什麼是Deepfake？人工換臉技術？

有網紅因為以換臉技術，製作色情影片而遭逮捕，這種人工智能技術的原理是甚麼？為什麼能造出幾可亂真的影片？

答案是Deepfake，中文稱為「深偽」或「深假」，以往的相片造假，只是把靜態照片的人頭換掉，做成梗圖；頂多厲害一點的可能透過專業的Photoshop等程式，做出一些更有相似度的換臉圖片；

不過隨著科技的日趨發展，被稱之為「Deepfake」的技術，是透過AI分析，將某影片裡的人臉表情，配上另一面孔的特徵，覆蓋原本的臉，甚至配上人工合成的聲音，就可以任意創造栩栩如生的影片，叫任何人說出任何說話。

Deepfake的技術

這都是拜機器學習技術的所致，基本上概念是將你想要把臉換上去的人，搜集他的大臉臉部圖片，並丟到該程式的資料庫進行分析；

同時兩個人的臉的影像也會在程式碼中，自動分析兩張面容的特徵，盡可能找出類似的地方，減少影片的破圖、穿幫率，也就是說提供的素材量越多，越能減少影片面部表情的破綻。

而有時這個流程不止做一次，需要讓編碼器反覆練習，甚至把做出來的數據放進解碼器，讓系統學習重塑這兩張面容；

例如一號解碼器會利用表情特徵繪畫一號人臉，就像學生練習人像素描；而二號人臉的工作也一樣，只是專門練習二號面孔，經過千百次的練習，這兩台機器都變成畫臉大師。

接著把一號人臉丟進編碼器，編碼器早已熟悉這張面孔，很容易辨認出它的特點，再下一步，我們把一號人臉的表情特點，放入二號人臉解碼器，一如以往，這台解碼器會畫出二號臉孔；

但因為使用一號表情特徵，所以會畫出二號面容但配上一號表情，並放在一號人頭之上，換臉的數據到此大致就大功告成，甚至可以把相關數據直接套用到別的影片，大量產出虛假的影片。

Deepfake的發展與危害

一個美術學生要懂得以上做法，可能要經過長久的練習；但電腦不怕沉悶訓練，而且運算速度很快，一般電腦在短時間都做得到，更恐怖的是它還能自行進化，利用生成對抗網絡，反覆找出缺點再改善。

方法是由一套生成器偽造臉容，交給另一套鑑別器檢查，由於鑑別器已經學過這張臉容，懂得找出錯漏反饋給生成器，就像一個畫家不斷繪畫，旁邊有個品質管制員監察，重複操練令畫家內力大進，更能畫出騙過品質管制員的作品。

同時品質管制員也更懂得識破偽造面容，只有更精準的畫作方能過關，一般電腦的運算能力都能夠深度換臉，網絡上還有軟體和網站幫你做，因此近年越來越多偽造影片，受害者包括政商、明星等等，除了無傷大雅的玩笑還有偽造女明星色情影片。

例如：電影裡的黑寡婦、神力女超人、妙麗等演員，以及韓國知名女星、偶像等等，都有被成人網站做成Deepfake的情色影片。

Deepfake嚴重一點的影響，除了可能用來創造、發表名人們從沒說過的言論，造成社會的不安、衝突與動盪，甚至可能影響一些法律上對於影片舉證的困難。

那Deepfake還有其發展的必要嗎？

我想還是有的，Deepfake的換臉技術運用，可以幫助那些身體不便，透過別人的身體來表達一些想法；或是透過其技術，製作一些懷念的至親影片來進行緬懷；當然也可以是一些有趣且方便的運用，像是製作電影、無傷大雅的迷因、換臉到肌肉男上或是試穿衣服的感覺等等。

像是抖音跟一些APP就有一些類似的換臉技術，可以把使用者的臉換到一些偶像劇、電影明星的臉上，讓你的臉就像出現在電影裡一般，這種無傷大雅的功用就可以為生活帶來一些樂趣。

有甚麼方法阻止這種數位性騷擾呢？怎樣分辨影片真偽呢？

早年的Deepfake水準不高，經常有邊緣模糊、陰影不均勻、影像閃動和頭髮跟背景交界穿幫等情況；也有人發現，偽造的人臉較少眨眼，或者眨眼不自然；可能是訓練素材大多是照片，相中人都張開眼睛，所以缺乏參考數據

另外，電腦生成的影片，兩隻眼睛裡的倒影也可能不一致，近年多了團隊研究，更有企業舉辦識別大賽，提升抓包能力，一些基於生理元素的檢驗方法亦逐漸面世。

例如：真實臉孔會因為血液流動，而出現區域性顏色變化以及微弱跳動等細節但偽造影像未能還原這些細微特徵，不過我認為，人工智能每天都在改善，誰知道何時會連小細節都做得出來，變得更擬真及判斷呢？

這就像官兵捉賊的遊戲，雙方每天都在進步未來會是道高一尺魔高一丈，還是魔高一尺，道再高一丈呢？

而現在新聞、網路媒體上也早已充斥各種假消息、假訊息，光是文字、不帶影片的圖片都能讓一般民眾信以為真，相信如果Deepfake技術更普及與氾濫時，人們會更難以分辨假內容。

所以在未來的世界裡，虛擬的世界肯定會更影響我們的生活，我們只能盡可能地加強思考能力，或是發展出足以辨認的程式，否則各種數位化的東西將為難以明辨真假。

我們來看看這些Deepfake影片你分不分的出來哪個是真的、哪個是假的吧～～

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