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人工智能易容術來了 我們準備好了嗎?
來源:半月談 | 馬雷  2020年03月26日09:02

導讀

人類對于變臉的想象由來已久。武俠小說中有易容術以假亂真,川劇中有變臉絕活驚艷世人,《聊齋志異》中的“畫皮”更是將這種想象發揮到極致。吳宇森導演的電影《變臉》則將人類的這一設想代入善與惡的角色互換、倫理沖突與哲學思辨,引人深思。

為何人類對變臉如此癡迷?或許因為它提供了一種關于身份轉換的遐想。

當主體的身份發生變化后,便有機會進行不同的人生體驗。換句話說,人們可以從一人一面的桎梏中解脫出來,在不同的職業、生活背景中實現“一人多面”漫游。

變臉進化史

對人臉的認知,是我們在紛繁世界中一種最為基本的信息分類辨別能力。但在信息時代,這一認知能力逐漸受到挑戰。

計算機信息科學中對于人臉的研究早已有之。20世紀70年代初,猶他大學的弗雷德里克·帕克等人對計算機模擬人臉動畫進行了深入研究。此后,研究思路延伸到對不同表情下的人臉網格模型進行簡單幾何插值,到參數化的復雜人臉模型,再到基于物理系統的肌肉控制人臉模型。21世紀以來,參數化模型和面部肌肉模型的融合技術得到進一步發展。人類可以越來越精確地模擬人臉系統的各種動畫,呈現效果也越來越接近真實的人臉。

這些研究成果常應用于影視作品、游戲娛樂等。如《阿凡達》惟妙惟肖的虛擬人物造型,《速度與激情》系列電影中逝去的主角再度出境,《美國隊長3》的鋼鐵俠重回青澀年華等。基于計算機圖形技術的易容術可以在屏幕上實現返老還童、死而復生,但達到這種精度的呈現往往需要耗費大量的計算成本,通常的實現方法是對替身進行面部捕捉后,再輔以計算機建模、后期特效等專業環節。因此,如此酷炫的技術在前些年與普通人無緣。

近幾年,基于大量真實人臉數據的學習,計算機習得高超的變臉能力,制作周期大為縮短,成本大幅降低。使用一臺個人電腦或者手機,加上原始的照片、視頻素材和基本的計算機知識,即使不依賴開發好的軟件,普通人也可通過開源代碼實現自己定制的變臉效果。

這一領域的標志性事件是2017年12月一個名為“Deepfakes”的Reddit網站用戶發布的開源教程和變臉視頻,他將一些女明星的面孔合成到色情片中。這種技術使用了生成性對抗網絡(GAN),即兩個相互對抗的神經網絡,最終把視頻做得越來越逼真。

這種技術很快在網上傳播開來,網友們樂此不疲地將明星面孔互換,達到移花接木、以假亂真的效果,后來甚至出現了針對國外政要的虛假新聞。比如互聯網上曾火爆一時的“ZAO”也是聚焦娛樂明星的電視、電影畫面替換。但其背后的技術并不新鮮,只是操作更為簡便。

變臉平民化正野蠻生長

新一代人工智能技術讓變臉愈發平民化,技術門檻幾乎為零。人們正在踏入一個充滿未知的領域,這個領域有誘人的鮮花,也有藏匿的荊棘。

正面來看,網絡易容術既可以滿足大眾的娛樂需求,也可以起到教育作用。比如,讓歷史或藝術品中的靜態人物“活起來”;在影視劇中通過變臉可以達到移花接木、返老還童的神奇效果,還可以降低使用真實演員的成本,完成真實演員難以實現的特技動作;打造新一代虛擬偶像,如初音未來和洛天依等;利用相關技術創造更有社會價值的軟件產品,如跨年齡人臉識別、幫助走失兒童尋親等。

 復旦大學2019級本科新生報到,學校推出人臉識別“刷臉” 報到 、云端智能驅AI機器人現場快速答疑、垃圾分類知識普及等  劉穎/攝

然而,低廉的制作成本、法律的不完善,可能讓一些變臉娛樂軟件成為“網絡黑產”的幫兇,導致用戶的隱私權和肖像權被侵犯,還有可能被不法分子利用。

在網絡空間,眼見不再為實,人們難以證明“我是我”。

對于企事業單位而言,假如公司法人高管的照片被制作為虛假視頻,發布一些虛假信息,將會影響股市行情和單位聲譽。在司法領域,變臉技術很可能擾亂司法秩序,影響司法公正。在現有的依賴人臉認證、視頻認證的支付平臺和工商信息平臺上,虛假人臉信息可能帶來經濟損失。

嚴重的是,假冒政要或專家面孔,可能危害公共安全和國家安全。在美國,已有一些娛樂視頻通過這一技術大肆使用前總統奧巴馬和現任總統特朗普的形象。缺乏相關知識的公眾,極易被這些虛假信息所迷惑,進而引發社會信任危機乃至國家之間的信息戰爭。

將變臉裝進“籠子”

人工智能時代需要鼓勵創新,擁抱技術進步,同時也需要深思:人們對技術的使用方式決定了其作用的性質。技術是把雙刃劍,如何讓其在有利于文明進步、有助于社會發展的方向上披荊斬棘,而不是反傷人類?

現階段的變臉術還有我們可以捕捉到的瑕疵,比如眨眼頻率不自然、耳朵頭發細節融合突兀、皮膚邊界明顯等。但隨著計算能力的提升,人臉計算模型與真實數據的進一步耦合,這些問題終將得以解決。科幻小說中的場景并不遙遠,人工智能帶來的種種炫目功能會進一步沖擊我們的認知。

而我們,準備好了嗎?

厘清技術發展帶來的法律、經濟、倫理風險迫在眉睫。首先,技術帶來的挑戰需要通過技術來應對。從控制深度造假源頭上說,需大力開發電子認證、數字簽名等技術,讓每一個被制造的視頻或者圖像標注信息內容和來源,在某種程度上可追蹤、可查詢。

加強對變臉檢測技術的研發。使用人工智能時代的研究思路檢測變臉視頻、照片,以子之矛攻子之盾。現有換臉技術都存在缺陷,如基于生成性對抗網絡技術的變臉視頻往往不具有實時性,可通過人工實時指定交互來加強檢測。現階段這一小技巧可直接應用于金融領域的網絡視頻認證。

其次,盡快完善相關法律法規,從立法層面規范技術發展。2019年4月20日,民法典人格權編草案二審稿對AI換臉做出規范。此外,還要加強人工智能技術標準制定和推廣。通過對深度學習網絡、人工智能芯片等技術的規范,從根源上加強監督引導。

再次,從行業發展的角度來說,要加強對使用主體的監管。對于使用此類技術開發娛樂、商業等應用的公司要密切關注,實施行業準入審核;加強對新聞類網站工作人員的技術培訓,盡快普及AI造假識別知識;鼓勵學術界和企業界建立技術聯盟,共同合作,共享最新技術信息,及時對政府相關部門進行反饋;面向大眾建立交流平臺,普及基礎知識,揭開人工智能“易容術”的神秘面紗。

尼爾·波斯曼在《技術壟斷:文化向技術投降》一書中寫道:“我們像魔術師的學徒一樣,在信息洪流中被沖得暈頭轉向……信息已經成為一種垃圾,它不能回答人類面對的大多數根本問題……”我們需要時刻提醒自己,人類使用技術的初心應是輔助人類,而不是反之。人工智能技術的研發和使用,應當有益于人類命運共同體構建和社會發展。

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