毫無疑問的是，隨著這些製作手段的誕生，製作假視頻的門檻越來越低，以前只是專業技術人員才能製作，而現在，只要你手頭上有幾張照片，下載個軟件，就可以隨意換臉。而當這些假視頻氾濫，影響的群體越來越廣，引起了各界的重視，抵制，甚至封殺，那麼在這樣的壓力下，“Deepfake”技術還能走多遠？
一、各界對Deepfake的評價
目前對深度假貨的報道大多與富蘭克林·福爾（Franklin Foer）在2018年初對這一現象的評價一模一樣：“我們很快就會生活在一個經常被我們的雙眼欺騙的世界裡……我們離現實的崩塌並不遙遠。”
廣受“非自願色情換臉”影響的國際好萊塢女星斯嘉麗·約翰遜在接受《華盛頓郵報》採訪時曾公開表示自己對Deepfakes的憤怒和沮喪，她講到：“從法律上講，這幾乎起不到任何作用。因為互聯網是一個巨大的黑洞，它最終會吞噬掉每一個人。即便在某個國家/地區擁有肖像權，但在之外的其他地方（比如德國），卻並不一定適用。對於可以行使法律權利的地方，你可以要求某個網站停止侵權行為。但遺憾的是，我們經常維權無果。”
美國中央情報局局長吉娜·哈斯佩爾（Gina Haspel）； 美國國家安全局長兼美國網絡司令部司令保羅·中曾根（Paul Nakasone）； 美國聯邦調查局局長克里斯托弗·雷（Christopher Wray）； 曾任美國國家情報總監的丹·科茨（Dan Coats）在今年向國會提交的年度全球威脅評估中著重介紹了Deepfakes。
除此之外，一些網絡平臺也對Deepfake採取了反制的措施。推特在去年年底，發佈了首個反Deepfake的策略草案。推特表示如果Deepfake內容威脅到某人的人身安全或可能造成嚴重傷害，他們會將該內容從推特上刪除。目前，推特已開始就此項草案向公眾徵集意見。
Facebook則表示將禁止發佈由人工智能深度操縱的視頻。這是該公司為打擊假視頻而做出的一系列調整中的第一步。在App管制上，去年的DeepNude應用軟件則是一個很好的例子。該軟件的功能非常簡單：上傳一張女性的照片，軟件就可藉助神經網絡自動“脫掉”女性身上的衣服，從而展現其裸體。該軟件於去年8月份上線，一經面世就火爆全球。然而該應用卻引來了各界的聲討，就連人工智能和機器學習領域國際上最權威的學者之一的吳恩達都對此發表了聲討。
就這樣，DeepNude在上線後僅僅幾小時後，就宣佈下架了。DeepNude創建團隊在推特上表示，他們“大大低估了人們對該項目的興趣”，這款APP被濫用的可能性太大了，因此他們宣佈了不再出售，之後也不會推出新版本。
而DeepNude的火爆程度同樣引起了小編的深思：如此受譴責的技術竟能引起這麼多用戶的下載使用，DeepNude火爆全球的背後，究竟普通民眾對這項技術的態度又是怎樣的呢？
調查發現，普通民眾的態度令人大吃一驚：與這些官方或者公眾平臺的態度相反的是，許多人對於deepfake技術有一種盲目樂觀的觀點，即技術進步必然是好的。
在網上，各種各樣的被標記為人工智能生成的媒體實際上並不是由人工智能技術製作的，而是與YouTube或Reddit上的視頻屬於同一類，都只是簡單視頻編輯後的產物。這就導致了許多人並不能意識到deepfake深度學習假視頻的潛在危害。這證明了，目前我們應該將這種技術的用途和使用方法劃分清晰，如哪些是用於技術實驗研究，幫助媒體世界的技術發展，而又有哪些則是基於圖像的虐待，是抱有惡性目的的（非自願色情換臉、政治攻擊等）。如果我們能劃分清楚這項技術的用途。就可以有針對性的努力降低風險，減輕危害。
二、Deepfake的現狀與未來
目前，廣泛使用的AV操縱方法包括偽造人物談話表演的假視頻、面部換臉、或語音合成。一些假視頻甚至包含所有以上技術，而其他視頻可能只使用了以上技術中的一種。雖然目前許多業餘愛好者也在參與假視頻的製作，但實際上要想做到真假難辨的視頻所使用到的技術壁壘仍然很高。
我們對網絡上假視頻的視頻製作者的背景採訪中發現了這些deepfake視頻製作者的代表性人群分兩種。第一種人是專業的特效師，他們使用複雜而昂貴的設備為好萊塢電影和其他預算超高的媒體作品製作素材。
[電影《雙子殺手》海報]
例如為了幫助電影創造出更加震撼人心的虛擬表演，特效師們不僅僅是將兩段不同拍攝來源的錄像結合在了一起，還製作出了全新的面部、聲音和身體的表現。其中令小編印象深刻的就是去年李安導演的《雙子殺手》。電影中年輕的威爾·史密斯是完全虛構的角色，達成這個視覺奇觀的是維塔數碼，他們對威爾·史密斯進行動態捕捉，結合電腦動畫，一點一點讓他“變年輕”。在打造這樣的虛構人物時，就借用了數據處理和人工智能技術。除此之外，已故女演員卡麗·費舍爾 通過人工智能技術參演了最新的《星球大戰：原力覺醒》。《銀河護衛隊2》中出現過庫爾特·拉塞爾（Kurt Russell）在1980年代時的形象；2000年《角鬥士》拍攝期間，主演奧利弗·裡德（Oliver Reed）不幸心臟病發過世，影片製作團隊只能請來另外一位替身演員進行表演，後期再將裡德的面部形象以CG形式“移植”到替身演員身上...這種“Deepfakes”的技術能夠幫助電影創造出更真實的數字人物。
[DeepNude]
除此之外第二種視頻製作者則是視頻愛好者和技術愛好者的集合，他們在網上覆制這些複雜的人工智能技術，然後做成免費的或消費級軟件工具。這類群體的一個典型輸出製作就是有關色情內容的假視頻。
由此可見，技術的好壞，並不是由技術本身決定的，而是取決於技術的使用者。同樣的技術放在這兩種人群手裡，所製作出的視頻卻有著截然不同的用途。
三、總結
儘管視頻一直容易被偽造操控，但當deepfake出現時，這種以假亂真的逼真效果還是已經引起了大眾的恐慌。
但重要的是，不要諱疾忌醫。相反，我們應該密切關注Deepfakes，深入瞭解這些技術在具體操作時是如何執行的，通過對這項技術的深入研究我們可以掌握它技術的特點和弱點，來幫助我們甄別和打擊deepfake假視頻。
總體來說，Deepfake根據不同人群的使用目的，所達到的影響是不一樣的。我們無法從根源上說一項技術是“邪惡”的，Deepfake誕生之初，也是AI領域的一大進步。可悲的是不少媒體看到了這項技術的不道德使用方法。而大眾第一次看到他，便是以這種糟糕的形象認識這項技術。因此大眾感到恐慌，產生了消極的，抵制的想法。然而我們真正要做的應該是引導糾正如何運用該技術到正確的積極使用用途，甄別不同人群的使用目的然後合理規範它。我們要積極採取行動來深入研究瞭解它，只有充分了解了這項技術才能升級檢測假視頻的技術方法。因此，呼籲人們一起採取行動，才是我們應該做的。
近期的kaggle deepfake百萬美金大賽就是個很好的例子，號召大家一起研究假視頻，提高偵測假視頻的技術。詳情請關注我們，瞭解大賽更多信息。
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