“AI假脸王”泛滥，人脸识别还安全？

在月转入人脸识别技术这个话题之前，我们再行从整容手术的奇特历史谈起，沿着这个思维，一起探究人脸识别的前世今生。建模·易容术——整容手术整容手术虽然是一种新型手术学科，但也有将近百年的历史。特别是在是二战时期，轴心国与同盟国的谍报部门、特工部门为了做敌后做破袭战，也有用于易容术的方法来让己方特工人员假冒敌方人员实行毁坏。

鉴于那个时代还并未经常出现计算机和人脸识别技术，易容后的特工更容易蒙混过关，只必须拿着假造的证件和冲洗暗房制作的旧式“PS”照片，利用相近的相貌，就可以只能糊弄敌人。俄罗斯纪录片《破袭者》讲解库兹涅佐夫的画面在最近公映的俄罗斯纪录片《破袭者》第一集当中，描写了苏联内务人民委员会（NKVD）特工尼古拉·伊万诺维奇·库兹涅佐夫假冒成德军中尉保罗·威廉·西尔贝特混进德占区做刺杀毁坏的故事。影片中展现出的苏联甄选特工的方法代表了那个时代的特点，无外乎就是相貌相近，易容手术可玩性较低，可以熟练掌握敌国语言的人。被千挑万投票决定来的特工，靠着一张脸之后可以如入无人之境，来回于敌后。

那是一个易容术霸主没人脸识别技术的时代。俄罗斯纪录片《破袭者》中库兹涅佐夫整容的历史照片对比画面2020-03-30 有了人脸识别技术，并且辨识能力日益强化，网上早已能看见不少需要辨识整容手术的人脸识别顺利案例，但是“道高一尺，魔高一丈”的破关骗术也不在少数。却是，脸是仍然丝在外面的，可以任你涂抹和改动。作为人工智能技术的一个代表，人脸识别技术2020-03-30 早已经常出现在大量应用于场景中。

随着这项科技的应用于逐步激增，环绕人脸识别技术的种种批评和争议也多了一起。下面仅有展示两个例子，来探究一下人脸识别技术的现实困境。全息投影·易容术——复活的邓丽君邓丽君去世23周年之际，日本节目《金SMA》利用全息投影技术，用于全息投影复活了邓丽君。

在节目的画面中，人们可以在360度全景摄影棚中看见邓丽君1986年在《日本作曲大新人奖》合唱《我只在乎你》日文版的经典片段。早已去世23年的邓丽君“复活”，栩栩如生，即便是摄像机随便对调角度，附近邓丽君的投影，连着台下观众真人一起摄制，也让人自闭真假。全息投影技术用作缅怀亡故的亲人，用作唤醒一代粉丝对歌星的记忆，是一件很有意义的事，它可以为人类留存更加多杰出的文化元素，让文艺之星或最出色人物“永垂不朽”。

换回个角度，在此笔者开了个脑洞，如果全息投影被应用于移动终端设备上，那有歪脑筋的人就有可能利用它感应的人像，密码人脸识别设备，专门从事犯罪活动。假设邓丽君去世的1995年，有了人脸识别技术应用于银行存取款用户辨识，那财迷心窍的人就不会把邓丽君的各种录像带信息拷贝加工成全息投影，挑选必须的部分来攻陷人脸识别系统，窃取邓丽君的巨额遗产。PS做到一张邓丽君的图片也花费一番功夫，更何况这是实景演播室！摄像机靠邓丽君投影那么将近也没什么什么不对如此一来，那些明星大腕三天两头经常出现在电视屏幕中和影剧院屏幕中，留给了大量视频素材，那他们的个人财产安全性就有可能因为人脸识别的技术漏洞，而显得十分薄弱。

虽然上述内容是假想，但是全息投影的技术现实给密码人脸识别技术，或许不会带给不能预见的挑战，人脸识别技术的安全隐患和不可靠性有一点更进一步探究。视频·易容术——“Face2Face”AI直播换回脸技术德国纽伦堡大学在2016年公开发表了一篇face2face的论文，从技术上早已构建了远程用仿真他人人脸展开身份认证。也就是说，黑客显然不必须你的人脸生物特征数据，就可已完成人脸展开身份认证。

美国斯坦福大学的研究团队也在当年研发出有一款人脸追踪软件Face2Face，它可以通过摄像头捕猎用户的动作和面部表情，然后用于Face2Face软件驱动视频中的目标人物作出一模一样的动作和表情，效果极为细致。研究人员分别仿效了布什、奥巴马、特朗普、普京，笔者看后实在细思极恐，没什么PS痕迹！由于其精准的捕猎效果和动态化能力，Face2Face在问世之日起就引发了轩然大波。在其展示视频下，无数网友批评这项技术将沦为网络诈骗、绑架勒索的出卖，批评如果视频电话的另一端，居然不是你了解的那个人，那将不会是多么可怕的一件事。“AI假脸王”开源：新一代GAN攻陷完全所有人脸识别系统还忘记英伟达去年发售的StyleGAN吗？全新的生成器架构让这个“新一代GAN”分解的人脸现实到可怕。

现在，StyleGAN早已开源，还包括源代码和官方TensorFlow构建，都附有详尽用于解释。以假乱真的细致人脸分解，令其不少研究人员都惊叹：早已无法辨别虚拟世界和现实！上述人脸全部由计算机分解，StyleGAN的全新风格迁入生成器架构能掌控发色、眼睛大小等脸部特征。之前，大多数研究都集中于在如何提升“换回脸”技术上，也就是如何让计算机分解超强细致的人脸。

谁料，这种技术发展的欺诈造成了反效果，也即所谓的“DeepFake”。现在，DeepFake已被用作指代所有看上去或听得一起像知道一样的假视频或假音频。

去年底，Idiap生物识别安全性和隐私小组负责人、瑞士生物识别研究和测试中心主任SébastienMarcel和他的同事、Idiap研究所博士后PavelKorshunov联合编写了论文，首次对人脸识别方法检测DeepFake的效果展开了更为全面的项目管理。他们经过一系列实验找到，当前有数的先进设备人脸识别模型和检测方法，在面临DeepFake时基本可以说道是束手无策——性能拟合的图像分类模型VGG和基于Facenet的算法，分辨真假视频错误率高达95%；基于唇形的检测方法，也基本检测不出有视频中人物说出和口型否完全一致。看见这几条新闻，我们不已要反省，人脸识别等高科技的应用于是不是要严肃考虑一下社会舒适度和个人有效地维护隐私的内心必须。

究竟怎样的身份辨识需要引导未来，这些林林总总的问题都必须每一个科技研发团队、社会科学学者、法律人士认真思考。科技在发展的过程中，不有可能是一片坦途，总结科技发展史，特别是在是充满著躁动的20世纪，两次世界大战前后的许多发明者都是以井喷和“你方演唱谏我登场”的速度演译着科技发明者的“进化论”，很难说谁总有一天对，谁一时间拢，但有一条基本的原则是恒定的，那就是需要推展人类社会变革，更佳地确保人的权利和隐私，让这个世界显得更加幸福，这样的发明者需要回头得很远，发展得更佳。

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