艾瑪不哭!AI引起的「換臉」問題,AI正在解決
李根 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
這個年,希望艾瑪·沃森(Emma Watson)過得踏實。
之前我們報道過,紙醉金迷的資本主義網站Reddit最近搞出可怕黑技術:用AI技術,把愛情動作片中的主角臉,換成想得不可得的女明星。史稱:Deepfakes。
△ 「神奇女俠」
更恐怖的是,這種原本門檻不低的技術流舉動,被一些別有用心的高手民主化了,升級之後推出了平民版本「FakeApp」,號稱人人可用。
門檻大為降低。只要你手握FakeApp,只需輸入1到2條明星臉部的高清視頻,即使你沒有技術背景和編程經驗,也能輕鬆給愛情動作片的主角換臉。
宅男之蜜糖,女星之砒霜。
艾瑪·沃森更是被double kill,不僅慘遭花式換臉,而且受歡迎程度遠超眾星,位居愛情動作片區換臉明星No.1。比大表姐、霉霉,不知要高到哪裡去
△ 艾瑪·沃森被換臉
不過艾瑪現在可以鬆口氣了,AI引起的問題,現在,AI正在解決。
「貓抓老鼠」
作為Deepfakes視頻最主要的素材來源平台,GIF動圖和短視頻共享網站Gfycat,基於平台上GIF搜索數據和工具,訓練了兩個AI模型,讓它們來發現並與換臉視頻作鬥爭。
一個取名Project Angora,以一種長毛貓命名;另一個叫Project Maru,源於一種短毛貓。
△ Angora貓和Maru貓
功能上說,長毛貓Angora記憶力好、動手能力強,可以快速找到換臉視頻的原版本,或者是不同版本。
之前它被用在相同視頻的不同解析度版本替換上,比如有人將「霉霉」Taylor Swift低質量的GIF上傳Gfycat時,長毛貓Angora可以在網上搜索更高解析度的版本替換它。
而短毛貓Maru則嗅覺敏銳、火眼金睛。它可以彌補長毛貓Angora的不足。
比如一些全新的沒被標註過的內容,長毛貓Angora就不知如何下爪,但短毛貓Maru會區分、能標註,它可以通過霉霉的臉,為這段沒被標註的「霉霉」打上Swift的標籤——實際就是機器自動化標註的形式之一。
另外,如果短毛貓Maru識別到這個素材中主角跟某個名人很像,它也會發揮貓的細緻,一幀幀掃「臉」,看是否有詐——畢竟再完美的換臉造假,也很難在每一幀里達到天衣無縫。
總之,長毛貓Angora和短毛貓Maru,都在用AI打造的智爪抓捕漏網「老鼠」。
防不勝防
儘管如此,目前兩隻貓還沒法杜絕「鼠患」,不是喵團不努力,而是鼠軍太強大。
長毛貓Angora記憶力好,但如果這不是一張「明星臉」,可能就會一臉懵逼。
短毛貓Maru再聰明,但如果這個視頻里完全都是素人,或者確實太像,比如波多姐姐和林姐姐之類的情形呢?事情就沒那麼簡單。
畢竟兩隻洋貓的核心目的是打假,並不反性。
那怎麼辦?
目前Gfycat採取了預防為主、防治結合的指導思想。
比如短毛貓Maru掃過素材後懷疑有假(但不能肯定這臉就是艾瑪·沃森),它會先給「艾瑪」蒙上臉,然後再通過身體鏡頭、背景等去其他地方搜查,確認是否是一個被換臉的素材。
不得不說的是,短毛貓Maru的蒙臉技術也非常高超,比如下圖,就是一個很容易「丟臉」的美國知名Twitter大V。
再次強調,兩隻洋貓只能打假不會反性。
假如兩隻貓面對的是全網獨家的視頻,那它們真就無能為力了。或者即便是痕迹外露的換臉視頻,但涉及的當事人均來自首發,那Maru也愛莫能助。
(溫馨提示:確實無能為力,千萬不要以身嘗試!)
當然,為了解決兩支AI貓無法解決的情況,現在Gfycat還僱傭了一些人類員工作為複核,另外還使用了共享位置、上傳位置等數據,去協助判斷是否包含惡意偽造。
一刀切?沒用
之所以複核「惡意偽造」,是因為還有一些換臉視頻並無惡意,甚至還包含了不成熟的藝術小創作。
比如有人通過換臉,把特朗普的尊容換到默克爾身上,表達諷刺之情和黑色幽默,也有人給尼古拉斯凱奇搞了他不知道的角色,此外還有更多合情合法的該技術利用。
更關鍵的是,容許Deepfakes這樣的技術公開應用,總比藏於暗網好得多,未來在廣告、選舉影響等方面,這個技術都可能會發揮作用——可能是負面的,但也可能是正面的。
總之,技術進步帶來的問題,如果一刀切,可能會由最懶方法造成最不可控後果。
最後,AI換臉帶來的影響還不止於此。
從Deepfakes出現、FakeApp走紅開始,爭議和討論沒有停歇,應對舉措也沒有停止。
對於明顯侵權、造成傷害的那些換臉愛情動作視頻,Facebook、Pornhub等傳播平台都旗幟鮮明予以禁止,甚至一項尺度寬泛的Twitter,此次也站了出來,明令打擊換臉愛情動作內容。
而「受益者」Reddit,最近也揮刀自宮,一方面關停了之前用戶分享的相關內容,另一方面也明確聲明:禁止傳播描繪裸著露著狀態的任何人的圖像或視頻,或者明顯未經允許創建或發布的任何愛情動作行為,包括偽造的視頻。
Reddit之前不太有這樣禁止的傳統,更何況此次Deepfakes傳播帶來了4萬名之多的用戶——用戶數在一周內從15000名擴張到55000名。
另外,還有一些奇怪的應用隨之發生,比如出現了一個http://Deepfakes.cc的網站,其中包含隱性軟體,在不警告用戶的情況下劫持訪問者的計算能力用以挖礦。
而運行Deepfakes的機器學習er,通常比普通用戶群體有更強大的CPU。
世道真怪。
— 完 —
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