GAN:真假難辨 AI捏臉能有多真？

在未來世界，如果只看臉的話，你可能真的無法辨認真假。

在科幻電影《銀翼殺手2049》中人類制作的“復制人”和人類的容貌近乎一致，除非用專業的儀器做情緒測試，或者找到復制人體內的編號，否則人類根本無法用肉眼分辨孰真孰假。

圖片來自：《銀翼殺手2049》

這樣的未來世界對我們來說可能有些遙遠，但如果只看臉的話，你可能真的無法辨認真假。

“AI臉”已跨越恐怖谷

先來看一組圖片，你有信心一眼分辨出“假人臉”嗎？

圖片：以上均為AI合成臉

這里提到的“AI臉”指的是由AI合成的人臉照片，并非真人拍攝，以肉眼看，一時間很難判斷真假。

加州大學伯克利分校的Hany·Farid教授多年來一直在從事AI圖像合成技術的研究。根據他近日發表在美國國家科學院院刊的一項研究顯示，AI合成的人臉已與真人沒有區別，甚至看起來比真人更加真實。共同參與此項研究的Sophi·Nightingale博士稱最開始開展研究的目的，就是為了借助真人對比找到提高AI人臉可信度的方法。Farid認為目前AI圖像合成技術發展和改進的速度非常迅速，比傳統的CG成像還要快。Farid稱：我們認為，我們已經跨越了靜態面孔的恐怖谷效應。

Uniswap基金會就如何分配約440萬個ARB發起征集建議:5月24日消息，Uniswap 基金會管理者之一 Erin Koen 今日在 Uniswap 社區就“如何分配約 440 萬個 ARB發起征集建議。征集中提到，代幣將發送至 DAO 在 Arbitrum 上的別名地址； 如何部署分配需要經過正常的治理投票。提案期持續兩周（至 6 月 7 日星期三）。 屆時，已獲得社區反饋的提案應根據批準的治理流程將其納入新的溫度檢查帖子。[2023/5/24 15:22:31]

恐怖谷理論是一個關于人類對機器人和非人類物體的感覺的假設，它在1970年由日本機器人專家森昌弘提出，由于機器人與人類在外表﹑動作上都相當相似，所以人類亦會對機器人產生正面的情感，直至到了一個特定程度，他們的反應便會突然變得極之反感，哪怕機器人與人類有一點點的差別，都會顯得非常顯眼刺目，讓整個機器人顯得非常僵硬恐怖，讓人有面對行尸走肉的感覺。人形玩具或機器人的仿真度越高人們越有好感，但在相似度臨近100%前，這種好感度會突然降低，越像人反而越反感恐懼，好感度降至谷底，這被稱之為恐怖谷。可是，當機器人的外表和動作和人類的相似度繼續上升的時候，人類對他們的情感反應亦會變回正面，貼近人類與人類之間的移情作用。

Band Protocol將作為預言機提供商部署至Sei網絡:金色財經報道，Sei Network發推稱，去中心化預言機協議Band Protocol將作為預言機提供商部署至Sei網絡。[2022/11/26 20:47:42]

從Farid的實驗結果來看，AI合成的人臉很可能已經脫離了“行尸走肉”的階段。

生成模型為關鍵技術

如此逼真的人臉是怎么合成的？AI合成主要采用GAN生成模型技術。

GAN全稱對抗生成網絡，顧名思義是生成模型的一種，試圖通過學習讓模型盡可能生成逼真的輸入分布。GANs的最終目的是預測給定標簽的特征，而不是預測給定特征的標簽。對生成對抗網絡的一種直觀理解是，想象一名造假者試圖偽造紅酒。一開始，作為一名小白，他非常不擅長這任務。他將自己造的假酒和真酒混在一起，并將其給品鑒師。品鑒師對每瓶酒進行真實評估，并向這個偽造者給出相應的反饋，告訴他怎么才是更真的紅酒。造假者回到自己的作坊，根據品鑒師的反饋，開始制作一些新的假酒。隨著時間的推移，二人一來一往的交流，造假者變得越來越擅長造假酒，品鑒師也變得越來越擅長找出假酒。最后，造假者終于造出了足以以假亂真的紅酒。整個過程可以類似下圖所示：

Marathon Digital 8月開采184個比特幣:金色財經報道，比特幣礦企Marathon Digital表示，它在8月份啟用了大約25000臺以前安裝的礦機，增加了大約2.5 exahash每秒（EH/s）的計算能力，使總哈希率達到大約3.2 EH/s。

該公司在8月份生產了184個比特幣，使今年迄今為止的總數達到2222個。月末比特幣持有量上升到10,311個，市場價值為2.067億美元。本月其沒有出售加密貨幣。（coindesk）[2022/9/7 13:13:04]

同理，在“AI臉”方面可以想象GAN里有一個“畫家”和一個“鑒定師”，“畫家”需要畫出盡可能像人臉的圖片，交給“鑒定師”評判。“鑒定師”在評判之前要看非常多的真人照片，分析出人臉的特征，當“畫家”的畫能夠騙過閱臉無數的“鑒定師”時，一張AI合成人臉照片就誕生了。在這個過程中，“鑒定師”經過不斷的學習準確度會不斷提高，相應的“畫家”的技藝也要隨之增長，兩者形成一種對抗關系，從而提高合成圖像的質量，直到能夠以假亂真。

Gartner發布新興技術發展周期曲線：元宇宙仍處于十多年旅程的開始:金色財經報道，本周，Gartner發布了新興技術發展周期曲線，它認為一些技術處于發展的早期階段，具有潛在的顛覆性。其中預測多個主題包括去中心化身份（DID）、元宇宙、NFT和Web3。Gartner將NFT和DID歸類于發展周期的頂峰階段。然而，Web3和元宇宙的受關注程度仍較低，Gartner預測元宇宙目前仍處于接近十多年旅程的開始。[2022/8/12 12:21:57]

圖片：NVIDIAStyleGAN2

Farid在實驗中采用的是英偉達發布的NivdiaStyleGAN2模型。

2018年12月，美國芯片巨頭英偉達開發的一款超逼真面部生成器。這個基于GAN的模型表現得非常好，以至于大多數人都無法分辨它是一張合成的“假臉”。2019年2月，英偉達宣布將開源這款漂亮的工具，并將其命名為StyleGAN。這一機器學習技術是為了生成模擬真實圖像的新圖像。使用StyleGAN，不同于大多數其他生成器，可以定制不同的因素來更改生成的圖像的結果。StyleGAN生成的圖像非常逼真，它是一步一步地生成人工的圖像，從非常低的分辨率開始，一直到高分辨率。通過分別地修改網絡中每個級別的輸入，它可以控制在該級別中所表示的視覺特征，從粗糙的特征到精細的細節，而不會影響其它的級別。但是，StyleGAN還有一些缺陷，最明顯的是生成的圖像有時包含斑點似的偽影(artifacts)，經過幾個月的改進，這一缺陷也被完美解決了。NVIDIA的研究人員發布了StyleGAN的升級版——StyleGAN2，重點修復artifacts問題，并進一步提高了生成圖像的質量。

Pantera Capital 總法律顧問加入美 CFTC 擔任高級顧問:7月27日消息，美國商品期貨交易委員會 (CFTC) 專員 Goldsmith Romero 周二宣布，將聘請 Joseph R. Cisewski 將擔任她的高級法律顧問兼辦公室主任（Chief of Staff）。Cisewski 曾擔任 Pantera Capital 的總法律顧問，該公司是一家價值 50 億美元的專注于區塊鏈的風險投資和對沖基金集團，Cisewski 還在倫敦匯豐銀行全球銀行和市場部擔任美國證券和衍生品咨詢全球主管，隨后在紐約摩根大通公司的企業與投資銀行工作。

Goldsmith Romero 表示：隨著技術咨詢委員會今年晚些時候開始其議程，Cisewski 在數字資產和其他問題上的豐富經驗將非常有價值。[2022/7/27 2:40:11]

圖片：NVIDIAStyleGAN2

研究人員認為，已具備一定可信度的AI合成照片未來很有可能會被不法分子利用，在社交網絡實施詐騙或引起混亂，這個問題需要得到社會的重視，并且圖片合成技術的發展需要一些條約約束。

那么問題來了，既然AI合成人臉具有一定的社會風險，為什么人們還要投入精力研究呢？

AI臉或是?“雙刃劍”

2019年E3電子游戲展上，基努李維斯在《賽博朋克2077》預告片中的驚喜亮相瞬間引爆了所有場內外觀眾的情緒，隨即其本人上場宣布將擔任游戲中重要角色“強尼銀手”的臉模，勾起了無數玩家的期待。

圖片：《賽博朋克2077》

因為在虛擬世界中，一張逼真的人臉能給玩家帶來強烈的沉浸感，隨著游戲機能的提升，用真人作為臉模代替數字捏臉，成為了越來越多游戲廠商塑造角色的手段。

但使用真人臉模，往往意味著高昂的肖像授權費以及動作捕捉成本，這對一些小型工作室來說并不現實。這時候一張免版權的AI合成人臉便能派上用場——由一個世界上并不存在的人來扮演虛擬角色，聽起來合情合理。例如免費AI合成照片項目GeneratedPhoto就與動畫軟件公司Reallusion合作，用AI合成的人像用作動畫、游戲或者廣告的3D形象上，開發者可以自由地選擇人物的種族、年齡、性別，并且不會有版權問題。可以試想一下，假如模擬人生或者GTA等游戲的NPC人臉都由逼真的人像制作，游戲的沉浸感和臨場感將得到大幅提升。

除了游戲，一些客服類軟件也需要大量的真人頭像與客戶溝通，如果將真人頭像換用AI人像，既可以避免人像版權糾紛，又能保護個人隱私不被泄露。不過，雖然AI合成照片有著合理的存在意義，但與此同時，也會對網絡照片的真實性造成一定沖擊，畢竟誰也不想在交友app被一個根本不存在的人迷得神魂顛倒。

Farid認為想要解決這個問題，唯一的辦法就是為每張真實拍攝的照片加入一個“真實性”認證，這樣人們在瀏覽和使用照片時，才能辨別其真實性。這聽起來就像是《銀翼殺手》的逆向版本，電影里人們在復制人的眼球中刻入編號識別，現實中則相反地在真實照片標記，以對抗“假貨”。

事實上，目前Adobe、微軟等公司已經在推廣相關的技術。在2021年2月，Adobe、微軟、英特爾、Arm和Truepic等公司與機構聯合成立了一個名為“內容來源和真實性聯盟”的項目，以打擊虛假信息，建立一個可驗證圖片真實性和溯源的技術標準。而驗證的方法也很直接——將照片的拍攝、后期修改等信息用區塊鏈技術原封不動的保留下來，無論照片怎么修改，都能直接查看。經過認證的真實照片會在右上角多一個“i”的小角標，當你點擊它時，你就可以看到由相機生成的拍攝日期、地點、鏡頭等詳細信息，而如果有人用Photoshop等軟件修改過該照片，你還可以回退到照片的原圖，得到完整圖像。

C2PA的認證手段能夠在一定程度確保嚴肅新聞等領域的照片真實性，但由于成立時間較短，目前只在部分媒體或社交平臺上使用，想要為互聯網所有內容提供真實性保障還為時過早。

也就是說，在未來的一段時間里，AI合成照片都有可能會是個社會安全隱患，目前類似NivdiaStyleGAN2等圖像合成模型都可以在Github等平臺上公開下載得到，這么做真的安全嗎？Farid認為這需要技術人員平衡利益與風險后慎重考慮。

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