你在领英上看到的笑脸，可能只是DeepFake生成的假脸

作为一个面向职场的社交平台，领英的头像风格自成一派。虽然头像中的脸庞各不相同，不过大多清晰、干净，再配上标志性的微笑，亲和力拉满。例如，下面这个小姐姐。

乍看之下似乎没什么问题，但是仔细一看，背景模糊、只有一边耳朵有耳环、部分头发直接融入了背景，而且还有最不真实的一点：眼睛在画面正中间……有经验的老司机此时可能就判断出来了，这张脸，是假的。

这样的假脸在领英曾有上千个，都通过 DeepFake 生成，涵盖男女老少、不同肤色、发型……主要目的是撒网式推销，再将意向客户转接到真人销售手中。有一说一，这个体量跟国内某平台活跃的机器号比起来，其实还是小巫见大巫。不过从头像的欺骗度上来看，还是领英的假脸“赢了”。

这些假脸的发现者，无疑是极具“挖掘机”精神的研究人员。原本是平平无奇刷领英的一天，斯坦福大学的一名研究人员突然收到了一条推销广告，她忍不住多看了一眼头像，就凭借平时积累的经验判断出头像有问题。随后她与同事一起研究，挖掘出来自70多个公司的1000多条“假脸”头像账号及背后的产业链：提供假脸头像和虚假资料同时代发推销信息。有的公司收费为每月300美元。这已经成为继水军、生成不雅视频、引发政治争端等问题之后，AI换脸的新负面应用。

DeepFake 换脸的争议

2017年，名为“deepfakes”的Reddit用户发布知名女演员换脸到色情影片表演者身上的伪造视频，将DeepFake技术推向了大众面前。此后，DeepFake 技术的应用层出不穷，引发的争议也是一波未平一波又起。

在影视行业，通过AI换脸去拯救一部戏，往往效率较高也能带来正面的效果。在大众眼中，AI换脸带来的自娱自乐和网友狂欢，无疑引领了一波又一波互联网热潮，却又不得不面临隐私信息泄露的风险。很多时候，由于AI换脸的逼真程度越来越高，而且人们对于陌生人并不够熟悉，难以做出正确判断，所以就很容易受到欺骗。

前不久俄乌战争伊始，乌克兰总统泽连斯基呼吁乌克兰士兵放下武器的 “视频” 横空出世，一度被传遍全网。由于造成的影响太大，泽连斯基本人不得不发推辟谣。

前几年，英国女王、美国前总统特朗普等公众人物无一逃过换脸，有些本意为娱乐，有些却一度引起了混乱。就在2021年，还有人用换脸视频实施诈骗。在这次的领英假脸头像事件中，有些公司的CEO也被蒙骗，以为这些账号背后就是真人，还直接与背后的公司合作了业务。在真相揭晓之后，他们停止了合作。领英也删除了这些账号。

其实，针对“假账号”的检测，很多平台都有，领英也不例外。2021年前六个月，领英删除了1500多万个假账号，大多数都是在注册期间检测到的。不过针对DeepFake生成的假头像，似乎还没有具体的标准。过去几年，研究人员也一直在积极提出不同的“AI换脸检测”技术。例如，美国国防部提出了 Forensic 图像鉴定技术，试图寻找图片和视频中不一致的灯光、阴影和相机噪音等，去鉴定真伪。加州大学河滨分校的学者则通过训练神经网络，将图像分割成小块，按照像素去观察、辨认。

国内的一些高校和企业也研究出了不少准确率比较高的算法，利用AI去检测AI造假。GeekPwn 的舞台上，也连续举办了关于AI换脸及检测的挑战。清华大学、中国科学技术大学、中国科学院等多所院校及多家企业参赛，展现了准确率在世界前列的AI换脸检测技术。

不过，DeepFake技术本身也在不断发展，效果越来越逼真，而且还出现了一些对抗检测的技术，如专门针对检测而加入的一些混淆因素。2月份，发表在PNAS（美国科学院院报）上的一项研究表明：AI生成的人脸非常逼真，很难跟真脸区分开来，而且看起来可信度更高。

可以预见，在未来，关于AI造假与AI识假的博弈，仍将持续甚至升级。

*参考来源：

https://www.npr.org/2022/03/27/1088140809/fake-linkedin-profiles

https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2120481119

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