每一項技術的誕生總要有新的意義，就像反照片造假技術的價值絕不是僅僅讓世界上沒有照片，而是通過創造信任，來實現商業效率的進步。
照片是真實世界的反映嗎？
或許從照相技術發明的初衷來說，應該是這樣的。
不過現實情況卻是，在拍照技術被髮明不久後，利用照片沖印技術進行照片修繕和造假的情況就已經出現了。等到了數碼照片時代，Adobe這樣的圖像處理軟件出現後，更讓照片造假成為了一件普遍的事。
等到今天，AI把更強的圖像處理能力帶給了每一個人時，通過手機上的App就能對照片甚至視頻進行修圖美顏，照片造假已經成為了一件人們習以為常的事情。
不過到了今天，這種情況很可能就要被改變了。
照片造假簡史
關於照相術的發明有兩種說法，一說在1826年，由一位法國人成功完成了第一次攝像，也有說法是1839年利用鹵化銀技術作為感光材料的技術成熟後，照相術才可是正式應用起來。
但在1855年，就已經開始有人利用暗房沖洗技術對照片進行造假了。
上面這張照片，就是1855年出現的一張假照片。我們可以看出，這張照片應該是把兩張歪著頭的半身照合併曝光在一張相紙上，才形成了圖中兩個腦袋的錯覺。
隨後數碼照片時代來臨，Photoshop等等軟件的出現讓照片可以完全脫離現實、變為藝術品，或者以假亂真的的改動混淆事實。當AI帶來強大的學習能力和圖像處理能力之後，照片的改動甚至可以自動化、批量化。現在很多手機宣傳的AI拍照、智能美顏，其實就是手機程序執行圖像處理指令，創造出無數張“假的照片”。
一眼識破假照片的AI，和保證照片真實的區塊鏈
Adobe這類公司通過軟件技術帶給了我們一個更美好的世界，同時也帶來了很多欺騙。輕則是一張和真人長相不符的照片，重則是可能影響世界的虛假新聞照片。
這時，識別照片造假已經成了一件重要工作。通常來說，識別照片造假的方式有以下幾種。
第一是通過光影識別。一般情況下，一張照片裡的光源都是相同的，所以陰影的大小、位置、角度應該也是相對的。如果說照片中有對象的陰影位置不符合光源體系，那麼這一對象通常受到了修改。
第二種是重建3D模型。當照片沒有明顯的陰影誤差時，我們可以通過已知信息重構照片中物體的3D模型，以此重新“拍照”然後對比現在的照片有沒有進行修改。上面這張圖片，就是通過了解到照片中人的身高體重，進行3D模型重現之後發現比例角度都和照片相同，也就確定照片沒有被修改。
第三種方法，是建立數碼相機的“指紋”。捷克一家初創企業Verifeyed通過對相機光學系統、傳感器和儲存系統確定每一臺相機的獨特性，再通過檢驗jpg文件經過幾次保存再壓縮來判斷圖片有沒有經過修改。
除此之外，還有類似於看看物體邊緣有沒有模糊畸變、牆壁有沒有被P歪等等普通人常用的低階手段，但不管怎樣，比起AI造假照片的速度和強度，我們甄別假照片的能力都要差了一大截。
還好現在AI技術和區塊鏈技術也加入了反照片造假的大軍。
Adobe在此前的CVPR計算機視覺大會上就展示了這樣一種技術，用深度學習對大量PS過的圖片進行學習和訓練，得出深度學習神經網絡模型，通過對圖像噪點的變化來識別圖像有沒有被修改過。通過這種方式，Adobe還能識別出拼接、刪除、塗抹三種不同的圖像修改方式，並且，這一切都是在AI的控制下高速有效地自動進行。
而在美國，一家名為Truepic的企業推出了一款名為DeepFake的產品，通過區塊鏈技術來確保圖片的真實可信。DeepFake在手機終端中搜尋照片，通過識別終端號、地理位置和拍攝時間等元數據對照片施加水印，儲存這張照片之後再生成不變的區塊鏈。這樣一來如果有人對自己的照片進行修改，DeepFake用戶就可以通過已經上傳過的真實版本來自證清白。
信息安全和遠程服務的救星？
防止照片造假的真正意義，並不是想識破誰的照騙，而是為了很多遠程服務可以被更好的進行，和在新媒體時代保證信息安全。
最典型的，愈演愈烈的新聞圖片造假也有可能就此停止。就拿上面這張照片來說，照片是911發生時小布什和小學生在一起的照片，為了表現小布什的愚蠢無能，好事者把書的封面P成了倒置。一張虛假的照片可能就此給政治家和明星的職業生涯抹上汙點。
但如果所有新聞工作者都利用上區塊鏈技術，為照片自證清白，女明星們也不再需要為合照中誰把誰P醜了進行爭論。這一招應對前一陣很火的人工智能換臉製作明星的照片更是有奇效。
除此之外，最近開始流行的智能保險遠程定損，就是用戶拍下事故照片上傳到App，在通過人工審核或者機器學習通過照片來判定事故的損失。並且很多時候我們需要通過上傳照片、駕駛證照片、合同照片等等來進行平臺身份認定。
在這一類情況下，照片造假的難度是很低的，但讓平臺方對照片進行人工審核的成本卻很高。這時Adobe推出AI檢測圖片造假技術就可以很好的派上用場。
總之每一項技術的誕生總要有新的意義，就像反照片造假技術的價值絕不是僅僅讓世界上沒有照片，而是通過創造信任，來實現商業效率的進步。
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