一个人打 1000 份工,「不要脸」成了一种新赚钱方式

公司

08-31 20:50

先来玩个小游戏

猜猜这 4 个人,哪个是真,哪个是假?

答案是:左边两个是 AI 生成的假人,右边两个是真人。

再猜猜,下面这一批人,哪些是真,哪些是假?

好吧,其实他们都是假的。但他们的脸,全都来自真实的人。

初创企业 Hour One 让他们凭借着自己的脸,就能在全球不同国家、不同领域、不同企业做着不同的工作,用用任何一种语言说任何的话。

一个人,甚至能在 1000 个视频中,做 1000 份工作。

而人们要做的,只是「出租」自己的脸。

如何「卖脸」?

关于「换脸」技术,其实我们已经并不陌生。

比如让自己的脸在 app 里变老变小变性别;比如明星不用去到现场拍戏,脸就能在视频里无缝合成。

前阵子,英伟达发布会曝光的黄仁勋「数字替身」,更是让人见到了 AI 以假乱真的技术……

Hour One 的技术和 Deepfake(深度伪造)类似,但又有点不一样。

Deepfakes 是将拍摄的人脸叠加在现有镜头上,而 Hour One 是让人们拍摄脸部视频后,再由 AI 独立生成原创内容。

这家 2019 年才成立的公司,想购买你脸部的许可权,让每个人都能用自己的脸来「打工」。

过去,我们无时无刻不被获取人脸信息,现在,Hour One 想让你主动出售人脸信息。

参与的方式很简单。

首先申请成为 Hour One 平台的角色。

Hour One 为了尽量保证数据库里有多样的角色样本,会对申请者进行筛选,选择不同年龄、性别、种族的人。

据了解,目前他们选出大约 80% 参与者在 50 岁以下,70% 是女性,25% 是白人,而且每周还在增多。

通过筛选后,人们只需要在 Hour One 工作室内,通过他们的 4K 摄像机,拍摄一段 10 分钟的视频。

拍摄期间,人们需要在绿幕前说话,同时做各类面部表情,就完成了任务。

如果你家里有设备和场景,甚至可以自己直接远程拍摄。

接下来,就是 Hour One 的工作了。

他们会把视频数据置入 AI 软件,通过类似 Deepfake 的创作过程进行数字内容输出。

之后,他们只要输入文本,就能让人们的脸在不同的身体模型中说任何话,几分钟内,就可以生成数百个视频

目前,Hour One 已经将 100 个人脸模型数字化,并且这些不同身份的「数字人」已进入 40 家多家公司「工作」。

同时,出租「脸」的人,也会获得对应的报酬,每次有新客户使用他们的脸,就会收到一小笔钱,就像自己面部的「版权费」。

Hour One 没透露具体的金额,只表示目前还不足以让人们以此谋生,但收入是美元而不是美分。

如果后续一切顺利,这会是人们获得业余收入的好方式。

你的「脸」能打什么工?

来自以色列的 Liri 才加入 Hour One 不久。

她才 23 岁,就已经在特拉维夫做过服务员、调酒师,在德国卖过汽车、做过销售,还在人力资源部门面试新员工,给他们做入职培训,并成为多个品牌的代言人。

当然,真正打这么多份工的,其实是 Liri 的「脸」。

现在,Hour One 已经涉猎了多个行业,最核心的是营销和教育领域,还有娱乐、游戏、电子商务、房地产、数字健康行业等等。

好的地方在于,人们对于自己出租的「脸」是有选择权的,可以允许它做什么工作,不做什么工作。

当然出租的脸,也不是所有工作都能做。

最开始 Hour One 生成的「虚拟数字人」,是做各个地方的接待员

他们和 Alice Receptionist 合作,在多家公司门口屏幕上显示,登记来访客人、处理访客的疑问、并与真实员工对接视频聊天。

而 Hour One 在行业内踏出声响,是和国际语言学校贝立兹的合作

这时,「虚拟数字人」则成了线上的老师。

视频教学是贝立兹的一项重要内容,但同一个老师经常要录制大量重复的课程内容,拍摄制作团队的成本也非常之高。

「虚拟数字人」不仅帮他们解决了人力的问题,还解决了钱的问题。

Hour One 此前和教育行业合作,就创建过 8 个不同的教师角色,快速生成了 13000 个教学视频,能教人们 3 种语言。

现在 Hour One 涉猎的行业越来越多,「虚拟数字人」能做的工作也越来越多,不可避免地引起人们对它的争议。

首当其冲的,就是认为它会对人们就业造成威胁。

实际上,这些「虚拟数字人」目前的技术,还只能进行固定内容的输出,不能进行更智能的对话和服务,但自动化浪潮本就已经袭来。

▲ 图片来自: Stocksy

「未来工作报告」估计,到 2025 年,AI 将使 8500 万个工作岗位消失,但同时,也将创造 9700 万个新工作岗位。

一些重复、机械、枯燥的工作必然会逐渐被取代,人们也将会从事更能投入自身价值的创作、研究、复合类工作。

所以关于「卖脸」,人们更该担心的,其实是它背后的安全问题。

用「脸」打工,靠谱吗?

10 年前,有剑桥毕业生为还贷款,在大街上「出租」自己的脸,半年赚了近 50 万人民币。

虽然他们把自己的脸变成了活的「广告位」,但对自身隐私倒没什么影响。

今年 2 月,日本零售商「仮面屋おもて」为推广面具文化,开始付钱买人们的脸。

人们卖一张「脸」可以拿到 2000 多元人民币,老板把「脸」做成 3D 拟真面具出售,可以卖到 6000 多元。

很快上百人都来「卖脸」,老板把这些人脸面具的五官、雀斑、痣、睫毛、胡须全都一比一复刻,因为太过真实,引起了大量关于人脸犯罪的争议

不过人脸信息至少还掌握在老板手中,他表示不会向外透露隐私数据,买家转让面具也需要联系店面告知第三方信息。

但现在,人脸数据已经变得越来越难掌控,背后的隐私问题更是频频爆出。

从手机解锁、下载应用、转账支付,到上班打卡、进高铁站、外出办证,无论在线上还是线下,人脸识别都已经成为当代通行证

各类人脸信息泄露、人脸数据被批量倒卖的新闻,都无时无刻不在提醒我们:处处「要脸」,不要「丢脸」。

但每年,依然会有新的隐私泄露事件出现,很可能来一个 bug,无数人的隐私就没了。

从去年视频会议应用 ZOOM 的视频泄出、年底大量明星健康宝照片泄出,到今年 315 曝光的商场未授权进行人脸识别收集顾客数据……

我们在当下正变得越来越无所遁形。

Hour One 也被人们讨论过信息安全问题,他们在隐私伦理条例页面指出:

  • 视频中会明确标明人物都是由计算机生成的,尊重人们的知情权;
  • 和 Deepfake 不同的是,人物图像在所有途径的使用都会经过当事人批准,并收到保护;
  • 人物图像使用仅限于「合法和安全内容」,不会为赌博、色情或政治等可能存在道德问题的领域提供服务。

但具体的技术操作过程和使用追踪情况没有更详细的内容。

爱范儿某编辑认为,「这个年代的数据隐私是保不住的,被别人偷走还不如自己卖出去」,在他看来,Hour One 就像一个「反向推进器」。

它在用魔法打败魔法,用「侵犯」肖像权来打击侵犯肖像权。

当然,在技术和规则很多都模糊不明的当下,我们并不鼓励出租人脸。

不过曾经,我们的隐私数据都是被动上传,目的是为了创造更好的工具、为了提升生活各处的服务。Hour One 的出现,让我们有了主动出售自身数据的新选择。

至少此刻看起来,隐私还能被自己所掌控。

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