本以為 Deepfake 會影響美國大選，結果是網民多慮了
By 超神經
內容提要：2020 美國大選之前，人們對假新聞、偽造視頻可能會影響大選結果充滿了擔憂。而如今，大選已經得出初步結果，看起來大家之前的擔憂並未發生。
關鍵詞：美國大選 Deepfake 視頻
備受全球矚目的美國大選，終於在美國當地時間 11 月 7 日得到階段性的結果。經過 4 天的緊張計票，拜登獲得的選舉人票超過 270 張，多家美國主流媒體已宣佈拜登獲勝。
早在這場大選來臨之前，就有很多人預測，Deepfake 視頻將在 2020 年的美國大選中扮演主角，干涉大選。眾多社交平台甚至美國眾議院，都提前尋找策略來對付 Deepfake。
現在，2020 年大選已經結束，回顧整個大選過程，是否真如大家所擔心的，Deepfake 對美國大選造成了影響呢？
美化自己，醜化對手？川普很愛 Deepfake
Deepfake 技術，似乎自誕生之日起，就一路走向了被濫用的命運，尤其是針對政治領域。
根據美國一家商業情報公司 Creopoint 在 9 月份發表的一項報告，隨着美國大選的到來，發佈在互聯網上的偽造視頻數量，在過去一年中增長了 20 倍。
其中，偽造視頻的主要攻擊對象除了名人和高管外，Creopoint 公司表示，其平台上發現的偽造視頻中有 60％ 是針對政客的。
這些針對美國政壇的偽造視頻，一般都會美化某一黨派，而醜化另一黨派。此類視頻也最容易給大家留下深刻的印象、易於傳播，所以最終可能影響選民對於候選人的判斷。
被美化的特朗普
今年 5 月，Twitter 用户@mad_liberals 曾發佈了一段 Deepfake 視頻。視頻中將特朗普 P 進了科幻電影《獨立日》的場景中，特朗普「化身」劇中的總統托馬斯·懷特摩爾，發表着「我們要為我們的生存而戰」的演講，儼然一位英雄。聽眾也都被「換臉」為支持特朗普的白宮團隊。
特朗普當時就開心地轉發了這一段偽造視頻，當晚視頻的播放量超過了 1000 萬次。
原視頻發佈者賬號已因違反規則被 Twitter 停用
被醜化的拜登
特朗普還十分熱衷於轉發一些醜化競爭對手拜登的 Deepfake 視頻。
今年 4 月，特朗普在推特上轉發了一段偽造拜登吐舌頭的視頻，並配文「邋遢的喬」（sloppy joe），以此損壞拜登的形象。
不過，特朗普轉發此類醜化競爭對手的偽造視頻或圖像，並不都為自己帶來有利影響，一些選民就失望地評論道：「真正的總統不會轉發這些奇奇怪怪的內容的。」
事實上，有一定判斷力的人，都不會對這些偽造的視頻內容信以為真。但很難避免的是，仍有一部分羣體會被迷惑、誤導，最終也許就會影響到其大選投票的選擇。
媒體發佈Deepfake視頻，告警網民嚴重後果
2018 年 4 月，美國演員 Jordan Peele 與美國網絡新聞媒體公司 BuzzFeed合作，利用 AI 技術製作了一段奧巴馬演講的假視頻。
這段視頻以 Peele 的演講為源視頻，然後將其動作遷移至奧巴馬的形象上。
視頻中借「奧巴馬」之口傳達：「特朗普是徹頭徹尾的騙子」
視頻中的奧巴馬的面部表情、舉止看上去都十分自然，毫無換臉痕跡，如果不是製作者 Jordan Peele 與 BuzzFeed 親自給出真相，估計很多人都會被騙。
製作團隊表示，他們一共只花費了 60 個小時來製作這段視頻，採用了Adobe After Effects 和 AI 換臉工具 FakeApp。
他們表示製作併發布這段視頻，就是為了呼籲、提醒大家，不要輕信互聯網上看到或聽到的內容，尤其是此類 Deepfake 視頻。
在 AI 技術和各類免費換臉、配音軟件的助推下，偽造視頻門檻不斷降低，一些技術專家對這些技術可能帶來的後果感到恐懼。
「如果任何人利用這項技術，創造出逼真的偽造視頻，去傳播不實信息，甚至媒體、黨派團隊也藉此來進行虛假宣傳，後果不堪設想。」
這並不是杞人憂天。
今年 2 月，在印度德里邦議會選舉中，印度人民黨（Bharatiya Janata Party，簡稱 BJP ）的候選人之一 Manoj Tiwari，為了拉攏小語種選民，便利用視頻造假技術，「説」了一段自己並不會的語言進行拉票。
這段視頻取得了不錯的效果，一般人根本看不出破綻，所以一開始不僅沒被懷疑，而且反響一度十分熱烈，為候選人爭取到了更多選票。
最終，還是細心的網友懷疑視頻真實性，隨後科技媒體 Vice 證實其的確為 Deepfake 視頻，而且是印度人民黨親自授意，與一家公關公司聯手製作而來（詳情請參見《印度議會選舉，候選人用 DeepFake 偽造方言視頻拉票》）。
因此，上文提到的美國商業情報公司 Creopoint，其首席執行官 Jean-Claude Goldenstein 就曾對本屆美國大選表達了深深的擔憂。
他説：「這些偽造視頻比你想象的要多的多，更可怕的是，製作這些視頻的技術、工具發展速度比破解這些視頻的速度快。」Goldenstein 甚至還表示「總統大選應該被稱為假視頻選舉」。
如何消除 Deepfake 惡果：加強檢測與立法
不過，令人慶幸的是，Deepfake 非但沒在今年美國大選中興風作浪，而且連一個配角都算不上。有專業人士分析稱，這可能要歸結於以下兩個主要原因。
社交平台未雨綢繆：精準打擊
在大選來臨前幾個月，主流的社交媒體平台，都紛紛採取更多公開措施來審查、識別內容，並及時刪除偽造視頻等虛假內容。
Facebook：
去年 9 月，Facebook 發起了一項Deepfake 檢測挑戰賽（Deepfake Detection Challenge），目的便是將開發的工具，用於政府、媒體、企業等對於偽造視頻的檢測。
今年 1 月，Facebook 發表博文稱，將在大選前，刪除 Deepfake 視頻，以及含有誤導性信息的內容。
Twitter：
今年 2 月，Twitter 宣佈了一項關於合成媒體和被操縱媒體的新政策，表示將嚴厲打擊進行了嚴重更改或偽造的媒體內容，包括剪接、剪裁、配音或任何有真實人物的虛構畫面。Twitter 將會為此類內容打上警告標籤。
比如，此前一位支持特朗普的用户，發佈了一段通過 Deepfake 技術， 讓拜登看上去有點痴呆的視頻內容，稱「你能想象拜登成為美國總統嗎？他連一個簡單的問題都回答不了，甚至簡單的表述都不會？」隨後便被 Twitter 打上了警告標籤。
科研機構積極發力：精進檢測算法
為了避免大選被 Deepfake 干涉，各大科研機構、科技巨頭也積極開發算法，助力 Deepfake 內容的打擊。
谷歌：
去年 9 月，谷歌發佈了一個開放源代碼數據庫，其中包含 3000 個 AI 生成的視頻，這些視頻是使用各種公開可用的算法制作的。谷歌創建該數據集的目的，就是為了創建大量示例，以幫助訓練和測試 Deepfake 自動檢測工具。
英特爾 & 賓漢姆頓大學：
今年 9 月，賓漢姆頓大學（Binghamton University）和英特爾的研究人員，開發了一種算法，稱能用視頻中的心跳信號，來檢測這個視頻是否是偽造的，其準確率高達 90%。不僅如此，該算法還能夠發現 Deepfake 視頻背後的特定生成模型（如 Face2Face、FaceSwap 等）。
微軟：
今年 9 月，大選前夕，微軟發佈了一個 Deepfake 檢測工具，稱為「視頻身份驗證器」，其通過顯示視頻置信度得分或被操縱修改的「百分比」，以表明其是否為 Deepfake 內容。
因此，隨着社交、媒體平台對偽造內容的甄別能力越來越強，這類視頻終將被及時扼殺在搖籃中。
與此同時，此前的相關法律空白，也正逐漸被完善，對偽造視頻者造成的不良後果進行追責，也將會讓一切。
比如我國在今年 5 月表決通過的《民法典》，就將利用技術篡改視頻屬於侵犯肖像權，明確寫進了法典的第一千零一十九條。
第一千零一十九條【肖像權消極權能】任何組織或者個人不得以醜化、污損,或者利用信息技術手段偽造等方式侵害他人的肖像權。未經肖像權人同意,不得製作、使用、公開肖像權人的肖像,但是法律另有規定的除外。
在技術與法律的雙重監管之下，偽造視頻的幕後製作者與傳播者，可能都將為自己的行為付出更高的成本，他們若想攪和進政治中，恐怕不會那麼容易了。
至此，我們文章開頭提出的疑問也有了答案。Deepfake 在今年的美國大選中並沒有引起什麼波瀾，更別説干涉大選，所以之前純屬網民多慮。不過在未來，相關監管仍不可放鬆，仍需時刻防止技術作惡。