台的信誉和性。
    5：成功后，你可以在游戏中使用房卡进行游戏。
注意事项：

海峡导报·新福建客户端4月3日讯(记者梁静)昨天正值“世界孤独症日”，“来自星星的你”特殊少年儿童画展在厦门市博物馆开幕。此次画展由厦门市博物馆与心欣专项基金携手举办，旨在借孤独症儿童之手，以画笔替代言语，让观众借由这些画作，接通“星星的孩子”的独特频率，重新理解世界存在的多元形态。展览将持续至5月6日。房卡客服微：15984933

此次展览特别展出百幅曾于2022年在巴黎卢浮宫亮相的国际联创作品。这些作品由孤独症及智力障碍少年儿童在五位国际艺术大师“未完成”的画作基础上创作完成，并在联创活动中获奖。为表达对厦门市博物馆的感谢，星宝们还创作了一系列融入厦博元素的画作。这些画作既是古厝飞檐与星星的私语，也是文化基因在另类感知中的重组，呈现出独特的艺术风格，令人眼前一亮。房卡客服微15984933

利用AI换脸换声生成虚假广告案件频发

生成式人工智能的多模态能力，可以让用户轻易给视频中的人物换脸换声，甚至直接生成完全虚构的视频，给不法分子带来可乘之机。近期就发生了多起AI换脸换声，生成虚假广告的案件。比如，有的伪造奥运冠军推荐土鸡蛋，还有的伪造医生形象推销保健品，严重误导公众。

这些换声和换脸的AI深度合成是如何制作出来的呢？面对这些以假乱真的视频，又该如何识别？

业内人士告诉记者，随着AI换声换脸技术的越来越成熟，已经足以达到以假乱真的地步。分辨一段视频或者声音是否是经过深度合成，最好的办法还是通过AI去识别。即用AI去识别AI。

人工智能大模型研究员潘季明：从技术角度来说，最快的方式还是基于AI的方式去进行识别，如专门的深度伪造鉴别模型，用于分析视频和音频中的不自然的特征，如检测眨眼频率、面部肌肉运动的生理一致性、音频与纯嘴唇同步率、光源一致性等细微的物理或生理破绽。

专家：治理核心在于全面落实内容标识制度

近两年，AI深度合成名人、换脸换声的视频层出不穷、屡禁不止。对此，专家表示，治理的核心在于全面落实内容标识制度。

北京航空航天大学法学院副教授赵精武：我国自2025年9月起正式施行了《人工智能生成合成内容标识办法》，其中明确要求，所有AI生成的文字、图片、视频等内容必须添加显式标识以"亮明身份"，同时鼓励添加数字水印等隐式标识。平台企业应当依据《人工智能生成合成内容标识办法》，从源头嵌入标识机制，为AI生成内容附加不可篡改的数字水印，并确保这些标识在经过剪辑、压缩后仍能被准确识别。

专家表示，AI深度合成的使用者在通过AI制作视频时，应该有一条侵权法律界限，要合规合法使用人工智能深度合成。

北京航空航天大学法学院副教授赵精武：在明确合法性边界方面，需要严格区分AI换脸技术的合法应用与非法滥用的边界。合法应用通常包括影视制作、教育教学、医疗康复等具有正当价值的场景，这些应用需遵循法律上规定最小必要原则，确保使用范围和目的相匹配，并获取相应授权。而非法滥用则主要表现为未经授权的肖像冒用、虚假信息传播、淫秽色情内容制作等场景。

AI大模型训练引发版权问题矛盾怎么破？

再来看人工智能带来的版权侵权问题。早在去年10月，文学界、音乐界等超万名人士发表了一份联合声明，谴责“未经许可使用创意作品来训练生成式人工智能”的行为。人工智能大模型使用的数据为何会引起版权争端，又该如何破局，来听听专家怎么说。

AI业内人士告诉记者，目前人工智能大模型训练的数据，绝大多数来自于网络，这些数据就包括含有版权的相关数据。

人工智能大模型研究员潘季明：现有的大模型都是基于海量的数据进行训练的，其来源包括像互联网数据，以及图书、论文、行业数据等，经过数据预处理，通过无监督学习、微调、强化学习之后，便可用于内容生成。然而模型是没有版权意识的，它不知道哪些内容是涉及版权，哪些不能随便生成，除非对现在数据进行一个明确的版权标识。而现在的大模型基本上不管有没有版权，都会去进行一个数据抓取训练。

针对人工智能大模型涉及的版权问题，专家表示，发展人工智能不能以牺牲版权为代价，两者和谐共生应以尊重知识产权为前提。

北京航空航天大学法学院副教授赵精武介绍，AI开发运营者需建立全面的著作权合规机制，包括：

在训练数据收集阶段进行版权审核，优先获取授权和使用开放许可的资源；在模型训练过程中保留数据来源记录；

在内容生成环节嵌入防抄袭检测；

在输出阶段需要添加版权标识和水印。

另一方面，主管部门需要扩充训练数据供给渠道，化解训练数据不充分与版权的冲突困境。

学生和研究人员滥用AI写论文抄作业引关注

除了刚才说到的问题，报告中也提到，学生和研究人员将生成式人工智能用于写论文、抄作业的情况也正引起各界关注。

专家表示，随着生成式人工智能在学术研究中的广泛应用，学术诚信体系面临前所未有的挑战。简单的禁止措施已被证明效果不彰，且难以执行。“堵不如疏”的治理理念正成为全球学术界的共识，其核心在于认可AI技术提升科研效率的积极价值，同时通过规范引导确保其应用不损害学术诚信。