2024 年 12 月初小二先生 调教，收集上出现了一段带货视频，在视频中卖力地倾销某食物的果然是国度传染病医学中心主任、复旦大学附庸华山病院感染科主任张文广阔夫。

不少网友出于对张文广阔夫的信任，不仅我方购买，还积极地把视频转发到家眷群。然则，张文广阔夫本东说念主很快对此作念出了澄清：该视频非其本东说念主录制，应该是用 AI 伪造的。

收集截图

频年来，跟着东说念主工智能时期的迅猛发展，此类 AI 伪造视频事件频频曝光。罪犯分子期骗 AI 时期，假冒名东说念主身份进行拐骗、发布特殊告白，甚而通过伪造视频骗取巨额财产，严重挟制社会信任体系和信息安全。

今天，咱们从时期角度来解析一下此类事件。

AI 伪造视频的时期：

从生计抗争收集到   Deepfake

这类 AI 伪造视频所用的时期并不是最近才出现的，上世纪九十年代学术界就启动了面部替换和图像生成探究时期的商讨。2014 年，伊恩 · 古德费洛（Ian Goodfellow）淡薄了生成抗争收集（GAN，Generative Adversarial Network），使得策动机不错生成更为传神且高质料的图像。

生成抗争收集由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两部分构成。生成器创建试验，而判别器则检测所创建的试验是不是信得过的，并将摈弃响应给生成器。在磨真金不怕火过程中，两者一攻一守，相互抗争，并在抗争中擢升各自的才智，最终身成器大致生成极端传神的画面。

2017 年，有东说念主在收集社区 Reddit 上创建了一个名为" deepfakes "的账号，并发布了一些用生成抗争收集时期制作的名东说念主换脸视频。从此，" Deepfake "一词启动被泛泛使用，频频是指代这类换脸视频所用的时期。

2018 年 1 月，一款名为 FakeApp 的桌面应用措施发布。紧接着，Faceswap、DeepFaceLab 等具有访佛功能的开源用具出现了。这些用具大大缩短了 Deepfake 的门槛，使不具备专科学问的平素用户也能简陋生成换脸视频。

跟着探究时期延续进步，今天的 Deepfake 和之前比拟，不仅生成的视频分别率更高、面部花样同步更天然，而且所需的数据更少、磨真金不怕火时代更短。早期 Deepfake 磨真金不怕火时时需要数百到上千张方针东说念主物的图片或数分钟至数小时的视频，以获取不同角度、不同花样的脸部特征。但跟着生成抗争收集时期本人的发展，转移学习（Transfer Learning）、小样本学习（Few-Shot Learning）等时期的出现，当今仅需要几十张甚而单张相片就不错生成 Deepfake 视频。

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另外，早期 Deepfake 只可生成画面，当今集结声息克隆（Voice Cloning）、语音作风转移（Voice Style Transfer）等时期，还不错生成以伪乱竟然方针东说念主物声息，况且不错令视频中的嘴部手脚和声息一致。

简单来说，当今只需要有一张相片，几秒钟的语音，就不错生成 Deepfake 视频。天然，如果有更多相片和更长的语音，生成的视频也会更传神。

Deepfake 时期的

正面应用和负面影响

Deepfake 天然是"伪造"，但在获取被"伪造"者许可的情况下，不错有好多正面的应用。举例，2019 年，英国足球明星大卫 · 贝克汉姆发布了一段号召隐没疟疾的视频。在视频中，他使用了包括斯瓦希里语和约鲁巴语等在内的 9 种言语。而除了英语以外，其余 8 种言语都是用 Deepfake 时期生成的。

此外，Deepfake 所使用的种种时期在数字东说念主等规模也有泛泛应用，在视频主播、影视制作、种植和培训、情绪调养康复等规模都能推崇积极的作用。

但任何时期都可能被用在不好的所在。在前边提到的假张文宏之前，仍是出现过假靳东、假马云、假雷军、假于东来等。假冒名东说念主卖货不是最灾祸的，Deepfake 类时期还被用在好多更恶劣的所在，举例拐骗。

2024 年 12 月 20 日，BBC 报说念了一则《爱情骗子期骗 Deepfake 从我这里骗走 1.7 万英镑》的故事。受害东说念主是 77 岁的尼基 · 麦克劳德（Nikki MacLeod）。骗子告诉她，我方在一座石油钻井平台上责任，并条款 Nikki 购买 Steam 礼品卡以及通过 Paypal 转账等阵势提供钞票，以便在钻井平台上获取互联网一语气，以及支付到苏格兰来见她的旅行用度。Nikki 领先捏怀疑立场，但看到对方发来的钻井平台上的视频后就笃信了。

2024 年 1 月，某香港公司的又名职工从公司账户转了 2500 万好意思元给拐骗者。骗子以首席财务官的口头和他进行了视频通话，条款他实行这笔转账。在视频通话中，该职工不仅看到了首席财务官"本东说念主"，甚而还看到了其它"共事"。

据著名管帐师事务所德勤 2024 年 5 月发布的一份敷陈，2023 年好意思国的 Deepfake 诓骗增多了 700%，形成了 123 亿好意思元的吃亏，况且这一数字在 2027 年可能会达到 400 亿好意思元。

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除了拐骗以外，Deepfake 时期不错还被用来骗过东说念主脸识别。好多转移应用会使用东说念主脸识别来考据用户身份。为堤防用相片假冒东说念主脸，当今的东说念主脸识别时期频频都会进行活体检测，访佛 3D 结构光等活体识别时期需要特等硬件，但只消部离异机撑捏。

咫尺，好多时事使用的如故基于手机前置录像头的 2D 东说念主脸识别。而 2D 东说念主脸识别的活体检测主若是条款用户作念出眨眼、点头等手脚，以及用屏幕耀眼特定神采的光辉。于是就有东说念主使用 Deepfake 时期集结一些其它的技能，来骗过东说念主脸识别，从而盗取收集账号。

怎么识别和检测 Deepfake 视频？

制作不够考究的 Deepfake 视频用肉眼就可看出异常。举例，东说念主物的面部花样或目光不天然，眨眼的次数过少，面部边际笼统，或者与布景的过渡不天然，东说念主脸的光影摈弃与周围环境的光辉情况不符等。但是，跟着 Deepfake 时期的进步，这些异常特征也越来越少。

咫尺已知的 Deepfake 时期能仿冒东说念主脸作念出的花样，但还不成仿冒东说念主脸在受到外部压力时产生的变形。是以，在视频通话时，如果怀疑遭到了 Deepfake 诓骗，不错条款对方用食指按压一侧的鼻翼，或按压一侧的面颊。

除了肉眼分别，用 AI 来识别 AI 生成的试验亦然热点的商讨见地。举例合成视频可能在帧与帧之间存在不一语气性，进行时序一致性分析就可能发现异常。另外，东说念主的腹黑朝上会导致皮肤出现和脉搏节拍一致的轻飘颜色变化，通过这种颜色变化不错获取脉搏信息，而 Deepfake 的视频可能莫得这种特征。

但咱们也要意志到，Deepfake 使用的生成式抗争收集时期正本即是由生成器和判别器两部分构成，任何一种检测 Deepfake 的时期技能也都不错纳入到 Deepfake 的判别器中，从而生成该时期难以检测的伪造试验。

频年来，我国颁布实施了《互联网信息劳动深度合成照管功令》《生成式东说念主工智能劳动照管暂行见地》等，但这些法律划定主要不停的是提供探究劳动的平台。而跟着软硬件时期的发展，咫尺 Deepfake 皆备不错只使用运行在个东说念主电脑中的模子完成。

是以，要应付 Deepfake 带来的种种问题，需要全经过的详细贬责机制，将来需要时期、平台、法律的多元协同。用 Deepfake 假冒名东说念主身份，欺骗他东说念主购买居品，不仅可能违犯《民法典》第 1019 条和第 1024 条，骚动他东说念主的肖像权、名誉权，还可能触及《刑法》第 266 条拐骗罪、《刑法》第 222 条特殊告白罪等。关于使用 Deepfake 触及罪犯乃至罪犯的行动，就需要照章进行打击。

谋划制作

作家丨于旸 腾讯玄武实验室厚爱东说念主

审核丨于乃功   北京工业大学机器东说念主工程专科厚爱东说念主，北京东说念主工智能商讨院机器东说念主商讨中心主任，博士生导师

赵精武   北京航空航天大学法学院副解说，工信部工业和信息化法治战术与照管要点实验室副主任、收集空间外洋贬责商讨基地副主任

责编丨林林

审校丨徐来  

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