據(jù)《赫芬頓郵報》報道，繼臭名昭著的深度偽造軟件“Deepnude”被下架后，又有一個更強大、更智能的“娛樂”網(wǎng)站出現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)中。在這個網(wǎng)站上，任何使用者可以輕易地在數(shù)字層面剝?nèi)カ@取一個人（通常是女性）的衣服。
而根據(jù)其網(wǎng)站的介紹，他們所專注的事業(yè)是：“通過AI研究，讓人類的夢想成真”。
為了避免為其引流，本文對該網(wǎng)站的名字略去不提。
此網(wǎng)站的使用相當簡單，用戶只要上傳一張自己選擇的穿戴整齊的女性照片，幾秒鐘之內(nèi)，網(wǎng)站就會免費為他們脫光衣服。在輿論的抗議下，網(wǎng)站在9月6日暫時關停，但不到一天后，網(wǎng)站就帶著“收費模式”重新上線。收費模式下，獲得一張深度偽造的高清裸體圖片僅需0.3美元。
成果“驚人的真實”，已積累3800多萬點擊量
用技術做對比的話，2019年走紅的“Deepnude”并不先進，如果能拋去其獨特的“色情”元素，他們生產(chǎn)的產(chǎn)品甚至可以被稱為是幼稚可笑的：如果在Deepnude上傳一張男性半裸的照片，那在照片的下半部分將被拼接上一副裸露的女性乳房。但相比之下，這個成立于2020年的新網(wǎng)站比Deepnude先進得多。
據(jù)稱，該網(wǎng)站生產(chǎn)的裸體女性圖像“驚人的真實”。在這些生成的圖像中通常沒有偽造的破綻或是視覺線索，都是在深度偽造的技術下綜合處理生成的，這大大增加了對圖片主體的潛在傷害。
“任何有報復心的變態(tài)都可以很容易地‘裸體化’并發(fā)布他前女友的照片，圖片將非常有說服力，好像她的真實裸體被泄露了一樣。”《赫芬頓郵報》寫道。
此外，該網(wǎng)站自稱開發(fā)了自己的“最先進的”深度學習圖像翻譯算法來“裸體化”女性身體，可以覆蓋到所有的種族，從這個角度來說，它可能比頻頻被爆種族歧視的Facebook更“人人平等”——“人人”除了男性。當你上傳一張男性照片時，該網(wǎng)站會為其匹配上女性的性器官。
從今年年初至今，該網(wǎng)站已經(jīng)積累了3800多萬點擊量——這可能和該網(wǎng)站的“推薦”策略有關。每個使用者都可以生成分享鏈接，而每個點入這個鏈接的人將給分享者帶來一份“獎勵”——他們會獲得至多一百個免費生成女性高清裸體的額度。這鼓勵了成千上萬的使用者為它做廣告，有時他們會附上網(wǎng)站生成的“成果圖”，這些圖片的主體可能是他們的同事、鄰人、前任，甚至是被隨手拍下的陌生人。
然而，以URL形式分享的鏈接存在著明顯的弱點：社交應用可以在自己的平臺上全面禁止其傳播。但至今為止，只有Facebook在被媒體提醒后這樣做了。截止至此稿發(fā)布，該網(wǎng)站仍可以被直接在搜索引擎中被找到。
不僅是名人：任何女性都可以成為被偽造的對象
早在此網(wǎng)站之前，Telegram就被爆出平臺上有深度偽造合成裸照的應用。據(jù)網(wǎng)絡安全研究機構Sensity在2020年秋季發(fā)布的報告，在Telegram的應用中，至少有10.48萬女性“被裸體”，而在分發(fā)這些照片的7個頻道中，累計用戶超過10萬。
根據(jù)Sensity的追蹤調(diào)查，Telegram應用中超七成的使用者表示他們上傳的照片是通過社交平臺，或其他私人渠道取得的。
“這是一個非常非常糟糕的情況。”英國深度偽造專家亨利·阿吉德說:“（新網(wǎng)站生成的）圖片真實性大大提高了。”同時他也指出，深度造假技術在應用于名人外，也針對普通女性：“絕大多數(shù)使用這些(工具)的人瞄準了他們認識的人。”
沒有人是安全的——Sensity的首席執(zhí)行官帕特里尼說，只要你在社交媒體上發(fā)布了有人臉信息的圖片，就可以被用于生成裸照。
帕特里尼和阿吉德的意見都可以在另一個網(wǎng)站（它是Deepnude的迭代產(chǎn)品）中得到佐證。在此網(wǎng)站的展示頁面中，有來自世界各地的女性裸體展示，而經(jīng)過記者溯源，可以發(fā)現(xiàn)這些圖片來自于各個平臺：Pinterest、Instagram、或是購物網(wǎng)站；這些女性有的是商業(yè)模特，有的是健身博主，也有約拍人像的普通女孩。這些裸體照片的原型可能是她們的工作照，也有生活片段的分享。
此外，展示頁面中相當一部分照片來源是“無版權圖片”，這意味著這些圖片可被免費下載、使用。那么隨著深度偽造技術的發(fā)展，“無版權圖片”應被視作商品還是個人肖像權的部分？
至少，在溯源的過程中，沒有任何信息顯示這些女性是自愿提供這些圖像的。
深度偽造視頻呈指數(shù)級增長，暫無有效管控方式
根據(jù)Sensity的數(shù)據(jù)，自2018年以來，網(wǎng)上深度偽造視頻的數(shù)量呈指數(shù)級增長，大約每六個月就翻一番。截止到2020年12月，他們共發(fā)現(xiàn)虛假視頻85047個。
然而，相對于其迅速擴張的現(xiàn)狀來說，深度偽造尚無行之有效的管控方式。
“大規(guī)模檢測可以說是最好的解決方案，”阿吉德說，這指的是用算法大規(guī)模過濾社交媒體和平臺，但，不幸的是，“目前很難做好大規(guī)模的檢測，并將這套檢測系統(tǒng)納入我們生活的數(shù)字基礎設施中...檢測系統(tǒng)部署起來不夠準確和可靠，特別是對于海量吞吐數(shù)據(jù)的社交平臺來說。”
另一種技術方法被稱為內(nèi)容認證，如TruePic或Adobe等平臺，他們可以通過捕捉點來認證照片或視頻的真?zhèn)巍＿@本質(zhì)上是對原始圖像進行“指紋識別”，并記錄下圖像在處理過程中的所有更改。但這種方法也有缺點。其中最顯著的一點是，人們可以將照片拍照后再次上傳。
阿吉德認為，理想的方法可能是兩者的結合，加上一些數(shù)字素養(yǎng)，這樣個人就可以在不那么復雜的深度造假中發(fā)現(xiàn)媒體操縱的跡象。然而，就目前而言，識別深度造假仍然是一場差距懸殊的追捕賽：被造假的受害者需要花費大量精力維持生活、追訴公義，在這個過程中一些受害者失去了工作，社會關系和尊嚴，而有些人死于自殺。
某種意義上來說，這些圖像是否真實已經(jīng)不再重要——《赫芬頓郵報》這樣寫道——它們創(chuàng)造了一個新的現(xiàn)實，受害者必須生活在其中。
編譯/綜合：南都見習記者胡耕碩
編輯：蔣琳
