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          ZAO,別人可以用你的臉“刷臉”付款嗎?

          朋友!你想足不出戶,和自己的偶像同框出鏡嗎?想一滴汗不流,瞬間變成舞蹈達人嗎?想一句臺詞不背,演盡天下好戲嗎?

          最近,一款APP的出現(xiàn),可以實現(xiàn)你上述夢想。

          8月31日凌晨,一款名為ZAO的APP在社交網(wǎng)絡(luò)躥紅,在iOS商店內(nèi)下載量也躍居娛樂類免費排行榜的第一位,然后又以迅雷不及掩耳之勢跌落神壇,目前評分僅為2.5分。

          短短一個周末時間,這個爆款APP經(jīng)歷了大起大落,原因是大家對其安全隱患的擔憂。
          其實AI換臉根本不是什么新鮮事,國外老早就出現(xiàn)相關(guān)的技術(shù)了,AI換臉也經(jīng)歷了不算悠久但也不短的歷史,只是以前我們沒有機會親自嘗試罷了。

          換臉軟件發(fā)展史   

          這項技術(shù)最早是作為一項學術(shù)研究,出現(xiàn)在計算機視覺領(lǐng)域,屬于計算機科學的一個分支。是以人工智能為基礎(chǔ),處理數(shù)字圖像和視頻的技術(shù)。

          早在1997年,為了擬補一些配音電影唇音不同步的缺陷,國外進行了一項“視頻重寫”的研究項目,這項技術(shù)使視頻中的人物嘴唇自動與音頻系統(tǒng)同步,所以即使原視頻圖像中的人沒有張過嘴,通過“視頻重寫”也可以使這個人按照被匹配的音頻“口若懸河”,這項技術(shù)可用于電影配音、電視會議、電影特效中。

          好消息是:通過這項技術(shù),以后的演員連臺詞都不用背。

          壞消息是:以后可能出現(xiàn)很多不屬實的視證據(jù)。

          隨著科技不斷進步,人們已經(jīng)不滿足于“逼著”視頻開口說話,人們開始通過計算機技術(shù)實現(xiàn)面部的“影子模仿術(shù)”,親自給別人“當替身”,控制別人影像的表情。

          先解釋一下“影子模仿術(shù)”,“影子模仿術(shù)”是通過影子來操縱他人行動,使其行動與自己一致的忍術(shù),實施效果如下:

          找不到鹿丸了,讓他兒子頂替一下

          畢竟嘴里說的話和表情不搭配,效果就不會好,通過計算機技術(shù),讓對方表情、語言同步才會更有說服力。

          這項技術(shù)最初被用于影視行業(yè),就像《速度與激情7》中主演保羅·沃克意外遭遇車禍,就由樣貌相似的兩個弟弟迦勒和柯迪,作為表情替身,通過“換臉術(shù)”將保羅的面部表情移植到替身身上,完成了他余下的戲份。

          當替身也是要付出辛勤勞動的,表情不豐富、演技不佳、沒才藝都嚴重束縛了大家發(fā)揮的空間,于是只用一張照片,讓別人負責表演的技術(shù)就誕生了。
          ZAO的外國爸爸Deepfake

          Deepfake是一種將現(xiàn)有圖像組合并疊加到其他視頻上的人體圖像合成技術(shù),但是它相對門檻低,便于學習,所以在國外掀起了軒然大波,第一批受害者自然是正面、高清、無碼形象照滿天飛的名人們。

          換臉軟件在國外都干過什么“好事”呢?

          —  色情視頻  —

          “Deepfake”一詞是2017年出現(xiàn)的,當時一個ID為“deepfakes”的Reddit論壇匿名用戶在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)布了幾個自己用AI換臉技術(shù)制作的色情視頻,把色情影片里的女主角換上了好萊塢女明星的臉。

          被換臉的各位好萊塢女明星

          在大家感慨AI換臉效果逼真的同時,此行為也受到了大量受害者的投訴,因此這些視頻也被各大網(wǎng)站強制下架。

          據(jù)說這就是使用 AI 換臉技術(shù)制作的艾瑪·沃特森情色片

          Reddit論壇也為此封殺了“deepfakes”的賬號,但AI換臉技術(shù)卻在人們心中落地生根,人們甚至沿用了“deepfakes”的名號命名了AI換臉技術(shù),稱之為——Deepfake。

          除了色情“事業(yè),有些人則樂于用AI換臉術(shù)找樂子。

          —  惡作劇  —

          影帝尼古拉斯·凱奇成了眾人換臉小視頻的心頭好,已經(jīng)有了那么多的影視作品,人們?yōu)槭裁催€是不肯放過他,讓他繼續(xù)“出演”各種小視頻呢?

          壹讀君個人猜測,這可能和他早期作品電影《換臉》有關(guān),大家覺得他就是個適合“換臉”的演員,即便是換成女性也可以。

           原版女演員艾米·亞當斯(左)被替換上尼古拉斯·凱奇(右)的臉

          對于臉盲“晚期”,只靠服裝、發(fā)型辨別他人的壹讀君,覺得尼古拉斯·凱奇真是一個可塑性極強的演員,因為他的臉換在女性身上毫無違和感。

          但現(xiàn)在的AI換臉術(shù)并不簡單停留在肉眼可辨別真假的“入門級”狀態(tài),有些AI換臉術(shù)足可以以假亂真。

          —  假新聞  —

          有些人專門拿知名政客開涮,替他們說點自己想表達的。

          2018年4月,曾獲得奧斯卡最佳原創(chuàng)劇本獎喬丹·皮爾,就曾公布過一段虛假視頻。在視頻中,奧巴馬的表情動作完全來源于皮爾本人,你能分辨出來嗎?

          了“控制”知名政客聽自己的話,有些人還是樂于自己付出“勞動”的。

          “控制”普京

          “控制”小布什

          這位不用你們“控制”了

          除了AI換臉術(shù),視頻特效技術(shù)高手還能通過剪輯、特效技術(shù)控制別人的身體動作,實現(xiàn)成熟的“影子模仿術(shù)”。

          總之,隨著技術(shù)發(fā)展,我們已經(jīng)來到一個眼見不為實的時代。作為一心只想娛樂的“ZAO”為了不重蹈Deepfake的覆轍,也是下了一番功夫的。

          為了防止該技術(shù)被惡意運用,該軟件需要用戶在攝像頭前進行眨眼、扭頭、張嘴、低頭等指示動作,確保上傳的照片是本人使用,視頻模版據(jù)說也是固定的,避免被制作成什么見不得人的小視頻。

          然而,不少網(wǎng)友依然不放心。

          畢竟,人臉屬于人體生物特征信息,不少人還用“刷臉付款。

          終生不可替換的生物特征信息
          人體生物特征信息是用來鑒別身份的方式,它不像證件那樣容易被遺忘在家中的某個角落找不到,也不會像密碼那樣在關(guān)鍵時刻怎么都想不起來,只要人在,它們就如影隨形。

          目前常見的生物特征

          在眾多的生物特征信息中,其安全級別也是有等級之分的。

          很多網(wǎng)友對AI換臉技術(shù)表示了擔憂。
          畢竟你身邊的人可能既有你高清、無碼的正面照,又有你的支付寶賬號。對此支付寶第一時間出來解釋,采訪錄音中的專家說:“AI換臉技術(shù)確實帶給人臉識別這個系統(tǒng)一些風險,(但)這風險并不是一種全新的風險,在設(shè)計的時候有考慮到這個風險,并且采取一定的防范措施,是有辦法能夠回避掉這種風險的?!?/span>
          畢竟,在2017年3·15晚會的舞臺上,主持人已經(jīng)向全國人民演示了,如何用手機APP攻克人臉識別“活體檢測技術(shù)”,雖然那時的APP動作極其生硬,但依然成功破解了當時的人臉識別系統(tǒng)。

          采訪錄音中專家還提出了回避這種風險的技術(shù)——蘋果的face ID。然而face ID這項技術(shù)在當年iPhoneX發(fā)布會上就“表現(xiàn)任性”,當時把蘋果股價都嚇跌了。而face ID在中國市場的表現(xiàn)也不佳,經(jīng)??吹?span>face ID在中國地區(qū)“臉盲病發(fā)”的新聞,至于刷臉的安全性有多低,就看其他網(wǎng)友的留言吧。

          正規(guī)機構(gòu)在收集到用戶生物特征信息后,會進行加密處理,來保證用戶的安全,至于AI換臉APP有沒有幫大家把照片加密,壹讀君就不知道了,但是該軟件對照片的要求之高,以及對是否是本人使用的驗證方式,已經(jīng)達到生物特征信息采集的標準了。

          即便這個公司不主動泄露用戶的生物特征信息,黑客們也會不請自來,再加上人臉信息和手機號碼是綁定模式,相當于身份證和家門鑰匙放一起的效果。

          當然有些樂觀又愛嘗試新事物的小伙伴,就想試試這款新軟件,壹讀君覺得:也行。不過建議大家在“前端”給自己的生物特征信息“加個密”。
          至少讓自己的支付寶認不出來,這樣又能美美出鏡,又能保護自己的生物特征信息,一箭雙雕!
          參考資料:
          Brandon, John (16 February 2018). 'Terrifying high-tech porn: Creepy 'deepfake' videos are on the rise'. Fox News. Retrieved 20 February 2018.
          Jawadul H. Bappy, Cody Simons, Lakshmanan Nataraj, B. S. Manjunath, Amit K. Roy-Chowdhury. Hybrid LSTM and Encoder–Decoder Architecture for Detection of Image Forgeries. IEEE Transactions on Image Processing, 2019; 28 (7): 3286 
          University of California - Riverside. 'This deep neural network fights deepfakes: Artificial intelligence to accurately detect altered photos is getting smarter.' ScienceDaily. ScienceDaily, 19 July 2019. 
          湯帆揚. 實時人臉檢測及對齊技術(shù)的研究[D].
          Bregler C, Covell M, Slaney M. Video Rewrite: driving visual speech with audio[J]. Acm Siggraph, 1997:353-360.
          游林. 生物特征密碼技術(shù)綜述[J]. 杭州電子科技大學學報(自然科學版), 2015(3):1-17.
          周小軍, 王凌強, 郭玉霞, et al. 基于生物特征識別的身份認證及相關(guān)安全問題研究[J]. 工業(yè)儀表與自動化裝置, 2018, No.262(04):18-22.
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