提高深偽技術門檻、民眾警覺 才有望成為 Deepfake 正邪之戰贏家

知名網紅小玉去(2021)年 7 月起利用網路換臉技術,將知名人物的頭像移花接木至性愛影片,超過百人受害,也引起社會廣泛關注。清華大學人工智慧研發中心副主任林嘉文說,其實技術本身沒有好壞之分,端看人類如何應用。深偽技術(Deepfake)也有許多正面用途,為人類生活帶來便利性。

 

林嘉文說,Deepfake 技術其實早在 10 幾年前就有了,只是過去人臉生成的技術還沒有那麼進步,合成出來的人臉很「假」,不夠真實!但是近幾年因為人工智慧(AI)以及深度學習的技術蓬勃發展,透過不斷調整模型參數、改善演算法,現在可以合成出幾乎分辨不了真偽的人臉。特別是公眾人物,因為可以在公開場合蒐集到大量的人臉相片,就可以合成出非常逼真、難以分辨的人臉影像。

 

國立清華大學人工智慧研發中心 林嘉文副主任。(圖/蔡雨婷攝)

 

 

Deepfake 就像人皮面具一樣,可以輕易將人臉置換

 

Deepfake 到底是什麼?林嘉文解釋,這個技術就是透過蒐集同一個人大量的人臉相片,利用電腦圖學的模型,找出人臉的特徵跟結構,進一步把人臉直接置換,就好像是人皮面具一樣,直接把某個臉貼到另一個臉上。

 

林嘉文說,這個技術的發展一開始是為了正面的用途,像是電影《黑豹》的主角Chadwick Boseman 去世,未來要再拍攝相關主題,就需要透過人臉合成的技術處理;又或是電影中很多難以表現的特效,也要利用這種技術。另外,像是拍照閉眼、笑容不夠燦爛卻沒有辦法再拍攝第二次時,也可以用這樣的技術重新調整。

 

只是,當這項技術發展得越來越好之後,就被有心人士拿去做不好的用途,甚至可能運用深偽技術對民主產生嚴重的傷害。試想,若是在選舉投票前兩天,有心人士利用 Deepfake 技術製作合成影片進行假消息大量宣傳,一般民眾在短時間內根本沒有辦法辨別影片真假,進而直接對特定候選人造成負面影響。

 

透過 Deepfake 偽造名人影片。(圖/蔡雨婷製)

 

 

面對高階的換臉技術,連專業人員都真假難辨

 

「就算是自己從事人臉辨識這方面研究,也不見得容易分辨出假臉!」,林嘉文一句話道破目前的困境,連專業人員都不見得辨識的出真假,更何況是一般的民眾。目前的假臉偵測,有點像是幫車子加上鎖,但無論加了什麼鎖,小偷都有辦法開鎖,因此,能做的只是讓偽造人臉的難度、成本變高,防止負面的事件發生。

 

雖然假臉偵測不易,但還是有些小方法可以協助大眾判斷。林嘉文指出,可以利用自然、物理特性檢視影像,像是人的眼球會反光、有倒影,且兩個眼球中的倒影也會「一致」。一般人臉合成很常沒有注意到這種情況,就會出現破綻,產生「能被人分別的虛假的影像」。

 

造成一般大眾難以判斷合成影像的真假的關鍵原因是「資訊不對等」,因為對於被偽造者不夠熟悉,自然很難辨識。其實,很多人有習慣的用語、手勢或是表情,合成技術也沒有辦法直接模仿,可以從這一點去判別真偽。

 

 

深偽影片的正邪之戰開打!兩種技術會互相學習、演進

 

為了辨識真偽,各國致力推動網路影像真實性的查核單位,也開發偽造影像的辨識技術,被稱為深偽影片的「正邪之戰」。

 

「生成假臉跟偵測假臉這兩種技術會不斷互相演進,」林嘉文說,就像是警察抓小偷一樣,若小偷一直被抓到,行竊的技術也會越來越進步,雙方的技術會互相追趕,真的很難說到最後誰會是贏家。

 

林嘉文說,目前學術研究人臉偵測,技術進步的速度很快,但因為學術成果都是公開的,某種程度也是提供了想做壞事的人養分。不過,總體而言,林嘉文還是認為,Deepfake 技術利大於弊,為人類生活帶來很多便利性,技術本身本就是中性的,沒有好壞之分,都是端看人類要如何運用。

 

 

提高深偽技術門檻、民眾警覺,才有望成為 Deepfake 正邪之戰贏家

 

要打贏這場正邪之戰,林嘉文建議,政府可以投入更多的資源,鼓勵學術界持續研發,經濟部也可以鼓勵產業單位,找出商業模式,有利可圖自然就會吸引更多的人投入。另外,蒐集大量的資料庫牽涉到隱私權等問題,對學術單位而言並不是那麼容易,這部分也需仰賴政府幫忙。

 

相信未來會有一些廠商做出人臉偵測的軟體工具,協助大家做基礎的檢測,但最重要的還是要靠民眾養成好習慣,面對來路不明的影像,要先保持警覺跟存疑,唯有如此才有望成為 Deepfake 正邪之戰的最後贏家。

 

國立清華大學人工智慧研發中心 林嘉文副主任。(圖/蔡雨婷攝)

 

 

最後請行政院政務委員唐鳳用 60 秒帶您認識 Deepfake 防範假訊息!

 


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