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以前都說“有圖有真相”“有視頻有真相”……但自AI換臉工具出現(xiàn)后，這就要打一個大大的問號了。

前不久，一男子因AI換臉，10分鐘被騙430萬元。類似這樣的新聞引起了人們對AI換臉技術的警覺。

據(jù)《每日經濟新聞》記者了解，市面上已經出現(xiàn)了開源的AI換臉軟件支持實時換臉，可以應用于線上直播，甚至視頻通話場景。

(相關資料圖)

中國科學技術大學網絡空間安全學院副院長張衛(wèi)明教授團隊曾參與大名鼎鼎的DeepFaceLab（一種利用深度學習進行視頻換臉的工具）的開發(fā)。資料顯示，2020年，他帶領團隊參加由Facebook、MIT等組織的全球最大的“深度偽造檢測挑戰(zhàn)賽（DFDC）”，獲得亞軍。

近日，張衛(wèi)明教授接受了《每日經濟新聞》（下稱“NBD”）的專訪。談及開源換臉技術，他認為相關技術的科普非常重要，可以有效提升民眾的防騙素養(yǎng)，“某個先進技術如果只有很少的人知道和使用，大眾缺少認知才更容易被欺騙。”

深度合成內容的檢測要從被動轉向主動

NBD：您的多個在研項目與深度防偽檢測有關，可以介紹一下相關人工智能安全領域的最新研究進展嗎？

張衛(wèi)明：深度偽造檢測相關研究進程，其實跟人工智能本身的技術進展有很大關聯(lián)。近兩年，以GPT為代表的生成式人工智能迎來大爆發(fā)?，F(xiàn)在的深度合成，可以看成是生成式人工智能的一個分支。與諸多技術一樣，生成式人工智能也是一把雙刃劍，它可能被惡意使用。大家目前最擔心的事情之一，是生成式人工智能帶來的大量偽造信息。

以前我們主要做深度偽造檢測，現(xiàn)在我們關心的問題更寬泛一點，包括了各種人工智能生成內容的檢測?，F(xiàn)在的GPT越來越接近人類，可以被用來寫各種各樣的文案，包括釣魚郵件、虛假新聞等，同時還沖擊到了教育領域，比如現(xiàn)在學生的作業(yè)，你無法斷定是不是機器寫的。所以一個很熱門的問題是，怎樣檢測這些文本是機器寫的還是人寫的。

目前，國內外有很多團隊在研究深度合成內容檢測，但這些檢測方法主要是被動檢測，仍存在局限。如果能在部署模型階段，植入一些標識，去做主動檢測，這個可能更重要。比如，能不能在生成內容里嵌入水印，同時不影響內容的質量？目前關于人工智能生成內容水印的研究，已經變成了新的熱點。

其實我們國家已經針對深度合成應用密集出臺了相關規(guī)定，要求深度合成服務提供者應當對生成內容進行顯著標記。

給文本做標識是比較難的，但是這個問題確實很重要。我們注意到，OpenAI等公司也在做自己的水印技術用于機器文本鑒別。類似這樣的研究，正在變成新的熱點。

NBD：一方面，研發(fā)者可以添加水印，另一方面，一些懂技術的人，也可以去掉水印。由此可見，深度偽造與其檢測，就像一個對抗的循環(huán)，您怎么看待這一現(xiàn)象呢？

張衛(wèi)明：確實存在這樣的情況，所有的安全都是一攻一防，安全技術都有它的邊界。所有的攻防，包括深度合成以及檢測的攻防，都是在動態(tài)博弈中發(fā)展，并不會說最終PK出一個結局來。

因為安全這個領域，有一個共識，就是沒有絕對的安全，安全永遠是相對的。你做各種各樣的安全防護，理論上來講，它都有可能被攻擊。一旦有新的攻擊出現(xiàn)，那就要求我們去想新的補救措施。安全理念的提升，也是在這種對抗過程中動態(tài)地發(fā)展。

前面提到國家出臺相關規(guī)定明確要求去打顯著標識，其實那個是指可見的水印?？梢娝∮幸粋€很大的問題，容易被人刻意擦除。相對來說，不可見水印有一定的優(yōu)越性，一個方面是它不可見，別人不知道這里面有水??；另一方面，即使知道有水印，也不知道水印在什么位置。

目前做水印技術，會把信息藏在非常魯棒的特征空間上，來抵抗各種各樣的擦除。當然它是有邊界的，比如說給視頻擦水印的人，他如果不計損失的話，可以把視頻質量變得很低，確實可能把水印擦掉。所以這里面其實是一個博弈。

預防AI詐騙關鍵在于知道深度偽造技術的存在

NBD：我們了解到，您的團隊開發(fā)了一種開源的AI換臉工具，旨在科普這種技術，提升大家對深度合成的認知水平。但有人認為，一旦這種深度偽造技術普及之后，民眾可能對通話安全有所擔憂。對此，您怎么看？

張衛(wèi)明：我是這么理解的，大家目前最擔心的，其實是用生成式人工智能（比如深度合成）去實施各種各樣的詐騙。這個確實影響很大，但恰恰是因為這樣，更應該去做這樣的科普、開源，讓老百姓真的體驗到現(xiàn)在的技術發(fā)展到什么程度了。

以前我們說有圖有真相、有視頻有真相。現(xiàn)在要有一個意識，就是有圖可能也不是真相，有實時的視頻，可能也不是真相。

對普通百姓來說，關鍵是要知道這種深度偽造技術的存在。因為做防護其實是萬變不離其宗的，不見得需要很高級的技術，防傳統(tǒng)電信詐騙的手段就很有效。比如一個視頻通話里面，對方跟你聊到了金錢的事情，提到了轉賬，你可能就要提高警覺了，這可能是一個假視頻，需要多方核實一下。

所以，不知道有這個技術的存在才是可怕的。目前已經有一些愛好者制作了很多樣例，你會看到各種社交平臺出現(xiàn)了大量這種技術的創(chuàng)造性應用。大眾看到后就會理解，現(xiàn)在的技術可以做到什么程度。這在某種意義上是教育了更多的人，讓他們有這個認知。我們無法阻止技術的進步，讓民眾了解AI技術的發(fā)展現(xiàn)狀，才能更好地預防其潛在危害。

NBD：您認為生成式人工智能未來最適合的應用場景有哪些？

張衛(wèi)明：未來可能有很多正向的且比較有趣的應用，最典型的是在娛樂領域，比如游戲、影視劇等等。

其實我在課堂上，曾經讓一年級本科生去暢想未來這個技術可能會怎么應用。與社會層面更多關注這一技術的風險所不同的是，年輕學生們認為它的正面想象空間更大。

以影視娛樂為例，他們暢想可以去換臉體驗演大片?；蛘咴诮巧缪菪陀螒蛑?，通過實時換臉、VR等技術，能以自己的聲音、自己的臉進入到游戲里去。

還有就是心理治療。如果能用這些技術，重現(xiàn)一個人或一個場景的話，可能對心理治療會很有幫助。再有就是在線教育。通過換臉等技術，讓自己特別喜歡的老師，給自己講各種課，讓自己“聽得進去”更“學得進去”。

還有一個應用是新時代的紅色文化宣傳、科學家精神宣傳。我們最近做了一個嘗試，發(fā)布了數(shù)字人錢學森，逼真度很高。錢老數(shù)字人發(fā)布以后，好評如潮，很多媒體都報道并轉載了相關視頻。這也讓我意識到，做科學家精神宣傳、紅色文化傳承，用這種方式可能更適合現(xiàn)在的年輕人，會達到很好的宣傳效果，是一個很好的正向應用。

（文章來源：每日經濟新聞）