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面目全非?警戒受骗!

更新时间: 2019-03-01

都说“耳听为虚,眼见为实”,但如果你在国外视频网站上搜查一下“deepfake”这个词,一定会猜疑自己的眼睛。这种正在迅速风行寰球的技能让人意识到,除了诈骗电话、PS图片,当初连视频都会“骗人”了,而且几乎浑然一体。

在AI范围中,有一项无比热门的分支,叫做机器学习—用程序模拟人类学习的进程,能够自我更新、自我进化、累积教训,最终形成自己的某种套路。而在机器学习中,又有一种非常热点的方式—生成对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN)。

在2017年11月前,deepfake每月搜寻次数只有100次左右。到了2018年7月,每月搜索次数已经回升到100万次-1000万次。随着类似于fakeapp这样工具开端遍布,有人开始尝试通过虚假视频来造谣、制作恐慌甚至牟利,比如制造假新闻甚至制造用来威胁勒索的假视频。

2016年,基于GAN的实时视频仿真软件Face2Face诞生,可能把一个人的脸部动作,无声无息地转移到另一个人的脸上。这项技巧的开发者Justus Thies在当时已经意识到了潜在的危险,他在一次接受采访的时候表示:“假如这类视频软件得到广泛应用的话,将会对社会造成剧烈的影响—这也是为什么咱们不把软件代码开源的起因之一。”

2014年,Ian Goodfellow提出了GAN模型,即设计两个独破的机器学习网络,辨别为生成器和判断器。以模拟一张图片为例,生成器始终训练,目的是“模仿”出以假乱真的图;而判别器则不断检测,判断出此图是真是假。在对抗过程中,两者都会一直优化,提高本人的生成才干跟断定才能。这样“左右互搏”的结果就是,天生器必定能输出无限濒临于原图的“赝品”。

但遗憾的是,这个潘多拉魔盒已经被打开了。超低门槛的工具让这项技术走向大众,一大批用户加入到这种视频的制作跟分享中,甚至有专门的软件教人“一键换脸”,比喻Fakeapp,两个月就被下载了12万次。