科幻電影《銀翼殺手》描繪了一個真假難辨的未來世界：
誰是複製人？圖片來自：《銀翼殺手 2049》
人類製作的「複製人」有著和人類近乎一模一樣面孔，除非用專業的儀器做情緒測試，或者找到其隱藏在體內的編號，否則人類根本無法從外觀上辨認「複製人」。
這樣的未來世界可能有些遙遠，但如果只看臉的話，你可能真的無法辨認真假。
AI「假臉」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？
以上哪張臉是假的？（答案請見文末，但是彆著急，接下來還有很多臉）
這裡提到的「假人臉」概念指的是由 AI 合成的人臉照片，而非真人拍攝，如果你覺得一時間很難判斷真假，別擔心，你並不是個例。
加州大學伯克利分校的 Hany Farid 教授多年來一直在從事 AI 影象合成技術的研究。
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值得信賴。
這樣的研究結果出乎了研究人員的預料。
共同參與此項研究的 Sophie Nightingale 博士稱最開始開展研究的目的，就是為了藉助真人對比找到提高 AI 人臉可信度的方法。
Farid 認為目前 AI 影象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。
我們認為，我們已經跨越了靜態面孔的恐怖谷效應
恐怖谷效應是一種心理學理論，人會對與人相似的物體產生好感，但當相似度達到了一定程度時（例如殭屍、擬人玩偶），人的反應便會變得極其負面和反感。
而當相似度進一步上升，達到與真人接近的相似度時，人的情感反應又會恢復正面，還有可能產生人類之間的移情效應。
從 Farid 的實驗結果來看，AI 合成的人臉很可能已經脫離了「行屍走肉」的階段。
如此逼真的人臉是怎麼合成的？
生成對抗網路（GANs）是目前最主流的合成演算法，名字聽起來非常陌生，但其邏輯並不複雜。
簡單來說 GAN 裡有一個「畫家」和一個「鑑定師」，「畫家」需要畫出儘可能像人臉的圖片，交給「鑑定師」評判。
「鑑定師」在評判之前要看非常多的真人照片，分析出人臉的特徵，當「畫家」的畫能夠騙過閱臉無數的「鑑定師」時，一張 AI 合成人臉照片就誕生了。
在這個過程中，「鑑定師」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係，從而提高合成影象的質量，直到能夠以假亂真。
Farid 在實驗中採用的是英偉達釋出的 Nivdia StyleGAN2 模型，為了研究其合成照片的可信度，研究人員組織了三場實驗。
第一場實驗，研究人員邀請 315 名參與者分別分辨 128 組（共 800 組）由真人和 AI 合成組成的照片組，結果參與者的平均正確率低於五成，只有 48。2%。
接著開展第二次實驗時，研究人員邀請 219 位接受過培訓的新參與者參加同樣的實驗，並在參與者每次分別後都給予正確與否的反饋。
在研究人員的幫助下，第二次實驗的正確率有所提升，但也只是稍稍超過五成，達到 59。0%。AI 合照的擬真程度並沒有讓 Farid 和 Nightingale 感到意外，但實驗三的結果，卻是他們始料未及的。
第三次實驗是由 223 名新參與者為同一批照片的可信賴程度從 1-7 分進行打分，結果顯示，AI 合成照片的可信度竟然比真人臉還要高 7。7%，這個微小的差距在統計學上有著重要的意義。
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，在社交網路實施詐騙或引起混亂，這個問題需要得到社會的重視，並且圖片合成技術的發展需要一些條約約束。
那麼問題來了，既然 AI 合成人臉具有一定的社會風險，為什麼人們還要投入精力研究呢？
AI 人臉很好，但是把「雙刃劍」
2019 年 E3 電子遊戲展上，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，隨即其本人上場宣佈將擔任遊戲中重要角色「強尼銀手」的臉模，勾起了無數玩家的期待。
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，隨著遊戲機能的提升，用真人作為臉模代替數字捏臉，成為了越來越多遊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並不現實。
這時候一張免版權的 AI 合成人臉便能派上用場——由一個世界上並不存在的人來扮演虛擬角色，聽起來合情合理。
例如免費 AI 合成照片專案 Generated Photo 就與動畫軟體公司 Reallusion 合作，用 AI 合成的人像用作動畫、遊戲或者廣告的 3D 形象上，開發者可以自由地選擇人物的種族、年齡、性別，並且不會有版權問題。
可以試想一下，假如模擬人生或者 GTA 等遊戲的 NPC 人臉都由逼真的人像製作，遊戲的沉浸感和臨場感將得到大幅提升。
除了遊戲，一些客服類軟體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洩露。
不過，雖然 AI 合成照片有著合理的存在意義，但與此同時，也會對網路照片的真實性造成一定衝擊，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，電影里人們在複製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（C2PA）」的專案，以打擊虛假資訊，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、後期修改等資訊用區塊鏈技術原封不動的保留下來，無論照片怎麼修改，都能直接檢視。
經過認證的真實照片會在右上角多一個「i」的小角標，當你點選它時，你就可以看到由相機生成的拍攝日期、地點、鏡頭等詳細資訊，而如果有人用 Photoshop 等軟體修改過該照片，你還可以回退到照片的原圖，得到完整影象。
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，但由於成立時間較短，目前只在部分媒體或社交平臺上使用，想要為網際網路所有內容提供真實性保障還為時過早。
也就是說，在未來的一段時間裡，AI 合成照片都有可能會是個社會安全隱患，目前類似 Nivdia StyleGAN2 等影象合成模型都可以在 Github 等平臺上公開下載得到，這麼做真的安全嗎？Farid 認為這需要技術人員平衡利益與風險後慎重考慮。
那麼問題來了，文章出現那麼多張臉，到底哪些是真人呢？
答案是：除特別標註外，全是假的
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