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Deepfake（深度偽造），再度深陷輿論的風(fēng)波。

這一次，用這項(xiàng)AI技術(shù)犯罪的嚴(yán)重程度被網(wǎng)友直呼是“韓國(guó)N號(hào)房2.0”，魔爪甚至伸向了眾多未成年人！

事件影響之大，直接沖上了各大熱搜、熱榜。

早在今年5月，《韓聯(lián)社》便通報(bào)過(guò)一則消息，內(nèi)容是：

首爾大學(xué)畢業(yè)生樸某和姜某，從2021年7月至2024年4月，涉嫌利用Deepfake換臉合成色情照片和視頻，并在通信軟件Telegram上私密傳播，受害女性多達(dá)61人，包括12名首爾大學(xué)學(xué)生。

僅是這位樸某便用Deepfake合成了大約400個(gè)色情視頻和照片，并與同伙一起分發(fā)了1700個(gè)露骨的內(nèi)容。

然而，這件事情還是Deepfake在韓國(guó)泛濫的冰山一角。

就在最近，與之相關(guān)的更多細(xì)思極恐的內(nèi)幕被陸續(xù)扒了出來(lái)。

例如韓國(guó)婦女人權(quán)研究所公布了一組數(shù)據(jù)：

從今年1月1日到上周日，共有781名Deepfake受害者在線求助，其中288名（36.9%）是未成年人。

而這個(gè)“N號(hào)房2.0”也是非常恐怖的存在。

據(jù)《阿里郎》進(jìn)一步的報(bào)道：

一個(gè)與Deepfake相關(guān)的Telegram聊天室，竟吸引了220000人，他們通過(guò)篡改婦女和女孩的照片來(lái)創(chuàng)建和分享偽造的圖像，受害者包括大學(xué)生、教師，甚至是軍人。

不僅是受害者有未成年人，甚至加害者也有大量的青少年。

不僅如此，這次輿論的興起過(guò)程也是非常的drama。

因?yàn)檎厥碌捻n國(guó)男性們（以下簡(jiǎn)稱(chēng)韓男）可以說(shuō)是非常的猖獗，有輿論苗頭的時(shí)候，他們就會(huì)稍微“克制”一下：

有些韓男對(duì)這件事的態(tài)度也是較為惡劣，甚至有初中男生開(kāi)公開(kāi)寫(xiě)到“不用擔(dān)心，你不夠漂亮，不至于被Deepfake”這種話。

于是乎，韓國(guó)女性們（以下簡(jiǎn)稱(chēng)韓女）的反擊開(kāi)始了。

她們將“陣地”轉(zhuǎn)向韓國(guó)之外的社交媒體，例如在X上，有人發(fā)布了制作Deepfake學(xué)校的地圖：

還有韓女在微博中發(fā)布“求救貼”：

隨著輿論在各大社交媒體上發(fā)酵，韓國(guó)政府也出面做出了表態(tài)：

目前已經(jīng)有超過(guò)200個(gè)學(xué)校收到Deepfake影響；計(jì)劃將Deepfake犯罪的刑期從5年提高到7年。

據(jù)了解，韓國(guó)警方已成立特別工作組，專(zhuān)門(mén)應(yīng)對(duì)深度偽造性犯罪等虛假視頻案件，該工作組將運(yùn)行到明年3月31日。

Deepfake已逐漸進(jìn)化

事實(shí)上，最新Deepfake技術(shù)已經(jīng)進(jìn)化到了“恐怖”階段！

生圖AI Flux以一組真假難分的TED演講照片，引千萬(wàn)??（前推特）網(wǎng)友在線打假。（左邊由AI生成）

深夜直播的“馬斯克”，也吸引了上萬(wàn)群眾圍觀打賞，甚至搞起了網(wǎng)友連麥。

要知道，整場(chǎng)直播僅用一張圖片就能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)換臉。

這一切果真如網(wǎng)友所言，Deepfake已將科幻照進(jìn)現(xiàn)實(shí)。

其實(shí)，Deepfake一詞最早起源于2017年，當(dāng)時(shí)一名Reddit用戶(hù)“Deepfakes”將色情女演員的面部替換成了一些美國(guó)知名演員，引起一片爭(zhēng)議。

而這項(xiàng)技術(shù)可以追溯到2014年，Goodfellow與同事發(fā)表了全球首篇介紹GAN的科學(xué)論文。

當(dāng)時(shí)就有跡象表明，GAN有望生成仿真度極高的人臉。

后來(lái)隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，自動(dòng)編碼器、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)逐漸被應(yīng)用到Deepfake中。

簡(jiǎn)單介紹下Deepfake背后的技術(shù)原理。

比如偽造一個(gè)視頻。

其核心原理是利用深度學(xué)習(xí)算法將目標(biāo)對(duì)象的面部“嫁接”到被模仿對(duì)象上。

由于視頻是連續(xù)的圖片組成，因此只需要把每一張圖片中的臉替換，就能得到變臉的新視頻。

這里要用到自動(dòng)編碼器，在應(yīng)用于Deepfake的情況下輸入視頻幀，并編碼。

△圖源：維基百科

它們由編碼器和解碼器組成，編碼器將圖像減少到較低維的潛空間，解碼器從潛表征中重建圖像。

簡(jiǎn)單說(shuō)，編碼器將一些關(guān)鍵特征信息（如面部特征、身體姿勢(shì)）轉(zhuǎn)換成低維的潛在空間表示，而解碼器將圖像從潛在表示中恢復(fù)出來(lái)，用于給網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。

再比如偽造圖像。

這里主要用到生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Gan），它是非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的一種方法，通過(guò)讓兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互博弈的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)。（此方法也可以用于偽造視頻）

第一個(gè)算法稱(chēng)為生成器，輸入隨機(jī)噪聲并將其轉(zhuǎn)換為圖像。

然后，該合成圖像被添加到真實(shí)圖像流（例如名人圖像）中，這些圖像被輸入到第二個(gè)算法（稱(chēng)為判別器）中。

判別器試圖區(qū)分樣本來(lái)源于真實(shí)還是合成，每次注意到二者之間的差異時(shí)，生成器都會(huì)隨之調(diào)整，直至最終再現(xiàn)真實(shí)圖像，使判別器無(wú)法再區(qū)分。

然而，除了讓外觀上看起來(lái)無(wú)法區(qū)分，當(dāng)前的Deepfake正在施展“組合拳”。

聲音克隆也升級(jí)了。現(xiàn)在，隨便找一個(gè)AI工具，只需提供幾秒原音，就能立馬copy你的聲音。

用合成聲音偽造名人的事件也層出不窮。

此外，1張圖生成視頻已不再新奇，而且目前的工作重點(diǎn)在于后續(xù)打磨，比如讓表情、姿勢(shì)看起來(lái)更自然。

其中就有一項(xiàng)唇形同步技術(shù)（Lip syncing），比如讓小李子開(kāi)口說(shuō)話。

如何識(shí)別Deepfake？

雖然Deepfake現(xiàn)在已經(jīng)很逼真了，但下面還是給大家介紹一些識(shí)別技巧。

目前網(wǎng)絡(luò)上大家討論的各種方法，歸納起來(lái)就是:

不尋常或?qū)擂蔚拿娌孔藙?shì)

不自然的身體運(yùn)動(dòng)（肢體畸變）

著色不自然

音頻不一致

不眨眼的人

皮膚的衰老與頭發(fā)和眼睛的衰老并不相符

眼鏡要么沒(méi)有眩光，要么有太多眩光，并且無(wú)論人如何移動(dòng)，眩光角度都保持不變。

放大后看起來(lái)很奇怪的視頻

……

得，列文虎克看了直呼內(nèi)行，不過(guò)單憑肉眼觀察著實(shí)有點(diǎn)費(fèi)人了！

更高效的方法還得是，用魔法打敗魔法——用AI檢測(cè)AI。

國(guó)內(nèi)外知名科技企業(yè)均有相關(guān)動(dòng)作，比如微軟就開(kāi)發(fā)了一種身份驗(yàn)證工具，可以分析照片或視頻，并對(duì)其是否被操縱給出評(píng)分。

OpenAI此前也宣布推出一款工具，用于檢測(cè)由AI圖像生成器DALL-E 3創(chuàng)建的圖像。

在內(nèi)部測(cè)試中，該工具在98%的時(shí)間內(nèi)正確識(shí)別了DALL-E 3生成的圖像，并且能以最小的影響處理常見(jiàn)修改，如壓縮、裁剪和飽和度變化。

芯片制造商英特爾的FakeCatcher則使用算法分析圖像像素來(lái)確定真假。

而在國(guó)內(nèi)，商湯數(shù)字水印技術(shù)可將特定信息嵌入到多模態(tài)的數(shù)字載體中，支持圖像、視頻、音頻、文本等多模態(tài)數(shù)字載體。官方稱(chēng)這種技術(shù)能保證超過(guò)99%的水印提取精度，且不會(huì)損失畫(huà)質(zhì)精度。

當(dāng)然了，量子位此前也介紹過(guò)一種很火的識(shí)別AI生圖的方法——調(diào)整飽和度檢查人物牙齒。

飽和度拉滿下，AI人像的牙齒就會(huì)變得非常詭異，邊界模糊不清。