文｜馬 迪

如何去偽存真，真的是每個(gè)時(shí)代每個(gè)社會(huì)都需要思考的終極問題。

都說“耳聽為虛，眼見為實(shí)”，但如果你在國外視頻網(wǎng)站上搜索一下“deepfake”這個(gè)詞，一定會(huì)懷疑自己的眼睛。這種正在迅速風(fēng)行全球的技術(shù)讓人意識(shí)到，除了詐騙電話、PS圖片，現(xiàn)在連視頻都會(huì)“騙人”了，而且?guī)缀跆煲聼o縫。

在AI領(lǐng)域中，有一項(xiàng)非常熱門的分支，叫做機(jī)器學(xué)習(xí)—用程序模擬人類學(xué)習(xí)的過程，可以自我更新、自我進(jìn)化、累積經(jīng)驗(yàn)，最終形成自己的某種套路。而在機(jī)器學(xué)習(xí)中，又有一種非常熱門的方式—生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Network，簡稱GAN）。

2014年，Ian Goodfellow提出了GAN模型，即設(shè)計(jì)兩個(gè)獨(dú)立的機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，分別為生成器和判別器。以模擬一張圖片為例，生成器不斷訓(xùn)練，目的是“模仿”出以假亂真的圖；而判別器則不斷檢測，判斷出此圖是真是假。在對(duì)抗過程中，兩者都會(huì)不斷優(yōu)化，提高自己的生成能力和判別能力。這樣“左右互搏”的結(jié)果就是，生成器一定能輸出無限接近于原圖的“贗品”。

2016年，基于GAN的實(shí)時(shí)視頻仿真軟件Face2Face誕生，可以把一個(gè)人的臉部動(dòng)作，無聲無息地轉(zhuǎn)移到另一個(gè)人的臉上。這項(xiàng)技術(shù)的開發(fā)者Justus Thies在當(dāng)時(shí)已經(jīng)意識(shí)到了潛在的危險(xiǎn)，他在一次接受采訪的時(shí)候表示：“如果這類視頻軟件得到廣泛應(yīng)用的話，將會(huì)對(duì)社會(huì)造成劇烈的影響—這也是為什么我們不把軟件代碼開源的原因之一?！?/p>

但遺憾的是，這個(gè)潘多拉魔盒已經(jīng)被打開了。超低門檻的工具讓這項(xiàng)技術(shù)走向大眾，一大批用戶加入到這種視頻的制作和分享中，甚至有專門的軟件教人“一鍵換臉”，比如Fakeapp，兩個(gè)月就被下載了12萬次。

在2017年11月前，deepfake每月搜索次數(shù)只有100次左右。到了2018年7月，每月搜索次數(shù)已經(jīng)上升到100萬次-1000萬次。隨著類似于fakeapp這樣工具開始普及，有人開始嘗試通過虛假視頻來造謠、制造恐慌甚至牟利，比如制造假新聞甚至制作用來威脅勒索的假視頻。

另一方面，deepfake視頻的檢測是個(gè)難題。很業(yè)余的“換臉”肉眼可辨—通俗一點(diǎn)講，你會(huì)發(fā)現(xiàn)諸如五官的線條、動(dòng)態(tài)的表情有種僵硬的不協(xié)調(diào)感，仿佛人臉上帶了一個(gè)面具。更細(xì)節(jié)一點(diǎn)，還有連接處、陰影位置、服裝飾品不對(duì)稱之類的證據(jù)。但隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，這項(xiàng)技術(shù)必將日趨完善，甚至到達(dá)人工智能也無法區(qū)分真假的程度。如果我們檢測虛假視頻，很快我們就會(huì)被迫懷疑一切所見所聞。

值得慶幸的是，科學(xué)界正在應(yīng)對(duì)這個(gè)問題。由紐約奧爾巴尼大學(xué)的Siwei Lyu領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了這些偽造視頻的漏洞。Lyu和他的團(tuán)隊(duì)特別關(guān)注一點(diǎn)：眨眼。健康的成年人每兩到十秒鐘眨眼一次，而一次眨眼的時(shí)間是十分之一到十分之四秒。由于人像照片通常不會(huì)閉眼，所以假視頻中的人物眨眼的頻率要比真人少得多。因此，辨別真假視頻的原理就是使用機(jī)器學(xué)習(xí)來檢查視頻中睜眼和閉眼，計(jì)算眨眼的總頻率并將其與自然范圍進(jìn)行比較，可以排除高達(dá)95%的假視頻。

全憑眨眼判斷視頻真?zhèn)物@然是不夠的—在偽造視頻的后期處理中，手動(dòng)添加眨眼并不是多大的挑戰(zhàn)，Lyu也很清楚這一點(diǎn)：“我們正在形成第一道防線，從長遠(yuǎn)來看，這實(shí)際上是制作假視頻和檢測假視頻之間的持續(xù)戰(zhàn)斗。”

另一個(gè)可行的方式是推廣視頻簽名，即所有的視頻都要留下原始hash來證實(shí)真實(shí)性，也許以后，沒有留下hash值的人物視頻都會(huì)被視為虛假，就如同和任何發(fā)來要求借錢的短信同樣的待遇。到時(shí)候，一定會(huì)出現(xiàn)輔助校驗(yàn)的平臺(tái)和工具，幫助人們分辨。

對(duì)中國來說，現(xiàn)在處于一個(gè)很特殊的時(shí)期—大多數(shù)民眾完全不熟悉這種技術(shù)，而在技術(shù)圈已經(jīng)可以很低成本地制造這種視頻。像抖音、快手這種自媒體視頻平臺(tái)，簡直就是天然適合虛假視頻大規(guī)模傳播的土壤。雖然deepfake視頻還沒在中國的網(wǎng)絡(luò)上大規(guī)模出現(xiàn)，但提高警惕總是沒錯(cuò)的：知道視頻可以偽造，以后第一反應(yīng)就應(yīng)該是去探究其來源，如果沒有可靠的官方來源，就應(yīng)該提高警惕，切勿輕易相信和傳播。

如何去偽存真，真的是每個(gè)時(shí)代每個(gè)社會(huì)都需要思考的終極問題。