这里是你的可爱博酱呀

大家该当都听过一句话叫

“耳听为虚，眼见为实”

但是眼见就一定为实吗？

如果说人工智能已经能做到

让你相信“假即是真”

你会不会以为难以置信？

到底是怎么一回事呢

快随博酱来一探究竟~

2018 年，英伟达推出了一种人工智能，它可以为不存在的人制作超逼真的照片，让全天下惊叹不已。
它的研究职员依赖于一种称为天生对抗网络 (GAN) 的算法，该算法使两个神经网络相互对抗，一个试图创造赝品，另一个试图天生更有说服力的网络。
如果有足够的韶光，GANS 可以天生非常好的假造品。

从那往后，人工智能天生人体图像的能力有了很大的提高，但也带来了一些令人担忧的影响：使诱骗者能够欺骗人们，使得在未经他们赞许的情形下将人们拼接成***成为可能，以及毁坏对在线媒体的信赖。
虽然可以利用人工智能本身来创造深度假造，但科技公司没能有效的调节那些繁芜的材料，也就解释这条路走不通。

这意味着更主要的问题是人类是否可以创造差异，以及它们与深度假造有何关系。
PNAS的一项新研究的结果并不乐不雅观——研究职员创造人们检测赝品的能力并不比随机预测好，而且实际上他们认为假脸比真人更逼真。

“我们对人工智能合成的面孔的逼真度的评估表明，合成引擎已经达到了堪称不可思议的地步，能够创造出无法区分的面孔，而且比真实面孔更值得信赖。
”作者写道。

为了测试对假脸的反应，研究职员利用 Nvidia 的 GAN 的更新版本天生了 400张脸，性别平等，各 100 张脸来自四个种族：黑人、高加索人、东亚人和南亚人。
他们将这些中的每一个与从最初用于演习 GAN 的数据库中提取的真实面孔进行匹配，该数据库已被不同的神经网络判断为相似。

然后，他们从 Amazon Mechanical Turk 众包平台招募了 315 名参与者。
每个人都被哀求从组合数据集中止定 128 张面孔，并判断它们是否是假的。
他们的准确率只有 48%，实际上比你该当从随机预测中得到的 50% 还要差。

深度假造出来的假照常日具有特色性的毛病和故障，可以帮助人们将其识别出来。
因此，研究职员对其余 219 名参与者进行了第二次实验，在让他们判断相同数量的面孔之前，他们对他们进行了一些基本培训，理解要把稳什么。
他们的表现仅略有改进，达到 59%。

在末了的实验中，该团队决定看看对面部更直接的直觉反应是否可以为人们供应更好的线索。
他们决定看看可信度。
人们常日在一瞬间会根据自己的第一贯觉来确定难以判断的东西。
而对付人脸，可信度无疑是人们判断一个人的第一反应。
但是，当他们让其余 223 名参与者对 128 张面孔的可信度进行评分时，他们创造人们实际上认为假面孔的可信度赶过 8%，这是一个很小但具有统计学意义的差异。

鉴于可以将深度假造用于邪恶用场，这是一个令人担忧的创造。
研究职员认为，假面孔评价更高的部分缘故原由是由于它们看起来更像普通面孔，而之前的研究创造人们更方向于信赖这些面孔。
这是通过不雅观察最不值得信赖的四张面孔而得出的，这些面孔都是真实的，而最值得相信的三张面孔都是假的。

研究职员表示，他们的研究结果表明，那些开拓 deepfakes 背后的底层技能的人须要负责思考他们在做什么。
第一步是问自己这项技能的好处是否超过其风险。
其次该行业还该当考虑建立保障方法，个中包括让 deepfake 天生器在其输出中添加水印。

“由于对这种强大技能的访问民主化构成了最重大的威胁，我们还鼓励重新考虑对"大众年夜众放任自流的方法，以及不受限定地发布代码以供任何人纳入运用程序。
”作者写道。

不幸的是，这可能为时已晚。
公开可用的模型已经能够生产出令人信服的深度假造品了，想把模型收回已经不太可能了。

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