2024 年 12 月初，网罗上出现了一段带货视频，在视频中卖力地倾销某食物的果然是国度传染病医学中心主任、复旦大学从属华山病院感染科主任张文高大夫。

不少网友出于对张文高大夫的信任，不仅我方购买，还积极地把视频转发到家眷群。关联词，张文高大夫本东说念主很快对此作念出了流露：该视频非其本东说念主录制，应该是用 AI 伪造的。

网罗截图

连年来，跟着东说念主工智能时期的迅猛发展，此类 AI 伪造视频事件频频曝光。作歹分子愚弄 AI 时期，假冒名东说念主身份进行诱拐、发布流弊告白，致使通过伪造视频骗取无数财产，严重要挟社会信任体系和信息安全。

今天，咱们从时期角度来观念一下此类事件。

AI 伪造视频的时期：

从生涯抵挡网罗到   Deepfake

这类 AI 伪造视频所用的时期并不是最近才出现的，上世纪九十年代学术界就运转了面部替换和图像生成联系时期的筹画。2014 年，伊恩 · 古德费洛（Ian Goodfellow）提倡了生成抵挡网罗（GAN，Generative Adversarial Network），使得筹算机不错生成更为传神且高质地的图像。

生成抵挡网罗由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两部分构成。生成器创建本体，而判别器则检测所创建的本体是不是的确的，并将端正响应给生成器。在检修过程中，两者一攻一守，互相抵挡，并在抵挡中栽培各自的能力，最毕生成器好像生成十分传神的画面。

2017 年，有东说念主在网罗社区 Reddit 上创建了一个名为" deepfakes "的账号，并发布了一些用生成抵挡网罗时期制作的名东说念主换脸视频。从此，" Deepfake "一词运转被平淡使用，频繁是指代这类换脸视频所用的时期。

2018 年 1 月，一款名为 FakeApp 的桌面应用法子发布。紧接着，Faceswap、DeepFaceLab 等具有肖似功能的开源器用出现了。这些器用大大裁减了 Deepfake 的门槛，使不具备专科学问的普通用户也能纰漏生成换脸视频。

跟着联系时期不绝进步，今天的 Deepfake 和之前比较，不仅生成的视频别离率更高、面部心思同步更天然，而且所需的数据更少、检修时候更短。早期 Deepfake 检修常常需要数百到上千张主张东说念主物的图片或数分钟至数小时的视频，以获取不同角度、不齐心思的脸部特征。但跟着生成抵挡网罗时期本人的发展，移动学习（Transfer Learning）、小样本学习（Few-Shot Learning）等时期的出现，当今仅需要几十张致使单张像片就不错生成 Deepfake 视频。

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另外，早期 Deepfake 只可生成画面，当今献媚声息克隆（Voice Cloning）、语音立场移动（Voice Style Transfer）等时期，还不错生成以伪乱的确主张东说念主物声息，况兼不错令视频中的嘴部行动和声息一致。

简便来说，当今只需要有一张像片，几秒钟的语音，就不错生成 Deepfake 视频。天然，如果有更多像片和更长的语音，生成的视频也会更传神。

Deepfake 时期的

正面应用和负面影响

Deepfake 固然是"伪造"，但在赢得被"伪造"者许可的情况下，不错有许多正面的应用。举例，2019 年，英国足球明星大卫 · 贝克汉姆发布了一段敕令褪色疟疾的视频。在视频中，他使用了包括斯瓦希里语和约鲁巴语等在内的 9 种言语。而除了英语以外，其余 8 种言语齐是用 Deepfake 时期生成的。

此外，Deepfake 所使用的各样时期在数字东说念主等界限也有平淡应用，在视频主播、影视制作、素养和培训、心理调停康复等界限齐能推崇积极的作用。

但任何时期齐可能被用在不好的地方。在前边提到的假张文宏之前，还是出现过假靳东、假马云、假雷军、假于东来等。假冒名东说念主卖货不是最厄运的，Deepfake 类时期还被用在许多更恶劣的地方，举例诱拐。

2024 年 12 月 20 日，BBC 报说念了一则《爱情骗子愚弄 Deepfake 从我这里骗走 1.7 万英镑》的故事。受害东说念主是 77 岁的尼基 · 麦克劳德（Nikki MacLeod）。骗子告诉她，我方在一座石油钻井平台上职责，并条款 Nikki 购买 Steam 礼品卡以及通过 Paypal 转账等式样提供财富，以便在钻井平台上赢得互联网献媚，以及支付到苏格兰来见她的旅行用度。Nikki 领先握怀疑立场，但看到对方发来的钻井平台上的视频后就顺服了。

2024 年 1 月，某香港公司的又名职工从公司账户转了 2500 万好意思元给诱拐者。骗子以首席财务官的形态和他进行了视频通话，条款他实际这笔转账。在视频通话中，该职工不仅看到了首席财务官"本东说念主"，致使还看到了其它"共事"。

据著明管帐师事务所德勤 2024 年 5 月发布的一份施展，2023 年好意思国的 Deepfake 欺骗增多了 700%，形成了 123 亿好意思元的亏蚀，况兼这一数字在 2027 年可能会达到 400 亿好意思元。

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除了诱拐以外，Deepfake 时期不错还被用来骗过东说念主脸识别。许多出动应用会使用东说念主脸识别来考据用户身份。为细心用像片假冒东说念主脸，当今的东说念主脸识别时期频繁齐会进行活体检测，肖似 3D 结构光等活体识别时期需要特殊硬件，但只好部离异机守旧。

当前，许多场所使用的照旧基于手机前置录像头的 2D 东说念主脸识别。而 2D 东说念主脸识别的活体检测主如果条款用户作念出眨眼、点头等行动，以及用屏幕精通特定神采的晴明。于是就有东说念主使用 Deepfake 时期献媚一些其它的技能，来骗过东说念主脸识别，从而盗取网罗账号。

如何识别和检测 Deepfake 视频？

制作不够邃密的 Deepfake 视频用肉眼就可看出极度。举例，东说念主物的面部心思或目光不天然，眨眼的次数过少，面部旯旮缺乏，或者与配景的过渡不天然，东说念主脸的光影成果与周围环境的晴明情况不符等。然而，跟着 Deepfake 时期的进步，这些极度特征也越来越少。

当前已知的 Deepfake 时期能仿冒东说念主脸作念出的心思，但还不成仿冒东说念主脸在受到外部压力时产生的变形。是以，在视频通话时，如果怀疑遭到了 Deepfake 欺骗，不错条款对方用食指按压一侧的鼻翼，或按压一侧的面颊。

除了肉眼别离，用 AI 来识别 AI 生成的本体亦然热点的筹画所在。举例合成视频可能在帧与帧之间存在不连气儿性，进行时序一致性分析就可能发现极度。另外，东说念主的腹黑罕见会导致皮肤出现和脉搏节奏一致的幽微色调变化，通过这种色调变化不错获取脉搏信息，而 Deepfake 的视频可能莫得这种特征。

但咱们也要坚韧到，Deepfake 使用的生成式抵挡网罗时期底本等于由生成器和判别器两部分构成，任何一种检测 Deepfake 的时期技能也齐不错纳入到 Deepfake 的判别器中，从而生成该时期难以检测的伪造本体。

连年来，我国颁布实施了《互联网信息干事深度合成不断章程》《生成式东说念主工智能干事不断暂行办法》等，但这些法律法例主要敛迹的是提供联系干事的平台。而跟着软硬件时期的发展，当前 Deepfake 竣工不错只使用运行在个东说念主电脑中的模子完成。

是以，要纰漏 Deepfake 带来的各样问题，需要全经过的详细贬责机制，昔日需要时期、平台、法律的多元协同。用 Deepfake 假冒名东说念主身份，欺骗他东说念主购买家具，不仅可能违背《民法典》第 1019 条和第 1024 条，滋扰他东说念主的肖像权、名誉权，还可能触及《刑法》第 266 条诱拐罪、《刑法》第 222 条流弊告白罪等。关于使用 Deepfake 触及罪人乃至犯法的行为，就需要照章进行打击。

谋划制作

作家丨于旸 腾讯玄武实验室认真东说念主

审核丨于乃功   北京工业大学机器东说念主工程专科认真东说念主，北京东说念主工智能筹画院机器东说念主筹画中心主任，博士生导师

赵精武   北京航空航天大学法学院副阐发，工信部工业和信息化法治计谋与不断重心实验室副主任、网罗空间海外贬责筹画基地副主任

责编丨林林

审校丨徐来  

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