由高级文本转语音 (TTS) 系统生成的深度伪造音频会带来重大风险，主要体现在错误信息、欺诈和信任度下降等方面。这些系统能够高度精确地复制人声，使得合成音频难以与真实录音区分。开发人员应了解这些风险在技术上的表现及其更广泛的社会影响。
一个主要的风险是虚假信息通过操纵音频传播。例如，攻击者可以生成公众人物发表虚假声明的假音频，从而可能影响选举或引起恐慌。像开源工具（例如 Tortoise-TTS）或商业 API 这样的高级 TTS 模型可以使用最少的样本（例如一段短的社交媒体片段）来克隆声音。如果语音应用程序的开发人员的工具缺乏安全措施，可能会在无意中助长滥用。这里的一个技术挑战是，目前的检测方法（例如频谱分析或水印）经常被 TTS 模型的迭代改进所绕过。这种检测与合成之间的军备竞赛需要不断更新防御算法，而许多系统都缺乏这一点。
另一个关键风险是针对个人和组织的欺诈行为。语音钓鱼（vishing）攻击可能会使用深度伪造音频来冒充受信任的联系人，例如 CEO 指示员工转移资金。依赖语音验证的生物识别安全系统也很脆弱。例如，2020 年发生了一起事件，欺诈者使用 AI 生成的语音克隆从一家银行窃取了 3500 万美元。实施基于语音的身份验证的开发人员必须考虑多因素方法，例如将语音与设备指纹或行为分析相结合。但是，集成这些层会增加复杂性，并且由于成本或可用性方面的权衡，许多系统仍然依赖单因素语音验证。
最后，广泛的深度伪造音频可能会削弱人们对数字通信的信任。如果用户无法验证音频的真实性，他们可能会将合法的录音视为伪造（“说谎者的红利”）。这会破坏法律案件、新闻报道和个人互动中的证据。对于开发人员来说，这在设计提供出处的系统（例如加密签名的录音或基于区块链的时间戳）方面提出了挑战。但是，这些解决方案需要行业范围内的标准和采用，而这些标准和采用仍处于起步阶段。在此之前，开发人员有责任教育用户有关深度伪造的风险，并在合成内容中实施实时验证 API 或透明标记等缓解措施。解决这些风险需要技术创新和开发人员社区之间的合作，以平衡能力与责任。