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)

 

 

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