比真人更逼真！英伟达这次真的可以欺骗全世界了
日期：2022-02-23 16:22:47 / 人气：230
科幻电影《银翼杀手》描画了一个真假难辨的将来世界：谁是复制人？图片来自：《银翼杀手 2049》人类制造的「复制人」有着和人类近乎如出一辙面孔，除非用专业的仪器做心情测试，或许找到其隐藏在体内的编号，否则人类基本无法从外表上识别「复制人」。这样的将来世界能够有些悠远，但假如只看脸的话，你能够真的无法辨仔细假。AI「假脸」已跨越恐惧谷先来看一组图片，你有决心一眼分辨出「假人脸」吗？以上哪张脸是假的？（答案请见文末，但是别焦急，接上去还有很多脸）这里提到的「假人脸」概念指的是由 AI 分解的人脸照片，而非真人拍摄，假如你觉得一工夫很难判别真假，别担忧，你并不是个例。加州大学伯克利分校的 Hany Farid 教授多年来不断在从事 AI 图像分解技术的研讨。依据他近日宣布在美国国度迷信院院刊的一项研讨显示，AI 分解的人脸已与真人没有区别，甚至看起来比真人更值得信任。这样的研讨后果出乎了研讨人员的意料。共同参与此项研讨的 Sophie Nightingale 博士称最开端展开研讨的目的，就是爲了借助真人比照找到进步 AI 人脸可信度的办法。Farid 以为目前 AI 图像分解技术开展和改良的速度十分迅速，比传统的 CG 成像还要快。我们以为，我们曾经跨越了静态面孔的恐惧谷效应恐惧谷效应是一种心思学实际，人会对与人类似的物体发生好感，但当类似度到达了一定水平时（例如僵尸、拟人玩偶），人的反响便会变得极端负面和恶感。而当类似度进一步上升，到达与真人接近的类似度时，人的情感反响又会恢复正面，还有能够发生人类之间的移情效应。从 Farid 的实验后果来看，AI 分解的人脸很能够曾经脱离了「酒囊饭袋」的阶段。如此逼真的人脸是怎样分解的？生成对立网络（GANs）是目前最主流的分解算法，名字听起来十分生疏，但其逻辑并不复杂。复杂来说 GAN 里有一个「画家」和一个「鉴定师」，「画家」需求画出尽能够像人脸的图片，交给「鉴定师」评判。「鉴定师」在评判之前要看十分多的真人照片，剖析出人脸的特征，当「画家」的画可以骗过阅脸有数的「鉴定师」时，一张 AI 分解人脸照片就降生了。在这个进程中，「鉴定师」经过不时的学习精确度会不时进步，相应的「画家」的技艺也要随之增长，两者构成一种对立关系，从而进步分解图像的质量，直到可以以假乱真。Farid 在实验中采用的是英伟达发布的 Nivdia StyleGAN2 模型，爲了研讨其分解照片的可信度，研讨人员组织了三场实验。第一场实验，研讨人员约请 315 名参与者辨别分辨 128 组（共 800 组）由真人和 AI 分解组成的照片组，后果参与者的均匀正确率低于五成，只要 48.2%。接着展开第二次实验时，研讨人员约请 219 位承受过培训的新参与者参与异样的实验，并在参与者每次辨别后都给予正确与否的反应。在研讨人员的协助下，第二次实验的正确率有所提升，但也只是稍稍超越五成，到达 59.0%。AI 合照的拟真水平并没有让 Farid 和 Nightingale 感到不测，但实验三的后果，却是他们始料未及的。第三次实验是由 223 名新参与者爲同一批照片的可信任水平从 1-7 分停止打分，后果显示，AI 分解照片的可信度居然比真人脸还要高 7.7%，这个巨大的差距在统计学上有着重要的意义。研讨人员以为，已具有一定可信度的 AI 分解照片将来很有能够会被不法分子应用，在社交网络施行诈骗或惹起混乱，这个成绩需求失掉社会的注重，并且图片分解技术的开展需求一些条约约束。那麼成绩来了，既然 AI 分解人脸具有一定的社会风险，为何人们还要投入精神研讨呢？AI 人脸很棒，但是把「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霎时引爆了一切场内外表众的心情，随即其自己上场宣布将担任游戏中重要角色「强尼银手」的脸模，勾起了有数玩家的等待。由于在虚拟世界中，一张逼真的人脸能给玩家带来激烈的沉溺感，随着游戏机能的提升，用真人作爲脸模替代数字捏脸，成爲了越来越多游戏厂商塑造角色的手腕。但运用真人脸模，往往意味着昂扬的肖像受权费以及举措捕获本钱，这对一些小型打工室来说并不理想。这时分一张免版权的 AI 分解人脸便能派上用场——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。例如收费 AI 分解照片项目 Generated Photo 就与动画软件企业 Reallusion 协作，用 AI 分解的人像用作动画、游戏或许广告的 3D 抽象上，开发者可以自在地选择人物的种族、年龄、性别，并且不会有版权成绩。可以试想一下，假设模仿人生或许 GTA 等游戏的 NPC 人脸都由逼真的人像制造，游戏的沉溺感和临场感将失掉大幅提升。除了游戏，一些客服类软件也需求少量的真人头像与客户沟通，假如将真人头像换用 AI 人像，既可以防止人像版权纠纷，又能维护团体隐私不被泄露。不过，虽然 AI 分解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形成一定冲击，毕竟谁也不想在交友 app 被一个基本不存在的人迷得颠三倒四。Farid 以为想要处理这个成绩，独一的方法就是爲每张真实拍摄的照片参加一个「真实性」认证，这样人们在阅读和运用照片时，才干区分其真实性。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辨认，理想中则相反地在真实照片标志，以对立「假货」。现实上，目前 Adobe、微软等企业曾经在推行相关的技术。在 2021 年 2 月，Adobe、微软、英特尔、Arm 和 Truepic 等企业与机构结合成立了一个名爲「内容来源和真实性联盟（C2PA）」的项目，以打击虚伪信息，树立一个可验证图片真实性和溯源的技术规范。而验证的办法也很间接——将照片的拍摄、前期修正等信息用区块链技术原封不动的保存上去，无论照片怎样修正，都能间接检查。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、镜头号详细信息，而假如有人用 Photoshop 等软件修正过该照片，你还可以回退到照片的原图，失掉完好图像。C2PA 的认证手腕可以在一定水平确保严肃旧事等范畴的照片真实性，但由于成立工夫较短，目前只在局部媒体或社交平台上运用，想要爲互联网一切内容提供真实性保证还爲时过早。也就是说，在将来的一段工夫里，AI 分解照片都有能够会是个社会平安隐患，目前相似 Nivdia StyleGAN2 等图像分解模型都可以在 Github 等平台上地下下载失掉，这麼做真的平安吗？Farid 以为这需求技术人员均衡利益与风险后慎重思索。那麼成绩来了，文章呈现那麼多张脸，究竟哪些是真人呢？答案是：除特别标注外，全是假的作者：长安娱乐官网
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