眼见为实。好吧，至少在我们意识到人们可以通过视频来推动恶作剧和改写历史之前是这样的。虽然我们已经找到了揭穿大多数恶作剧图像的方法，但有一项技术发展的速度如此之快，以至于我们可能很快就不知道如何辨别真假。

深度假货改变了我们所认为的一切。你只需要知道这些…

什么是假货(deepfakes)？

deepfakes一词来自“深度学习”和“假货”两个词的组合。这是因为受过图像和视频合成训练的人工智能软件创造了这些视频。这个人工智能可以将一个物体（源）的脸叠加到另一个物体（目标）的视频上。更先进的技术形式可以利用信息源的面部姿势和他们想要模仿的对象的图像或视频合成一个全新的人体模型。

这项技术可以基于有限的视觉数据（例如一幅图像）**面部模型。然而，人工智能需要处理的数据越多，结果就越真实。

这就是为什么政客和名人很容易成为深度假货的目标，因为网上有太多的可视数据，软件可以使用。由于deepfake软件可以在开源平台上使用，互联网上的人们正在不断地改进和构建其他人的工作。

人工智能技术的起源

deepfakes背后的技术是为多种目的而开发的。很像Photoshop，该软件有专业，娱乐和爱好者使用。就像Photoshop一样，尽管创建者在创建软件时没有恶意，但这并没有阻止人们出于恶意目的使用它。

人脸交换技术最初主要用于电影业。最著名的例子之一是2016年的电影《侠盗一号：星球大战故事》。在这部电影中，电影**人使用了面部交换和视频合成技术，重现了大Moff Tarkin这个角色。影片中还创作了莱娅公主的年轻版。在这两种情况下，原始演员的面部模型都被叠加到替身演员身上。

像Snapchat这样的应用程序也使用了人脸交换技术，为用户创建有趣的过滤器。这些应用程序的开发人员不断完善人脸检测和跟踪，以更有效地应用这些过滤器。

同时，其他人也开发了视频合成工具，以创建全息图，以供教育使用。例如，一个项目开发了视频和面部合成软件，以便大屠杀幸存者的证词可以在博物馆作为交互式全息图呈现。

为什么假货让人紧张

当人们意识到骗子和玩恶作剧的人使用Photoshop来**假图像时，我们不得不对我们认为的证据更加怀疑。幸运的是，即使是肉眼也有很多方法可以检测图像是否是假的。

除此之外，在Photoshop中创建一个令人信服的修改过的图像是相对劳动密集型的。不是每个人都能把两张照片拼凑在一起，让它们看起来很逼真。

但假货是不同的。机器学习使生活更容易，但在这种情况下，它使伪造明显容易。首先，软件是广泛和免费的。例如，FakeApp是创建深度假货的流行选择。你不需要高级技能来应用面部交换，软件会为你做的。

由于人工智能和深度学习有助于**深度假货，这项技术也得到了改进，并以惊人的速度变得更具说服力。不久之后，这些编辑就不能用肉眼看到了。

在一个充斥着假新闻的世界里，让人信服的假新闻可能被证明是一股混乱的力量，与我们相信的真实相反。

在人工智能语音合成也在迅速推进的时候，深假货的兴起也在发生。人工智能不仅可以生成假视频，还可以为人们生成语音模型。

这意味着你不需要一个冒充者来让它听起来像一个政客在发表一个令人愤慨的声明。你可以训练人工智能模仿他们的声音。

假货的后果

人们已经使用DeepFake进行恶意攻击。人们经常利用假应用程序**明星女演员从事**内容的假视频。

盖尔·加多、黛西·雷德利和艾玛·沃森只是被假***频盯上的几个女演员。这些深奥的赝品把女演员的脸换成****明星的视频。

虽然一些平台和某些****已经禁止这些类型的视频，但每天都有更多的视频出现。事实上，一些网站专门根据用户要求**假名人***频。

在大多数国家，还没有法律处理这类内容，因此很难控制。

虽然我们离像《奔跑的人》这样的电影中的错误信息和虚假视频证据所统治的反乌托邦还有一段距离，但我们已经对虚假新闻的影响太熟悉了。

深度假货是传播错误信息的有力工具。没有人因为犯罪而被陷害，也没有人用**假死，但当很难辨别哪些视频是真实的时候，会发生什么呢？

用于政治目的的假货的后果是双重的。首先，它使假新闻更容易传播。视频比文本或图像更有可能让人们相信事实上发生了虚构的事情。

人们已经相信那些没有证据支持的假网站的头条新闻了。突然间，假新闻就会有“证据”显示政客们承认了自己的错误或做出了令人发指的声明。

另一方面，深度造假也可能让政客们在逃避责任时胆子更大。他们总是可以轻易地宣称录音或录像实际上是假的。

我们怎么对付假货？

虽然许多科技公司都在花时间控制深度假冒，但许多人正在开发打击恶意假冒视频的工具。人工智能可以打击黑客和网络犯罪，但它也有助于检测视频中的人工智能篡改。

人工智能基金会创建了一个名为Reality Defender的浏览器插件，帮助检测网上的虚假内容。另一个插件SurfSafe也执行类似的检查。这两种工具都旨在帮助互联网用户辨别事实和虚构。

像Snopes这样的事实核查网站也扩展到调出篡改过的视频。但他们还没有自动检测假货的工具。

甚至美国国防部也投资于软件来检测深海假货。毕竟，如果一个世界领导人的可信视频出现在网上，宣布对另一个国家宣战或发射导弹，会发生什么？**需要工具来快速核实视频的合法性。

机器学习的意外后果

毫无疑问，人工智能技术和深度机器学习在许多方面改善了我们的生活。但这项技术也有意想不到的后果。

虽然坏数据是机器学习算法的主要障碍，但人的因素也起了作用。很难预测人们如何利用某些技术达到恶意目的。

你可以在我们的机器学习算法指南中找到更多关于机器学习和过去的错误以及它们出错的原因。尽管你可能会发现很难识别出真假，但你可以通过智能新闻应用程序来避免假新闻。