科技公司為你的臉操碎了心
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。
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“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。
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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。