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編輯導(dǎo)語：AI換臉技術(shù)早已經(jīng)不是什么新鮮事，但是其對內(nèi)容業(yè)的影響卻是持續(xù)存在的。如今，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了通過AI換臉術(shù)打造網(wǎng)紅，他們甚至可以擁有大批的粉絲。持續(xù)進(jìn)步的AI換臉術(shù)，將如何影響內(nèi)容業(yè)？

AI換臉早已不是新鮮事，與前兩年相比，如今智能技術(shù)與真實(shí)世界的融合效果更加自然，讓人更加難以分辨。比如，韓國網(wǎng)紅Rui憑借甜美自然的外形、扎實(shí)的唱功在YouTube上收割了一大批粉絲。

然而，三個月前她卻自曝自己的臉是假的——她找到韓國的一家AI公司，公司通過數(shù)據(jù)庫里上千張臉的數(shù)據(jù)對比，合成出民眾喜歡的面部結(jié)構(gòu)和風(fēng)格，讓她在上鏡后自動變成韓系甜妹臉，其換臉后在鏡頭前呈現(xiàn)出的自然程度讓不少網(wǎng)友直呼難以置信。

圖片來源：Youtube@Ruicovery

除此之外，以AI換臉為代表的Deepfake技術(shù)自2018年后廣泛應(yīng)用在各個領(lǐng)域，技術(shù)之進(jìn)步所產(chǎn)生的效果卻令人喜憂參半。本期全媒派帶來匯編文章，借由網(wǎng)紅Rui的換臉故事淺談越來越真實(shí)的AI換臉會帶來哪些驚喜？又有何隱患？

一、AI換臉?biāo)茉煺婕匐y辨的網(wǎng)紅

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，虛擬與現(xiàn)實(shí)的邊界逐漸模糊，AI換臉的真實(shí)程度如今已能做到讓人們難以分辨真假。

視頻博主RuiCovery是在YouTube上小有名氣的翻唱歌手，她發(fā)布的翻唱視頻和旅行vlog依靠其甜美的外表和扎實(shí)的唱功吸引了一眾“顏粉”和“實(shí)力粉”，這讓她的動態(tài)經(jīng)常收獲5萬甚至10萬以上的點(diǎn)贊數(shù)。

圖片來源：Youtube@Ruicovery?

然而，2021年初，Rui在視頻中坦言她的形象完全是由技術(shù)公司DOB Studio一手打造，在視頻中只有發(fā)型、身體和聲音是真實(shí)來源于“扮演者”的，而臉部則完全通過人工智能合成。

這一消息讓死忠粉相當(dāng)震驚，在她的視頻下有大量網(wǎng)友留言稱，“原來這是一張不存在的臉，讓人起雞皮疙瘩?！睂Υ耍灿胁簧僭u論稱，“AI技術(shù)發(fā)展得太厲害了，讓人難以想象，十年后的世界會是什么樣子？”

據(jù)為Rui合成臉部的DOB Studio公司代表介紹，工作室是利用了機(jī)器學(xué)習(xí)去梳理了大量眾多漂亮面孔的人臉數(shù)據(jù)，并使用了特定的人臉圖像合成技術(shù)，將創(chuàng)建虛假圖像的人臉“換”到了Rui的“扮演者”現(xiàn)實(shí)中的身體上。

Rui在媒體采訪中表示，自己一直想當(dāng)歌手，但是在韓國，歌手和偶像都是十分看重外表的，然而對外表并不自信的她一度覺得自己可能永遠(yuǎn)不會成功。后來了解到AI換臉技術(shù)，于是決定把心思放在自己的肩膀以上部位，沒想到采用了虛擬人臉的翻唱視頻能夠這么受歡迎。

這樣的換臉技術(shù)在幾年前就曾爆火過。以國內(nèi)用戶比較熟悉的“ZAO”App為例，用戶只需要提供一系列自拍照，軟件便會幫他們記錄眨眼、移動嘴巴和做出面部表情的動態(tài)數(shù)據(jù)，使用這些自拍照將人的動畫形象逼真地嫁接到電影、電視節(jié)目或其他內(nèi)容上。

相比于“ZAO”等軟件為用戶提供的換臉技術(shù)，Rui在視頻中呈現(xiàn)出的以假亂真的程度則讓人們更明顯地感受到了機(jī)器深度學(xué)習(xí)的進(jìn)步，這種進(jìn)步并不止于實(shí)驗(yàn)室，而是對現(xiàn)實(shí)中的內(nèi)容消費(fèi)產(chǎn)生了實(shí)實(shí)在在的影響。

以Rui為例，現(xiàn)在的AI換臉技術(shù)對于光影結(jié)構(gòu)和動態(tài)五官的處理更為細(xì)膩，即便是動態(tài)的，幾乎也看不出任何P的痕跡，所謂的“深度偽造”已經(jīng)名副其實(shí)。

二、AI換臉的基礎(chǔ)邏輯

AI換臉是Deepfake技術(shù)中的一種，Deepfake包括以圖片形式存在的臉部替換、以音頻形式存在的聲音替換以及影像中面部與聲音的同步替換。Deepfake中的“deep”指“深度學(xué)習(xí)”。

深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠一遍又一遍地處理某些任務(wù)，使用機(jī)器深度學(xué)習(xí)進(jìn)行Deepfake換臉則意味著一個人的臉會以人工編輯可能意想不到或無法檢測到的方式變成另一個人的臉。

舉個例子，如果要使用AI換臉，在核心技術(shù)環(huán)節(jié)里，編碼器能夠?qū)W習(xí)兩個人的面部共同特征，并根據(jù)這些一般特征產(chǎn)生300多個測量值——如五官、情緒表達(dá)等。在這個過程中，兩個長相不同的人的圖片被放置在虛擬空間中的相似位置，最終在數(shù)據(jù)的對比中產(chǎn)生的相似的測量值，生成的人臉將表現(xiàn)出與原始輸入圖像相同的情緒表達(dá)、頭部姿勢等。

圖片來源：論文：Deepfakes: Trick or treat？

正是因?yàn)檫@樣的原理，AI換臉技術(shù)相比于完全由計(jì)算機(jī)建模而成的“數(shù)字人類”更為真實(shí)，也減少了恐怖谷效應(yīng)的產(chǎn)生。人類的所有面孔都會有共同點(diǎn)，即使是在外表截然不同的人之間，只要某些元素一致，我們的大腦就會傾向于相信他們所看到的。

例如，如果有人將尼古拉斯·凱奇的臉強(qiáng)加在艾米·亞當(dāng)斯的身上，軟件將了解原始面部的哪些部分是每個演員特有的，應(yīng)該改變哪些部分如眼睛顏色、嘴形，應(yīng)該保留哪些重要動作如眉毛抬起、嘴巴張開。在面部交換后，則會留下一張具有尼古拉斯·凱奇特有特征的面孔，但又具有亞當(dāng)斯的原始舉止。

圖片來源：https://www.smh.com.au/technology/what-is-the-difference-between-a-fake-and-a-deepfake-20200729-p55ghi.html

三、AI換臉應(yīng)用對于內(nèi)容業(yè)的部分影響

1. 利好：用于電視和電影制作

如今AI換臉技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在了影視制作領(lǐng)域，演員可以通過換臉技術(shù)進(jìn)行面部替換，已故演員可以在系列電影中為“情懷”重現(xiàn)，特技替身將更加完美地還原于角色本身，此外它還可以用于自動生成不同語言的畫外音，以增加電影的全球發(fā)行量。

例如演員保羅·沃克在一場車禍中去世后，電影《速度與激情7》團(tuán)隊(duì)為了盡可能忠實(shí)于電影并尊重演員，聘請了最好的數(shù)字效果工作室之一，以AI換臉的形式讓他參與到了電影的最后一部分。團(tuán)隊(duì)收集了保羅·沃克的350個CGI鏡頭并與他的親兄弟進(jìn)行鏡頭配對。比如在跳車后的鏡頭，原演員的臉被保羅CG版本所取代。

圖片來源：https://www.hollywoodreporter.com/movies/movie-news/how-furious-7-brought-late-845763/

2. 利好：個性化營銷與宣傳將變得豐富

如今基于Deepfake和AI搭建的合成媒體正在成為吸引客戶并提供個性化價(jià)值的基礎(chǔ)。在時(shí)尚零售業(yè)務(wù)中，品牌可以通過換臉技術(shù)讓客戶試用最新的服裝和配飾，以此滿足客戶的個性化需求。這樣的換臉技術(shù)甚至能夠使品牌擁有一個虛擬試用室，供用戶在購買之前體驗(yàn)產(chǎn)品。

此前英國的一家健康慈善機(jī)構(gòu)與大衛(wèi)·貝克漢姆和一家人工智能公司合作制作了一段視頻。通過機(jī)器深度學(xué)習(xí)對貝克漢姆臉部的識別與嘴形的替換，視頻中的他能夠無縫銜接地說出九種語言。

在機(jī)器深度學(xué)習(xí)下，視頻中的人物始終可以保持面部運(yùn)動與聲音相匹配。因此，在AI換臉技術(shù)的幫助下，人們可以更好地在全球范圍內(nèi)分享思想、電影和其他創(chuàng)意作品。

這將改善未來個性化營銷和內(nèi)容宣傳的多樣性。換句話說，語言障礙會被打破，更多的內(nèi)容將以個性化的方式展示在受眾面前。

3. 弊端：女性成為換臉色情片的主要受害者

布魯金斯學(xué)會技術(shù)創(chuàng)新中心治理研究非常駐高級研究員約翰·維拉森諾(John Villasenor)認(rèn)為，“Deepfake技術(shù)以一種最大限度地、利用社交媒體生態(tài)系統(tǒng)的方式將信息武器化了。”當(dāng)先進(jìn)的技術(shù)被濫用時(shí)，它則會變成武器，在流量為王的時(shí)代傷害人們，無論是公眾人物或是弱勢群體，都無一例外。

2019年9月，阿姆斯特丹的一家致力于研究Deepfake不斷發(fā)展的能力和威脅的組織Deeptrace發(fā)表了一項(xiàng)對當(dāng)時(shí)在線傳播的近15000個換臉視頻的研究。

研究發(fā)現(xiàn)，在發(fā)布的換臉視頻中，有96%是色情內(nèi)容，其中99%的內(nèi)容是女性名人的面孔。

2020年，在國外三個較大的色情網(wǎng)站上，一條“借用”了女演員艾瑪·沃特森的臉的色情視頻被觀看超過2300萬次。其他擁有數(shù)十萬或數(shù)百萬觀看次數(shù)的換臉色情視頻也包括許多名人，如演員娜塔麗·波特曼、歌手碧梨和歌手泰勒·斯威夫特。

邁阿密大學(xué)法學(xué)教授瑪麗·安妮·弗蘭克斯(Mary Anne Franks)說：“這令人沮喪，其證實(shí)了我們這些聽說過這項(xiàng)技術(shù)的人一開始就提出的所有恐懼?，F(xiàn)在你已經(jīng)看到了更可怕的現(xiàn)實(shí)，無論你是否拍過裸照，或者是否與某人分享過任何類型的私密數(shù)據(jù)，他們所需要的只是一張你的臉部照片。”

然而，目前國外針對換臉色情視頻的法律援助并沒有跟上技術(shù)的發(fā)展。事實(shí)上，它還沒有為人工智能生成的色情片所帶來的影響做好準(zhǔn)備，大多數(shù)訴訟過程都是繁重復(fù)雜的。

4. 弊端：視頻假新聞讓“眼見”不再“為實(shí)”

當(dāng)新聞和人工智能結(jié)合，數(shù)字媒體的規(guī)模也被前所未有地放大了。這有可能為社會帶來新的好處，但也可能被濫用，錯誤引導(dǎo)輿論。

當(dāng)視頻被AI換臉技術(shù)造假，扭曲現(xiàn)實(shí)的能力也有了指數(shù)級的飛躍。在人們的傳統(tǒng)認(rèn)知中，視頻影像捕捉到的東西是最無可爭辯的證據(jù)，是最可信賴的媒體資源。然而當(dāng)合成視頻出現(xiàn)，假新聞則變得更容易掩蓋真相，曾經(jīng)“眼見為實(shí)”的觀念也將逐漸崩塌。

例如，在疫情暴發(fā)期間，就曾有相關(guān)組織利用換臉技術(shù)合成視頻，發(fā)布關(guān)于新冠病毒的假新聞。比利時(shí)一家環(huán)保運(yùn)動組織使用AI換臉和人工合成的技術(shù)改變了某位重要政府官員的一次講話，在這段重現(xiàn)了當(dāng)事人聲音和肖像的合成視頻中，數(shù)十篇關(guān)于全球變暖對地球造成影響的科學(xué)出版物被拼湊在一起，將新冠疫情編造為環(huán)境破壞的后果。

如果這樣的視頻假新聞滲透在各個社交媒體中，便會降低公眾對其他合法信源的信任，并增加被錯誤信息或虛假信息誤導(dǎo)的風(fēng)險(xiǎn)。

5. 弊端：新詐騙形式令人防不勝防

如今多數(shù)網(wǎng)友都擁有多個社交媒體的賬號，如微博、微信或是抖音、知乎，賬號里也許會有許多自拍和視頻。在AI換臉技術(shù)的發(fā)展下，詐騙的形式也變得更豐富，讓人防不勝防。

不法分子不僅能夠偽造聲音騙取受害人的錢財(cái)，甚至可以通過保存大量視頻并通過偽造人臉與嘴形以視頻對話的形式冒充他人并騙取錢財(cái)。

2019年，就有犯罪分子曾使用音頻假冒一家德國能源公司CEO與其英國分公司打電話，命令員工將大筆資金轉(zhuǎn)入其私人賬戶，最后騙取了22萬歐元。此外，允許使用Deepfake技術(shù)模擬視頻通話的軟件也讓更多人暴露在電信詐騙的危險(xiǎn)之中。

四、降低偽造風(fēng)險(xiǎn)是一項(xiàng)長期行為

Deepfake的濫用不斷給內(nèi)容創(chuàng)作行業(yè)帶來新挑戰(zhàn)，并且已經(jīng)造成了負(fù)面后果。正如上文所列舉的色情內(nèi)容、假新聞的泛濫和網(wǎng)絡(luò)詐騙等。那么，怎樣應(yīng)對這項(xiàng)技術(shù)帶來的威脅呢？這顯然是一項(xiàng)長期行為。

在技術(shù)層面，隨著深度造假威脅的加劇，技術(shù)專家也正在努力開發(fā)新的檢測方法。當(dāng)前狀態(tài)下對于Deepfake技術(shù)的檢測通常被形容為“貓捉老鼠”的游戲，該術(shù)語最初用于描述快速發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)安全攻擊和防御之間的對抗，在AI換臉語境里的對抗性游戲則是指在Deepfake生成器和用于識別它們的學(xué)習(xí)檢測器之間的對抗。

例如，奧爾巴尼大學(xué) (SUNY) 的研究人員發(fā)表了一篇論文，概述了如何通過合成對象中是否眨眼來識別假視頻。因?yàn)锳I換臉的生成器很少在閉眼時(shí)接收輸入幀，所以在偽造視頻中人臉不會遵循自然閃爍的規(guī)律。像Facebook這樣的企業(yè)也在開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型來檢測視頻中是否有AI換臉技術(shù)的存在。

此外，區(qū)塊鏈技術(shù)能夠?qū)⒁曨l鏈接到可信/信譽(yù)良好的實(shí)體，雖然技術(shù)成本較高，但依舊是未來識別換臉視頻等一類Deepfake的有效工具。

在教育與媒體素養(yǎng)層面，越來越多的技術(shù)人員正在研究并披露Deepfake對社會公眾帶來的危害，當(dāng)人們了解合成媒介的存在和可能發(fā)生的事情時(shí)，這種欺騙的可能性就會降低。例如，當(dāng)一個人熟知了偽造視頻下的特征缺陷，他們將能夠憑借自己的判斷來自行選擇該相信什么和不該相信什么。

在監(jiān)管層面，對于假新聞來源和有危害的不良信息，可以通過更有力的手段來加以約束，提高利用AI換臉技術(shù)進(jìn)行造假或犯罪的成本，壓縮不良信息的傳播空間。

總之，當(dāng)AI換臉這樣的功能越來越高深、越來越普及，技術(shù)對內(nèi)容的每一次細(xì)微影響都值得被捕捉、被記錄，以幫助人們在機(jī)會來臨時(shí)迅速理解并搭上快車，并在風(fēng)險(xiǎn)隱患增加時(shí)有效感知并找到應(yīng)對方法。

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11. https://www.odditycentral.com/news/this-south-korean-youtuber-isnt-real-but-the-result-of-impressive-deepfake-technology.html
12. https://www.theguardian.com/technology/2019/sep/02/chinese-face-swap-app-zao-triggers-privacy-fears-viral
13. https://www.polygon.com/2015/10/20/9577863/furious-7-used-350-cgi-shots-of-paul-walker
14. https://www.hollywoodreporter.com/movies/movie-news/how-furious-7-brought-late-845763/
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18. https://cacm.acm.org/magazines/2021/3/250701-what-to-do-about-deepfakes/fulltext
19. https://www.wsj.com/articles/fraudsters-use-ai-to-mimic-ceos-voice-in-unusual-cybercrime-case-11567157402

公眾號：全媒派（ID：quanmeipai）

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