在未来世界，如果只看脸的话，你可能真的无法辨认真假。
在科幻电影《银翼杀手2049》中人类制作的“复制人”和人类的容貌近乎一致，除非用专业的仪器做情绪测试，或者找到复制人体内的编号，否则人类根本无法用肉眼分辨孰真孰假。
图片来自：《银翼杀手2049》
这样的未来世界对我们来说可能有些遥远，但如果只看脸的话，你可能真的无法辨认真假。
“AI脸”已跨越恐怖谷
先来看一组图片，你有信心一眼分辨出“假人脸”吗？
图片：以上均为AI合成脸
这里提到的“AI脸”指的是由AI合成的人脸照片，并非真人拍摄，以肉眼看，一时间很难判断真假。
链上数据显示币安储户在CFTC起诉后逃离:金色财经报道，在美国监管机构起诉币安及其创始人赵长鹏的消息传出后，币安用户周一从交易所撤回了大量加密货币。根据区块链分析公司Nansen的数据，在过去24小时内，币安在以太坊上的净流出4亿美元。相比之下，过去7天的净流量为20亿美元。截至发稿时，被Nansen视为“聪明钱”运营商的精明交易员在过去24小时内也从Binance撤走了900万美元。
链上运动凸显了加密货币交易者在不确定的监管环境中的不安。此外，周一，BUSD稳定币的前发行人Paxos在过去四个小时内销毁了超过1.55亿美元的BUSD（占流通供应量的2%）。[2023/3/28 13:30:12]
加州大学伯克利分校的Hany·Farid教授多年来一直在从事AI图像合成技术的研究。根据他近日发表在美国国家科学院院刊的一项研究显示，AI合成的人脸已与真人没有区别，甚至看起来比真人更加真实。共同参与此项研究的Sophi·Nightingale博士称最开始开展研究的目的，就是为了借助真人对比找到提高AI人脸可信度的方法。Farid认为目前AI图像合成技术发展和改进的速度非常迅速，比传统的CG成像还要快。Farid称：我们认为，我们已经跨越了静态面孔的恐怖谷效应。
恐怖谷理论是一个关于人类对机器人和非人类物体的感觉的假设，它在1970年由日本机器人专家森昌弘提出，由于机器人与人类在外表﹑动作上都相当相似，所以人类亦会对机器人产生正面的情感，直至到了一个特定程度，他们的反应便会突然变得极之反感，哪怕机器人与人类有一点点的差别，都会显得非常显眼刺目，让整个机器人显得非常僵硬恐怖，让人有面对行尸走肉的感觉。人形玩具或机器人的仿真度越高人们越有好感，但在相似度临近100%前，这种好感度会突然降低，越像人反而越反感恐惧，好感度降至谷底，这被称之为恐怖谷。可是，当机器人的外表和动作和人类的相似度继续上升的时候，人类对他们的情感反应亦会变回正面，贴近人类与人类之间的移情作用。
新加坡将与星展银行、华侨银行、大华银行试点合作，试用目标绑定货币CBDC、数字货币:金色财经报道，新加坡金融管理局（MAS）发布了一份关于目的绑定货币的白皮书，这是一种数字货币的代币化形式，限制了货币的使用方式。它是?Project Orchid?零售中央银行数字货币研究 (?CBDC?) 计划的一部分。四个试点项目正在运行，其中三个涉及新加坡最大的银行星展银行、华侨银行和大华银行。中央银行区分可编程支付具有规则的传统支付、可编程货币，其中规则和支付工具组合在基于区块链的令牌中，以及目的绑定货币（PBM），它认为这是建立在可编程基础上的第三种模型货币。涉及的资金可能是央行数字货币、代币化银行存款或稳定币，统称为数字新加坡元（DSGD）。在DBS试点中，它是代币化的银行货币。[2022/10/31 12:01:57]
从Farid的实验结果来看，AI合成的人脸很可能已经脱离了“行尸走肉”的阶段。
生成模型为关键技术
如此逼真的人脸是怎么合成的？AI合成主要采用GAN生成模型技术。
加密交易平台Coinsquare确认Tetra Trust成为其托管合作伙伴:金色财经报道，加密交易平台Coinsquare宣布Tetra Trust成为其托管合作伙伴，Tetra是加拿大第一家也是唯一一家获准托管数字资产的信托公司，受阿尔伯塔省财政委员会和财政部监管的数字资产合格托管方，他们已被确认为Coinsquare Capital Markets Ltd.（“CCML”）的托管方，将为Coinsquare的500,000多名用户提供安全可靠的加密资产托管服务。CCML是Coinsquare的全资子公司，也是其加密交易平台的运营商，最近获得了加拿大投资行业监管组织（“IIROC”）的经销商注册和IIROC会员资格，是加拿大第一家纯加密、IIROC注册投资交易商和受监管的另类交易系统。（crypto-reporter）[2022/10/20 16:31:22]
GAN全称对抗生成网络，顾名思义是生成模型的一种，试图通过学习让模型尽可能生成逼真的输入分布。GANs的最终目的是预测给定标签的特征，而不是预测给定特征的标签。对生成对抗网络的一种直观理解是，想象一名造假者试图伪造红酒。一开始，作为一名小白，他非常不擅长这任务。他将自己造的假酒和真酒混在一起，并将其给品鉴师。品鉴师对每瓶酒进行真实评估，并向这个伪造者给出相应的反馈，告诉他怎么才是更真的红酒。造假者回到自己的作坊，根据品鉴师的反馈，开始制作一些新的假酒。随着时间的推移，二人一来一往的交流，造假者变得越来越擅长造假酒，品鉴师也变得越来越擅长找出假酒。最后，造假者终于造出了足以以假乱真的红酒。整个过程可以类似下图所示：
Terra Phoenix 空投提案已通过，符合条件的用户可在9月 4 日后认领 LUNA:9月2日消息，Terra Phoenix空投提案已通过，该提案旨在将社区池约 1950 万枚 LUNA 空投给由于技术限制或与索引相关问题而在 Genesis 时未收到正确分配的LUNA的用户。符合条件的用户将可以从 2022 年 9 月 4 日到 2022 年 10 月 4 日领取他们的空投。2022 年 10 月 4 日之后未认领的 LUNA 将返回社区池。[2022/9/3 13:05:52]
同理，在“AI脸”方面可以想象GAN里有一个“画家”和一个“鉴定师”，“画家”需要画出尽可能像人脸的图片，交给“鉴定师”评判。“鉴定师”在评判之前要看非常多的真人照片，分析出人脸的特征，当“画家”的画能够过阅脸无数的“鉴定师”时，一张AI合成人脸照片就诞生了。在这个过程中，“鉴定师”经过不断的学习准确度会不断提高，相应的“画家”的技艺也要随之增长，两者形成一种对抗关系，从而提高合成图像的质量，直到能够以假乱真。
以太坊L2网络总锁仓量为51.6亿美元:金色财经报道，L2BEAT数据显示，截至6月6日，以太坊Layer2上总锁仓量为51.6亿美元。近7日涨幅为4.75%，其中锁仓量最高的为扩容方案Arbitrum，约25.4亿美元，占比49.38%。其次是Optimism，锁仓量9.72亿美元，占比18.85%。dYdX占据第三，锁仓量9.6亿美元，占比18.6%。[2022/6/7 4:08:44]
图片：NVIDIAStyleGAN2
Farid在实验中采用的是英伟达发布的NivdiaStyleGAN2模型。
2018年12月，美国芯片巨头英伟达开发的一款超逼真面部生成器。这个基于GAN的模型表现得非常好，以至于大多数人都无法分辨它是一张合成的“假脸”。2019年2月，英伟达宣布将开源这款漂亮的工具，并将其命名为StyleGAN。这一机器学习技术是为了生成模拟真实图像的新图像。使用StyleGAN，不同于大多数其他生成器，可以定制不同的因素来更改生成的图像的结果。StyleGAN生成的图像非常逼真，它是一步一步地生成人工的图像，从非常低的分辨率开始，一直到高分辨率。通过分别地修改网络中每个级别的输入，它可以控制在该级别中所表示的视觉特征，从粗糙的特征到精细的细节，而不会影响其它的级别。但是，StyleGAN还有一些缺陷，最明显的是生成的图像有时包含斑点似的伪影(artifacts)，经过几个月的改进，这一缺陷也被完美解决了。NVIDIA的研究人员发布了StyleGAN的升级版——StyleGAN2，重点修复artifacts问题，并进一步提高了生成图像的质量。
图片：NVIDIAStyleGAN2
研究人员认为，已具备一定可信度的AI合成照片未来很有可能会被不法分子利用，在社交网络实施或引起混乱，这个问题需要得到社会的重视，并且图片合成技术的发展需要一些条约约束。
那么问题来了，既然AI合成人脸具有一定的社会风险，为什么人们还要投入精力研究呢？
AI脸或是?“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瞬间引爆了所有场内外观众的情绪，随即其本人上场宣布将担任游戏中重要角色“强尼银手”的脸模，勾起了无数玩家的期待。
图片：《赛博朋克2077》
因为在虚拟世界中，一张逼真的人脸能给玩家带来强烈的沉浸感，随着游戏机能的提升，用真人作为脸模代替数字捏脸，成为了越来越多游戏厂商塑造角色的手段。
但使用真人脸模，往往意味着高昂的肖像授权费以及动作捕捉成本，这对一些小型工作室来说并不现实。这时候一张免版权的AI合成人脸便能派上用场——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。例如免费AI合成照片项目GeneratedPhoto就与动画软件公司Reallusion合作，用AI合成的人像用作动画、游戏或者广告的3D形象上，开发者可以自由地选择人物的种族、年龄、性别，并且不会有版权问题。可以试想一下，假如模拟人生或者GTA等游戏的NPC人脸都由逼真的人像制作，游戏的沉浸感和临场感将得到大幅提升。
除了游戏，一些客服类软件也需要大量的真人头像与客户沟通，如果将真人头像换用AI人像，既可以避免人像版权纠纷，又能保护个人隐私不被泄露。不过，虽然AI合成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造成一定冲击，毕竟谁也不想在交友app被一个根本不存在的人迷得神魂颠倒。
Farid认为想要解决这个问题，唯一的办法就是为每张真实拍摄的照片加入一个“真实性”认证，这样人们在浏览和使用照片时，才能辨别其真实性。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识别，现实中则相反地在真实照片标记，以对抗“假货”。
事实上，目前Adobe、微软等公司已经在推广相关的技术。在2021年2月，Adobe、微软、英特尔、Arm和Truepic等公司与机构联合成立了一个名为“内容来源和真实性联盟”的项目，以打击虚假信息，建立一个可验证图片真实性和溯源的技术标准。而验证的方法也很直接——将照片的拍摄、后期修改等信息用区块链技术原封不动的保留下来，无论照片怎么修改，都能直接查看。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、镜头等详细信息，而如果有人用Photoshop等软件修改过该照片，你还可以回退到照片的原图，得到完整图像。
C2PA的认证手段能够在一定程度确保严肃新闻等领域的照片真实性，但由于成立时间较短，目前只在部分媒体或社交平台上使用，想要为互联网所有内容提供真实性保障还为时过早。
也就是说，在未来的一段时间里，AI合成照片都有可能会是个社会安全隐患，目前类似NivdiaStyleGAN2等图像合成模型都可以在Github等平台上公开下载得到，这么做真的安全吗？Farid认为这需要技术人员平衡利益与风险后慎重考虑。
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