原標題:從“深度偽造”到“深度合成”:AI為啥需要一次“正名”?
在世人對AI的“邪惡性”進行攻詰的浪潮中,AI造假,可能已經(jīng)是現(xiàn)在排首位的理由了。
自從2017年Deepfake(深度偽造)橫空出世以后,人們驚呼原來AI在造假方面簡直天賦異稟。此后“AI生成內(nèi)容”技術(shù),特別是GAN算法的突飛猛進更加印證了這一事實。不僅僅是AI換臉,還有AI自動生成文本、語音、圖像、視頻等等一切數(shù)字內(nèi)容。
除了AI換臉帶來的色情視頻泛濫之外,人們更進一步擔(dān)心AI生成內(nèi)容技術(shù)在隱私侵犯、威脅信息安全、操縱政治選舉等方面帶來全新挑戰(zhàn)。
人們往往會假設(shè),如果任由AI生成的內(nèi)容在互聯(lián)網(wǎng)中蔓延,將會更進一步?jīng)_毀互聯(lián)網(wǎng)世界的真實性邊界。
(被AI造假的扎克伯格“諷刺”自己的Facebook平臺)
Deepfake之后,真相何在?
如果哪些是真,哪些是假,普通人都難以分辨的時候,那么組成社會基石的真相和信任將就此坍塌,但我們似乎還沒有做好活在“無信任社會”的準備吧。
德國哲學(xué)家康德在《實踐理性批判》中論證“人為什么不能說謊”的法則,揭示了“無信任社會”的悖論和荒謬。假如“人人可以說謊”是一條社會的通行法則,那么,每個人都不會再信任另一個人說的話,這樣說話人的謊言也就不會得逞。說謊而無人相信,就陷入了自相矛盾的境地,反之“人人不能說謊”,才應(yīng)該是正常社會的通行法則。
這就是說,只有在默認“人人應(yīng)該誠實”的信任社會里,說謊者才可以通過成功騙到他人獲利,也會因為謊言被戳穿而信譽破產(chǎn)。而在“無信任社會”中,信息的真假判斷都難以進行,那只能默認一切都為“假”,才會不至于上當受騙。但是相應(yīng)的代價是信任全無,合作難以達成,交流也不再可能,最終將會是社會的分崩離析。
當然這只是理論上面最極端的演繹?,F(xiàn)實世界永遠會在理論世界之下形成巨大的灰色空間,人性的基石仍將亙古不變,技術(shù)的演進也會一往無前,而人性的弱點就會在這兩者的撕扯的張力中一直暴露無遺。每一代的新人類除了持續(xù)的學(xué)習(xí)、進化,以適應(yīng)技術(shù)加速帶來的全新挑戰(zhàn),似乎也沒有什么更好的辦法。
回到“Deepfake”為代表的“AI生成內(nèi)容”技術(shù)來說,它既不會成為將我們的社會拖向“無信任”的深淵,也不會讓我們的人性變得更好或更壞一點。在一個即將到來的“虛實相容、真假不分”的后真相世界當中,只會讓適應(yīng)這一變化的我們變得更加復(fù)雜和反脆弱。
所以。這一略帶“貶義”的Deepfake(深度偽造)的技術(shù)名詞,需要被我們重新塑造為一個技術(shù)中性詞匯——Deep Synthesis(深度合成)。
為“深度合成”正名:AI的技術(shù)中性
科技的每一次突破,都可能帶來意想不到的“副產(chǎn)品”。
就如同愛因斯坦發(fā)現(xiàn)了質(zhì)能方程式之后,即使再不情愿,他也無法阻止原子彈的出現(xiàn)和使用。就在Deepfake這個“妖孽”在美國新聞網(wǎng)站Reddit被放出來之后,AI的領(lǐng)軍人物Yann LeCun也在Twitter上深深反省:
“說真的,要是當初知道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)會催生Deepfake,我們還要不要發(fā)表它?”
隨即LeCun自己就回答了這個問題。LeCun表示,即使不是我們首先公開發(fā)表,CNN也會由其他人或機構(gòu)發(fā)明出來。而在2002年當時被公布出來以后,人們也不知道如何來利用它。換句話說,CNN的價值要在技術(shù)人員的不斷探索下才能挖掘出來。
現(xiàn)在CNN正在被開發(fā)出各種各樣的應(yīng)用,既對世界有很多正向的積極影響,比如醫(yī)療診斷、自動駕駛、內(nèi)容過濾以及安全監(jiān)控等等,也可能引起一些負面的效果,比如侵犯隱私、造假詐騙、偏見歧視等等,好壞參半,可以各打五十大板。
簡單來說,就是AI無罪,問題還是出在使用AI技術(shù)的人類身上。
以Deepfake技術(shù)所引發(fā)的AI換臉的色情視頻泛濫來說,AI技術(shù)被應(yīng)用于色情產(chǎn)業(yè)幾乎是一件“必然如此”的過程。一方面,現(xiàn)代色情產(chǎn)業(yè)一直都是最新科學(xué)技術(shù)應(yīng)用的急先鋒,另一方面,AI在圖像內(nèi)容生成技術(shù)的發(fā)展正好迎來了突破臨界點。最后一步就只剩下這個叫“Deepfakes”的用戶最后的“靈機一動”了。
實際上,Deepfake為“AI內(nèi)容生成”技術(shù)的普及起到了推波助瀾的作用,但同時也帶來難以抹去的污名化影響。而鑒于“AI內(nèi)容生成”技術(shù)的發(fā)展早已超出AI換臉的范疇,技術(shù)商業(yè)領(lǐng)域正在試圖用“深度合成”來為這一技術(shù)正名。
首先,Deepfake(深度偽造)一詞明顯以偏概全,其僅僅是“AI換臉”技術(shù)的早期代表,不足以包含所有的“AI生成內(nèi)容”的技術(shù)。用Deep Synthesis(深度合成)可以更好地泛指所有AI生成算法和涵蓋自動生成圖像、視頻、語音、文本、音樂等內(nèi)容的合成技術(shù)。
其次,Deepfake尚未得到技術(shù)社區(qū)的廣泛認可,只是被媒體大眾叫順嘴了而已。況且Deepfake自帶的“腹黑”體質(zhì),對于AI技術(shù)的應(yīng)用推廣會帶來直接的負面影響。
“深度合成”這個更為中性的技術(shù)名稱,將會代替Deepfake來行使AI內(nèi)容發(fā)展的應(yīng)盡之責(zé)。那么,“深度合成”該如何撐起這重任呢?
“深度合成”的底氣:技術(shù)加速和商業(yè)落地
“深度合成”技術(shù),其實就是借助可以自主學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)算法模型來實現(xiàn)的,其主要使用的的兩個技術(shù)就是“自動編碼器”人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 “生成對抗網(wǎng)絡(luò)”(GAN)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。前者用于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的合成,后者由生成器和鑒別器組成,一個用來進行新數(shù)據(jù)的生成和一個用來對其進行鑒別,經(jīng)過二者無數(shù)次的對抗,最終生成出“以假亂真”的合成數(shù)據(jù),其中就包括Deepfake所創(chuàng)造出來的換臉視頻。
(GAN相關(guān)論文的發(fā)表情況)
從2014年,GAN提出一直到今天,已經(jīng)經(jīng)歷了從CGAN、BigGAN 、StyleGAN等多個版本更新,其中每年的相關(guān)研究論文也在加速增長,可見學(xué)界對于GAN算法的重視和發(fā)展前景的看好。
(BigGAN 生成的包含各種類別的高清晰圖片)
與此相應(yīng)的,就是圖像生成質(zhì)量的突飛猛進,其中不僅可以實現(xiàn)人臉的合成,也能更一步實現(xiàn)圖像疊加融合,或者直接生成全新的高清圖片,以致于人眼根本難以分辨真假。
比如,去年MIT和IBM沃森聯(lián)合實驗室發(fā)布的一個基于GAN的AI藝術(shù)畫師,就可以學(xué)習(xí)文藝復(fù)興時期的畫家的繪畫風(fēng)格,直接將現(xiàn)代人類的照片變成文藝復(fù)興時期的畫作。
其中的技術(shù)優(yōu)勢在于,GAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會根據(jù)自己學(xué)到的技巧為畫面重新構(gòu)圖,也就是它是畫出新的圖片,而不是利用風(fēng)格遷移的方式,改變原圖的色彩。
其實,深度合成技術(shù)已經(jīng)可以走得更遠。除了單一的圖像、音頻合成之外,多維度的內(nèi)容合成已經(jīng)是一個趨勢,這樣可以將語音識別、人臉識別、唇形搜索等結(jié)合起來,進行人臉語音的合成,從而可以讓一個人自然流利地說出自己從未說過的話。
此外,人臉合成之外,全身合成、3D合成虛擬人技術(shù)也成為當前的應(yīng)用熱點。剛剛過去的兩會期間,搜狗聯(lián)合新華社推出上崗的全球首個3D版AI合成主播,就已經(jīng)可以在文本實時驅(qū)動面部表情和唇形,肢體動作、超寫實細節(jié)呈現(xiàn)上面做到比擬真人的動態(tài)效果。
在“深度合成”技術(shù)的商業(yè)化方面,已經(jīng)有眾多行業(yè)和企業(yè)看到其應(yīng)用場景和廣闊市場。目前,“深度合成”已經(jīng)在影視娛樂、社交通訊等多個行業(yè)的場景中開始發(fā)揮作用。
比如,在影視劇制作中,最直接的幫助就是提升音視頻制作的效率,拓展創(chuàng)作想象空間;一些特殊情況下,還可以通過合成技術(shù)為影視劇的失聲的演員進行聲音合成,為已過世的演員進行“數(shù)字復(fù)活”;甚至直接創(chuàng)造虛擬數(shù)字人來進行影視劇集的制作。
在娛樂應(yīng)用體驗上面,最基本的臉部特效應(yīng)用、換臉視頻、動圖,都已經(jīng)多次在我們的生活中出現(xiàn);虛擬偶像、虛擬主播、虛擬客服也隨著深度合成技術(shù)的成熟而變得越逼真和可信。
在社交通訊上面,與其擔(dān)心深度合成技術(shù)會暴露個人隱私,不如可以讓深度合成技術(shù)幫我們在社交網(wǎng)絡(luò)中建立自己的“數(shù)字分身”,就如同《頭號玩家》里面每個人創(chuàng)建的虛擬形象一樣,成為自己在網(wǎng)絡(luò)世界的通行證。
此外,像電商營銷、教育藝術(shù)、醫(yī)療科研等領(lǐng)域,深度合成技術(shù)帶來的仿真數(shù)據(jù)和虛擬化內(nèi)容都可以為這些產(chǎn)業(yè)帶來新的應(yīng)用場景或者直接推動該領(lǐng)域的技術(shù)進步。
顯然,深度合成技術(shù)的這些正向價值正在為其換來更有底氣的話語權(quán)和發(fā)展前景。但是這個一出現(xiàn)就飽受人類質(zhì)疑和恐懼的AI技術(shù),仍然值得我們認真對待其應(yīng)用邊界和規(guī)則。
“深度合成”的治理:如何鎖住“虛假內(nèi)容”的惡龍
正如一切獲得都必須付出代價一般,我們?nèi)绻胍硎苌疃群铣杉夹g(shù)帶來我們的一切生活便利和精神享受,同時就必須承受其帶來的將數(shù)字世界全面虛擬化的代價。
深度合成技術(shù)所帶來的“虛假內(nèi)容”的社會風(fēng)險將長期存在。首先,深度合成的開源技術(shù)和軟件,讓普通人們偽造、操縱音視頻的門檻大幅降低;其次,這些虛假音視頻內(nèi)容足以以假亂真地騙過大多數(shù)“不明真相”的群眾;最后,這些帶有明顯色情、危言聳聽或侵犯隱私的信息又足以吸引人,只要從源頭傳出,就會進行源源不斷的擴散。
除了少數(shù)能夠辨別真?zhèn)蔚膶I(yè)人士,大多數(shù)人都難以分辨和抵制這些假信息的誘惑。深度合成的技術(shù)濫用風(fēng)險,需要得到來自法律、技術(shù)、行業(yè)、民眾等多方面的制約。
第一,法律層面。對AI深度合成內(nèi)容的用途、標記、使用范圍以及濫用技術(shù)的處罰,都應(yīng)該進行深入研究,并出臺相應(yīng)的規(guī)定,為深度合成的合法使用提供依據(jù)。
第二,技術(shù)層面。與深度合成技術(shù)同步進化的內(nèi)容鑒別技術(shù)和溯源追蹤技術(shù)也應(yīng)該得到重視。針對合成內(nèi)容的有效鑒別與標記,才能從源頭來識別合成內(nèi)容,以防止負面的虛假內(nèi)容的擴散。
第三,行業(yè)層面。深度合成技術(shù)離不開行業(yè)自律,合成內(nèi)容技術(shù)提供者和平臺要承諾在合成內(nèi)容之上必須做出標記,或者提供有效的檢測和標注工具,來保證合成內(nèi)容被清晰識別出來。
最后,民眾層面。相比較于權(quán)威機構(gòu)或者主流精英人群對合成內(nèi)容泛濫的擔(dān)憂,廣大民眾反而可能是這波“虛擬化”浪潮最主要的支持者,甚至是虛假信息的推波助瀾者。
在我們即將全面迎來數(shù)字化世界的今天,培養(yǎng)合格“數(shù)字素養(yǎng)”應(yīng)該要成為一件從小就抓起的公民必修課。但這門課教什么、怎么上,仍然需要在深度合成技術(shù)發(fā)展的路上慢慢探索。
正如沒有任何一個技術(shù)是我們在做好準備之后才出現(xiàn),AI技術(shù)也是如此。
從一開始,我們就把AI技術(shù)出發(fā)點定義為,盡可能地學(xué)習(xí)和模仿人類的能力,以致于最終能夠代替人類行駛那些繁重、重復(fù)甚至極高難度的任務(wù)。
而深度合成技術(shù)不正是這一目標的實現(xiàn)過程。我們既然選擇喚醒AI這條巨龍,就不能再“葉公好龍”地擔(dān)心AI越來越像人類這件事情。
最后,反過來看我們?nèi)祟愡@個物種,一方面我們有極致的智慧去探索世界的因果規(guī)律,始終去探索那個“真相”;一方面我們又抱著極大熱情來發(fā)明各種工具,來承擔(dān)人類的各種工作。
這兩種能力也直接促成了我們今天的工業(yè)世界,以及未來要進入的數(shù)字虛擬世界。
樂觀來說,我們不僅不用太過擔(dān)心“后真相時代”的來臨,甚至于,我們還會很快適應(yīng)這個徹底“虛擬化”的美麗新世界。
對于絕大多數(shù)人來說,追求真相,遠遠沒有追求舒適更具吸引力。
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