但很快，扎克伯格就辟谣说，自己从未说过这些话。事实上，这是以色列一家科技公司利用深度伪造技术合成而来的。

　　略显尴尬的是，脸书曾宣称，该公司不会删除假新闻，但会减少其在网站上的影响力，并显示来自事实核查人员的信息。

　　而Instagram总裁莫斯里也在接受采访时表示，目前业界还没有大规模的数据或标准对这些假视频进行检测。

　　Instagram总裁莫斯里：目前，我们还没有应对深度伪造的政策，我们正试着评估是否愿意这么做。如果要做，又该如何定义深度伪造。我觉得(此类事件)并不好。

　　主持人盖尔金：你可以限制这种技术，你有影响力。

　　莫斯里：实际上，我想的不仅是把它撤下来，我认为问题在于，我们如何以有原则的方式做到这一点。

　　对此，《财富》杂志呼吁说，现在已经到了科技公司、学术界和政府共同努力寻找解决方案的时候了。

　　6月13号，美国众议院情报委员会召开关于人工智能深度伪造的听证会，公开谈论了深度伪造技术给国家、社会和个人带来的风险，以及该采取的防范和应对措施。

　　目前，世界多国也都开始进行立法，强化对人脸信息收集和识别技术应用场景的约束。但所有努力都离不开社交媒体平台的配合。

　　计算机科学专家法里德：但大多数情况下，社交媒体平台对如何处理这类非法内容、有害内容、不实信息、假新闻、选举篡改、非自愿的色情等内容都显得漫不经心，因为这些内容吸引眼球，对生意有好处。

　　近日，脸书、微软等科技公司和众多学术机构联合发起一场“揪出深度伪造影像挑战赛”，希望改善现有工具，加强对深度伪造图片、声音和视频的检测能力。

　　9月5号，脸书宣布将为此投入1000万美元。

　　美国加州大学伯克利分校的研究人员也在研究如何应对深度伪造。

　　计算机科学专家法里德：我们应对这一问题的方式是，建立了软生物识别模型。这些生物特征指的是像指纹、虹膜、面部。它没有那么独特，但其目的是捕捉微妙的面部表情、头部移动，这些每个个体独有的，但在假视频制作时被打乱了的特征。