“我眼瞅自己跳著芭蕾的視頻，看到那一抹妖嬈嫵媚，驚嘆自己還有這樣一面?！?/p>

聽(tīng)著王大柱的自述，哥幾個(gè)張大了嘴巴。要知道，面前這位，可是身高199，體重210，胸肌、腹肌全套配的鐵血男兒。

猜猜看，壯漢咋習(xí)得的這一身絕技？

A：芭蕾舞女神附體。

B：路遇絕世高人，拜師學(xué)藝。

按常人邏輯來(lái)看，這答案，顯然是B。不過(guò)，像王大柱這么難馴化的“品種”，走尋常路線是不行滴。

所以，正確答案是A。之所以稱(chēng)之為“附體”，這其實(shí)是人體深度偽造技術(shù)呈現(xiàn)的效果。

“深度偽造”（Deepfake）是英文“deep learning”（深度學(xué)習(xí)）和“fake”（偽造）的混合詞，即利用深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)音視頻的模擬和偽造。顧名思義，人體深度偽造技術(shù)就是指通過(guò)AI模型算法將目標(biāo)人物的整個(gè)身體替換成另一個(gè)人。

看臉時(shí)代已過(guò)，AI“邀”你來(lái)看身體

上帝給了我們張獨(dú)一份的面容和一具“量產(chǎn)版”的軀體。

故事中，上帝捏出的亞當(dāng)和夏娃是人類(lèi)的初始形態(tài)，接下來(lái)就是批量復(fù)制。但這并不影響被復(fù)制出的小人們性情各異，自然穿著、行為也都有所不同。

因此，相比AI換臉，全身深度偽造想要做得好，不光是需要完美復(fù)制，更多的是通過(guò)算法、數(shù)據(jù)的分析重構(gòu)人體，進(jìn)而將一個(gè)人的外在氣質(zhì)嫁接過(guò)去。

全身深度偽造技術(shù)使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）創(chuàng)造深度偽造視頻。這是一種能“教會(huì)”計(jì)算機(jī)勝任人類(lèi)工作的有趣方法。一個(gè)好的對(duì)手能讓你成長(zhǎng)更快，而GANs背后就是“從競(jìng)爭(zhēng)中學(xué)習(xí)”的思路。

那么，GANs是如何工作的？

GANs中包含兩個(gè)相互競(jìng)爭(zhēng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。一個(gè)網(wǎng)絡(luò)稱(chēng)為生成器（generator），能將圖像或視頻作為輸入并生成樣本;另一個(gè)網(wǎng)絡(luò)稱(chēng)為鑒別器（discriminator），能接收生成器數(shù)據(jù)和真實(shí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，是用于得到能正確區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類(lèi)型的分類(lèi)器。

所謂機(jī)器訓(xùn)練過(guò)程，其實(shí)是生成器和鑒別器的“交鋒”過(guò)程。在這一階段里，前者依靠數(shù)據(jù)庫(kù)不斷創(chuàng)造出基于樣本要求的“高仿制品”，后者充當(dāng)檢驗(yàn)真假的“警察”。

隨著“交戰(zhàn)”進(jìn)行，鑒別器越來(lái)越難以區(qū)分生成器給到的“產(chǎn)品”真假，而這個(gè)過(guò)程也會(huì)產(chǎn)生很多不同程度的新合成樣本，它們被用于創(chuàng)建逼真的合成圖像和視頻。

2018年8月，美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校的研究人員在網(wǎng)上發(fā)布了名為《人人皆為舞王》的視頻，展示了深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)動(dòng)作轉(zhuǎn)移的方法。

視頻中，專(zhuān)業(yè)舞者的動(dòng)作被轉(zhuǎn)移到業(yè)余愛(ài)好者的身上，瞬間讓普通人get到開(kāi)掛技能。

同年，由德國(guó)海德堡大學(xué)圖像處理合作實(shí)驗(yàn)室（HCI）和科學(xué)計(jì)算跨學(xué)科中心（IWR）的計(jì)算機(jī)視覺(jué)教授比約恩·奧默爾領(lǐng)導(dǎo)的研究小組，發(fā)表了一篇關(guān)于教授機(jī)器以逼真形態(tài)渲染人類(lèi)身體運(yùn)動(dòng)的論文。

2019年4月，日本人工智能（AI）公司Data Grid開(kāi)發(fā)了一種AI應(yīng)用，它可以自動(dòng)生成不存在的人的全身模型，并可以將其應(yīng)用到時(shí)尚和服裝行業(yè)。

加州大學(xué)伯克利分校的研究人員稱(chēng)，目前這項(xiàng)技術(shù)仍處于早期階段，人體深度偽造還沒(méi)有辦法做到像人臉識(shí)別那樣呈現(xiàn)真假難辨的拼接效果，這其中涉及到的不光是對(duì)身體動(dòng)作的復(fù)刻，更是對(duì)步態(tài)檢測(cè)、慣性捕捉、微姿態(tài)記錄等技術(shù)的融合使用提出更高要求。

直到目前，人體深度偽造技術(shù)看上去都是一副“人畜無(wú)害”得樣子。

不過(guò)，凡事都有其兩面性，在不法分子眼里，人體深度偽造技術(shù)在色情業(yè)、廣告營(yíng)銷(xiāo)、網(wǎng)絡(luò)欺詐等領(lǐng)域可謂“大有所為”。

黑化的高科技，騙子的“紅利”

多了個(gè)身體，深度偽造技術(shù)的“修為”更上一層樓。在凡事都講求個(gè)“眼見(jiàn)為實(shí)”的今天，殺傷力反而更大。

2018年，CNN駐白宮首席記者吉姆·阿科斯塔（Jim Acosta）在Infowars的編輯保羅·約瑟夫·沃森（Paul Joseph Watson）上傳的一段視頻片段中，阿科斯塔似乎在猛推試圖拿走其麥克風(fēng)的白宮工作人員。

實(shí)際上，由C-SPAN播放的原始視頻與沃森上傳的視頻內(nèi)容截然不同。

沃森堅(jiān)持認(rèn)為，自己并沒(méi)有篡改視頻內(nèi)容，由于上傳時(shí)視頻的自動(dòng)壓縮導(dǎo)致與原始視頻相比缺失了幾幀，而就這幾幀恰好造就了上面的那句。

因此，沃森差點(diǎn)被自己送去吃牢飯（沒(méi)錯(cuò)，這事阿科斯塔曾考慮起訴沃森）。

Emm~心疼三秒鐘

這種深度偽造無(wú)需什么技術(shù)含量，即可扭曲一段視頻的含義，抹黑一個(gè)人。這可以是無(wú)意間發(fā)生的，但做到真的很容易。

不用多久，傻瓜式操作的人體深度偽造應(yīng)用便會(huì)問(wèn)世。網(wǎng)絡(luò)安全公司Deeptrace通過(guò)構(gòu)建基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)的工具證實(shí)了這一點(diǎn)。

這個(gè)AI工具，像是個(gè)基于媒體的“造人神器”，它可以操縱任何類(lèi)型的合成視頻，隨機(jī)合成其中一個(gè)或幾個(gè)演員的全身、面部圖像和音頻。

Deeptrace安全人員稱(chēng)，我可以制作一段杰夫·貝索斯（Jeff Bezos）的深度偽造視頻，他說(shuō)亞馬遜的股票正在下跌，想想做空亞馬遜股票可以賺到多少錢(qián)。當(dāng)你控制住它傳播的時(shí)候，損害已經(jīng)造成了。

別有用心的組織利用深度偽造技術(shù)對(duì)政要、記者等人物進(jìn)行篡改，在發(fā)生重大事件時(shí)可能會(huì)混淆視聽(tīng)，影響新聞報(bào)道的真實(shí)性，造成社會(huì)輿論混亂，危害社會(huì)穩(wěn)定。

若能達(dá)到無(wú)縫拼接，很難看出破綻。。.。。.可怕，誰(shuí)快來(lái)收了這妖孽？

抱歉，目前在科技行業(yè)中還沒(méi)有找到根除深度偽造的共識(shí)方法，許多不同的技術(shù)正在研究和測(cè)試中。其中包括：

1、調(diào)查各類(lèi)鏡頭的數(shù)字水印，以識(shí)別深度偽造內(nèi)容

2、使用區(qū)塊鏈技術(shù)建立信任體系

3、創(chuàng)造“AI神探夏洛克”，即取樣某些卷積模型，然后在視頻中尋找異常

4、通過(guò)基于API的監(jiān)控系統(tǒng)看到深度偽造視頻的創(chuàng)建、上傳和共享過(guò)程

盡管這些辦法都可偵測(cè)人體深度偽造的內(nèi)容，但較高的準(zhǔn)確度依然聚焦在面部識(shí)別，而探測(cè)深度偽造技術(shù)的下一件大事，是“軟”生物特征簽名。

無(wú)論是面部微表情，還是身體動(dòng)作、體態(tài)，都是獨(dú)一無(wú)二的。加州大學(xué)伯克利分校的研究員舒迪·阿加瓦爾（Shruti Agarwal）使用這類(lèi)軟生物識(shí)別模型，來(lái)確定這種微小變化是由視頻人工創(chuàng)建的。

另一邊，在于短期內(nèi)，推廣虛假信息和其他有毒、煽動(dòng)性內(nèi)容對(duì)主要平臺(tái)來(lái)說(shuō)是有利可圖的，因此激勵(lì)機(jī)制也完全不一致。

網(wǎng)易易盾實(shí)驗(yàn)室告訴雷鋒網(wǎng)，通過(guò)深度偽造技術(shù)，人體動(dòng)作行為可以再生成，惡意改造可能會(huì)嚴(yán)重侵犯?jìng)€(gè)人隱私，引起的傳播效應(yīng)會(huì)對(duì)個(gè)人造成負(fù)面社會(huì)影響，并且，這一系列技術(shù)給司法鑒定帶來(lái)更大挑戰(zhàn)。

有研究人員獻(xiàn)計(jì)：阻止深度偽造的全面法律可能反而會(huì)被誤導(dǎo)。在現(xiàn)有涵蓋誹謗和版權(quán)的法律情況下，應(yīng)支持造福社會(huì)的合成媒體應(yīng)用，同時(shí)資助研究開(kāi)發(fā)工具來(lái)檢測(cè)深度偽造內(nèi)容，并鼓勵(lì)初創(chuàng)企業(yè)和其他公司也這樣做。

來(lái)源：CSDN