中心化的深度伪造检测技术在遏制加密货币诈骗方面逐渐失去效力。基于区块链的去中心化检测网络提供了一种对抗AI欺诈的唯一可扩展解决方案，提升了安全性与透明度。

观点作者：BitMind创始人Ken Miyachi

中心化的深度伪造检测系统在架构上存在本质缺陷，表现为脆弱和落后。加密货币行业亟需一种原生于加密生态的防御机制——即去中心化检测网络，激励众多独立模型提供商合作捕获真实世界中的伪造内容，并将检测结果记录在区块链上，从而实现透明性和跨平台使用，包括交易所、钱包和去中心化金融（DeFi）。

仅在2023年第一季度，因深度伪造诈骗被盗金额就超过2亿美元，且高价值加密资产中的超过40%欺诈行为都与AI生成的伪造内容有关。

随着犯罪分子利用深度伪造技术绕过KYC身份验证，冒充高管进行欺诈性交易，行业面临着传统中心化检测系统无法应对的生存危机。

中心化检测的失败根源

核心问题在于检测架构的缺陷。中心化检测器彼此孤立，容易出现利益冲突，厂商往往只善于检测自己模型产生的内容，忽略其他模型的伪造。而当同一公司既开发生成模型又开发检测模型时，激励机制变得更加模糊。这些检测器多为静态模型，训练数据滞后于对手的实时技术迭代，导致检测效率低下，与去中心化的动态验证形成鲜明对比。

加密货币行业绝不能再依赖封闭的技术体系，应转向去中心化检测网络体系，以应对深度伪造的持续演变和威胁。

例如，亚洲执法机关已破获87个利用AI生成深度伪造进行诈骗的团伙，这些团伙假冒马斯克、政府官员等身份，甚至在视频通话时进行实时伪造，冒充区块链高管批准交易。

去年，Strategy的董事长Michael Saylor曾警告称，他团队每天需要应对约80个冒充他的虚假YouTube视频，利用二维码推广虚假比特币赠品，显示这些威胁在社交媒体上仍然大量存在。

Bitget的CEO Gracy Chen也指出：“诈骗者具备生成合成视频的极速能力，加上社交媒体的病毒性传播，使深度伪造更具覆盖力和可信度。”

当传统检测工具在现实世界的深度伪造识别中仅能达到69%的准确率时，就留下了犯罪分子利用的巨大漏洞。OpenAI CEO Sam Altman也曾警示“即将到来的欺诈危机”，指出AI已“击败了大多数身份验证手段”。因此，加密行业迫切需要与技术威胁同步快速发展的检测方案。

这些漏洞还体现在情感操纵方面，比如AI驱动的浪漫诈骗，利用深度伪造和聊天机器人制造虚假个人关系以骗取资金。

根本原因在于对主要AI厂商的“自我监管”信任，他们在政治和经济压力下可能会放宽内容监管。谷歌的SynthID技术，主要检测其自身生成的内容，却忽视了竞争厂商的伪造内容，形成利益冲突。当生成内容的企业同时负责检测，容易产生利益偏差。

2025年3月的研究显示，即便是最先进的中心化检测器，在受控环境下的准确率高达86%，但在现实内容中这一下降到仅69%。这些静态模型一旦部署就很难应对不断变化的伪造技术，适应速度远远落后于犯罪分子。

去中心化、原生加密的防御机制

去中心化检测网络体现了区块链的核心原则。正如比特币通过分布式信任解决了“双重支付”问题，去中心化检测也通过多个矿工之间的验证机制确保内容真实性。

平台可以建立激励机制，促使AI开发者竞相打造卓越的检测模型。加密经济中的奖励机制会根据模型在识别真实深度伪造内容中的表现，为贡献者提供报酬。这种竞争不仅提高了检测的多样性和准确率，还弥补了静态系统的不足。

随着生成式AI市场预计到2032年规模将达1.3万亿美元，建立与AI快速发展相匹配的可扩展身份验证和验证机制变得尤为重要。去中心化验证架构能提供更高的弹性和安全保障，还能有效抗击深度伪造诈骗的激增。

传统的方法易被篡改或绕过，而中心化数据库易遭黑客攻击。只有区块链的不可篡改特性，能够提供透明、安全、可审计的基础，有效预防未来的AI驱动诈骗案件越发复杂多样。

预计如果缺乏去中心化的检测协议，到2026年，深度伪造相关的加密货币诈骗可能占据全部犯罪的70%。例如，AI冒充造成的OKX平台1100万美元资金流失事件就突显出中心化交易所面对复杂深度伪造威胁时的脆弱性。

DeFi平台面临特殊风险，因为假名交易增加了验证难度。当犯罪分子能够用AI生成的虚假身份或冒充开发者进行交易时，传统安全措施难以应对。去中心化检测体系为DeFi提供了符合“无信任”原则的最佳扩展方案。

监管配合与未来发展方向

监管机构对加密货币平台提出越来越高的身份验证标准，去中心化检测网络已经能提供快速、可信的内容验证工具，满足监管的需求。合作具备审计和透明性验证能力的企业，不仅能守住行业的创新活力，也能满足合规要求。

加密行业正站在关键十字路口：要么被逐步边缘化，跟不上不断演变的犯罪技术，要么采用去中心化架构，将行业的竞争动力转化为对抗AI欺诈的最强防线。

观点作者：BitMind创始人Ken Miyachi

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