性能拖累？科创板上市三天，生益电子股价显疲态
06-17
科幻电影《银翼杀手》描绘了一个真伪难辨的未来世界：▲谁是复制人？图片来自：《银翼杀手 》人类制作的“复制品”有着与人类几乎一模一样的面孔。
除非用专业仪器测试情绪，或者找到隐藏在体内的数字，否则人类无法从外表上识别“复制品”。
。
这样的未来世界也许有点遥远，但如果只看面孔，可能真的分不清真假。
人工智能“假脸”已经跨越了恐怖谷。
我们来看一组图片。
你有信心一眼就能辨别出“假脸”吗？上面哪张脸是假的？ （答案见文末，不过不用担心，还有很多面孔可循。
）这里所说的“假脸”概念是指人工智能合成的面孔照片，而不是真人拍摄的面孔。
如果您发现很难不要担心它是真是假，那么您并不孤单。
加州大学伯克利分校的 Hany Farid 和教授多年来一直从事 AI 图像合成技术的研究。
他最近在《美国国家科学院院刊》上发表的一项研究显示，人工智能合成的人脸与真人没有什么不同，甚至看起来比真人更值得信赖。
这项研究的结果超出了研究人员的预期。
共同参与该研究的索菲·南丁格尔·博士表示，该研究的最初目的是通过真人对比来寻找提高AI人脸可信度的方法。
Farid认为，目前AI图像合成技术的发展和完善速度非常迅速，甚至比传统的CG成像还要快。
我们相信我们已经跨越了静态面孔的恐怖谷效应。
恐怖谷效应是一种心理学理论，人们对与人相似的物体产生好感，但当相似度达到一定程度（例如僵尸、拟人娃娃）时，人们的反应会变得极其消极和厌恶。
而当相似度进一步增大，达到接近真人的程度时，人们的情绪反应就会回归积极，也可能会产生人与人之间的共情效应。
从法里德的实验结果来看，AI合成的人脸很可能已经离开了“行尸走肉”的阶段。
如此逼真的人脸是如何合成的呢？生成对抗网络（GAN）是目前最主流的合成算法。
这个名字听起来很陌生，但其逻辑并不复杂。
简单来说，GAN 中有一个“画家”和一个“鉴定师”。
“画家”需要画出尽可能像人脸的图画，并提交给“鉴定师”进行评估。
“鉴定者”必须查看大量真人的照片，分析面部特征才能做出判断。
当“画家”的画可以骗过无数看脸的“鉴定师”时，一张AI合成的人脸照片就诞生了。
。
在这个过程中，“鉴定师”的准确度会通过不断学习不断提高，相应的“画家”的技能也会相应提高。
两者形成对抗关系，从而提高合成图像的质量，直到可以将赝品与真品混淆。
。
Farid在实验中使用了NVIDIA发布的Nivdia StyleGAN2模型。
为了研究其合成照片的可信度，研究人员组织了三个实验。
在第一个实验中，研究人员邀请参与者区分由真人和人工智能组成的照片组（总共组）。
结果，参与者的平均准确率不到50%，只有48.2%。
在进行第二次实验时，研究人员邀请了一位新训练的参与者参与同一个实验，并在每次分离后给参与者正确或不正确的反馈。
在研究人员的帮助下，第二次实验的准确率有所提高，但也仅略高于 50%，达到了 59.0%。
AI照片的真实程度并没有让法里德和南丁格尔感到惊讶，但实验3的结果却超出了他们的预期。
在第三个实验中，新的参与者对同一批照片的可信度进行了从1到7的评分。
结果显示，AI合成的照片的可信度实际上比真人脸的可信度高了7.7%。
这是一个小差距。
它具有统计显着性。
▲ Deepfake 换脸尼古拉斯·凯奇研究人员认为，AI 合成的具有一定可信度的照片未来很可能被犯罪分子用来实施诈骗或在社交网络上制造混乱。
这个问题需要社会重视，而图像合成技术的发展需要一些条约的约束。
那么问题来了，既然AI合成人脸存在一定的社会风险，为什么人们还要投入研究呢？ AI脸虽然很好，但也是一把“双刃剑” ▲基努·里维斯在今年的E3电子游戏展上首次亮相。
基努·里维斯在《赛博朋克 》预告片中的惊喜亮相瞬间引发了场内场外所有观众的情绪。
紧接着他就宣布将担任游戏中重要角色“约翰尼·银手”的脸模，引发了无数玩家的期待。
▲ 在《生化危机 8》中，海伦娜·曼科斯卡 (Helena Mankowska) 担任迪米特雷斯库夫人的表情包。
在虚拟世界中，逼真的人脸可以给玩家带来强烈的沉浸感。
随着游戏功能的完善，以真人为人物。
人脸模型已经取代了数字捏脸，成为越来越多游戏厂商创建角色的手段。
然而，使用真人脸部模型往往意味着高昂的肖像授权费和动作捕捉成本，这对于一些小型工作室来说并不现实。
这时候，无版权的人工智能合成面孔就派上用场了——让一个世界上不存在的人来扮演虚拟角色，听起来很合理。
例如，免费的AI合成照片项目Generate Photo就与动画软件公司Reallusion合作，将AI合成肖像作为3D图像用于动画、游戏或广告。
开发者可以自由选择角色的种族、年龄、性别，并且不会存在版权问题。
试想一下，如果《模拟人生》、《GTA》等游戏中的NPC面孔采用逼真的肖像制作，那么游戏的沉浸感和临场感将会得到极大的提升。
除了游戏之外，一些客服软件还需要大量的真人头像来与客户交流。
如果将真人头像换成AI肖像，可以避免肖像版权纠纷，保护个人隐私不被泄露。
不过，AI生成的照片虽然有合理的存在，但同时，也会对网络照片的真实性产生一定的影响。
毕竟，没有人愿意在约会应用上被一个不存在的人着迷。
法里德认为，解决这一问题的唯一办法就是为每张实际拍摄的照片添加“真实性”认证，以便人们在浏览和使用照片时识别其真实性。
这听起来像是《银翼杀手》的反向版本。
电影中，人们在复制人的眼球上刻上数字以供识别。
事实上，恰恰相反，他们标记真实照片是为了打击“假货”。
事实上，Adobe、微软等公司已经在推广相关技术。
今年2月，Adobe、微软、英特尔、Arm和Truepic等公司和机构联合成立了一个名为“内容来源与真实性联盟（C2PA）”的项目，旨在打击虚假信息，建立一个可以验证内容真实性的系统。
图片。
和可追溯性技术标准。
验证方法也非常简单——利用区块链技术完整保留照片的拍摄和后续修改等信息。
无论照片如何修改，都可以直接查看。
经过认证的真实照片右上角会有一个小“i”图标。
当你点击它时，你可以看到相机生成的拍摄日期、地点、镜头等详细信息。
如果有人使用Photoshop等软件修改照片后，还可以返回照片的原始图像以获得完整的图像。
C2PA的认证方式可以在一定程度上保证严肃新闻等领域照片的真实性。
但由于成立时间短，目前仅在部分媒体或社交平台使用。
现在为互联网上所有内容提供真实性保证还为时过早。
早晨。
也就是说，未来AI合成照片可能会带来社会安全风险。
目前，Nivdia StyleGAN2等图像合成模型可以在Github等平台公开下载。
这真的安全吗？ Farid认为，这需要技术人员在权衡利益和风险后仔细考虑。
那么问题来了，文章里有这么多面孔，哪一个是真人呢？答案是：除非另有说明，否则都是假的。
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