随着科技的进步，现如今已经发展到只有你想不到，没有科技做不到地步，也正是因为发达的科技才让网络上频频曝出一些无聊的话题，例如最近有网友通过AI人工智能进行换脸，以此来获取大家的关注。

先进的科技是为了给我们的生活提供方便，并不是让给大家提供娱乐的工具。人为换脸的事情并没有得到本人的同意，对于这种行为应该追究责任。对于肖像权我们国家有明确的法律保护，这种行为已经触犯了当事人的肖像权，是可以追究他的责任的。

到目前为止，我们都知道深度伪造带来的危险。这些 AI 生成的真人视频视频经常被认为是未来最大的安全问题之一。而且，无论对错，人们都感到害怕。

1、DeepFakes深度造假？

DeepFakes深度造假实际上是一种人脸交换技术，顾名思义，也就是在图像或视频中把一张脸替换成另一张脸。事实上，人脸交换技术在电影制作领域已经不是个新鲜词了，但是之前电影视频中的人脸交换技术非常复杂，专业的视频剪辑师和CGI专家需要花费大量时间和精力才能完成视频中的人脸交换。

DeepFakes深度造假的出现可以说是人脸交换技术的一个突破。利用DeepFakes技术，你只需要一个GPU和一些训练数据，就能够制作出以假乱真的换脸视频。

DeepFakes深度造假视频通常使用变分自动编码器 (VAE) 和面部识别算法。图像被编码成低维表示，然后再由经过训练的VAEs解码成图像。

这可以说是一个非常了不起的突破了，因为你只需要把上百张人物的样图输入至一个算法，就能完成人脸交换，制作出非常逼真的视频效果。就算你是个对视频剪辑一窍不通的外行，也能做到这样。

2、DeepFakes技术的好处

1）deepfake 技术可以“消除相机的限制”。

游戏是另一个成熟的深度伪造领域。想象一下玩合金装备之类的游戏并在游戏中拥有一个具有自己面貌的角色。

2）Deepfakes 可以彻底改变广告。

像罗纳尔多（或任何其他名人）这样的明星捕捉他们的虚拟自我（也称为数据集），这意味着他们可以“拍摄”广告，而无需实际身处物理位置。

3）运用于视频特效

DeepFake在特效行业释放了巨大的生产力，特效工作者不用再一帧一帧的修改视频，调整好参数，输入文件，后面的工作都有机器学习来完成。

3、DeepFakes技术的坏处

DeepFakes的出现意味着我们可以在视频中进行大规模的“换脸”。我们大多数人都曾经把自己的照片上传到网络上，因此，我们大多数人的脸都能够轻易地被替换到一些视频中，成为视频的“主角”， 凭空捏造一个人根本没有干过的事。不得不说，这是件非常可怕的事情。

在某位开发者打开了 Deepfakes 的潘多拉魔盒之后，以假乱真的人工智能伪造照片技术，已经引发了各界的广泛争论。DeepFakes深度造假，不仅影响企业、名人，对普通人的生活、工作也产生很大的威胁。随着技术的发展，造假的程度越来越厉害，罪犯能够改变故事背景，降低甚至扭曲我们在网上看到的信息的真实性。 随着DeepFakes深度造假技术大约每六个月翻一番，如何识别DeepFakes深度造假问题变得愈发急迫。

4、如何识别DeepFakes深度造假

近年来，以研究为导向的倡议一直在传播，旨在自动检测DeepFakes深度造假的各种表现形式，而这些表现形式人类很难识别。

加州大学伯克利分校 (UC Berkeley) 和斯坦福大学 (Stanford) 的研究人员，发明了一种人工智能驱动的方法来检测假唱技术，通过了解人们的嘴型和说话时声音之间的不一致，可以识别80%的假唱。

微软发布了一款深度商业造假检测工具，该工具可分析视频帧，并生成一个软件可信度评分，验证视频帧是真实的还是人工智能造假的。

来自英特尔和宾厄姆顿大学的图形和图像计算实验室的研究团队开发了一种工具，该工具利用生物信号和数据来识别和分类DeepFakes深度造假，准确率高达96%。该工具基于的想法是，虽然面部视频可以合成，但是以像素颜色变化表现的细微生理信号，包括心率波动和血流等信息，这些信息是无法轻易复制的。

尽管用于识别DeepFakes深度造假的创新正在涌现，但大多处于研究或开发阶段，还有很长的路要走。

如果世界上所有的东西都可以伪造，必然引发会引发大混乱，人们不会再相信看到的，听到的任何信息。也有乐观者认为，这就像是一场猫捉老鼠的游戏，双方的竞争会导致不断的技术进步。

凡事都有两面性，乐观点看，DeepFake制作的娱乐视频带给人们欢乐，但同时我们也必须提高警惕，防止DeepFake给普通人或者公众人物造成不良影响，破坏我们正常的生活秩序。希望大家能提高在虚假视频这方面的安全意识，维持网络空间内容安全。

文章来源： 圣普伦数字科技， 智汇科技君