信息來源：Cnbeta
還記得“一鍵脫衣AI”DeepNude嗎？去年6月，這款深度造軟件發(fā)布僅幾個小時便因訪問請求過大迅速宕機，而其原因是它可以一鍵脫掉女性衣服，制造大量色情圖片。近日，據(jù)調查發(fā)現(xiàn)，這款色情的軟件再次出現(xiàn)在了即時消息應用程序——Telegram中。
截止目前，該軟件在TeleGram平臺已經公開發(fā)布了約104,852張色情圖片，這一數(shù)據(jù)還不包括私下分享傳播的圖片。更重要的是，這些圖片70%全部來自社交網絡中的真實女性，甚至包括未成年人。
也就是說，日常在Facebook、微博等社交媒體中分享的自拍照，很可能會被人用來生成“果照”。
DeepNude盯上了“可能認識的人”
這項調查來自美國阿姆斯特丹的網絡安全公司Sensity，這家公司專注于所謂的“視覺威脅情報”，尤其是那些深度造假視頻的傳播。他們調查發(fā)現(xiàn)，截至7月底，Telegram平臺七個主要頻道均在使用DeepNude軟件。
該軟件吸引了全球103,585名用戶，其中用戶最多的頻道有45,615人。這些用戶大部分聚集在俄羅斯及東歐周邊地區(qū)。
據(jù)了解，這款軟件爆火的原因有三點。一是操作非常簡單，只需要一張照片，上傳至軟件后，幾秒就可以自動生成裸照，不需要任何技術知識或者專門的硬件支持。
二是所有人免費使用。不過它也有盈利模式，未付費用戶獲得的裸照后會打上水印標簽或者只有局部裸露，用戶支付1.28美元才可以獲得無水印圖片，但使用權限僅限七天100張。
三是可以獲得熟悉的人的裸照。Deepfake偽造色情視頻已經屢見不鮮，主要以為名人為目標。但根據(jù)一項民意調查顯示，大多數(shù)用戶對“現(xiàn)實生活中認識的女性”更感興趣，占比達到了63%。
而DeepNude恰好提供了這樣的支持，任何用戶使用任何照片都可以生成裸照。
從TeleGram平臺的公開數(shù)據(jù)來看，許多照片中的女性都是普通上班族、大學生，而且這些照片都是來自TikTok、Instagram、Facebook等平臺的自拍照。
需要注意的是，這款深度造假軟件只針對女性。如果上傳一張男性或者其他任何無生命照片，系統(tǒng)也會自動被替換成女生的身體，并識別成相應的器官。
Sensity首席科學家喬治·帕特里尼（Giorgio Patrini）介紹稱，目前已經超過680,000名女性在未知情的情況下被偽造成了色情圖片，并上傳到了公共媒體平臺。
目前，Sensity公司的相關調查數(shù)據(jù)已經對外披露，相關執(zhí)法部門也對此展開了調查。而至此，為何允許該色情軟件出現(xiàn)在社交平臺中，Telegram一直未給出公開答復。
另外，據(jù)Sensity調查顯示，除了Telegram之外，另一家俄羅斯社交媒體平臺VK也發(fā)現(xiàn)了DeepNude，而且它已經開始公開為軟件打廣告。
不過，此事件一出后，相關負責人便立刻出面回應否認了這一說法。同時他強調，
VK不容忍平臺上出現(xiàn)此類內容或鏈接，同時也會阻止分發(fā)它們的社區(qū)。另外，此類社區(qū)或鏈接并未使用VK廣告工具進行宣傳，我們也進行額外的檢查，并阻止不當內容的出現(xiàn)。
創(chuàng)建者：我不是偷窺狂，只是出于獵奇心
然而，就是這樣一款色情造假軟件，它的創(chuàng)建初心竟然是出于好奇心和對技術的熱忱。
2019年6月27日，DeepNude軟件首次公開上線，隨后不久，系統(tǒng)就因為用戶訪問量過大而宕機。
但就是這幾個小時，這款針對女性的“一鍵脫衣AI”已經在國內外引起軒然大波。
有關“侵犯隱私、性別歧視”等指責聲在Twitter、Reddit、微博等各大社交媒體平臺層出不窮。深度學習先驅吳恩達（Andrew Ng）還發(fā)推稱，DeepNude是“人工智能最令人惡心的應用之一”。
而對于外界的種種指責，它的開發(fā)者阿爾貝托（Alberto）卻公開回應稱：
“這個世界還沒為 DeepNude 做好準備！”“我不是偷窺狂。我是技術的愛好者”。
同時他強調，“我不關心裸照之類的。有些人自己不想用，就想著讓別人也用不上，這很蠢。對技術知識的封堵和審查，是無法阻止它的擴散和傳播?！?
據(jù)了解，Alberto的研發(fā)靈感是來自某雜志上的一個X射線眼鏡。他對AI技術非常感興趣，當發(fā)現(xiàn)GAN網絡能夠把白天照片編變成黑夜照片后，便意識到同樣利用GAN也可以將一張穿衣服的照片轉換成一張不穿衣服的照片。正是出于這樣的好奇，最終研發(fā)出了DeepNude。
具體來說，DeepNud是基于稱為“ pix2pix ”的開源“圖像到圖像翻譯”軟件構建的，該軟件于2018年由加州大學伯克利分校的AI研究人員首次發(fā)現(xiàn)。其核心技術GAN能夠通過識別真實圖像，創(chuàng)造自己的偽造品。比如將白天到夜晚的風景照片或從黑白變?yōu)槿噬?
但不管是出于獵奇，還對技術研發(fā)的準確，這款軟件確實是濫用AI技術產生了惡劣的影響。如知名作家尼娜·揚科維奇（Nina Jankowicz）表示，DeepNude對世界各地的女性都有巨大影響，尤其是在俄羅斯等社會較為保守的國家。如果公開發(fā)表令人信服但虛假的裸照，受害者可能會失去工作，或者面臨伴侶暴力。
Sensity公司也表示，這些虛假的色情圖像或視頻很可能被用做勒索、騷擾的手段。
Deepfake威脅，正在肆虐
不僅是DeepNude，所有Deepfake軟件均是如此。
如波士頓大學法學教授 Danielle Citron 所說，“Deepfake已經成為了攻擊女性強有力的武器。"
Deepfake深度造假軟件背后的核心技術都是生成式對抗網絡GAN。GAN通過生成器與鑒別器之間的相互Battle來生成逼真的虛假圖像、視頻或者語音。
自2017年，Deepfake首次被用于制作色情視頻后——神奇女俠下海事件，社交網絡便開始大量充斥著此類視頻，據(jù)統(tǒng)計，在所有Deepfake創(chuàng)作的視頻中，色情視頻占據(jù)了96%。隨著技術的不斷升級，Deepfake的逼真程度已經達到了肉眼難以分辨的地步，同時它也開始被應用到政治領域。如Donald Trump、Barack Hussein Obama, Elon Musk等名人政客的虛假換臉視頻已屢見不鮮。
據(jù)普林斯頓大學教授Jacob Shapiro最新研究結果顯示，2013年至2019年期間，社交媒體已累計發(fā)起96次政治運動，而其中，93%為原創(chuàng)內容，86%放大了已有內容，74%歪曲了客觀事實。而其目的多為詆毀政客、誤導公眾、激化矛盾等。
為了應對Deepfake軟件帶來的威脅和挑戰(zhàn)，2019 年，F(xiàn)acebook 斥巨資發(fā)起“Deepfake 檢測挑戰(zhàn)賽”（Deepfake Detection Challenge，DFDC）。今年Deepfake 檢測的識別準確率已經達到了 82.56%。
除此之外，學術界以及其他企業(yè)團隊也在研發(fā)Deepfake的檢測方式。但盡管檢測方式越來越多，準確度越來越高，制造虛假視頻的趨勢依然沒有得到很好的抑制。
究其原因，其一可能是AI生成虛假內容越來越方便，如DeepNude，只需要一張照片，人人都可以上手。而其二，如Sensity公司負責人所說，DeepNude目前還處于法律的灰色地帶。
因此，要想關上 Deepfake 潘多拉的魔盒，需要制度的約束和人心向善的引導。
