先问大家一个问题，以下哪些照片里是真人呢？

答案是，没有一个是真人。
你刚刚看到的所有照片，都是由 AI 随机生成的，但照片里的人看起来就跟我们一样真实。研究表明，人类很容易沉迷于 AI 造脸，还会认为它们比其它照片里的真人更加值得信任。
一个叫做 Generated Photos 的网站，开发了一款人脸生成器。点击进入，我们就可以得到一张随机生成的人脸。
左手边的菜单里有一系列的选项，让我们可以随心所欲地更改这张面孔，决定他的性别、头部姿势、年龄、表情、肤色、发色甚至脱发、是否佩戴眼镜、眼部和唇部的妆面、只要点击几下，拖动几个滑块，就可以得到任意一张真实但不存在的面孔。

如果我们需要大量的人像照片，Generated Photos 里甚至还有一个人脸库，其中有 268 万多张 AI 制造的面孔。同样，用户可以根据对脸部特征的需求进行批量购买，定价从 2.99 美元一张到 1250 美元 1000 张。再把这些照片导入到一个叫 Realussion 的网站，我们就可以快速把 2D 照片变成 3D 动画。
AI 生成这些人像照片的原理叫做生成对抗网络，Generative Adversarial Network。在 2014 年，由 Ian J. Goodfellow 等人提出。
我们可以把它理解为两个网络，一个叫生成网络，一个叫判别网络。首先，我们给生成网络一系列人像照片，让它学习并生成新的照片，再由判别网络进行真假判断，再生成，再判断，直到判别网络无法分辨真假为止。通过两个网络的博弈，让生成的照片真假难辨。
生成对抗网络造就了 deepfake 深度伪造技术。Deepfake 这个词则来自于 deep learning 与 fake 的拆分组合。它通过人工智能进行智能生产，操纵或修改数据，最终实现传播。换句话说，AI 造脸和换脸都属于深度伪造技术。
深度伪造技术常被分为四种——重现、替换、编辑、合成。

重现意味着让 A 的表情和动作在 B 的身上出现。例如，把讲述者的动作表情在蒙娜丽莎身上重现，让蒙娜丽莎来讲述自己的故事。
替换，用 A 的脸去替换 B 的脸，也就是我们常看到的换脸技术。换脸不仅被用于恶搞视频，更在影视里被用来代替劣迹艺人。比如，在《突围》里被换脸的吕德光。
编辑则是通过添加、更改或删除属性来改变目标人物。比如，更换目标对象的发型、衣服、胡须、年龄、体重和种族等等。更改相貌特征，就像过度美颜一样，往往能营造出一种虚幻的假象。
合成则是在没有基础人物的情况下，直接生成人脸。我们在视频最初看到的随机生成的人脸便是合成技术，而修改人脸特征则运用到了编辑技术。
深度伪造是种让我们眼见也不一定为实的技术。重现可能被用于冒名犯罪、虚假宣传；替换则实实在在地被大量用于色情制作；编辑则会给出错误的特征，来误导对方，例如篡改一个人的种族；而合成则可以被骗子用作虚拟角色进行诈骗。
在还未察觉的时候，深度伪造技术已经潜入我们的生活。2018 年 5 月，网友用深度伪造技术，做出特朗普宣告比利时政府退出全球气候变化协议的假视频，造成比利时人民的公愤。2021 年 1 月，骗子通过 AI 换脸伪装成一名女子的同学，以借钱为由骗了她 3000 元。2021 年 5 月，一男子被骗子用 AI 换脸伪造的不雅视频勒索 11 万元。
这些事件都说明，深度伪造已经达到了我们肉眼无法辨别的地步。我们甚至会怀疑，如此高明的深度伪造技术可以骗过人脸识别吗？
事实上，在 2017 年的 315 晚会上，主持人就用一张动起来的照片，解锁了需要眨眼才能人脸识别的 app，接着又用 AI 换脸打开了别人的手机。更有犯罪者购买个人身份信息，用别人的照片伪造 3D 人脸来骗过当时的支付宝的人脸识别系统。
由于人脸识别的核心是把面部特征转化为数据再进行匹配，那么只要深度伪造技术足够高明，能完美地复刻面部特征，就有可能骗过人脸识别系统。
但深度伪造并非坚不可摧。通常，我们有两种方法来识别深度伪造。一种叫做伪影识别，用机器学习和取证分析来判定伪造图像中一些伪影。例如，生成内容融合到图像帧时所产生的伪影，而这些伪影往往无法通过人眼判断。另一种方法叫做无定向法，让神经网络决定分析的特征。

高明的深度伪造技术可能攻破人脸识别，而人脸识别的进步又会再次把深度伪造防范在外。深度伪造和人脸识别就像一柄矛和一个盾，永远在一较高下。
在两项技术交锋的背后，更令我们担心的是深度伪造的流行带来的人脸的泄露。你可能会问，深度伪造技术与我们自己真实的脸有什么关系呢？
但你不知道的是，在无意间，我们可能早已主动上交了自己的人脸信息。在之前，一款叫 Zao 的换脸 app 突然流行起来。在大批用户涌入这款 app 玩起换脸游戏之后，大家才发现这款 app 在需要用户点击“已阅读了解”的条款中注明，使用者上传的肖像将永久免费、无限期、不可撤销地属于该 app；同时，还要求使用者保证拥有所替换对象的肖像权。

也就是说，如果我们换脸了刘昊然，就不仅转让了自己的肖像权，还需要保证买下刘昊然的肖像权，否则一切后果由我们自己承担。
虽然这款 app 最终被约谈，更改了霸王条款，但仍有其它 app 照做不误。而我们中又有几个人在注册时关注过 app 提出的条约呢？而那些泄露的人脸可能被交易、利用，被深度伪造技术再次改造，在世界的某个角落被用于违法行为。
但这绝不是无法防范的。我们可以通过强制添加深度伪造水印，或者限制大众对该技术的使用权，等等来防范脸部的泄露。而我们每个人能做的是提高警惕，拒绝霸王条款，来保护自己的肖像权。
说到深度伪造技术，我们可能会感到陌生。但说到 AI 造脸和换脸，我们早已不陌生。从 2014 年生成对抗网络被提出，至今不到八年的时间，造脸和换脸已到了以假乱真的地步。
一方面，我们担心着未来变得眼见为虚的世界。但同时，那些我们在视频开头看到的合成以及被编辑的人脸已经被广泛地运用于机器学习、游戏、影视、甚至学术和医学研究等各种领域。不仅如此，深度伪造或许可以帮我们“复活”历史人物，通过替换和重现让我们有重新与逝者交流的机会。
也许，对于深度伪造技术，我们应该用选择性的目光去看待，既要主动划清它与现实的界限，又要将它与其他技术相结合，为社会未来创造更多可能。通过技术之间的博弈，把深度伪造技术用成得心应手的工具，它的副作用，是可以被控制和防范的，你觉得呢？