一段通过ai技术将朱茵所扮演的黄蓉进行“易容”处理而替换成杨幂脸的视频在网络流传开来之后，人工智能深度换脸技术——deep fakes再次引发热议。deep fakes是一项类似于武侠小说中所描述的“易容术”，它是在人工智能技术结合人物图像合成技术双重驱动下实现的“换脸技术”。
上一次关于deep fakes的热议也是从一段“假视频”开始的。某用户利用deep fakes在成人电影中将演员的脸替换成某艺人的脸，制作了一段看上去能以假乱真的视频。因为涉及到严重侵犯用户隐私和肖像权等问题，deep fakes备受质疑。
尽管deep fakes开源之后被全网封禁，但是网络端依然存在下载链接和安装使用教程。目前在deep fakes 的中文网中有这样一则声明：deepfakes是人工智能技术的一个形像应用，只涉及ai技术的研究，请勿用于制造和传播任何色情、政治等违法音视频文件。
人工智能技术应用正当时
从图灵测试的提出到人工智能完胜人类围棋高手，历时66年之久。但这集66年之力而争一子之弈的人机对决所传达出的深层意义远大于表象意义。表象是人工智能赢了围棋高手，而深层面的意义在于人工智能技术研究及应用层面取得的阶段性成果，同时也引发思考——逐渐成熟的人工智能技术如何在提升效率、降低能耗等维度上为人所用。
过去的这几年，人工智能技术在机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别等实际应用领域愈发成熟，关联解决方案也下沉到包括消费金融、安防、电子商务在内的多个细分行业的应用场景中。
比如说已经成为智能手机行业标配的手机指纹解锁方案、线下刷脸支付重构零售消费行为、打通智能出行新路径等等慢变量。
围绕这些人工智能技术应用场景拓展的慢变量而展开的趋势性变革，即是人工智能技术匹配应用场景改革落层面的不断攻擂与突破。
ai技术应用的攻擂与守擂
对比上述ai技术于生活场景层面带来的便捷性、安全性变革而言，饱受争议的去应用ai“易容术”deep fakes成为一件值得推敲的事儿。
当利用ai技术侵犯到用户隐私和肖像权等问题时，这种ai技术于传统应用场景下的变革攻擂便是在法律的边缘疯狂试探，显然行不通。除此之外，人脸识别方案已经广泛应用到消费金融、安防、电商等场景，因此ai“易容术”实际上还在冲击消费层面、安全壁垒。
但是从ai技术探索应用层面最开始的出发点去考虑，它只是人工智能技术结合人物图像合成技术的一次碰撞、一次摸索。于技术本身而言，无对错可言。
同样是ai“易容术”deep fakes，好莱坞的数字特效公司就很感兴趣。对于他们来说，ai“易容术”可以有效的提高后期制作效率，并节约后期制作成本。
所以说到底，ai“易容术”所引发的思考不过是人工智能技术在应用场景拓展层面的攻擂与守擂问题。怎么把握好尺度是ai技术研究及应用之外的又一课题。
与此同时，ai技术应用场景拓展本就是一场涉及到安全性、可靠性对立面的博弈。拿人脸识别解锁来举例，破解人脸解锁方案便是其对立面。
文丨李民民，关注科技互联网，有趣、有料；转载请注明出处
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