原標(biāo)題：當(dāng)馬賽克被AI看穿，我們的隱私將藏于何處？

提起馬賽克，相信很多神級(jí)宅男都恨得牙癢癢：費(fèi)勁吧啦地下載了一兩個(gè)小時(shí)，一打開(kāi)，有碼……估計(jì)摔電腦的心都有。

當(dāng)然馬賽克除了有時(shí)候會(huì)耽誤宅男的心情，更多的時(shí)候是起到了非常重要的保護(hù)作用。比如對(duì)一些涉及恐怖、血腥內(nèi)容，或者警務(wù)人員的畫面時(shí)候，打個(gè)馬賽克能避免對(duì)人造成不適，也可以保護(hù)公職人員的安全。而且，電影中打碼也并不是為了故意要傷宅男的心，一切都是商業(yè)需要。總體來(lái)說(shuō)，馬賽克在日常使用中基本上沒(méi)什么正經(jīng)值得黑的地方。

但問(wèn)題在于，在人工智能時(shí)代來(lái)臨之后，馬賽克可能要面臨被“解碼”的風(fēng)險(xiǎn)了。

為了好好打碼，AI沒(méi)閑著

雖然日常圖片、視頻中我們經(jīng)常會(huì)接觸到馬賽克，但很多人對(duì)它的由來(lái)可能并不清楚。

“馬賽克”是英文單詞“mosaic”一詞的音譯，其本為一種鑲嵌工藝，呈塊狀，源于古希臘。而人們對(duì)圖像進(jìn)行區(qū)域性模糊處理的方法就是，將特定區(qū)域的色階細(xì)化，并造成色塊打亂的效果。這樣的色塊就像一個(gè)個(gè)小方格，與馬賽克非常相似。因此，這種圖像模糊處理就被稱為馬賽克。

其實(shí)更簡(jiǎn)單點(diǎn)說(shuō)，就是調(diào)低圖像分辨率。本來(lái)一張臉可以細(xì)分為1000萬(wàn)個(gè)像素點(diǎn)，現(xiàn)在給你變成10個(gè)，你還能認(rèn)出來(lái)嗎？

所以，我們說(shuō)碼打得重不重，就是看分辨率調(diào)低的程度如何。

既然是圖像處理，馬賽克自然基本有兩種場(chǎng)景：圖片和視頻。

給圖片打碼基本上不存在什么難度，由于圖片是靜態(tài)的，因此選中區(qū)域，直接操作就可以。但涉及給動(dòng)態(tài)視頻打碼的時(shí)候，技術(shù)難度就出來(lái)了。

視頻是由一幀一幀的圖片組成的，看起來(lái)要解決這個(gè)問(wèn)題最直接的方式就是對(duì)每一幀圖片都打碼，然后組合在一起，視頻打碼就大功告成。但顯然不太可能。傳統(tǒng)的電影膠片一秒鐘有24幀，即便是處理一個(gè)5分鐘的視頻，也要處理上千張圖片，活干完估計(jì)看什么都成馬賽克了。

為此，人們也是想了很多辦法。YouTube曾推出過(guò)一款自定義模糊工具，用戶們可以通過(guò)該工具對(duì)自己的車牌號(hào)、門牌號(hào)、銀行卡等一系列隱私內(nèi)容打碼。表面上來(lái)看，技術(shù)小白也能夠輕松打上馬賽克。但尷尬的是，這款工具很容易擴(kuò)大打碼范圍，比如你給車牌打個(gè)碼，很可能整個(gè)車頭都沒(méi)了；要給自己的臉打個(gè)碼，可能會(huì)連累到整個(gè)身體一起模糊。

而微軟開(kāi)發(fā)的打碼工具可能會(huì)跟蹤得更加精準(zhǔn)。該工具基于人工智能技術(shù)打造：通過(guò)建立一個(gè)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其可以精準(zhǔn)檢測(cè)到視頻中的人臉，從而實(shí)現(xiàn)跟蹤。并且為了避免對(duì)視頻中其他人物的“誤碼”，其能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)不同人臉的識(shí)別。通過(guò)這一套流程，人工智能打碼的表現(xiàn)還不錯(cuò)。

利用人工智能打碼可以說(shuō)是打碼技術(shù)的一大進(jìn)步，人們不必一幀一幀地進(jìn)行圖像處理，也不必使用笨笨的視頻處理軟件對(duì)視頻片段進(jìn)行提取、復(fù)制、渲染、跟蹤，也就在很大程度上避免了會(huì)時(shí)不時(shí)出現(xiàn)馬賽克跟不上目標(biāo)移動(dòng)速度而導(dǎo)致暴露的情況出現(xiàn)。

可是，馬賽克帶著保護(hù)隱私的目的而來(lái)，卻更激發(fā)了人們對(duì)背后真實(shí)內(nèi)容的好奇心。AI打碼沒(méi)閑著，還有一群“解碼”的人也是忙忙碌碌。

以子之矛攻子之盾：看起來(lái)AI似乎更擅長(zhǎng)“解碼”

解碼的邏輯也很簡(jiǎn)單：既然你馬賽克是模糊圖像處理，那我給你清晰化不就完了嗎？

不久前英偉達(dá)、芬蘭阿爾托大學(xué)和麻省理工就聯(lián)合開(kāi)發(fā)了一項(xiàng)技術(shù)，利用AI可以在幾毫秒內(nèi)對(duì)模糊圖像進(jìn)行精細(xì)化處理。事實(shí)上，類似的模糊圖片處理技術(shù)有很多，對(duì)其而言，處理一些打碼層級(jí)較低的圖片可能還有點(diǎn)做用，稍微復(fù)雜點(diǎn)兒就要靠邊站了。

當(dāng)然也有人正兒八經(jīng)地干馬賽克消除技術(shù)的研發(fā)。

得克薩斯大學(xué)2016年曾經(jīng)開(kāi)發(fā)出一種消除馬賽克的手段，能夠有效地穿透馬賽克的遮擋，從而識(shí)別出圖片信息。技術(shù)人員通過(guò)建立一個(gè)面部和文字識(shí)別系統(tǒng)，利用網(wǎng)絡(luò)上的圖片對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，最終對(duì)模糊視頻中人臉還原準(zhǔn)確率達(dá)到80%以上，對(duì)經(jīng)過(guò)嚴(yán)重馬賽克處理的人臉也可以實(shí)現(xiàn)50%左右的正確還原率。

能做到這個(gè)程度，應(yīng)該說(shuō)足夠引起那些隨隨便便就打打碼的人的警惕了。

而去年谷歌則來(lái)個(gè)了更狠的。就在微軟推出人臉識(shí)別的移動(dòng)打碼之后，谷歌宣布，通過(guò)采用全新的像素遞歸超分辨率技術(shù)，Google brain已經(jīng)獲取了圖像高低像素之間的變化規(guī)律，因此可以實(shí)現(xiàn)對(duì)打碼內(nèi)容的更精準(zhǔn)匹配。比如學(xué)到紅的是嘴唇之后，它就會(huì)把相應(yīng)的部分還原成嘴唇。

也就是說(shuō)，通過(guò)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，Google brain可以針對(duì)馬賽克“腦補(bǔ)”出照片中人臉的原貌。

看起來(lái)谷歌是很不給微軟面子啊……

相信宅男朋友們已經(jīng)躍躍欲試，巴不得谷歌趕緊把這項(xiàng)技術(shù)推到實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中，免得一次又一次在希望和失望之間輾轉(zhuǎn)反側(cè)了。

但客觀來(lái)說(shuō)，打碼實(shí)際上是對(duì)圖片的一種不可逆的損害行為。因此，與其說(shuō)對(duì)圖片的“還原”，更準(zhǔn)確的說(shuō)法應(yīng)該是“猜測(cè)”。利用人工智能對(duì)馬賽克圖片進(jìn)行通俗意義上的還原處理，一個(gè)必要的條件就是大量的圖片對(duì)比。無(wú)論是得克薩斯大學(xué)還是谷歌都是如此，這也就意味著在缺乏原圖素材的情況下，人工智能也只能是無(wú)限地接近原圖。

當(dāng)馬賽克被擊穿，我們的隱私還安全嗎？

但是，接近就意味著可能，或者說(shuō)不一定與原圖相同，但可以做到高度相似。從這個(gè)角度上來(lái)說(shuō)，馬賽克消除技術(shù)的出現(xiàn)無(wú)疑會(huì)對(duì)我們文章開(kāi)頭提到的隱私安全問(wèn)題產(chǎn)生巨大威脅。

為了應(yīng)對(duì)這種誰(shuí)也不愿意看到的可能，我們或許可以考慮以下幾種方式。

第一，對(duì)進(jìn)行圖像加密修改。得克薩斯大學(xué)雖然對(duì)模糊視頻和打碼視頻的識(shí)別率很高，但對(duì)采用了南加州大學(xué)開(kāi)發(fā)的P3技術(shù)（Privacy-Preserving Photo Sharing，隱私保護(hù)照片共享）修改的圖像卻僅僅只有17%的識(shí)別正確率。該技術(shù)正是為保證照片在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代傳播的安全性而研發(fā)。類似的技術(shù)還有很多，其通過(guò)對(duì)照片的細(xì)節(jié)特征進(jìn)行修改，可以誤導(dǎo)人工智能猜測(cè)的方向，從而保護(hù)隱私安全。

第二，改變打碼形式。西蒙弗雷澤大學(xué)的研究人員提出了一種利用人工智能將需要打碼的人臉?biāo)囆g(shù)化的方法。通過(guò)這種方式，其可以表現(xiàn)出說(shuō)話人的情緒特征，使視覺(jué)效果變得不那么干巴巴的。畢竟總是看著一片馬賽克晃來(lái)晃去視覺(jué)感受確實(shí)不那么好。

而且，經(jīng)過(guò)抽象畫處理的人臉，看起來(lái)應(yīng)基本跟人臉沒(méi)什么太大的關(guān)系了……如果谷歌還想識(shí)別的話，恐怕要在更為復(fù)雜的抽象派藝術(shù)畫作上好好費(fèi)點(diǎn)力氣，估計(jì)沒(méi)個(gè)十年八年可能出不了師。

第三，采用極端“打碼”。馬賽克圖片之所以能被“還原”，一方面在于分辨率降低的程度不夠，二是打碼之后的圖片仍然會(huì)具備一定量的原圖特征。那么，想要不被認(rèn)出來(lái)，干脆就粗暴地遮蓋吧。往臉上貼個(gè)黑條、打個(gè)白光，或者想要表達(dá)情緒的話蓋個(gè)大表情包之類的，人工智能應(yīng)該是沒(méi)有辦法了。但是這招還是謹(jǐn)慎使用，畢竟相較一個(gè)大黑條在視頻上飄來(lái)飄去，還是馬賽克舒服一點(diǎn)。

當(dāng)然，面對(duì)馬賽克消除技術(shù)我們也不必過(guò)于焦慮和緊張。一方面其技術(shù)成熟度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，目前還局限于對(duì)人臉的識(shí)別“還原”，文字、商標(biāo)等尚未涉及；另一方面圖像模糊清晰化技術(shù)在很多場(chǎng)景性都是有積極意義的，比如刑偵案件中關(guān)鍵圖片的復(fù)原、考古資料的清晰化，甚至家里翻新個(gè)老照片等。

與模糊圖片清晰化處理相比，顯然破解馬賽克是最難的一關(guān)。如果連馬賽克都能被斬于馬下，那日常的圖片、視頻的高清還原則更是不在話下。況且，如果最終馬賽克消除技術(shù)真的成熟，由于其能輕易戳穿隱私，勢(shì)必也將面臨法律、道德層面的制約。

所以，在制約得當(dāng)?shù)那闆r下，馬賽克這種東西，該打還是得打。

生成海報(bào)

免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來(lái)自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請(qǐng)進(jìn)一步核實(shí)，并對(duì)任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對(duì)有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁(yè)或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識(shí)產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí)，應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實(shí)情況說(shuō)明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會(huì)依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開(kāi)相關(guān)鏈接。