在未来世界，如果只看脸的话，你可能真的无法辨认真假。
在科幻电影《银翼杀手2049》中人类制作的“复制人”和人类的容貌近乎一致，除非用专业的仪器做情绪测试，或者找到复制人体内的编号，否则人类根本无法用肉眼分辨孰真孰假。
图片来自：《银翼杀手 2049》
这样的未来世界对我们来说可能有些遥远，但如果只看脸的话，你可能真的无法辨认真假。
“AI脸”已跨越恐怖谷
先来看一组图片，你有信心一眼分辨出“假人脸”吗？
图片：以上均为AI合成脸
这里提到的“AI脸”指的是由 AI 合成的人脸照片，并非真人拍摄，以肉眼看，一时间很难判断真假。
加州大学伯克利分校的Hany·Farid教授多年来一直在从事AI图像合成技术的研究。根据他近日发表在美国国家科学院院刊的一项研究显示，AI合成的人脸已与真人没有区别，甚至看起来比真人更加真实。共同参与此项研究的Sophi·Nightingale博士称最开始开展研究的目的，就是为了借助真人对比找到提高AI人脸可信度的方法。Farid认为目前AI图像合成技术发展和改进的速度非常迅速，比传统的CG成像还要快。Farid称：我们认为，我们已经跨越了静态面孔的恐怖谷效应。
DWF Labs将6000亿枚LADYS转入Huobi，负责人称该笔资产将用于作市:5月11日消息，DWF Labs 管理合伙人 Andrei Grachev 在社交媒体发文表示，该机构向 Huobi Global 转入的 6000 亿枚 LADYS 将用于做市。[2023/5/11 14:57:34]
恐怖谷理论是一个关于人类对机器人和非人类物体的感觉的假设，它在1970年由日本机器人专家森昌弘提出，由于机器人与人类在外表﹑动作上都相当相似，所以人类亦会对机器人产生正面的情感，直至到了一个特定程度，他们的反应便会突然变得极之反感，哪怕机器人与人类有一点点的差别，都会显得非常显眼刺目，让整个机器人显得非常僵硬恐怖，让人有面对行尸走肉的感觉。人形玩具或机器人的仿真度越高人们越有好感，但在相似度临近100%前，这种好感度会突然降低，越像人反而越反感恐惧，好感度降至谷底，这被称之为恐怖谷。可是，当机器人的外表和动作和人类的相似度继续上升的时候，人类对他们的情感反应亦会变回正面，贴近人类与人类之间的移情作用。
俄罗斯央行正与国会合作，使比特币挖矿在该国合法化:金色财经报道，Bitcoin Magazine在社交媒体上称，俄罗斯央行正与国会合作，使比特币挖矿在该国合法化，[2023/2/28 12:34:45]
从Farid的实验结果来看，AI合成的人脸很可能已经脱离了“行尸走肉”的阶段。
生成模型为关键技术
如此逼真的人脸是怎么合成的？AI合成主要采用GAN生成模型技术。
GAN全称对抗生成网络，顾名思义是生成模型的一种，试图通过学习让模型尽可能生成逼真的输入分布。GANs的最终目的是预测给定标签的特征，而不是预测给定特征的标签。对生成对抗网络的一种直观理解是，想象一名造假者试图伪造红酒。一开始，作为一名小白，他非常不擅长这任务。他将自己造的假酒和真酒混在一起，并将其给品鉴师。品鉴师对每瓶酒进行真实评估，并向这个伪造者给出相应的反馈，告诉他怎么才是更真的红酒。造假者回到自己的作坊，根据品鉴师的反馈，开始制作一些新的假酒。随着时间的推移，二人一来一往的交流，造假者变得越来越擅长造假酒，品鉴师也变得越来越擅长找出假酒。最后，造假者终于造出了足以以假乱真的红酒。整个过程可以类似下图所示：
美国众议院金融服务委员会主席：FTX现任CEO将在听证会上作证:12月9日消息，美国众议院金融服务委员会主席表示，“在FTX听证会上可能会增加更多证人，FTX现任首席执行官John J Ray III将在听证会上作证”。[2022/12/9 21:32:58]
同理，在“AI脸”方面可以想象GAN里有一个“画家”和一个“鉴定师”，“画家”需要画出尽可能像人脸的图片，交给“鉴定师”评判。“鉴定师”在评判之前要看非常多的真人照片，分析出人脸的特征，当“画家”的画能够过阅脸无数的“鉴定师”时，一张AI合成人脸照片就诞生了。在这个过程中，“鉴定师”经过不断的学习准确度会不断提高，相应的“画家”的技艺也要随之增长，两者形成一种对抗关系，从而提高合成图像的质量，直到能够以假乱真。
图片：NVIDIA StyleGAN2
Farid在实验中采用的是英伟达发布的Nivdia StyleGAN2模型。
Meta盘前跌近24%，降至每股100美元以下:金色财经报道，10月27日消息，Facebook的母公司MetaPlatforms跌幅扩大至24%，降至每股100美元以下。财报显示Meta每股收益大幅下滑，同时营收指引令市场失望。Meta季度每股收益仅1.64美元，收入为277.1亿美元。相比之下，FactSet的每股收益一致预期是1.93美元，销售额为275.7亿美元。总体收入下降了4%，Meta将之归咎于汇率。
金色财经此前报道，Meta报告显示，其元宇宙部门Reality Labs在今年第三季度亏损37亿美元。这使得该实验室今年迄今为止的损失达到惊人的94亿美元。[2022/10/27 11:49:09]
2018年12月，美国芯片巨头英伟达开发的一款超逼真面部生成器。这个基于GAN的模型表现得非常好，以至于大多数人都无法分辨它是一张合成的“假脸”。2019年2月，英伟达宣布将开源这款漂亮的工具，并将其命名为StyleGAN。这一机器学习技术是为了生成模拟真实图像的新图像。使用StyleGAN，不同于大多数其他生成器，可以定制不同的因素来更改生成的图像的结果。StyleGAN生成的图像非常逼真，它是一步一步地生成人工的图像，从非常低的分辨率开始，一直到高分辨率（1024×1024）。通过分别地修改网络中每个级别的输入，它可以控制在该级别中所表示的视觉特征，从粗糙的特征（姿势、面部形状）到精细的细节（头发颜色），而不会影响其它的级别。但是，StyleGAN还有一些缺陷，最明显的是生成的图像有时包含斑点似的伪影(artifacts)，经过几个月的改进，这一缺陷也被完美解决了。NVIDIA的研究人员发布了StyleGAN的升级版——StyleGAN2，重点修复artifacts问题，并进一步提高了生成图像的质量。
英国加密货币对冲基金通过套利策略仅损失0.6%:金色财经报道，尽管今年数字资产价格急剧下滑，但一家总部位于伦敦的加密货币对冲基金仍在运营。Nickel Digital Asset Management 的市场中性套利基金今年下跌约 0.6%，而同期比特币下跌约40%，专注于科技股的纳斯达克指数下跌约 24%。截至 4 月 30 日，Nickel 套利基金自 2019 年 6 月成立以来的累计业绩（扣除所有费用）仅略高于 30%。该公司管理着约3亿美元。
Nickel 的首席执行官 Anatoly Crachilov 将积极的表现归功于没有对市场采取定向观点，也没有对加密资产进行多头或空头押注。相反，该公司主要依靠加密货币套利策略。Crachilov表示，你真正利用的是现货和衍生品市场之间的价差，以及跨不同加密货币交易所的套利。（Coindesk）[2022/5/28 3:46:55]
研究人员认为，已具备一定可信度的 AI 合成照片未来很有可能会被不法分子利用，在社交网络实施或引起混乱，这个问题需要得到社会的重视，并且图片合成技术的发展需要一些条约约束。
那么问题来了，既然 AI 合成人脸具有一定的社会风险，为什么人们还要投入精力研究呢？
AI脸或是 “双刃剑”
2019 年 E3 电子游戏展上，基努李维斯在《赛博朋克 2077》预告片中的惊喜亮相瞬间引爆了所有场内外观众的情绪，随即其本人上场宣布将担任游戏中重要角色“强尼银手”的脸模，勾起了无数玩家的期待。
图片：《赛博朋克 2077》
因为在虚拟世界中，一张逼真的人脸能给玩家带来强烈的沉浸感，随着游戏机能的提升，用真人作为脸模代替数字捏脸，成为了越来越多游戏厂商塑造角色的手段。
但使用真人脸模，往往意味着高昂的肖像授权费以及动作捕捉成本，这对一些小型工作室来说并不现实。这时候一张免版权的 AI 合成人脸便能派上用场——由一个世界上并不存在的人来扮演虚拟角色，听起来合情合理。例如免费 AI 合成照片项目 Generated Photo 就与动画软件公司 Reallusion 合作，用 AI 合成的人像用作动画、游戏或者广告的 3D 形象上，开发者可以自由地选择人物的种族、年龄、性别，并且不会有版权问题。可以试想一下，假如模拟人生或者 GTA 等游戏的 NPC 人脸都由逼真的人像制作，游戏的沉浸感和临场感将得到大幅提升。
除了游戏，一些客服类软件也需要大量的真人头像与客户沟通，如果将真人头像换用 AI 人像，既可以避免人像版权纠纷，又能保护个人隐私不被泄露。不过，虽然 AI 合成照片有着合理的存在意义，但与此同时，也会对网络照片的真实性造成一定冲击，毕竟谁也不想在交友 app 被一个根本不存在的人迷得神魂颠倒。
Farid 认为想要解决这个问题，唯一的办法就是为每张真实拍摄的照片加入一个“真实性”认证，这样人们在浏览和使用照片时，才能辨别其真实性。这听起来就像是《银翼杀手》的逆向版本，电影里人们在复制人的眼球中刻入编号识别，现实中则相反地在真实照片标记，以对抗“假货”。
事实上，目前 Adobe、微软等公司已经在推广相关的技术。在 2021 年 2 月，Adobe、微软、英特尔、Arm 和 Truepic 等公司与机构联合成立了一个名为“内容来源和真实性联盟（C2PA）”的项目，以打击虚假信息，建立一个可验证图片真实性和溯源的技术标准。而验证的方法也很直接——将照片的拍摄、后期修改等信息用区块链技术原封不动的保留下来，无论照片怎么修改，都能直接查看。经过认证的真实照片会在右上角多一个“i”的小角标，当你点击它时，你就可以看到由相机生成的拍摄日期、地点、镜头等详细信息，而如果有人用 Photoshop 等软件修改过该照片，你还可以回退到照片的原图，得到完整图像。
C2PA 的认证手段能够在一定程度确保严肃新闻等领域的照片真实性，但由于成立时间较短，目前只在部分媒体或社交平台上使用，想要为互联网所有内容提供真实性保障还为时过早。
也就是说，在未来的一段时间里，AI 合成照片都有可能会是个社会安全隐患，目前类似 Nivdia StyleGAN2 等图像合成模型都可以在 Github 等平台上公开下载得到，这么做真的安全吗？Farid 认为这需要技术人员平衡利益与风险后慎重考虑。
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