“螞蟻呀嘿”總統合集|YouTube
除“螞蟻呀嘿”特效視頻背後的應用軟件 Avatarify，抖音、快手等也迅速上線“螞蟻呀嘿”視頻制作模塊，支持用戶上傳照片，“變臉”歡唱。
而大洋彼岸則湧現一股“懷舊主題”。
在線傢譜公司 MyHeritage 開發瞭一項名為 Deep Nostalgia（深度懷舊）的 AI 服務，可以將靜態老照片處理成幾秒的小視頻。上線 Deep Nostalgia 功能的最初目的是，讓用戶上傳已故親人的照片，通過觀看親人栩栩如生的動畫，以治愈無盡的思念。目前，MyHeritage 公司的 AI 模塊已經嵌入 Twitter，引發 Twitter 用戶跟風懷舊。
Deep Nostalgia 展示動圖|The Verge
無論是 Avatarify 開發的“螞蟻呀嘿”，還是 MyHeritage 上線的 Deep Nostalgia，都屬於 Deepfake（深偽技術）。Deepfake 顧名思義，是通過 AI 深度學習技術偽造影像、聲音。偽造視頻影像技術最早出現於 2016 年，Deepfake 一詞卻出現在 2017 年，此後，每隔一段時間都有 Deepfake 相關的應用或視頻在網絡上風靡，熱度下降後又以其他方式改頭換面、卷土重來。
那些年出現過的深度“假貨”
開篇提到的 Avatarify 就連續兩年占據 Deepfake 界頭版。
2020 年年初，疫情期間，Avatarify 的程序員 Ali Aliev 在 YouTube 平臺上傳瞭幾個偽造視頻。Ali Aliev 在與同事 Zoom 視頻會議時，將自己的臉換成瞭特斯拉 CEO 埃隆 · 馬斯克，馬斯克的面部微表情、說話自然，看不出任何破綻，讓同事們大感意外，誤以為跟科技大佬討論瞭一個價值兩億美元的大項目。
與其他 Deepfake 項目不同，Avatarify 不需要預先錄制視頻，可根據視頻流實時工作。隨後，Avatarify 在 Github 上開源，迅速升至每日趨勢列表頂部。
今年，Avatarify 憑借“螞蟻呀嘿”特效視頻走紅後，Avatarify 超越微信、抖音、拼多多，迅速登至蘋果應用商店免費下載榜榜首，還帶動瞭剪映 APP 的大量下載。
國外有 Avatarify，國內有 ZAO。
2019 年 8 月底，ZAO 在國內上線，短短兩天時間，就成為蘋果應用商店最受歡迎 APP 之一。ZAO 的宣傳語簡潔明瞭，“僅需一張照片”，“出演天下好戲”，“添加好友多人合演”。ZAO 的出現滿足瞭人們獵奇、參演大片的心願。
除瞭說得出名字的科技公司的產品應用和功能，網絡上還充斥著大量來自業餘愛好者、IT 程序員等制作的各類深偽視頻。
比如，將政客、名人的臉偷梁換柱，嫁接到其他視頻上，美國前總統奧巴馬、美國眾議院議長南希·佩洛西、Facebook 創始人馬克•紮克伯格、知名女星蓋爾·加朵都中過招。社交、視頻網站還出現深偽帳號，2019 年，LinkedIn 領英出現疑似女間諜的假帳號 Katie Jones，2021 年初，TikTok 上出現好萊塢男星湯姆·克魯斯的深偽視頻帳號。
深偽視頻、圖片通常利用生成對抗網絡（GAN）制作，生成對抗網絡涉及兩種相互競爭的神經網絡，一個機器學習（ML）模型負責訓練數據集，並創建深偽視頻、圖片，另外一個模型負責檢測偽造品，直至無法識別出偽造品。兩個模型互相推進工作。
尤其是，Github 等社區平臺上開放大量開源的 Deepfake 技術代碼，使得制作假視頻的門檻大大降低，即便不是專業人士也可輕松制作出偽造影片。
不過，盡管生成對抗網絡在不斷進步，偽造品真假難辨，但一些視頻、圖片也總能發現破綻。
比如，出現面部晃動、非自然扭曲、平移；周圍固定物體異動；光線、陰影異常；面部特征細節如斑、痣缺失。2019 年，國外出現每刷新一次生成一張假臉的網站，該生成對抗網絡技術來自英偉達。雖然生成的人臉細節完美，但仔細辨別會發現，人物背景邊緣模糊，經常會出現面部器官、背景缺陷。
技術難點之外，科技公司鮮有成功的 Deepfake 商業模式，此外，因涉及人臉重要信息，科技公司還面臨諸多風險。
人臉是一門好生意？
Avatarify 這類正規渠道的 APP 一般通過免費增值服務模式收費，Avatarify 下載、首周使用免費，額外服務如去除視頻、GIF 水印需要付費，一周的使用價格 18 元人民幣，包年價格 253 元。
MyHeritage 則通過免費的懷舊主題病毒式營銷，推動用戶註冊其他付費業務，MyHeritage 主營業務為 DNA 測試。當然，獲益的可持續性與應用能否持續火爆相關，不幸的是大部分 Deepfake 應用往往隻能火一陣時間。
其實，Deepfake 產業更多存在於黑灰色地帶。
過去幾年，網絡犯罪分子采用勒索軟件斂財，現在他們盯上瞭 Deepfake 技術。通過偽造視頻、企業高層語音，要求企業財務人員資金轉移，或者偽造企業團隊核心負責人照片，進行犯罪活動。
信息安全公司趨勢科技調查發現，暗網中存在很多深偽視頻和圖片示例，網絡犯罪分子在暗網上以超低價格出售 Deepfake 技術，深偽視頻 50 美元起步，偽造靜態圖片每張 2.5 美元，Deepfake 軟件 25 美元起步。
加拿大媒體 VICE 記者 Evan Jacoby（埃文·雅各比）曾在網絡上定制 Deepfake 成人影像，僅花費 30 美元。埃文還發現，Deepfake 軟件通常需要數百張照片訓練模型，但單個視頻可以繞開這種局限性，一個長達 15 秒的 Instagram 視頻可以將視頻主角的臉部渲染到另一個視頻上。
理論上講，隻要用戶在社交媒體上發佈瞭臉部視頻，有人保存瞭視頻，那麼，這個用戶的臉就有可能出現在各種各樣的視頻中。
Deepfake 技術帶來的用戶隱私數據安全問題成為不能忽視的命題。
ZAO 因用戶隱私協議中聲稱可擁有 APP 上所有生成圖片所有權，可在未經用戶允許情況下，將圖片分享給第三方企業，引起極大爭議，上線三天匆匆下架。
盡管，Avatarify、MyHeritage 聲明用戶數據不會上傳至雲端，也不會提供給任何第三方組織。但擁有大量用戶生物數據的科技公司極容易被黑客、黑產盯上。2018 年，MyHeritage 遭遇大面積用戶數據泄露，不久後，有人發現暗網中正出售泄露的用戶隱私數據。
不僅僅是 Deepfake 技術，隻要涉及人臉數據使用問題，科技公司需要慎之又慎。
2015 年，Facebook 因未征得用戶同意擅自收集和存儲用戶人臉數據，被三名美國伊利諾伊州公民以違反《生物識別信息隱私法》告上法庭，隨後百萬用戶對 Facebook 提起集體訴訟。經過長達六年的馬拉松式訴訟，最終裁決 Facebook 賠償用戶 6.5 億美元，每個用戶可獲得約 340 美元賠償。
AI 技術終究是中立的，Deepfake 技術可以復活影星、名畫、逝去的親人，Deepfake 也可出現在不見光的暗網中，從事各類違法犯罪活動。而對於科技公司而言，遊走在商業利益和用戶隱私安全、法律法規之間，絕非易事。人臉數據歸屬權應該是用戶，不論這些數據能否變現，使用數據時，用戶需擁有充分的知情權。
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