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以前都說“有圖有真相”“有視頻有真相”……但自AI換臉工具出現后，這就要打一個大大的問號了。

前不久，一男子因AI換臉，10分鐘被騙430萬元。類似這樣的新聞引起了人們對AI換臉技術的警覺。

據《每日經濟新聞》記者了解，市面上已經出現了開源的AI換臉軟件支持實時換臉，可以應用于線上直播，甚至視頻通話場景。

(相關資料圖)

中國科學技術大學網絡空間安全學院副院長張衛明教授團隊曾參與大名鼎鼎的DeepFaceLab（一種利用深度學習進行視頻換臉的工具）的開發。資料顯示，2020年，他帶領團隊參加由Facebook、MIT等組織的全球最大的“深度偽造檢測挑戰賽（DFDC）”，獲得亞軍。

近日，張衛明教授接受了《每日經濟新聞》（下稱“NBD”）的專訪。談及開源換臉技術，他認為相關技術的科普非常重要，可以有效提升民眾的防騙素養，“某個先進技術如果只有很少的人知道和使用，大眾缺少認知才更容易被欺騙。”

深度合成內容的檢測要從被動轉向主動

NBD：您的多個在研項目與深度防偽檢測有關，可以介紹一下相關人工智能安全領域的最新研究進展嗎？

張衛明：深度偽造檢測相關研究進程，其實跟人工智能本身的技術進展有很大關聯。近兩年，以GPT為代表的生成式人工智能迎來大爆發。現在的深度合成，可以看成是生成式人工智能的一個分支。與諸多技術一樣，生成式人工智能也是一把雙刃劍，它可能被惡意使用。大家目前最擔心的事情之一，是生成式人工智能帶來的大量偽造信息。

以前我們主要做深度偽造檢測，現在我們關心的問題更寬泛一點，包括了各種人工智能生成內容的檢測。現在的GPT越來越接近人類，可以被用來寫各種各樣的文案，包括釣魚郵件、虛假新聞等，同時還沖擊到了教育領域，比如現在學生的作業，你無法斷定是不是機器寫的。所以一個很熱門的問題是，怎樣檢測這些文本是機器寫的還是人寫的。

目前，國內外有很多團隊在研究深度合成內容檢測，但這些檢測方法主要是被動檢測，仍存在局限。如果能在部署模型階段，植入一些標識，去做主動檢測，這個可能更重要。比如，能不能在生成內容里嵌入水印，同時不影響內容的質量？目前關于人工智能生成內容水印的研究，已經變成了新的熱點。

其實我們國家已經針對深度合成應用密集出臺了相關規定，要求深度合成服務提供者應當對生成內容進行顯著標記。

給文本做標識是比較難的，但是這個問題確實很重要。我們注意到，OpenAI等公司也在做自己的水印技術用于機器文本鑒別。類似這樣的研究，正在變成新的熱點。

NBD：一方面，研發者可以添加水印，另一方面，一些懂技術的人，也可以去掉水印。由此可見，深度偽造與其檢測，就像一個對抗的循環，您怎么看待這一現象呢？

張衛明：確實存在這樣的情況，所有的安全都是一攻一防，安全技術都有它的邊界。所有的攻防，包括深度合成以及檢測的攻防，都是在動態博弈中發展，并不會說最終PK出一個結局來。

因為安全這個領域，有一個共識，就是沒有絕對的安全，安全永遠是相對的。你做各種各樣的安全防護，理論上來講，它都有可能被攻擊。一旦有新的攻擊出現，那就要求我們去想新的補救措施。安全理念的提升，也是在這種對抗過程中動態地發展。

前面提到國家出臺相關規定明確要求去打顯著標識，其實那個是指可見的水印。可見水印有一個很大的問題，容易被人刻意擦除。相對來說，不可見水印有一定的優越性，一個方面是它不可見，別人不知道這里面有水印；另一方面，即使知道有水印，也不知道水印在什么位置。

目前做水印技術，會把信息藏在非常魯棒的特征空間上，來抵抗各種各樣的擦除。當然它是有邊界的，比如說給視頻擦水印的人，他如果不計損失的話，可以把視頻質量變得很低，確實可能把水印擦掉。所以這里面其實是一個博弈。

預防AI詐騙關鍵在于知道深度偽造技術的存在

NBD：我們了解到，您的團隊開發了一種開源的AI換臉工具，旨在科普這種技術，提升大家對深度合成的認知水平。但有人認為，一旦這種深度偽造技術普及之后，民眾可能對通話安全有所擔憂。對此，您怎么看？

張衛明：我是這么理解的，大家目前最擔心的，其實是用生成式人工智能（比如深度合成）去實施各種各樣的詐騙。這個確實影響很大，但恰恰是因為這樣，更應該去做這樣的科普、開源，讓老百姓真的體驗到現在的技術發展到什么程度了。

以前我們說有圖有真相、有視頻有真相。現在要有一個意識，就是有圖可能也不是真相，有實時的視頻，可能也不是真相。

對普通百姓來說，關鍵是要知道這種深度偽造技術的存在。因為做防護其實是萬變不離其宗的，不見得需要很高級的技術，防傳統電信詐騙的手段就很有效。比如一個視頻通話里面，對方跟你聊到了金錢的事情，提到了轉賬，你可能就要提高警覺了，這可能是一個假視頻，需要多方核實一下。

所以，不知道有這個技術的存在才是可怕的。目前已經有一些愛好者制作了很多樣例，你會看到各種社交平臺出現了大量這種技術的創造性應用。大眾看到后就會理解，現在的技術可以做到什么程度。這在某種意義上是教育了更多的人，讓他們有這個認知。我們無法阻止技術的進步，讓民眾了解AI技術的發展現狀，才能更好地預防其潛在危害。

NBD：您認為生成式人工智能未來最適合的應用場景有哪些？

張衛明：未來可能有很多正向的且比較有趣的應用，最典型的是在娛樂領域，比如游戲、影視劇等等。

其實我在課堂上，曾經讓一年級本科生去暢想未來這個技術可能會怎么應用。與社會層面更多關注這一技術的風險所不同的是，年輕學生們認為它的正面想象空間更大。

以影視娛樂為例，他們暢想可以去換臉體驗演大片。或者在角色扮演型游戲中，通過實時換臉、VR等技術，能以自己的聲音、自己的臉進入到游戲里去。

還有就是心理治療。如果能用這些技術，重現一個人或一個場景的話，可能對心理治療會很有幫助。再有就是在線教育。通過換臉等技術，讓自己特別喜歡的老師，給自己講各種課，讓自己“聽得進去”更“學得進去”。

還有一個應用是新時代的紅色文化宣傳、科學家精神宣傳。我們最近做了一個嘗試，發布了數字人錢學森，逼真度很高。錢老數字人發布以后，好評如潮，很多媒體都報道并轉載了相關視頻。這也讓我意識到，做科學家精神宣傳、紅色文化傳承，用這種方式可能更適合現在的年輕人，會達到很好的宣傳效果，是一個很好的正向應用。

（文章來源：每日經濟新聞）