編按:你的理智知道「眼見不為憑」, 但你的眼睛還是會背叛你的理智,不自覺得被眼前的影像所吸引, 儘管你真的、真的知道他是假的。 Youtuber 小玉於2021年底涉嫌利用 Deepfake 技術, 偽造多位名人的色情影音內容並販售的事件,既不是第一起、也不是唯一、 更不會是最後一個利用「深偽技術」進行科技犯罪的事件。 當科技在走,社會和法律該如何跟上甚至超前部署呢? 本次 Deepfake 專題,由泛科學和法律白話文合作, 從Deepfake 技術與辨偽技術、到法律如何因應,讓我們一起全方位解析Deepfake! 第一篇,讓我們就 Deepfake 技術做一基礎的介紹,那我們就開始囉! |
利用深度學習技術合成或是置換人臉的技術,都是屬於Deepfake。
圖 / stephenwolfram
現今談到 Deepfake,大多數人想到的可能是偽造的成人影片,
就如前述 Youtuber 小玉的事件,Deepfake 一開始受到關注,
主要與名人或明星的臉部影像被合成到成人影片有關,
然而,Deepfake 的功能遠不僅於此,
相關的技術使用還包括了替換表情、合成一整張臉、合成語音等等。
除了像是讓過去或現在的名人在影片中「栩栩如生」做出使用者想要的表情與動作,
之前在社群媒體上曾有好幾款 APP一度風靡,
包括上傳一張照片就可以看看「變老」「變性」自己的 FaceApp,
甚至於讓自己的臉在經典電影中講上一段台詞的「去演」APP,
這類的功能也是應用前述 Deepfake 的技術。
雖然有些線索顯示這類 APP 常有潛在的資安疑慮[註],
但好歹技術的成果多屬搏君一燦自娛娛人,尚可視為無傷大雅。
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「栩栩如生」的愛因斯坦(Albert Einstein | Animated using AI Deepfake)
而過往電影的影音產業要仿造人臉需要應用許多複雜、耗時、昂貴的電腦模擬,
有了 Deepfake 相關的技術,也使得許多只能抱憾放棄的事情出現了彌補的空間。
最有名的應用應是好萊塢電影《玩命關頭7》與《星際大戰》系列。
《玩命關頭7》拍攝期間主角保羅・沃克(Paul William Walker IV)意外身亡,
剩下的戲份後來由弟弟擔綱演出,劇組再以 Deepfake 的技術讓哥哥弟弟連戲,
整部電影才得以殺青上映。
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(Furious 7 VFX | Breakdown - Brian O"Conner | Weta Digital)
Weta Digital 說明如何讓保羅・
沃克的弟弟 Brian O’Conner 能透過 Deefake 的技術,
繼續協助 保羅・沃克演完《玩命關頭7》
Deepfake 讓「變臉」變得太容易了?
想想過去的電影如《魔戒》中的咕嚕、或是 2008 年布萊德・彼特主演的《班傑明的奇幻旅程》,
將影片或照片中人物「換臉」「變老」的修圖或 CG 技術,
在 Deepfake 出世之前就已經存在了。
Deepfake 受到關注的核心關鍵在於,應用 AI 的深度學習的演算法,
加上越來越強大的電腦與手機運算能力,
讓「影片換臉」這件事情變得越來越隨手可得、並且天衣無縫。
利用CG技術把布萊德・彼特「變老」。
圖 / © 2008 – Paramount Pictures
過往電影中採用的 CG 技術要花好幾個月由專業人士進行後製,
才能取得難辨真偽的影像效果,而應用了 AI 演算法,
只需要一台桌上型電腦甚或是手機,
上網就可以取得軟體、有機會獲得差強人意的結果了。
進一步,傳統軟體演算法主要依靠工程師的持續修改調整,
而如 Deepfake 這類技術,內部的演算法會經過訓練持續進化。
有許多技術被應用於提高 Deepfake 的偽造效果,
其中最常見的一個作法
被稱為「生成對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN)」,
這裡面包含了兩組神經網路
「生成器(Generator)」和
「辨識器(Discriminator)」。
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(Late Taiwanese singer Teresa Teng brought back to life as interactive ‘virtual human’)
在投入訓練資料之後,這兩組神經網路會相互學習訓練,
有點像是坐在主人頭上的小天使與小惡魔會互相吐槽、
口才越來越好、想出更好的點子;
(永遠的鄧麗君回來了?民視新聞)
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https://apk.tw/forum.php?mod=attachment&aid=MjY5MjUyMXwzZDk0MTcxNTNmZDc2MWNhNTk4NGY2OGQ2N2ZjY2Q3MnwxNzU3MTYwMjcw&request=yes&_f=.mp3
在練習的過程中,「生成器」會持續生成偽造的影像,
而「辨識器」則負責評分,反覆訓練下來,
偽造生成的技術進步,
辨識偽造的技術也得以進步。
舉例來說,This Person Does Not Exist
這個網站就充滿了使用 GAN 架構建構的人臉,
這個網站中的人臉看上去非常真實,實際上都是 AI 製造出來的「假臉」。
This Person Does Not Exist 裡的「假臉」。
(風の谷のナウシカのキャラをAIで実写化してみた)
[yt]UlxmTif1SAY[/yt] [yt]EQcYt-hstOk[/yt]
(【ハウルの動く城】のキャラクターをAIで実写化してみた)
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(我把海夢、雷姆與所有角色都還原成真人版!居然長這樣!AI擬真 ft. @志祺七七 X 圖文不符 【六指淵 Huber】)
Deepfake 影片不一定是問題,不知道是 Deepfake 才是問題
現今的 Deepfake 技術得以持續進步、騙過人眼是許多人努力的成果,也不見得都是壞事。
像是《星際大戰:俠盜一號》片尾,年輕的萊婭公主出面驚鴻一瞥,
就帶給許多老粉絲驚喜。
(Princess Leia Ending Scene - Rogue One: A Star Wars Story (2016) (HD)(CGI making of)(A Tribute To Carrie Fisher)
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這項技術應用癥結在於,相關演算法輕易就能取得,
除了讓有心人可以藉以產製色情影片
(這類影片佔了Deepfake濫用的半數以上),
Deepfake 製造的影片在人們不知情的情況下,
很有可能成為虛假訊息的載體、心理戰的武器,
甚至於影響選戰與輿情。
因此,Deepfake 弄假似真不是問題,
閱聽者因此「不辨真假」才將是最大的問題所在。
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(You Won’t Believe What Obama Says In This Video! )
歐巴馬的 Deepfake 影片(!!仿制技術影片)
相關的研究人員歸納了幾個這類「變臉」影片常見的特徵,
可以用來初步辨識眼前的影片是不是偽造的。
首先,由於 AI 尚無法非常細緻的處理一些動作細節,
因此其眨眼、視線變化或臉部抽蓄的動作會較不自然。
其次,通常在邊緣處,如髮絲、臉的邊緣線、耳環等區域會出現不連貫的狀況。
最後,在一些結構細節會出現不合理的陰影瑕疵,
像是嘴角的角度位置等。
由於現階段的 Deepfake 通常需要大量的訓練資料(影像或影片)
才能達到理想的偽造成果,因此會遭到「換臉」的受害者,
主要集中在影像資源豐富的名人,
如電影明星、Youtuber、政治人物等。需要注意的是,
如果有人意圖使用 Deepfake 技術製造假消息,
其所製造的影片不見得需要非常完美,
有可能反而降低解析度、非常粗糙,
一般人如用手機瀏覽往往難辨真假。
人眼已經難辨真假,那麼以子之矛攻彼之盾,
以 AI 技術辨識找出 Deepfake 的成品,
有沒有機會呢?隨著 Deepfake 逐漸成為熱門的議題,
有許多團隊也開始試圖藉由深度學習技術,
辨識偽造影像。
2020 年臉書與微軟開始舉辦的
「換臉偵測大賽」(Deepfake Detection Challenge)
就提供高額獎金,徵求能夠辨識造假影片的技術。
然而成果只能說是差強人意,面對從未接觸過的影片,
第一名辨識的準確率僅為 65.18%。
「換臉偵測大賽」(Deepfake Detection Challenge)的辨識素材。圖/MetaAi
[yt]H4Kqbm1WirU[/yt]
(We Made Famous Cartoons into REAL HUMANS)
對於 Deepfake 可能遭到的濫用,
某部分我們可以寄望技術的發展未來終將「道高一尺」,
讓社群平台上的影像不致於毫無遮攔、照單全收;
然而技術持續「魔高一丈」讓防範的科技追著跑,也是顯而易見的。
社群網路 FB 在 2020 年宣布全面禁止 Deepfake 產生的影片,
一旦有確認者立即刪除,twitter 則強制註記影片為造假影片。
[yt]HBuNn1R1Pfk[/yt] [yt]NpIFJ855MBw[/yt] [yt]uA0dpDotN0g[/yt] [yt]U7E-9AFPZHA[/yt]
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Deepfake 僅僅是未來面對 AI 浪潮,
科技社會所需要應對的其中一項議題,
法律、社會規範如何跟上?如何解決箇中的著作權與倫理問題?
這些都將是需要經過層層討論與驗證的重要課題。
至少大家應該心知肚明,過往的網路流行語:「有圖有真相」已經過去,
接下來即將面臨的,是一個「有影片也難有真相」的網路世界了。
[yt]6GlFF4BsO10[/yt](REDEMPTION a full CG movie Made in Blender 3.0 with BREAKDOWN) |
- 註解:推出 FaceApp 與「去演」的兩家公司其軟體皆要求註冊,
- 且對於上傳資料之後續處理交代不清,被認為有侵犯使用者隱私權之疑慮。
參考資料
- Deepfakes and the New AI-Generated Fake Media Creation-Detection Arms Race – Scientific American
- What To Do About Deepfakes | March 2021 | Communications of the ACM
- Tolosana, R., Vera-Rodriguez, R., Fierrez, J., Morales, A., & Ortega-Garcia, J. (2020). Deepfakes and beyond: A survey of face manipulation and fake detection. Information Fusion, 64, 131-148.
- Deepfake 深偽技術的技術濫用與道德困境,大眾正要開始面對 | TechNews 科技新報
- 台灣團隊研究辨識Deep Fake影片 深偽技術的正邪之戰開打 | 台灣事實查核中心 (tfc-taiwan.org.tw)
[yt]AALf9w37COM[/yt]!!聲線仿造(New AUDIO DEEPFAKES Give You any Celebrity Voice)
延伸閱讀:
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Deepfake 辨偽技術如何在魔高一尺時,能道高一丈呢?——成大統計所許志仲專訪
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關於Deepfake色情影像:雖然內容是假的,但傷害是真的
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(10 Of The Most Beautiful Cats In The World)◀拍照不小心拍到路人貓,
會侵害到「肖像權」嗎?
被偷拍要怎麼辦?
A.繼續裝可愛
B.不理會.繼續Strike A Pose.
C.看能換幾罐貓罐罐再作決定
延伸閱聽:OpenAI執行長首度赴美國國會聽證 示警AI恐影響2024大選(公視晚間新聞)
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