AI合成技术正在革新视频制作方式，使内容生成更加快捷、逼真。这为影视创作带来创新契机，也引发了对内容真实性的担忧。随着深度伪造技术的进步，人们开始质疑视频证据的可信度。因此，检测和验证生成视频的技术也在迅速发展，以确保视频内容的真实性和安全性。
AI合成视频技术依托深度学习模型，通过大量训练数据进行学习，能够根据用户提供的文本或图像提示生成新的视觉内容。这项技术主要依托"神经网络"，如变压器模型和扩散模型，通过逐步增强细节来生成逼真的输出。
新兴工具如跑道（Runway）和动画扩散（AnimateDiff）等，允许用户在生成视频过程中结合现有图像或视频元素，实现更自然的视频过渡。这使得非专业人士也能参与视频创作，为个人和商业创意项目提供新的可能性。
在AI合成视频检测领域，主要采用两种方法：数据学习检测和特征线索分析。数据学习检测通过收集大量真实和伪造视频作为训练数据，开发专门的检测模型。特征线索分析则关注视频中的光照一致性、口型与发音匹配等细节特征。
数字水印和特定标记等新技术的应用，为AI内容甄别提供了额外保障。尽管检测难度不断增加，相关技术也在持续更新和进化。
AI生成视频技术带来的挑战主要体现在公众信任和安全两个层面。这项技术可能被用于制作假新闻、身份盗用和金融欺诈等违法行为，严重影响社会信任体系。在更大范围内，AI合成视频可能影响公众舆论，干扰选举进程，甚至引发社会恐慌。
为应对AI合成视频带来的挑战，研究人员开发了数字水印和对抗性技术等验证手段。数字水印通过在视频生成时嵌入难以察觉的标记，帮助验证内容真实性。对抗性技术则通过植入细微扰动，增加伪造内容的难度。
各国正在制定相关法规规范AI生成内容。美国《2019年深度伪造报告法案》要求标识所有深度合成的视听内容。中国《互联网信息服务深度合成管理规定》明确要求服务提供者对合成内容进行审核并标识。
提升公众的信息识别能力至关重要。教育机构可以设置专门课程，培养学生的批判性思维。政府和社会组织通过公众活动普及相关知识，帮助人们识别虚假视频的特征，共同构建可信的媒体环境。
