在科幻电影《银翼杀手2049》中，人类制造的“克隆体”与人类的外貌几乎一模一样。除非用专业仪器进行情绪测试，或者找到克隆体中的序列号，否则人类肉眼是分辨不出真假的。

图片来自：《银翼杀手 2049》

这样的未来世界对我们来说可能有点遥远，但如果只看脸，可能真的分不清真假。

“AI脸”已跨越恐怖谷

先来看一组图片。你有信心一眼就能看出“假人脸”吗？

图片：以上都是AI合成脸。

这里说的“AI人脸”是指AI合成的人脸照片，不是真人拍的。凭肉眼，一时难以判断真假。

加州大学伯克利分校的哈尼法里德教授多年来一直从事人工智能图像合成技术的研究。根据最近发表在《美国国家科学院院刊》上的一项研究，AI合成的人脸与真人无异，甚至看起来比真人更真实。共同参与这项研究的索菲南丁格尔博士(Sophi Nightingale)表示，最初研究的目的是在真人对比的帮助下，找到一种提高AI人脸可信度的方法。法里德认为，AI图像合成技术的发展和完善非常迅速，比传统的CG成像要快。法里德说：我们相信我们已经跨越了静态面孔的恐怖谷效应。

恐怖谷理论是关于人类对机器人和非人类物体的感情的假设。它是由日本机器人专家森昌弘在1970年提出的。因为机器人和人类在外形和动作上相当相似，所以人类也会对机器人产生积极的感情。直到他们到了一定程度，他们的反应会突然变得极度厌恶。机器人和人类哪怕有一点点差别，都会非常显眼，非常刺目，会让整个机器人看起来非常僵硬和恐怖，让人面面相觑。人形玩具或机器人的仿真度越高，对人的好感度越大，但在相似度接近100%之前，这种好感度会突然降低。他们越像人，越厌恶恐惧，好感度降到谷底，这就是所谓的恐怖谷。然而，当机器人的外貌和动作与人类的相似度不断上升时，人类对它们的情感反应也会转回积极，接近人与人之间的共情。

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”阶段。

生成模型为关键技术

这么逼真的人脸是怎么合成的？人工智能合成主要采用GAN生成模型技术。

顾名思义，GAN是一种生成模型，试图通过学习使模型生成尽可能真实的输入分布。GANs的最终目标是预测给定标签的特征，而不是具有给定特征的标签。对创建对抗网络的一个直观理解，就是想象一个造假者试图造假红酒。起初，作为一个白人男孩，他很不擅长这项任务。他把自己的假酒和真酒混在一起，给了品酒师。行家对每一瓶酒都做了真实的评价，并给造假者相应的反馈，告诉他如何做一瓶更真实的红酒。造假者回到他们的作坊，根据品酒师的反馈，开始制造一些新的假酒。随着时间的推移，造假者越来越会做假酒，鉴赏家越来越会发现假酒。最终造假者终于做出了足以以假乱真的红酒。整个过程可以类似于下图：

同样，就“艾脸”而言，可想而知，甘有一个“画师”，也有一个“鉴定师”。“画师”需要画出尽可能像人脸的画，交给鉴定师判断。在评判之前，“鉴定师”要看大量真人照片，分析人脸特征。当“画师”的画可以骗过无数看脸的“鉴定师”时，一张AI合成人脸照片就诞生了。在这个过程中，“鉴定人”通过了

图片：NVIDIA StyleGAN2

Farid在实验中采用的是英伟达发布的Nivdia StyleGAN2模型。

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。

图片：NVIDIA StyleGAN2

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，在社交网络实施诈骗或引起混乱，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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