STYLE:真假難辨 AI捏臉能有多真？

在未來世界，如果只看臉的話，你可能真的無法辨認真假。

在科幻電影《銀翼殺手2049》中人類制作的“復制人”和人類的容貌近乎一致，除非用專業的儀器做情緒測試，或者找到復制人體內的編號，否則人類根本無法用肉眼分辨孰真孰假。

圖片來自：《銀翼殺手2049》

這樣的未來世界對我們來說可能有些遙遠，但如果只看臉的話，你可能真的無法辨認真假。

“AI臉”已跨越恐怖谷

先來看一組圖片，你有信心一眼分辨出“假人臉”嗎？

圖片：以上均為AI合成臉

這里提到的“AI臉”指的是由AI合成的人臉照片，并非真人拍攝，以肉眼看，一時間很難判斷真假。

加州大學伯克利分校的Hany·Farid教授多年來一直在從事AI圖像合成技術的研究。根據他近日發表在美國國家科學院院刊的一項研究顯示，AI合成的人臉已與真人沒有區別，甚至看起來比真人更加真實。共同參與此項研究的Sophi·Nightingale博士稱最開始開展研究的目的，就是為了借助真人對比找到提高AI人臉可信度的方法。Farid認為目前AI圖像合成技術發展和改進的速度非常迅速，比傳統的CG成像還要快。Farid稱：我們認為，我們已經跨越了靜態面孔的恐怖谷效應。

幣安向0xd8開頭匿名地址發送近879萬枚GRT:5月6日消息，據Watchers監測，幣安剛剛向0xd8開頭的匿名地址發送8699131枚GRT，價值1162490美元。[2023/5/6 14:45:47]

恐怖谷理論是一個關于人類對機器人和非人類物體的感覺的假設，它在1970年由日本機器人專家森昌弘提出，由于機器人與人類在外表﹑動作上都相當相似，所以人類亦會對機器人產生正面的情感，直至到了一個特定程度，他們的反應便會突然變得極之反感，哪怕機器人與人類有一點點的差別，都會顯得非常顯眼刺目，讓整個機器人顯得非常僵硬恐怖，讓人有面對行尸走肉的感覺。人形玩具或機器人的仿真度越高人們越有好感，但在相似度臨近100%前，這種好感度會突然降低，越像人反而越反感恐懼，好感度降至谷底，這被稱之為恐怖谷。可是，當機器人的外表和動作和人類的相似度繼續上升的時候，人類對他們的情感反應亦會變回正面，貼近人類與人類之間的移情作用。

從Farid的實驗結果來看，AI合成的人臉很可能已經脫離了“行尸走肉”的階段。

上海升級之前，以太坊流動性質押代幣逐漸與名義價值持平:金色財經報道，數據顯示，在即將到來的Shanghai-Capella升級之前，以太坊流動性抵押衍生品 (LSD) 代幣的折價和溢價已經縮小，并逐漸接近其名義價值。LSD是為了匹配網絡上抵押的以太坊而發行的代幣。自年初以來，前五名最大的LSD已向其名義價值收窄0.17%至1.42%。

由Lido、Coinbase、Frax和StakeWise運營的LSD交易價格通常低于其名義價值。Coinbase的LSD的負溢價降幅最大，下降了1.42%，但它仍比其名義價值低2.7%。Frax雖然變化最小，但其負溢價已完全消除，現在的交易價格與以太坊持平。 Rocketpool的LSD交易價格仍高于其1.05 ETH的名義價值，但溢價已從年初的2.3%降至1.3%。[2023/2/10 11:58:17]

生成模型為關鍵技術

如此逼真的人臉是怎么合成的？AI合成主要采用GAN生成模型技術。

GAN全稱對抗生成網絡，顧名思義是生成模型的一種，試圖通過學習讓模型盡可能生成逼真的輸入分布。GANs的最終目的是預測給定標簽的特征，而不是預測給定特征的標簽。對生成對抗網絡的一種直觀理解是，想象一名造假者試圖偽造紅酒。一開始，作為一名小白，他非常不擅長這任務。他將自己造的假酒和真酒混在一起，并將其給品鑒師。品鑒師對每瓶酒進行真實評估，并向這個偽造者給出相應的反饋，告訴他怎么才是更真的紅酒。造假者回到自己的作坊，根據品鑒師的反饋，開始制作一些新的假酒。隨著時間的推移，二人一來一往的交流，造假者變得越來越擅長造假酒，品鑒師也變得越來越擅長找出假酒。最后，造假者終于造出了足以以假亂真的紅酒。整個過程可以類似下圖所示：

英國尋求將加密貨幣視為受監管的行業:金色財經報道，英國政府推出了新的法律措施，將監管加密貨幣廣告，禁止未經授權的加密貨幣供應商提供服務。英國英國國會議員Andrew Griffith周五對自己的法案提出的修正案受到了行業的歡迎，該行業曾呼吁將現有的提案擴展到穩定幣之外，穩定幣是以支付為重點的加密資產，尋求保持與法定貨幣的價值。

Griffith提出并于周五發布的一份解釋性說明稱，這些措施對現有法律進行了修訂，以澄清與金融宣傳和受監管活動有關的權力可以被用來監管加密資產和與加密資產有關的活動，作為《金融服務和市場法案》的修正案。根據可追溯到2000年的英國法律，禁止未經許可開展受監管的金融活動。[2022/10/21 16:34:51]

同理，在“AI臉”方面可以想象GAN里有一個“畫家”和一個“鑒定師”，“畫家”需要畫出盡可能像人臉的圖片，交給“鑒定師”評判。“鑒定師”在評判之前要看非常多的真人照片，分析出人臉的特征，當“畫家”的畫能夠騙過閱臉無數的“鑒定師”時，一張AI合成人臉照片就誕生了。在這個過程中，“鑒定師”經過不斷的學習準確度會不斷提高，相應的“畫家”的技藝也要隨之增長，兩者形成一種對抗關系，從而提高合成圖像的質量，直到能夠以假亂真。

分析師：比特幣即使在2040年到達200萬美元，其消耗的能源不到全球的1%:金色財經報道，Arcane分析師Jaran Mellerud發推稱，到2040年，比特幣價格即使為200萬美元，比特幣礦工仍將消耗不到全球能源的1%。他認為，花費不到1%的全球能源來確保全球貨幣體系是值得的。[2022/9/19 7:05:04]

圖片：NVIDIAStyleGAN2

Farid在實驗中采用的是英偉達發布的NivdiaStyleGAN2模型。

2018年12月，美國芯片巨頭英偉達開發的一款超逼真面部生成器。這個基于GAN的模型表現得非常好，以至于大多數人都無法分辨它是一張合成的“假臉”。2019年2月，英偉達宣布將開源這款漂亮的工具，并將其命名為StyleGAN。這一機器學習技術是為了生成模擬真實圖像的新圖像。使用StyleGAN，不同于大多數其他生成器，可以定制不同的因素來更改生成的圖像的結果。StyleGAN生成的圖像非常逼真，它是一步一步地生成人工的圖像，從非常低的分辨率開始，一直到高分辨率。通過分別地修改網絡中每個級別的輸入，它可以控制在該級別中所表示的視覺特征，從粗糙的特征到精細的細節，而不會影響其它的級別。但是，StyleGAN還有一些缺陷，最明顯的是生成的圖像有時包含斑點似的偽影(artifacts)，經過幾個月的改進，這一缺陷也被完美解決了。NVIDIA的研究人員發布了StyleGAN的升級版——StyleGAN2，重點修復artifacts問題，并進一步提高了生成圖像的質量。

Web3社交協議Light推出v1.0版本，并將于三季度推出社交錢包:6月27日消息，基于CyberConnect搭建的Web3社交協議Light宣布推出v1.0版本，并將于今年三季度推出社交錢包。社交錢包將內嵌Web3原生組件，幫助用戶簡化Web3流程。[2022/6/27 1:33:37]

圖片：NVIDIAStyleGAN2

研究人員認為，已具備一定可信度的AI合成照片未來很有可能會被不法分子利用，在社交網絡實施詐騙或引起混亂，這個問題需要得到社會的重視，并且圖片合成技術的發展需要一些條約約束。

那么問題來了，既然AI合成人臉具有一定的社會風險，為什么人們還要投入精力研究呢？

AI臉或是?“雙刃劍”

2019年E3電子游戲展上，基努李維斯在《賽博朋克2077》預告片中的驚喜亮相瞬間引爆了所有場內外觀眾的情緒，隨即其本人上場宣布將擔任游戲中重要角色“強尼銀手”的臉模，勾起了無數玩家的期待。

圖片：《賽博朋克2077》

因為在虛擬世界中，一張逼真的人臉能給玩家帶來強烈的沉浸感，隨著游戲機能的提升，用真人作為臉模代替數字捏臉，成為了越來越多游戲廠商塑造角色的手段。

但使用真人臉模，往往意味著高昂的肖像授權費以及動作捕捉成本，這對一些小型工作室來說并不現實。這時候一張免版權的AI合成人臉便能派上用場——由一個世界上并不存在的人來扮演虛擬角色，聽起來合情合理。例如免費AI合成照片項目GeneratedPhoto就與動畫軟件公司Reallusion合作，用AI合成的人像用作動畫、游戲或者廣告的3D形象上，開發者可以自由地選擇人物的種族、年齡、性別，并且不會有版權問題。可以試想一下，假如模擬人生或者GTA等游戲的NPC人臉都由逼真的人像制作，游戲的沉浸感和臨場感將得到大幅提升。

除了游戲，一些客服類軟件也需要大量的真人頭像與客戶溝通，如果將真人頭像換用AI人像，既可以避免人像版權糾紛，又能保護個人隱私不被泄露。不過，雖然AI合成照片有著合理的存在意義，但與此同時，也會對網絡照片的真實性造成一定沖擊，畢竟誰也不想在交友app被一個根本不存在的人迷得神魂顛倒。

Farid認為想要解決這個問題，唯一的辦法就是為每張真實拍攝的照片加入一個“真實性”認證，這樣人們在瀏覽和使用照片時，才能辨別其真實性。這聽起來就像是《銀翼殺手》的逆向版本，電影里人們在復制人的眼球中刻入編號識別，現實中則相反地在真實照片標記，以對抗“假貨”。

事實上，目前Adobe、微軟等公司已經在推廣相關的技術。在2021年2月，Adobe、微軟、英特爾、Arm和Truepic等公司與機構聯合成立了一個名為“內容來源和真實性聯盟”的項目，以打擊虛假信息，建立一個可驗證圖片真實性和溯源的技術標準。而驗證的方法也很直接——將照片的拍攝、后期修改等信息用區塊鏈技術原封不動的保留下來，無論照片怎么修改，都能直接查看。經過認證的真實照片會在右上角多一個“i”的小角標，當你點擊它時，你就可以看到由相機生成的拍攝日期、地點、鏡頭等詳細信息，而如果有人用Photoshop等軟件修改過該照片，你還可以回退到照片的原圖，得到完整圖像。

C2PA的認證手段能夠在一定程度確保嚴肅新聞等領域的照片真實性，但由于成立時間較短，目前只在部分媒體或社交平臺上使用，想要為互聯網所有內容提供真實性保障還為時過早。

也就是說，在未來的一段時間里，AI合成照片都有可能會是個社會安全隱患，目前類似NivdiaStyleGAN2等圖像合成模型都可以在Github等平臺上公開下載得到，這么做真的安全嗎？Farid認為這需要技術人員平衡利益與風險后慎重考慮。

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