她坐在电脑前,看着屏幕里穿着露肩装,坐在床上,充满诱惑微笑着的女人。
那是她的脸,被无缝连接到了别人的身体上。一个色情片演员的身体上。
“我的朋友、同事看到会怎么想?他们会相信这视频是假的么?”她感到恶心和耻辱。
这是本周华盛顿邮报的一篇报道的开头。看到这,有些读者应该已经知道这位女性看到的这种视频是什么了。这就是从2017年底开始出现的“DeepFake”视频。简单说,就是利用人工智能算法,将一个人的脸合成到另一个人的视频中,当用来训练的数据足够多,相关计算能力足够强大时,你很难直接辨别视频的真伪。
这种以假乱真的技术在2017年底曾引发美国社会的广泛讨论,尽管对于大众来说,对于这种技术的了解,可能更多来自那些恶搞政治人物的搞笑小视频。但事实上,当这个技术第一次“亮相”时,它的“用途”就是将欧美女明星合成到色情片中。
2017年12月,在Reddit网站上出现一个名为“DeepFakes”的帐号,它展示了通过AI合成的明星色情片,被用来展示的包括著名女影星盖尔·加朵等人。这种做法满足了许多人的幻想,同时也立刻引发广泛讨论。很快,Reddit封掉了这个帐号以及相关的群组,Google、Twitter等网站禁止相关的搜索,而一些色情片大站也封禁了相关视频。
但“DeepFake”却从未真正消失,Reddit上最初的那个始作俑者将它的代码开源,越来越多的人们在此基础上进行“改良”,不断更新工具。有人形容,这种制作视频的技术已经不只是一个开源代码,而是快要成为一个安装包了。也就是说,基本上,只要有足够的动机和精力,谁都能自己制作类似的视频。
基于GANs而来的DeepFake
在原理上,DeepFake使用的正是最知名的深度学习算法之一GANs。GANs全称为生成式对抗网络,由Ian Goodfellow在2014年发明。
在制作DeepFake的过程中,这个算法会让两个神经网络彼此对抗,就好像现实中一个山寨作者和一个真迹鉴别家之间的对抗一样。第一个神经网络被称为生成网络,它负责制作尽可能逼真的作品,而第二个网络为鉴别器,它将前者生成的作品和原始数据库中大量的“真迹”进行对比,来鉴别哪些是真的哪些是假的。
基于每一次的“对抗”结果,生成网络会调整它制作时使用到的参数,直到鉴别器无法辨别它生成的作品和真迹,就算“成功”。这时候,最终合成的视频基本可以以假乱真了。
任何人可以变成任何人像DeepFake这样的技术,让曾经只有最专业的电影制作机构才能完成的任务,变得简单了,你只需要拥有想要fake的目标对象的照片,以及一定配置的计算机,就可以使用这些开源的算法来进行训练,并制作出相应的假视频。任何人都能变成另外任何一个其他的人,而且数据越多,训练效果越好,计算能力越强,完成度也会越高。
每个人都是潜在受害者
这给许多女性带来困扰,不只是明星,还包括普通人。在华盛顿邮报此次的一系列报道中,作者形容,在DeepFake出现一年多之后,这种技术已经变成一种针对女性的武器:
这种视频被不成比例的用来针对女性,代表了一种新的可耻的羞辱、骚扰和虐待方式。这些假视频越来越逼真,它们被上传到色情网站上,并且越来越难以识别。
报道中,许多普通女性成为这种假视频的受害者,一名匿名的受害者说“我只想把互联网的一切都撕碎,但我也知道我无能为力。”
而在受到这种视频骚扰的诸多明星中,斯嘉丽·约翰逊是最积极的反对者,她在华盛顿邮报的采访中这样形容这一切:
什么也阻止不了这些人把我的图片复制粘贴到另一个人的身体上,并且让它看起来逼真的可怕。
想要尝试在互联网和它的邪恶面前保护自己,大多数时候就是一个注定失败的事情。
而且,她和律师发现,如果她们想要起诉制作假视频的人,目前的法律似乎并不够完善。据华盛顿邮报的报道,这种制作假视频的行为甚至可能被归于言论自由等类似的权利,受到美国宪法第一修正案的保护。如果坚持起诉,最好的结果可能是以诽谤、侵犯名誉权等罪名进行定罪,这与实际造成的伤害完全不匹配。
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