原题目：AI造假 vs AI打假 终结“猫鼠游戏”不能只靠手艺

　　人脸识别作为生物识别中的重要手段，成为了连年身份识别中最热门的领域。但与人脸识别手艺配合生长的，另有借助机械学习系统、图像视频和音频内容，更改人脸、物体或环境泛起方式的深度伪造手艺。随着这一手艺的日趋成熟，其引发的诸多社会问题也最先凸显。在匹敌虚伪视频方面，目前各方在追求手艺打破的同时，也致力于在制度建设方面做出改变。

　　俗话说“眼见为实”，人们往往对看到的图像、视频笃信不疑，而随着Photoshop、美图秀秀等图像编辑软件的兴起，人工智能造假手艺的更迭，图像改动变得越来越容易，假图片、假新闻等在网上泛滥成灾，人们也愈发不敢信托自己的眼睛。

　　为了应对美国大选季时代高发的虚伪信息，克日，谷歌决议脱手，以AI治AI。有专家指出，深度伪造手艺（Deepfake）是AI生长到一定阶段的产物，随着这种手艺的生长，响应的检测手艺也会越来越先进——犹如“猫抓老鼠的游戏”，将是一场永无休止的竞赛。

　　假视频越来越传神

　　2019年11月，在北美上映的影戏《爱尔兰人》回响热烈，其中令人咋舌的是影戏殊效制作公司运用虚拟影像重修手艺，将片中主角们团体“减龄”，抹平年近80岁演员们容颜上的岁月痕迹，使之重新焕发青春。这种让耄耋之年的演员重回年轻容貌的“换脸”手艺着实让观众心头一震。

　　“Deepfake专指基于人工智能的人体图像合成手艺，主要应用于‘换脸’，其在许多领域有努力的商业价值，可是一旦被‘黑产’盯上用作投机器材，则会给个人和社会带来风险和挑战。”远望智库人工智能事业部部长、图灵机械人首席战略官谭茗洲先容说。

　　这其中最饱受争议的是“换脸”手艺被一些情色网站操作。不久前，网络上走红的“一键脱衣”软件DeepNude，只要输入一张完整的女性图片就可自动天生响应裸照，而且天生照片存在着广泛传播的风险，最终在各方压力下这款APP被下架。

　　不仅云云，不久前还泛起了语音版的Deepfake。加拿大一家创业公司开发出的语音合成系统RealTalk，仅基于一定的文本输入即可天生和真人声音异常相似的声音。演示中，系统仿照了美国一位著名脱口秀喜剧演员、主持人的声音，以至于本人听后高呼“真的可骇”。而未来这种手艺还也许会生长到只需几秒钟的音频素材，即能复制出他人声音的水平。

　　让人更为头疼的是，Deepfake手艺让虚伪信息“为虎傅翼”，尤其在社会重大事件中能够起到强劲搅拌浸染，以至于也许会影响到人们决议以及社会稳固。据相关文献，2016年美国总统大选前的一个月内，每个美国网民平均会接触1—3篇假新闻。2020年头，新冠肺炎病毒席卷天下，就有造假者运用上述手艺伪造钟南山院士谈话，而针对“辟谣”的百度搜索指数（1月19日—1月25日）与客岁春节时代对比，增进了5.4倍。

　　以AI治AI揪出假视频

　　“自Deepfake2017年年底首次泛起以来，随着其手艺的开源，合成剪辑视频的数目不停增进。要对于假视频，就要在网络海量信息中，快速找到虚伪图片，并对图像识别后精准提取其中语义，这也是目前人工智能算法上的焦点研究发力点。”谭茗洲表示。

　　要识别虚伪视频，首先，我们来说明一下Deepfake都有哪些招数。

　　“目前图像改动类型主要分为复制—粘贴、拼接、图像修补/局部区域去除和人脸PS四大类。”行业专家曹娟博士克日在接受科技日报记者采访时指出，“既有的检测要领主要基于手工特征要领和深度学习的要领，前者包罗基于图像的物理属性（光照不延续、阴影不延续、色差等）、相机属性（颜色滤波阵列、传感器噪声、EXIF数据说明等）、压缩痕迹（DCT系数、块状效应等）、像素级属性（复制—粘贴、重采样等）﹔后者包罗Encoder-Decoder模子、约束卷积模子和Multi-domain模子等。”

　　“魔”高一尺，“道”可高一丈吗？克日，谷歌母公司Alphabet旗下的Jigsaw联手Google Research、美国马里兰大学等多家研究机构，开发了名为Assembler的实验平台，旨在辅助应用者通过简朴操作，快速识别Deepfake，削减AI手艺滥用所带来的危险。

　　谭茗洲先容：“实际上，这个平台是把多个图像检测器集成为一个器材，每个检测器都针对特定类型的图像举行处置。好比，有的检测器能判断图像是否有复制粘贴痕迹，检测主要关注图像颜色、噪点等。”

　　详细而言，其机械学习模子既能操作图像的颜色值来查找异常，也能检查图像的噪点模式是否存在纷歧致。算法上，能够查找被编辑过的JPEG压缩图像区域外观相似的区块，以判断其中一个图像是否被复制粘贴到另一个区域上。

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