按下一鍵就能換臉,製作出假裸照!揭Deepfake駭人技術真相,連歐巴馬也深受其害
你是否也曾經觀看、甚至轉發過Deepfake製作出來的假影片呢?(圖/取自 VentureBeat@Youtube)
俗話說「眼見為憑」,但在科技日新月異的時代,這句俗諺恐怕將再也不適用。近年來網路上有越來越多的假消息出現,不僅限於文字、圖片,就連偽造影片也開始在網路上猖獗,其中「Deepfake」技術更是讓人難辨真假,不但可以模擬出與本人「一模一樣」的逼真影像,就連聲音、語調等,都可以完美模仿,有些技術高超的Deepfake影片,甚至用肉眼也難以辨識,若沒有經過事實查核,幾乎無從得知眼前影像的真偽。
然而這樣驚悚的黑科技其實已經行之有年,在我們日常的生活中不但隨處可見,最初的應用也並非拿來散播假消息,只是隨著社群網路崛起,這項技術開始被有心人士利用,淪為其獲取和滿足私人利益的工具,導致社會上充斥虛假資訊的問題愈發嚴重。面對眼前的情況,你或許會想知道到底什麼是Deppfake技術,而它又是怎麼成功騙過我們的雙眼的?以下就帶你一一瞭解:
什麼是Deepfake技術?
「Deepfake」是2017年在網路上開始出現的新名詞,由「Deep Learning(深度學習)」與「Fake(偽造)」兩個字所組成,顧名思義,這其實就是利用AI(人工智慧)不斷學習與練習,而生成出偽造影像與音檔的一種技術。
至於其製作出來的「換臉影片」,便是將原先需要人工合成(例如Photoshop)的影像,透過AI彼此之間的生成、判別與對抗,最終產製出一段細緻的偽造影片。由於偽造內容太過逼真,無論是長相、聲音,都幾乎與本人沒有什麼差別,因此也被網友喻為是「最接近真實的謊言」。
Deepfake技術應用
儘管Deepfake技術在近年來逐漸被濫用,但它其實也能夠運用在良善的層面上,例如,在尋找失蹤人口時,警方或執法單位能夠利用Deepfake這項技術,來預判失蹤人容貌的年齡成長圖,對於長期未有斬獲的懸案而言無疑是一大助力。
另外,國外也曾經透過自製的Deepfake技術,將幾張模糊的犯罪車輛照片進行複製與訓練,最終找出可能犯案的車牌號碼,除了省去過程中許多不必要浪費的時間與人力,也能夠把握救援的黃金時機。
不僅如此,我們平時看的電影或影集,其實也時常利用Deepfake技術來進行拍攝,無論是一人分飾兩角的《雙子殺手》,還是令逝世演員重回大銀幕的《玩命關頭》,都是電影產業運用類似的Deepfake技術所製作的經典範例。
Deepfake技術的濫用與猖獗
不過就如文章一開始所提,科技正日新月異地在進步,而Deepfake技術同樣也是。由於越來越多便利的技術創新與開發問世,使用Deepfake技術的門檻也隨之降低,如今你只需要下載一個app,就能夠讓自己成為電影主角或一幅名畫。雖然聽來無傷大雅,但有不少人開始動起歪腦筋,去製作和散播惡意中傷他人的假影片,嚴重影響其隱私、名譽和心理狀況,其中演藝人員和政治人物更是深受其害。
例如,在許多的成人網站上,就有不少利用Deepfake技術製作的偽造影片,但根據調查顯示,這些色情影片有高達9成以上,都是未經當事人同意下所合成與發佈的。包括「神力女超人」蓋兒加朵、「黑寡婦」史嘉蕾喬韓森等國際巨星,都是這類偽造影片中時常出現的「常客」,更遑論那些較無知名度、甚至是素人的受害者,面對Deepfake影片背後的惡意,根本沒有話語權去澄清或對抗。
此外,最近更在通訊應用程式Telegram中,發現一個源自人工智能(AI)的「生成對抗網絡」(Generative Adversarial Network,GAN)偽造技術,它利用演算法從現有數據中,產生新數據。截至2020年7月,已有超過10萬名婦女成為目標,並被公開分享她們的假裸照。與「生成對抗網絡」進行交互的用戶表示,他們主要是使用從社交媒體拍攝的圖像來創建自己認識的女性的裸照,然後再通過Telegram 等通訊渠道,進行共享和交易。
另一方面,對於要爭取選民信賴的政治人物而言,Deepfake影片更是會嚴重影響他們選舉的情勢。一旦影片被散播廣傳,就算事後澄清這是Deepfake所捏造,失去的選票也很可能無法挽回(選民未必相信、或只看過假影片而未聞真相等),最終導致敗選,甚至是個人政治生涯的結束。像是下列這支影片,就是知名的美國演員喬登皮爾,利用Deepfake技術所模擬生成出歐巴馬談話的假影片,呼籲民眾應更謹慎面對網路上的資訊來源。
若撇除其談話內容,光憑影像和聲音,你真的能夠辨認出這段影片究竟是真是假嗎?
如何破解與防範Deepfake?
面對Deepfake技術在網路上的氾濫,YouTube、Twitter和Facebook等社群巨頭也相繼祭出反制手段,包括立法禁止用戶製作、發布和散播Deepfake影片,以預防這項新技術所帶來的網路安全威脅。
不過除了被動的阻絕假資訊外,身為閱聽人的我們其實也能夠主動出擊,儘管Deepfake影片做得相當逼真,但細究之後就會發現裡頭仍存在一些破綻。對此,有國外學者就統整出以下4種辨識Deepfake影片的方法,螢幕前的你不妨一起試著找找看這些線索:
除了以上較為明顯的表徵以外,我們也可以透過影片中人物的皮膚色澤、運動模式以及不自然的陰影等破綻,來辨別影片是否是由Deepfake技術所生成。同時,進行事實與來源的查證,也是身為閱聽人的我們在分享前需要培養的好習慣。
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