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变脸是一部1997年由吴宇森执导的电影，却也是可能搅乱天下的最新科技。（电影海报） 查克柏格(Mark Zuckerberg)今年初在脸书年度开发者大会上坚持认为，他的公司若是再度面对像是俄罗斯在脸书平台上涉入2016年总统大选的情形，“永远不会再次毫无准备”。 然而，社群媒体巨头及其竞争对手可能仍然没有能力应对它们的下一个巨大挑战：看起来像真的虚假影音让你相信前总统欧巴马确实对川普总统骂脏话。 像脸书、推特和YouTube这样的平台最近一直在努力应对不知何时会出现的错误讯息所带来的威胁和干预，但现在它们面临着目前所知最新形式的假讯息：以变脸科技(Deepfakes )制作出能愚弄最锐利眼睛的伪造影音。专家表示，随着这类技术不断升级进步，它不久就会被用来煽动争端甚至影响选举。 深入研究变脸科技的德州大学法学院教授兼副院长切斯尼(Bobby Chesney)表示，“恶意骗子的机会将会大幅跃增。” 这种变脸，不再是电影里那种天马行空的想像，而是电脑上经过软体制作、几可仿真的实际现象，而且正在攻占各大社群媒体平台。 社群平台几乎完全没有准备 《CNNMoney》报导指出，推特、YouTube和Reddit也是变脸科技的天然目标，上面充斥着各种偏激的专页和色情网站。然而在被问到是否为这个迫在眉睫的问题做准备，没有一家重点社群媒体平台愿意仔细讨论它。这些公司不愿透露正在合作的研究人员名字，要花多少钱来检测平台，或者有多少人被指定来解决问题。 它们的说法与脸书承诺“保护社区免受现实世界伤害”这种模糊的解释好不到哪里去。 但这并不是说它们根本就没有努力。例如，脸书正在与学术界合作，以了解他们的研究如何应用于该平台。但与此同时，变脸科技开发者正在继续努力改善技术，让生产出来的影音更具说服力。 “deepfakes”这个字指的是利用深度学习，一种机器学习，将任何人的脸部和语音添加到影音中的技术。它大多出现在网路的黑暗角落里，有人利用它将前女友或名人插入色情内容中。但《BuzzFeed》在4月制作了一段影音，预示了一个可能的未来。这段影音看起来像是欧巴马嘲笑川普，但事实上，欧巴马的脸是被这款变脸科技叠加到好莱坞电影制片人皮尔(Jordan Peele)的影片上。 冲击力远高于俄罗斯介入总统大选 变脸科技(Deepfakes)可能比2016年总统大选中的假新闻和Photoshop变造更具威胁，因为它们很难被发现，因为目前人们普遍相信影音是真实的。但问题不仅是个别视频会传播错误讯息：这些影音也可能让人们认为再也无法信任读到、听到或看到的任何内容，除非这些内容本就支持他们的立场。 专家表示，假影音几乎不可能被识别出来，最快也要12个月的时间。 协助企业打击错误信息活动的New Knowledge CEO摩根(Jonathon Morgan)看过巨魔农场(troll farm)利用人工智慧来创造并针对特定族群的社群媒体用户量身订制虚假影音。这正是俄罗斯撑腰的网军在上次总统大选期间所做的事，只是没有伪造影音。 社群媒体责任中心首席技术专家欧瓦迪亚(Aviva Ovadya)表示，社群媒体公司"还处于解决2016年错误讯息的早期阶段"，并且"很可能缺乏真正的基础设施"来对抗随时会出现的变脸科技。 许多平台已经执行了有关裸体的准则，适用于可能发现的任何伪造的色情内容。但Institute for the Future的Digital Intelligence Lab研究员伍利(Sam Woolley)说，它们还没有应对变脸科技的准则。这种令人不安的内容冲击性远超过愚蠢的GIF或讽刺影音，例如，羞辱政客或商人的伪造影音，或者显示士兵犯下战争罪的恶作剧镜头。他说，“这些对社会和民主的影响可能更大。”  变脸科技同好还有一个网站平台彼此切磋技术并教学。（网站截图） 像脸书和推特等企业经常抗辩说它们只是平台，而不是出版者，并强调1996年“通信规范法”第230条规定它们不必对用户发布的内容负责。 最近关于仇恨言论、假新闻和虚假讯息污染技术平台的骚动，已经导致这些企业采取更多行动，即使带头的CEO们在解释任务内容时也缺乏一致性，令人费解。尽管如此，这些企业都没有特别提到篡改影音。 伍利说，“这个问题不在于它们是否对变脸科技采取行动，或者是否开始调整这些内容。”“问题在于去做的时间。目前来说，这种动作机会渺茫。”  女星艾玛华森(Emma Watson)是最常被色情影音移花接木的对象之一。（Pinteret） 辨识工具仍在开发中 打击伪造影音的基础设施可能来自五角大厦：国防高级研究计画部门的四年计画正进行到一半，开发辨识变脸科技和其他篡改图像的工具。该领域的专家表示，使用演算法分析生物识别数据是目前看来比较有效的工具。 卡内基梅隆大学的维纳蒂(Satya Venneti)透过分析变脸科技展示影音中的人物脉搏，可以成功辨识部分造假的内容。人们通常会在额头、脸颊和颈部表现出相同的血脉跳动。但她在虚假影音中发现了“非常不同的心跳信号”，这种情况通常在影音以截图分层显示时。 在某些个案中，脸颊的心率为每分钟57至60次，前额为108次。她说，“从没想过会看到这么大的差异。”  透过逐帧截图可以辨识影音是否经过变造。（纽约州立大学） 纽约州立大学Albany分校电脑视觉和机器学习实验室主任Siwei Lyu在6月共同撰写的一篇论文中概述了另一个技巧：注意眨眼的频率。他说，“如果一段影音有30秒而且你从未看到这个人眨眼，那就很可疑了。” 在他的论文发布后，Lyu表示，变脸科技开发者利用他的研究成功地改进了造假的功力，以避开他的检测系统。现在，他的团队正在探索辨识其他造假的方法，但他拒绝详细说明，因为他不想再助长任何可能协助创造更具说服力造假的东西。他说，“我们处于第一线。”并表示谷歌表示有兴趣与他合作。  纽约州立大学Albany分校电脑视觉和机器学习实验室主任Siwei Lyu。（纽约州立大学） GIF托管平台Gfycat使用演算法对影片逐帧检查脸部，以确保没有任何内容被修改。尽管如此，科技新闻网站Motherboard发现，一些变脸科技巧妙地避开了Gfycat的演算法检测。 Gfycat承认，要移除被演算法注记的内容可能需要几天时间。 伍利和其他专家表示，脸书、推特和其他平台可以经由建立广泛的合作关系来共同解决问题，从而开始提前面对这个问题。举例来说，该产业可以透过以往处理儿童色情的跨平台通用散列(universal hashing)系统，来辨别和阻止此类材料。 区块链和其他安全性公共验证系统也被认为是追溯影音和照片源头的可能工具。 但重要的是，变脸科技的问题必须是跨产业且全面性地应对。 欧瓦迪亚说，“平台绝对是解决方案的一部分，但不止平台而已。毕竟平台只控制部分领域的内容发布。”
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