Kaarel Kotkas 是 Veriff 的首席执行官兼创始人，也是公司的战略思想家和远见卓识者。他带领 Veriff 团队在快速变化的在线身份识别领域保持领先地位，防范欺诈和竞争。Kotkas 以精力充沛和热情著称，他鼓励团队在数字世界中坚持诚信。2023 年，他入选欧盟福布斯 30 位 30 岁以下精英榜，2020 年，他被评为爱沙尼亚安永年度企业家。《北欧商业报告》还将他列为北欧 25 位最具影响力的年轻企业家之一。
Veriff是一家全球身份验证公司，致力于帮助在线企业减少欺诈并遵守法规。Veriff 使用人工智能通过分析各种技术和行为指标（包括面部识别）自动验证身份。
是什么启发您创立 Veriff？在构建人工智能驱动的反欺诈平台时您面临哪些挑战？
我之所以开发 Veriff，是因为我亲眼目睹了人们在网上冒充他人是多么容易。14 岁时，我从 eBay 为我家的农场购买了可生物降解的绳子，我毫不费力地绕过了 PayPal 的 18 岁以上年龄限制，只需使用 Photoshop 更改身份证件副本上的出生年份即可。
我不断看到网上用户为了通过年龄检查和其他安全措施而谎报身份的问题。正是由于这些经历，我萌生了创建 Veriff 的想法。
至于挑战，公司成立一年后，我们给团队放了周末假。就在同一天，我们修复了一个错误，导致监控功能完全中断。直到周六早上，我们才注意到我们的服务自动关闭了。到了周一早上，我不得不与我们最大的客户面对面开会，他损失了数千美元的收入。在那次会议上，我坦诚相待，解释了我们这边的错误。我们握手言和，然后回去工作。从中我学到的是，作为创始人和商业领袖，我们必须期待并准备好迎接挑战。此外，透明度是建立信任的关键。最后，展示克服挑战的历史会更有价值，因为这表明你可以成功解决问题，而且坚韧不拔。
随着深度伪造变得越来越复杂，尤其是在政治环境中，您认为它们对选举和民主构成的最重大风险是什么？
在这个选举季，投票过程的公正性岌岌可危。人工智能可以分析大量数据，以确定选民的偏好和趋势，使竞选活动能够量身定制信息，并向选民传达他们最关心的信息。坏人可以很好地编造虚假的叙述，让候选人做出他们从未做过的行为或发表他们从未说过的言论，从而损害他们的声誉并误导选民。
到目前为止，我们已经看到了 名人支持总统候选人的深度伪造视频 和 假拜登自动电话。虽然确实存在有助于区分人工智能生成内容和真实内容的技术，但大规模实施并不可行。由于事关重大，选举信誉岌岌可危，必须采取措施维护公众信任。数字经济的未来发展及其打击数字欺诈的重点是经过验证的身份和真实且经过验证的在线账户。
Deepfakes 不仅可以操纵图像，还可以操纵声音。在欺骗选民方面，你认为哪种媒介比另一种媒介更危险吗？
总体而言，尤其是在美国选举的背景下，两者都应被视为对民主的威胁。我们最近的报告《 2024 年 Veriff 欺诈指数：第 2 部分》发现，74% 的美国受访者担心人工智能和深度伪造会影响选举。
在今年的选举期间，人工智能的发展不仅在美国，而且在全球都加剧了安全威胁。无论是深度伪造图像、试图扭曲选民意见的自动电话中人工智能生成的声音，还是伪造的候选人视频，它们都引发了人们的担忧。
让我们从更大角度来看。当有大量数据点可用时，评估“威胁级别”会更容易。单张图片可能不足以判断是否是欺诈行为，但视频可以提供更多线索，尤其是视频有音频的情况下。添加诸如所用设备、位置或录制视频的人等详细信息可以增加其真实性的可信度。欺诈者总是试图限制信息范围，因为这样更容易操纵。我认为自动呼叫比深度伪造更危险，因为创建假音频比生成高质量的假视频更容易。此外，使用 LLM 可以在通话过程中调整假音频，使其更具说服力。
鉴于即将举行的选举，政府和选举委员会最应该关注的是人工智能驱动的虚假信息吗？
政府和选举委员会需要了解深度伪造技术的潜在范围，包括这些欺诈行为已经变得多么复杂和令人信服。深度伪造技术在针对身份管理流程脱节、不一致和网络安全较差的企业时尤其有效，因此，实施强有力的安全措施或分层安全方法在今天变得更加重要。
不过，没有一劳永逸的解决方案，因此协调一致的多方面方法是关键。这可能包括对所声称的身份证件进行全面而有力的检查，反人工智能以识别对传入图像的操纵，特别是关于远程投票，最重要的是，从源头识别深度伪造和欺诈内容的创造者。核实选票的责任在于政府和选举委员会，以及技术和身份提供者。
人工智能和 Veriff 等身份验证技术在抵消深度伪造对选举和政治运动的影响方面可以发挥什么作用？
人工智能既是威胁，也是机遇。近 78% 的美国决策者 发现，过去一年，人工智能在欺诈攻击中的使用有所增加。另一方面，近 79% 的首席执行官使用人工智能和机器学习来预防欺诈。在欺诈行为日益猖獗的时代，欺诈预防策略必须是全面的——没有任何一种工具可以对抗如此众多的威胁。尽管如此，人工智能和身份验证可以为企业和用户提供多层堆栈，该堆栈引入了生物识别、身份验证、交联和其他解决方案，以领先于欺诈者。
在 Veriff，我们使用自己的人工智能技术来构建深度伪造检测功能。这意味着，当我们看到深度伪造时，我们的工具会从学习中得到改进。获取大量数据并搜索之前出现过的模式以确定未来结果既依赖于自动化技术，也依赖于人类的知识和智慧。人类对上下文有更好的理解，可以识别异常以创建可用于增强人工智能模型的反馈循环。结合不同的见解和专业知识来创建全面的身份验证和深度伪造检测方法，使 Veriff 及其客户能够保持领先地位。
企业和个人如何更好地保护自己免受深度伪造和人工智能驱动的虚假信息的影响？
要保护自己免受深度伪造和人工智能驱动的虚假信息的影响，首先要教育和了解人工智能的广泛能力，同时还要拥有经过验证的身份和真实、经过验证的在线账户。要确定是否可以信任某个信息来源，您必须看原因而不是症状。我们必须从源头上解决问题，即这些深度伪造和欺诈资源是从哪里产生的，由谁产生的。
消费者和企业必须只信任来自经过验证的来源的信息，例如经过验证的社交媒体平台用户和信誉良好的新闻媒体。此外，使用事实核查网站并寻找音频或视频片段中的视觉异常（不自然的动作、奇怪的灯光、模糊或不匹配的口型同步）只是企业保护自己免受深度伪造技术误导的一些方法。
您认为公众对深度伪造的危害有足够的认识吗？如果没有，应该采取哪些措施来提高认识？
我们仍处于对人工智能的认识不断提高以及教育人们了解其潜力的阶段。
根据 Veriff 欺诈指数 2024：第 2 部分， 超过四分之一 (28%) 的受访者在过去一年中经历过某种由人工智能或深度伪造产生的欺诈行为，这对于新兴技术而言是一个惊人的结果，也表明这种威胁的性质正在不断增加。更重要的是，这个数字实际上可能要高得多，因为 20% 的人表示他们不知道自己是否已成为目标。鉴于人工智能欺诈行为的复杂性，许多受访者很可能在不知情的情况下已成为目标。
个人在遇到来自陌生来源的可疑电子邮件或意外电话时应谨慎行事。对于索要敏感信息或金钱的请求，应始终保持怀疑态度，如果感觉不对劲，相信自己的直觉并寻求澄清至关重要。
您认为监管机构在打击人工智能生成的虚假信息方面发挥什么作用？他们如何与 Veriff 这样的公司合作？
鉴于深度伪造技术已被广泛用于欺骗公众和扩大虚假信息传播，并且美国大选仍在进行中，这项技术将对大选以及更广泛的社会产生多大影响尚待观察。不过，监管机构正在采取行动，以减轻深度伪造技术的威胁。
减轻虚假信息影响的很大一部分责任落在我们最常用平台的所有者身上。例如，领先的社交媒体公司必须承担更多责任，采取行动并实施强有力的措施来检测和防止欺诈性攻击，并保护用户免受有害虚假信息的侵害。
您认为未来几年 Veriff 的技术将如何发展，以领先于欺诈者，尤其是在选举背景下？
在我们这个快速数字化的世界里，互联网的未来取决于在线用户证明自己身份的能力；这样，企业和用户都可以自信地相互交流。在 Veriff，信任与验证同义。我们的目标是确保数字环境为最终用户营造一种安全感。这一目标需要技术不断发展以应对当今的挑战，我们已经看到面部识别和生物识别技术得到更广泛的接受。数据显示，消费者认为面部识别和生物识别是登录在线服务最安全的方法。
展望未来，我们预计这种趋势将会持续下去，未来用户不再需要在网上执行不同的任务时不断地输入和重新输入他们的凭证，而是拥有“一个可重复使用的身份”来代表他们在网络上的形象。
为了让我们更接近目标，我们最近更新了生物识别身份验证解决方案，以提高准确性和用户体验，并加强安全性，从而实现更强大的身份保证。生物识别技术的这些最新进展使我们的技术能够适应个人用户行为，确保用户身份验证，而不仅仅是在一个会话中。这一进步尤其代表了我们在实现可重复使用的数字身份的道路上向前迈进了一步。
Veriff 因其在反欺诈领域的全球影响力而受到认可。是什么让 Veriff 的技术在如此激烈的竞争中脱颖而出？
Veriff 的解决方案速度快、方便，因为它比竞争产品准确 30 倍、速度快 6 倍。我们拥有 IDV/了解您的客户 (KYC) 行业中最大的身份证件样本数据库。我们可以使用 48 种不同语言，根据来自 230 多个国家和地区的 11,500 份政府签发的身份证件验证人员身份。此外，这种便利性和减少的摩擦使组织能够转化更多用户、减少欺诈并遵守法规。我们的自动化率也高达 91%，95% 的真实用户在第一次尝试时就能成功验证。
Veriff 是首批获得 Cyber Essentials 认证的 IDV 公司之一。Cyber Essentials 是一项有效的政府支持标准，可防范最常见的网络攻击。获得此认证表明 Veriff 非常重视网络安全，并已采取措施保护其数据和系统。这一成就证明了公司对网络安全的坚定承诺以及我们致力于保护客户数据的决心。最近，我们完成了生物识别被动活体检测的 ISO/IEC 30107-3 iBeta 2 级合规性评估，这是一项独立的外部验证，旨在巩固 Veriff 的解决方案符合最高的生物识别安全标准。
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