再好玩，人臉也是敏感的隱私數據，用之需謹慎。
春節過後，中美兩地同時掀起了一種特效小視頻風。
惡搞「螞蟻呀嘿，螞蟻呀呼，螞蟻呀哈」（《Dragostea din tei》歌詞音譯）BGM 的短視頻在各大視頻、社交網絡平台上刷屏。通過 AI 技術，將靜態照片動態化處理，將人的口型、眼神等神態與歌曲內容完好匹配，製造出喜感、魔性的「變臉」惡搞視頻，再搭配上名人如比爾 · 蓋茨、巴菲特、馬雲的共同「演繹」和有趣的文案，廣受網民們歡迎。
「螞蟻呀嘿」總統合集|YouTube
除「螞蟻呀嘿」特效視頻背後的應用軟件 Avatarify，抖音、快手等也迅速上線「螞蟻呀嘿」視頻製作模塊，支持用户上傳照片，「變臉」歡唱。
而大洋彼岸則湧現一股「懷舊主題」。
在線家譜公司 MyHeritage 開發了一項名為 Deep Nostalgia（深度懷舊）的 AI 服務，可以將靜態老照片處理成幾秒的小視頻。上線 Deep Nostalgia 功能的最初目的是，讓用户上傳已故親人的照片，通過觀看親人栩栩如生的動畫，以治癒無盡的思念。目前，MyHeritage 公司的 AI 模塊已經嵌入 Twitter，引發 Twitter 用户跟風懷舊。
Deep Nostalgia 展示動圖|The Verge
無論是 Avatarify 開發的「螞蟻呀嘿」，還是 MyHeritage 上線的 Deep Nostalgia，都屬於 Deepfake（深偽技術）。Deepfake 顧名思義，是通過 AI 深度學習技術偽造影像、聲音。偽造視頻影像技術最早出現於 2016 年，Deepfake 一詞卻出現在 2017 年，此後，每隔一段時間都有 Deepfake 相關的應用或視頻在網絡上風靡，熱度下降後又以其他方式改頭換面、捲土重來。
那些年出現過的深度「假貨」開篇提到的 Avatarify 就連續兩年佔據 Deepfake 界頭版。
2020 年年初，疫情期間，Avatarify 的程序員 Ali Aliev 在 YouTube 平台上傳了幾個偽造視頻。Ali Aliev 在與同事 Zoom 視頻會議時，將自己的臉換成了特斯拉 CEO 埃隆 · 馬斯克，馬斯克的面部微表情、説話自然，看不出任何破綻，讓同事們大感意外，誤以為跟科技大佬討論了一個價值兩億美元的大項目。
與其他 Deepfake 項目不同，Avatarify 不需要預先錄製視頻，可根據視頻流實時工作。隨後，Avatarify 在 Github 上開源，迅速升至每日趨勢列表頂部。
今年，Avatarify 憑藉「螞蟻呀嘿」特效視頻走紅後，Avatarify 超越微信、抖音、拼多多，迅速登至蘋果應用商店免費下載榜榜首，還帶動了剪映 APP 的大量下載。
國外有 Avatarify，國內有 ZAO。
2019 年 8 月底，ZAO 在國內上線，短短兩天時間，就成為蘋果應用商店最受歡迎 APP 之一。ZAO 的宣傳語簡潔明瞭，「僅需一張照片」，「出演天下好戲」，「添加好友多人合演」。ZAO 的出現滿足了人們獵奇、參演大片的心願。
除了説得出名字的科技公司的產品應用和功能，網絡上還充斥着大量來自業餘愛好者、IT 程序員等製作的各類深偽視頻。
比如，將政客、名人的臉偷樑換柱，嫁接到其他視頻上，美國前總統奧巴馬、美國眾議院議長南希·佩洛西、Facebook 創始人馬克•扎克伯格、知名女星蓋爾·加朵都中過招。社交、視頻網站還出現深偽帳號，2019 年，LinkedIn 領英出現疑似女間諜的假帳號 Katie Jones，2021 年初，TikTok 上出現好萊塢男星湯姆·克魯斯的深偽視頻帳號。
深偽視頻、圖片通常利用生成對抗網絡（GAN）製作，生成對抗網絡涉及兩種相互競爭的神經網絡，一個機器學習（ML）模型負責訓練數據集，並創建深偽視頻、圖片，另外一個模型負責檢測偽造品，直至無法識別出偽造品。兩個模型互相推進工作。
尤其是，Github 等社區平台上開放大量開源的 Deepfake 技術代碼，使得製作假視頻的門檻大大降低，即便不是專業人士也可輕鬆製作出偽造影片。
不過，儘管生成對抗網絡在不斷進步，偽造品真假難辨，但一些視頻、圖片也總能發現破綻。
比如，出現面部晃動、非自然扭曲、平移；周圍固定物體異動；光線、陰影異常；面部特徵細節如斑、痣缺失。2019 年，國外出現每刷新一次生成一張假臉的網站，該生成對抗網絡技術來自英偉達。雖然生成的人臉細節完美，但仔細辨別會發現，人物背景邊緣模糊，經常會出現面部器官、背景缺陷。
技術難點之外，科技公司鮮有成功的 Deepfake 商業模式，此外，因涉及人臉重要信息，科技公司還面臨諸多風險。
Deepfake 視頻製作對比|視覺中國
Avatarify 這類正規渠道的 APP 一般通過免費增值服務模式收費，Avatarify 下載、首周使用免費，額外服務如去除視頻、GIF 水印需要付費，一週的使用價格 18 元人民幣，包年價格 253 元。
MyHeritage 則通過免費的懷舊主題病毒式營銷，推動用户註冊其他付費業務，MyHeritage 主營業務為 DNA 測試。當然，獲益的可持續性與應用能否持續火爆相關，不幸的是大部分 Deepfake 應用往往只能火一陣時間。
其實，Deepfake 產業更多存在於黑灰色地帶。
過去幾年，網絡犯罪分子採用勒索軟件斂財，現在他們盯上了 Deepfake 技術。通過偽造視頻、企業高層語音，要求企業財務人員資金轉移，或者偽造企業團隊核心負責人照片，進行犯罪活動。
信息安全公司趨勢科技調查發現，暗網中存在很多深偽視頻和圖片示例，網絡犯罪分子在暗網上以超低價格出售 Deepfake 技術，深偽視頻 50 美元起步，偽造靜態圖片每張 2.5 美元，Deepfake 軟件 25 美元起步。
加拿大媒體 VICE 記者 Evan Jacoby（埃文·雅各比）曾在網絡上定製 Deepfake 成人影像，僅花費 30 美元。埃文還發現，Deepfake 軟件通常需要數百張照片訓練模型，但單個視頻可以繞開這種侷限性，一個長達 15 秒的 Instagram 視頻可以將視頻主角的臉部渲染到另一個視頻上。
理論上講，只要用户在社交媒體上發佈了臉部視頻，有人保存了視頻，那麼，這個用户的臉就有可能出現在各種各樣的視頻中。
Deepfake 技術帶來的用户隱私數據安全問題成為不能忽視的命題。
ZAO 因用户隱私協議中聲稱可擁有 APP 上所有生成圖片所有權，可在未經用户允許情況下，將圖片分享給第三方企業，引起極大爭議，上線三天匆匆下架。
儘管，Avatarify、MyHeritage 聲明用户數據不會上傳至雲端，也不會提供給任何第三方組織。但擁有大量用户生物數據的科技公司極容易被黑客、黑產盯上。2018 年，MyHeritage 遭遇大面積用户數據泄露，不久後，有人發現暗網中正出售泄露的用户隱私數據。
不僅僅是 Deepfake 技術，只要涉及人臉數據使用問題，科技公司需要慎之又慎。
2015 年，Facebook 因未徵得用户同意擅自收集和存儲用户人臉數據，被三名美國伊利諾伊州公民以違反《生物識別信息隱私法》告上法庭，隨後百萬用户對 Facebook 提起集體訴訟。經過長達六年的馬拉松式訴訟，最終裁決 Facebook 賠償用户 6.5 億美元，每個用户可獲得約 340 美元賠償。
AI 技術終究是中立的，Deepfake 技術可以復活影星、名畫、逝去的親人，Deepfake 也可出現在不見光的暗網中，從事各類違法犯罪活動。而對於科技公司而言，遊走在商業利益和用户隱私安全、法律法規之間，絕非易事。人臉數據歸屬權應該是用户，不論這些數據能否變現，使用數據時，用户需擁有充分的知情權。
本文作者：趙晨希