人工智能中的 Deepfake 是什么？

在我们这个技术进步迅速重塑我们生活的时代，人工智能 (AI) 已成为一种强大的工具，既能带来卓越的创新，也可能被滥用。在 AI 令人着迷又令人担忧的应用中，Deepfake 的出现近几年引起了广泛关注。Deepfake 代表了深度学习算法和数字操纵技术的结合，能够创建超逼真的虚假媒体内容，可能误导和操控受众。本文旨在深入探讨 Deepfake 的领域，探索其定义、创建过程、潜在应用以及它们带来的道德挑战。

定义 Deepfake

Deepfake 是一种人工媒体创作，它利用人工智能以惊人的准确性叠加或操纵现有媒体内容，通常涉及图片、视频或音频。术语“deepfake”是“深度学习”（人工智能的一个子集）和“假”的合成词。深度学习算法，特别是生成对抗网络 (GAN) 和自动编码器，常用于生成和操纵这些欺诈性媒体材料。

开发过程

Deepfake 是通过多步骤过程创建的，通常包括：

1. 数据收集： 最初的步骤涉及收集大量关于目标人物的事实。这些记录可以包括创建逼真模仿所必需的快照、视频和音频剪辑。
2. 训练模型： 使用收集到的记录训练一个深度学习模型，如 GAN。GAN 包含两个网络——一个生成器和一个判别器——它们协同工作。生成器制作伪造媒体，判别器评估其真实性。随着时间的推移，生成器根据从判别器获得的反馈改进其输出。
3. 微调和完善： 初始训练后，模型通过额外的迭代进行完善。这种出色的调整过程通过调整参数和优化生成的内容，使版本能够生成更具说服力的 Deepfake。
4. 媒体生成： 有了一个训练良好的版本，AI 可以创建令人信服地模仿目标人物外貌和声音的媒体。

兼容应用

虽然 Deepfake 的出现引发了对信息不准确和欺骗的担忧，但它们在娱乐、教育和创意艺术等各个领域也具有潜在应用：

1. 娱乐： Deepfake 可以无缝地将演员整合到他们因日程冲突而可能错过的场景中，或者以数字方式复活历史人物以用于讲故事。
2. 配音和本地化： Deepfake 可以通过将唇部动作和面部表情与翻译后的音频同步，促进内容的精确配音和本地化。
3. 教育： Deepfake 可以通过让历史人物或专家复活来教育或吸引学生，从而彻底改变教育内容。
4. 视觉效果： 电影和游戏行业可以受益于通过 Deepfake 技术实现的先进视觉效果，从而增强观众的体验。

道德和社会担忧

尽管 Deepfake 具有潜在优势，但它们也带来了许多道德和社会挑战：

1. 错误信息： Deepfake 可用于传播虚假信息、假新闻和误导性内容，破坏媒体和权威人士的信任。
2. 侵犯隐私： 该技术引发了对隐私侵犯的担忧，因为任何人的肖像都可以在未经他们同意的情况下被操纵。
3. 冒充和欺诈： Deepfake 可能被用于金融欺诈或网络攻击，因为犯罪分子可能会冒充个人以误导他人。
4. 政治操纵： 政治家和公众人物可能会成为被操纵内容的目标，从而可能导致广泛的政治混乱。

减轻威胁

应对 Deepfake 带来的挑战需要多方面的方法：

1. 检测技术： 开发强大的基于 AI 的工具来检测和识别 Deepfake，帮助用户区分真实和被操纵的内容。
2. 教育和意识： 对公众进行 Deepfake 的存在和影响的教育，以减少成为错误信息受害者的可能性。
3. 法规和政策： 政府和技术机构可以合作制定指导方针和法规，以阻止 Deepfake 的恶意使用。

如何通过技术打击 Deepfake？

有几个组织齐心协力，确保人工智能被正确使用，并且 Deepfake 不会毁掉人们的生活。它们是：

• 谷歌致力于文本到语音转换工具以验证说话者
• Deeptrace 是一家位于阿姆斯特丹的初创公司，正在开发 Deepfake AI 检测工具：类似于 Deepfake 防病毒软件
• 美国国防高级研究计划局 (DARPA) 正在资助研究，以使用名为 MediFor 或医疗取证的程序创建 Deepfake 的自动化筛选
• Adobe 的设备允许您为内容附加一些签名以指定创建细节
• Twitter 和 Facebook 已正式禁止使用恶意 Deepfake
• Sensity 开发了一个检测平台，当用户观看 Deepfake 内容时，它会通过电子邮件向用户发出警报

我们如何识别 Deepfake AI？

随着 Deepfake 技术不断改进，识别 Deepfake AI 变得越来越具有挑战性。然而，有几种策略和技术可以帮助识别潜在的 Deepfake 内容：

1. 背景和来源验证： 检查内容的来源。如果它来自未经核实或意外的来源，请小心。验证内容的来源是识别 Deepfake 的关键一步。
2. 背景不规则： 注意背景中的异常，例如扭曲或模糊，这可能是篡改的信号。
3. 恐怖谷效应： 一些 Deepfake 可能陷入“恐怖谷效应”，它们看起来几乎真实，但仍然感觉有点不对劲或令人不安。
4. 缺乏微表情： 真实情感通常涉及微表情——短暂的、不自主的面部动作。Deepfake 可能无法令人信服地捕捉到这些细微的线索。
5. 音视频不匹配： 有时，Deepfake 创建者可能无法完美匹配修改后的面部表情与原始音频，导致所见与所闻之间存在差异。
6. 光照和阴影不一致： Deepfake 可能无法完全反映环境中的光照和阴影，导致外观不自然。
7. 面部运动不一致： 注意面部动作与语音和情感的同步。Deepfake 可能在面部表情和唇部动作与音频匹配的方式上存在细微的不一致。
8. 不自然的眼部运动： 眼睛很难准确复制，因此 Deepfake 可能会显示异常的眨眼、凝视方向或眼睛中的反射与周围环境不符。
9. 皮肤过于光滑： Deepfake 常常难以复制自然的皮肤纹理，导致皮肤过于光滑或像蜡一样。
10. 比较分析： 将可疑的 Deepfake 内容与同一人物的真实内容进行比较。寻找多个视频中一致的特征和行为。
11. 元数据检查： 分析与媒体文件关联的元数据，以确定它是否已被篡改或编辑。
12. 机器学习算法： 随着 Deepfake 检测技术的发展，一些基于 AI 的工具正在开发中，通过分析数据中的模式和异常来识别被操纵的内容。
13. 专家和工具： Deepfake 检测工具和该领域的专家可以提供专业的见解和分析，以帮助确定一段内容是真实的还是被操纵的。
14. 视觉异常： Deepfake 可能表现出不自然的视觉元素，例如异常的面部表情、不匹配的光照和阴影，或扭曲的特征。仔细观察任何与正常人类行为不符的异常。

Deepfake 有什么用？

Deepfake 由先进的人工智能技术提供支持，在不同领域具有多种用途：

1. 历史重现： 在讲故事中，Deepfake 可以复活历史人物或反映已故演员的外貌，提供怀旧与创新的独特融合。
2. 配音和本地化： Deepfake 通过同步语音和唇部动作来辅助外国内容的配音，使本地化对全球观众来说更自然、更具吸引力。
3. 艺术表达： 艺术家将 Deepfake 作为一种创新表达形式进行实验，融合独特的元素以产生视觉和概念上引人注目的作品。
4. 娱乐和媒体增强： Deepfake 通过增强电影、电视节目和视频游戏中的视觉效果，为娱乐行业做出贡献。它们能够创建 CGI 角色并将演员无缝地整合到不同的场景中。
5. 保护文化遗产： 这些工具能够活跃历史人物，使人们能够以沉浸式方式与过去互动并从中学习。
6. 喜剧和模仿内容： 它们使创作者能够通过将面孔叠加到意想不到的场景中来制作幽默内容，例如模仿视频或喜剧小品。
7. 教育模拟： Deepfake 通过创建逼真的模拟以用于培训目的而在教育中得到应用。例如，医学生可以在虚拟患者身上练习手术。

然而，重要的是要认识到可能存在的负面用途：

1. 错误信息和假新闻： Deepfake 可以通过创建令人信服但捏造的公众人物视频来传播假新闻和错误信息，导致混乱和社会动荡。
2. 欺诈和诈骗： 犯罪分子可能会滥用 Deepfake 冒充个人以获取经济利益，例如伪造录音以欺骗安全措施。
3. 隐私侵犯： 它们可以通过将面孔叠加到露骨或不当内容上来侵犯个人隐私，造成伤害和痛苦。
4. 政治操纵： Deepfake 可能会通过制作视频来左右公众舆论，这些视频似乎显示政治家或公众人物在说或做他们实际上没有做的事情。
5. 网络安全威胁： 这些技术可能会欺骗生物识别系统，如面部识别，从而可能损害安全性。