從假圖片到假新聞，AI就這樣“控制”了我們

在評論某位新躥紅的明星時，圍觀群眾總是習慣性地先從長相上來判定，如“像周潤發(fā)和梁朝偉的合體”、“劉德華和郭富城的合體”等——反正比“黃渤和王寶強的合體”好多了……而上圖的這位美女讓你想到了哪位明星？是“美國甜心”詹妮弗·安妮斯頓，還是跟賈斯丁·比伯分分合合無數(shù)次的賽琳娜·戈麥斯？或者說，即使你認不出來到底是誰，也總覺得她是個名人，應該走過紅毯或出現(xiàn)在電影首映式、頒獎典禮上。

但是不好意思，她并不是真實存在的，只是由人工智能系統(tǒng)所創(chuàng)造的“假照片”而已。據(jù)了解，這張照片由英偉達正在開發(fā)的系統(tǒng)創(chuàng)建——目前這家老牌計算機芯片制造商正在人工智能領域大力開展研究。

在芬蘭的一個實驗室中，英偉達的一組研究人員最近創(chuàng)建了一個系統(tǒng)，可以通過分析成千上萬真正的名人照片，并創(chuàng)建看起來相似，實則完全“無中生有”的“假照片”。此外，該系統(tǒng)還聲稱能創(chuàng)建馬匹、公共汽車、自行車、之物等常見物體的“假照片”。但就是這樣的“假照片”，卻騙過了絕大多數(shù)人的眼睛。

該系統(tǒng)的目標是可以自動創(chuàng)建、生成令人信服的圖像，或是以同樣的方式改變已有的圖像。最終，將這種技術應用在游戲、電影和其他內容領域的創(chuàng)作上。如果能夠成功，無疑會讓游戲、電影等迎來一個新時代——價格要是能比CG技術等還廉價，就可大幅降低成本。

上面這一系列圖像的變化，顯示了英偉達是如何在18天的時間中去制造一張逼真的“假照片”。英偉達研究人員利用稱之為漸進式GAN的方法，建立了一個以低分辨率圖像開始，然后逐漸進化到更高分辨率的系統(tǒng)。最終的結果是1024×1024像素的圖像清晰、細節(jié)豐富，在許多情況下非常有說服力。

其實不僅僅是英偉達，其他巨頭也在這一領域多有涉足。近年來，通過分析大量數(shù)據(jù)來學習任務的算法，谷歌和“臉譜”等巨頭企業(yè)及許多世界頂尖人工智能實驗室都建立了相似的系統(tǒng)——以人眼識別的準確度來判斷憑空制造人臉、普通物體的成熟度。

這兩張照片哪張為真，哪張為假？

此外，另外一支英偉達的研究團隊也于近日創(chuàng)建了一個系統(tǒng)——能夠自動更改在夏季拍攝的街頭照片，使其看起來像下雪的冬季場景。而加州大學伯克利分校的研究人員設計出能讓普通馬變成斑馬、莫奈成梵高的系統(tǒng)，谷歌旗下的倫敦AI實驗室DeepMind則是探索能夠自動生成視頻的技術。

不過與此同時，“假照片”及由此帶來的“假新聞”等正在引發(fā)新的問題。之前曾在谷歌負責人工智能政策，現(xiàn)任人工智能基金道德與治理部主任的Tim Hwang表示，“現(xiàn)在擔心的是，這些技術將會上升到很難辨別真假的程度”，進而引發(fā)有關新聞真實性的等問題。

在去年8月份，華盛頓大學的一個研究小組創(chuàng)建了一個系統(tǒng)成為當時頭條新聞——由奧巴馬發(fā)布視頻“假新聞”。其他包括加州初創(chuàng)公司、中國的科大訊飛等，也在利用特朗普的形象開發(fā)類似的技術。

據(jù)悉，在去年11月9日舉行的科大訊飛2017年度發(fā)布會上，現(xiàn)場播放了“特朗普”對大會的祝福。而視頻聲音是通過科大訊飛的機器學習、合成技術，通過對特朗普大量語音的分析，從而實現(xiàn)任意字詞的語音合成，達到近乎以假亂真的效果。

隨著人工智能技術的進步，未來任何人都有可能輕松地制造逼真的人造圖像或者視頻——比Photoshop更加容易，也更加可信。民間調查網(wǎng)站Bellingcat創(chuàng)始人Eliot Higgins指出，假圖像絕不是一個新問題，將會愈來愈嚴重。

在沒有這些先進技術的時候，各種謠言、虛假信息等就已經(jīng)在網(wǎng)上徹底泛濫，讓人真假難辨，成為互聯(lián)網(wǎng)上的“毒瘤”。如果再配上這樣的技術，就更加讓人難以分清真實和虛假。給明星制造緋聞、故意“陷害”他人、炒作網(wǎng)紅、微商大肆營銷……屆時，互聯(lián)網(wǎng)就徹底亂套了。

這些先進技術衍生的問題會越來越多，必須在當下就對其進行科學的管理——我們決不能低估網(wǎng)上虛假信息傳播的影響。要讓這些技術為更美好的生活服務，而不是成為某些有心人的作惡工具。（科技新發(fā)現(xiàn) 康斯坦丁/文）

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