# Deepfakes 掀起了一场反伪造照片和视频的竞赛

- 作者：方嘉文
- 发布时间：2019-07-31 19:11
- 原文：https://www.ifanr.com/dasheng/1242683

![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2019/07/johnchocaptainamericajpg.jpeg)

自 Deepfakes 出现以来，人们日渐意识到这种极容易使用，且作品变得越来越难甄别真假的技术，是一项不容忽视的挑战。

> 现在，如果是人工判断，合成视频还算比较好辨别，但（肉眼可辨真假的）窗口正在快速收紧。按我预测，只需 12 个月，我们就会迎来肉眼无法区别真假的视频。
> 
> 到时候，整个社会都会进入一个对内容失去信任的情况状态。

创业公司 Truepic CEO Jeffrey McGregor [说道](https://www.wsj.com/articles/deepfakes-trigger-a-race-to-fight-manipulated-photos-and-videos-11564225200?mod=itp_wsj&mod=&mod=djemITP_h)。

为了应对，Trupic 和部分创业公司希望将造假「扼杀于摇篮」。

Truepic 的技术可自动为照片加上时间和地点信息，并提供相关真假信息确认。而另一创业公司 Serelay 则会在图片上添加拍照时手机和附近信号塔或 GPS 卫星距离信息。据悉，Serelay 在和一家保险公司合作，用此技术判别索赔图片信息的真伪。

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▲ Truepica app



美国国防部则在研发更通用的「图片/视频鉴证技术」。

简单来说，图片鉴证主要通过寻找照片中不协调的地方，譬如不合理的光影和噪音点。如果要处理更高级算法做出来的假照片，专家就得从人的表情入手，寻找看起来不自然的地方。国防部正致力将这种原本只能让人来判别的工作算法自动化。

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▲ 图片来自 [TechXP](https://techxplore.com/news/2019-06-facial-quirks-unmask-deepfakes.html)



问题是，Deepfakes 这类算法的本质就很「反算法鉴证」，因为它包括两部分，一部分负责生成图片，另一部分则负责判断这个图片看起来是否足够真实，且在不断优化。

譬如，[在 2018 年 6 月](https://www.theverge.com/2019/6/27/18715235/deepfake-detection-ai-algorithms-accuracy-will-they-ever-work)，研究人员发现 Deepfakes 在生成人类「眨眼」上存在缺陷，因此，特定侦查算法能轻松凭此辨别视频真伪。然而，没过多久，人们就开始将眨眼动作的合成技术更新到算法中，从前的侦查算法就无效了。

现在，这个问题已经引起美国政府和行业的关注，他们都在发力寻找应对方案，尤其当 2020 年的美国总统选举已经近在咫尺。

在这个「反伪造」的大势下，「修图鼻祖」Adobe 作为全球最大的消费级修图软件供应商，很早就开始和美国国防部合作，[开发帮助判断图片真伪的工具](https://www.ifanr.com/1224774)。

> 我们对于 Photoshop 和其它 Adobe 创意工具在世界上的影响力感到很自豪，但同时也意识到我们科技潜在的道德延伸影响。虚假内容已成为了一项日益紧迫的严重问题。

虽然「反伪」工具很必要，但它们未必能根除问题。

James Vincent 在[《The Verge》文章](https://www.theverge.com/2019/6/27/18715235/deepfake-detection-ai-algorithms-accuracy-will-they-ever-work)中指出：假视频就和假新闻一样，即便大部分人能够轻易看出它们是假的，但它们仍很可能被广泛传播。

题图来自 [Inverse](https://www.inverse.com/article/44969-deepfakes-asian-american-movies-seeasamstar-william-yu)