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曾负面缠身、让美国DARPA都为止头痛的"黑科技",已经大肆入侵主流互联网平台,这事实是好事照样坏事?

作者 | 椎名编辑 |梓

首图泉源:CNN

古话说的"人怕着名猪怕壮",现今生怕有了续集――人怕着名猪怕壮,着名之后怕deepfake。

今年年头,受此困扰的是天下上被摄影次数最多的名人之一阿汤哥。

你能分辨出下图中哪个是真的阿汤哥吗?

谜底揭晓:两者都不是。

左图是汤姆・克鲁斯的模拟者费尔希,右图是由Tiktok用户缔造的deepfake版汤姆・克鲁斯。

这位名为Ume的用户确立的Deeptomcruise账号,只放了三条视频,便在一周时间吸引了38万的粉丝。这种效应,还只是deepfake视频野蛮生长的冰山一角。

在许多人仍然信托"Seeing is believing"的时刻,历史的历程已经按下快进键:数据统计,2019年到2020年这一年,Deepfake视频数目增进了也许6820倍,从14678个视频增进到1亿个视频。

deepfake――这项曾负面缠身、让美国DARPA都为止头痛的"黑科技",已经大肆入侵主流互联网平台,这事实是好事照样坏事?

01

名声狼狈,被视为最严重的AI平安威胁

不得不说,当一项手艺被冠以"deepfake"这个名字,给人的印象不负面都不行:fake已经是造假了,还要深度地造假。

但事实也确实云云,deepfake所代表的由深度学习 AI 系统天生的媒体内容,最早走红的用途异常负面。

2018 年,Motherboard 记者 Sam Cole在互联网上发现了一个令人不安隐秘角落:一位名叫"deepfakes"的 Reddit 用户,借助AI将色情片中主角替换成名人,宣布了不少未经赞成的色情假视频。一年之后, deepfake应用程序越来越易于接见,即便谁人论坛由于充斥着大量合成的色情视频而被关闭,与之相关的换神色情片增进已经伸张开来。

且deepfake名声扫地的功勋章,还不止色情片。

另一个污名昭著的应用是用在政治目的。借助开源的人工智能算法,你只要网络一小我私人足够多的真实录像素材,就能操作视频中的奥巴马、特朗普们,让他们"揭晓"任何看法,且到达以假乱真的效果。要知道,曾经只有好莱坞特效事情室和情报机构才会制作这一类虚伪音视频用于政治宣传。

图源:chameleonassociates

2017年~2020年时代,大量涌现的deepfake作品集中反映了该手艺的阴晦面,用在名人伪造是这项手艺滥用的重灾区。

充斥着社交媒体的换脸视频已经强烈摇动了人类恒久以来对自己的视觉和听觉的信托。当消费的媒体内容真假难辨的时刻,很容易泛起被这种这些内容所诱骗的受害者。

图源:medium

Deepfake的伟大威力让许多人坐立不安,美国官员将它与核武器相提并论,媒体文章称其为"人类开启的一个亘古未有的潘多拉魔盒"。有着"现实版神盾局"之称的美国国防部高级研究设计局(DARPA),近几年疯狂砸钱找寻判定deepfake作品的方式。《犯罪科学》于2020年揭晓的一份讲述展望,在未来 15 年内,deepfake将成为众多人工智能手艺中最严重的平安威胁。

但deepfake潜在的风险引发民众担忧,只是其中的一条故事线。

而在另一条故事线中,deepfake并非"洪水猛兽",甚至为许多行业打开了柳暗花明的事态。

图丨deepfake主打色情内容的1.0时代正在翻篇

02

新的内容生产方式,

deepfake象征着"AI缔造力"

对于卢卡斯影片来说,有着《星球大战》系列这样一部经典永撒播的作品虽然是好事。

但一个现实问题摆在他们眼前:这个系列有 40 多年历史,参演的演员有的已经去世,或者年岁已高,继续开发《星球大战》系列可能需要启用新一代的年轻演员。鉴于大量角色已经深入人心的角色,这种改变生怕很难赢得粉丝认同的。

卢卡斯影业接纳的另一种方式是行使CG 回复旧角色,如你所见,《侠盗一号》中塔金总督和莉亚公主就是用 CG 回复的。但最终效果并不是令人知足。

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直到deepfake给了他们新的希望。

就在不久前,卢卡斯为自己的团队招了一位货真价实的网红。这位网名叫Shamook的 YouTube 网红,尤其善于制作deepfake视频。他在几个月前加入了卢卡斯影业旗下的工业光魔,将担任高级面部捕捉艺术师。

对于盼望新的内容手艺的行业,deepfake似乎能大展拳脚。

deepfake背后的手艺――GAN,是这几年在人工智能领域的热门偏向,它代表着新的数据生产力,而内容自己就是一种数据。

GAN的原理类似左右手互博。它由两类网络组成,划分为天生器和判别器,前者认真在数据集上训练后天生虚伪音视频,后者则认真对这些产物举行判别,直到再也检测不出真假为止。因此,对于GAN而言,天生器使用的数据集越大,作品的真切水平越高。这一点也注释了为什么早期蹿红网络的deepfake作品多以名人为主。因此,也有人看到了这样一种未来:GAN代表着"AI缔造力"的崛起。

不止卢卡斯影业,随着用于GAN算法变得越来越壮大,创新者们及一众Deepfake 软件初创公司正争先恐后地寻找行使该手艺"向善"的一面来改变行业的途径。色情和政治虚伪宣传天生作为deepfake的杀手应用,该翻篇了。

游戏、影视、营销等行业正为后deepfake时代的到来摩拳擦掌。除了已经被许多人所熟知的种种换脸应用,以下是我们看到的几项和行业需求深度融合、颇具吸引力的deepfake新颖玩法:

1、声音滤镜

照片和视频的滤镜已经充斥着整个互联网,声音滤镜对我们来说却仍颇为新鲜。有不少初创公司正在加速这种新滤镜的普及。

创企Respeecher看上了合成声音的时机,只不外他们的声音作品主要面向的是影视业。当动画和影戏制片厂不思量使用真人配音演员时,Respeecher 的声音克隆就派上用场了。

一家更受瞩目的公司是Modulate。确立于 2018 年 Modulate团队有着MIT靠山,曾由于在其网站上提供了美国前总统奥巴马正在"推销"该软件的deepfake demo走红,该 demo 展示的展示的真切效果甚至一度引发恐慌。

现在,Modulate 正在游戏行业中使用 deepfake 来天生"声音滤镜"(也可称为"语音皮肤"),老派方式依赖于文本到语音手艺,而 Modulate 的亮点是使用实时音频来合成语音皮肤。这家公司最近从 Hyperplane Venture Capital 和 2Enable Partners 等投资者筹集了 200 万美元。

公司首创人Mike Papps以为,用户们会盼望在社交平台或者游戏平台上拥有一个很酷的音频化身,这将提供更好的互联网个性化体验。

"上网的消费者设计他们的在线角色。他们会为自己的角色花钱买新的皮肤,但一旦他们使用语音谈天……就打破了自己制造的幻觉,由于他们必须用自己的声音……得给他们这样的自由,能让他们完全进入自己的角色。"

不仅是体验上的完善,这样的一层语音皮肤让玩家遮掩自己的岁数、性别、种族或可能导致被人骚扰的任何其他信息,也提高了语音谈天时的平安感。Modulate 想做的事情还不止云云。Mike Papps 示意,他们另有更远大的设计,那就是行使deepfake这样的机械学习手艺针对语音谈天问题构建一套"周全的解决方案"。

2、高度定制、个性化的虚拟形象

我们险些可以很一定地说,未来电商、营销领域不仅仅有AI客服,也会有大量AI天生的"模特"。而且是对个性化要求更高的AI虚拟形象。已经有大量研究解释,拥有更个性化的消费体验会促成消费者的购置行为。

总部位于班加罗尔的Rephrase.ai则使用deepfake手艺,辅助品牌方大规模确立个性化的销售宣传视频。他们提供的工具允许企业自界说视频的种种元素,使用文本到语音的人工智能,以自然的方式用选定的语调讲述输入的文本,然后将其与预设人体模子的唇部动作和面部神色同步。

图源:Rephrase.ai

就像我们可以在文本、email中插入个性化的logo、图像一样,他们希望品牌方在视频内容上也能实现"信手拈来",无论这个视频是用于产物推广照样内部培训。

Rephrase.ai谈到这项手艺时说:"与2015年前相比,人们消费的视频内容显著增多。但就生产和创作而言,它并没有太大转变。"直到deepfake的泛起,"它将成为一种基本的接触方式。"

3、数据脱敏

看完上面的先容,若是你以为deepfake手艺照样不够严肃,下面先容的这个用法会改变你的想法。

我们知道,社交媒体公司的大量图像已经被 Clearview AI、ClearView 、HighQ 和 NTechLabs 等公司抓取,我们的大部门小我私人信息已经在网上撒播。

在全球局限内愈演愈烈的人脸隐私担忧浪潮中,D-ID没有被吓倒。这家公司想做的事情异常简朴,就是行使deepfake让人脸数据变得不能追溯,但不抹去岁数、性别或情绪等主要属性,仍保有其某些数据价值,这种智能匿名功效为生物识别数据库提供了新的平安性。

图源:springboard blog

D-ID由以色列军队网络平安和进攻性网络部门的成员。D-ID 判断,归功于欧洲和美国某些州的新隐私立法,deepfake用作匿名手艺的需求将继续扩大。现在,AXA Ventures、Pitango、Y Combinator、AI Alliance、现代、欧姆龙、Maverick(美国)和 Mindset 等都介入了D-ID此前的 1350 万美元融资。

更让人兴奋的是,D-ID 收到了汽车制造商的需求。汽车正在酿成一款电子消费品,大量的汽车厂商、自动驾驶软件厂商们希望有新手艺来实现驾驶监控系统的匿名,既能网络驾驶员的反映,但不能纪录任何公共识别信息。

监控行业则是另一个潜在客户。一些监控主要认真纪录物理空间,而不需要网络收支修建物的人的识别信息。

"增强监控和小我私人隐私珍爱的融合,使企业处于必须对其存储的图像举行匿名处置,否则就将面临违反隐私法并支出高昂价值的风险。"

图丨deepfake天生的婴幼儿马斯克

从上述这些应用我们也不难看出,deepfake虽然有其风险所在,但人类同样可以像使用其他手艺造福自身一样挖掘这种工具的潜力。

图源:springboard blog

"这就像 20 年前的 Photoshop,人们不知道什么是照片编辑,现在他们知道了照片也有赝品,"缔造了阿汤哥deepfake的Ume 也说,自己并不太忧郁deepfake的未来。

deepfakes将继续存在,精灵已经不能再放回瓶子里了,人类需要自己找到和它相处的方式。

随着deepfake与我们真实天下的互动越来越多,人们对它的期望将会改变,就像履历 Photoshop 降生对图像的改变一样。

文末互动:

面部和声音都是假的了,Deepfake让人感应畏惧吗?你对即将到来的这个虚拟时代怎么看?

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