春節過後，中美兩地同時掀起了一種特效小視頻風。惡搞“螞蟻呀嘿，螞蟻呀呼，螞蟻呀哈”（《Dragostea din tei》歌詞音譯）BGM 的短視頻在各大視頻、社交網絡平台上刷屏。通過AI 技術，將靜態照片動態化處理，將人的口型、眼神等神態與歌曲內容完好匹配，製造出喜感、魔性的“變臉”惡搞視頻，再搭配上名人如比爾· 蓋茨、巴菲特、馬雲的共同“演繹”和有趣的文案，廣受網民們歡迎。

“螞蟻呀嘿”總統合集|YouTube

除“螞蟻呀嘿”特效視頻背後的應用軟件Avatarify，抖音、快手等也迅速上線“螞蟻呀嘿”視頻製作模塊，支持用戶上傳照片，“變臉”歡唱。

而大洋彼岸則湧現一股“懷舊主題”。

在線家譜公司MyHeritage 開發了一項名為Deep Nostalgia（深度懷舊）的AI 服務，可以將靜態老照片處理成幾秒的小視頻。上線Deep Nostalgia 功能的最初目的是，讓用戶上傳已故親人的照片，通過觀看親人栩栩如生的動畫，以治愈無盡的思念。目前，MyHeritage 公司的AI 模塊已經嵌入Twitter，引發Twitter 用戶跟風懷舊。

Deep Nostalgia 展示動圖|The Verge

無論是Avatarify 開發的“螞蟻呀嘿”，還是MyHeritage 上線的Deep Nostalgia，都屬於Deepfake（深偽技術）。Deepfake 顧名思義，是通過AI 深度學習技術偽造影像、聲音。偽造視頻影像技術最早出現於2016 年，Deepfake 一詞卻出現在2017 年，此後，每隔一段時間都有Deepfake 相關的應用或視頻在網絡上風靡，熱度下降後又以其他方式改頭換面、捲土重來。

那些年出現過的深度“假貨”

開篇提到的Avatarify 就連續兩年佔據Deepfake 界頭版。

2020 年年初，疫情期間，Avatarify 的程序員Ali Aliev 在YouTube 平台上傳了幾個偽造視頻。Ali Aliev 在與同事Zoom 視頻會議時，將自己的臉換成了特斯拉CEO 埃隆· 馬斯克，馬斯克的面部微表情、說話自然，看不出任何破綻，讓同事們大感意外，誤以為跟科技大佬討論了一個價值兩億美元的大項目。

與其他Deepfake 項目不同，Avatarify 不需要預先錄製視頻，可根據視頻流實時工作。隨後，Avatarify 在Github 上開源，迅速升至每日趨勢列表頂部。

今年，Avatarify憑藉“螞蟻呀嘿”特效視頻走紅後，Avatarify超越微信、抖音、拼多多，迅速登至蘋果應用商店免費下載榜榜首，還帶動了剪映APP的大量下載。

國外有Avatarify，國內有ZAO。

2019 年8 月底，ZAO 在國內上線，短短兩天時間，就成為蘋果應用商店最受歡迎APP 之一。ZAO 的宣傳語簡潔明了，“僅需一張照片”，“出演天下好戲”，“添加好友多人合演”。ZAO 的出現滿足了人們獵奇、參演大片的心願。

除了說得出名字的科技公司的產品應用和功能，網絡上還充斥著大量來自業餘愛好者、IT 程序員等製作的各類深偽視頻。

比如，將政客、名人的臉偷梁換柱，嫁接到其他視頻上，美國前總統奧巴馬、美國眾議院議長南希·佩洛西、Facebook 創始人馬克•扎克伯格、知名女星蓋爾·加朵都中過招。社交、視頻網站還出現深偽帳號，2019 年，LinkedIn 領英出現疑似女間諜的假帳號Katie Jones，2021 年初，TikTok 上出現好萊塢男星湯姆·克魯斯的深偽視頻帳號。

深偽視頻、圖片通常利用生成對抗網絡（GAN）製作，生成對抗網絡涉及兩種相互競爭的神經網絡，一個機器學習（ML）模型負責訓練數據集，並創建深偽視頻、圖片，另外一個模型負責檢測偽造品，直至無法識別出偽造品。兩個模型互相推進工作。

尤其是，Github 等社區平台上開放大量開源的Deepfake 技術代碼，使得製作假視頻的門檻大大降低，即便不是專業人士也可輕鬆製作出偽造影片。

不過，儘管生成對抗網絡在不斷進步，偽造品真假難辨，但一些視頻、圖片也總能發現破綻。

比如，出現面部晃動、非自然扭曲、平移；周圍固定物體異動；光線、陰影異常；面部特徵細節如斑、痣缺失。2019 年，國外出現每刷新一次生成一張假臉的網站，該生成對抗網絡技術來自英偉達。雖然生成的人臉細節完美，但仔細辨別會發現，人物背景邊緣模糊，經常會出現面部器官、背景缺陷。

技術難點之外，科技公司鮮有成功的Deepfake 商業模式，此外，因涉及人臉重要信息，科技公司還面臨諸多風險。

人臉是一門好生意？

Avatarify 這類正規渠道的APP 一般通過免費增值服務模式收費，Avatarify 下載、首周使用免費，額外服務如去除視頻、GIF 水印需要付費，一周的使用價格18 元人民幣，包年價格253 元。

MyHeritage 則通過免費的懷舊主題病毒式營銷，推動用戶註冊其他付費業務，MyHeritage 主營業務為DNA 測試。當然，獲益的可持續性與應用能否持續火爆相關，不幸的是大部分Deepfake 應用往往只能火一陣時間。

其實，Deepfake 產業更多存在於黑灰色地帶。

過去幾年，網絡犯罪分子採用勒索軟件斂財，現在他們盯上了Deepfake 技術。通過偽造視頻、企業高層語音，要求企業財務人員資金轉移，或者偽造企業團隊核心負責人照片，進行犯罪活動。

信息安全公司趨勢科技調查發現，暗網中存在很多深偽視頻和圖片示例，網絡犯罪分子在暗網上以超低價格出售Deepfake 技術，深偽視頻50 美元起步，偽造靜態圖片每張2.5 美元，Deepfake軟件25 美元起步。

加拿大媒體VICE 記者Evan Jacoby（埃文·雅各比）曾在網絡上定制Deepfake 成人影像，僅花費30 美元。埃文還發現，Deepfake 軟件通常需要數百張照片訓練模型，但單個視頻可以繞開這種局限性，一個長達15 秒的Instagram 視頻可以將視頻主角的臉部渲染到另一個視頻上。

理論上講，只要用戶在社交媒體上發布了臉部視頻，有人保存了視頻，那麼，這個用戶的臉就有可能出現在各種各樣的視頻中。

Deepfake 技術帶來的用戶隱私數據安全問題成為不能忽視的命題。

ZAO 因用戶隱私協議中聲稱可擁有APP 上所有生成圖片所有權，可在未經用戶允許情況下，將圖片分享給第三方企業，引起極大爭議，上線三天匆匆下架。

儘管，Avatarify、MyHeritage 聲明用戶數據不會上傳至雲端，也不會提供給任何第三方組織。但擁有大量用戶生物數據的科技公司極容易被黑客、黑產盯上。2018 年，MyHeritage 遭遇大面積用戶數據洩露，不久後，有人發現暗網中正出售洩露的用戶隱私數據。

不僅僅是Deepfake 技術，只要涉及人臉數據使用問題，科技公司需要慎之又慎。

2015 年，Facebook 因未徵得用戶同意擅自收集和存儲用戶人臉數據，被三名美國伊利諾伊州公民以違反《生物識別信息隱私法》告上法庭，隨後百萬用戶對Facebook 提起集體訴訟。經過長達六年的馬拉松式訴訟，最終裁決Facebook 賠償用戶6.5 億美元，每個用戶可獲得約340 美元賠償。

AI 技術終究是中立的，Deepfake 技術可以復活影星、名畫、逝去的親人，Deepfake 也可出現在不見光的暗網中，從事各類違法犯罪活動。而對於科技公司而言，遊走在商業利益和用戶隱私安全、法律法規之間，絕非易事。人臉數據歸屬權應該是用戶，不論這些數據能否變現，使用數據時，用戶需擁有充分的知情權。