什麼是深偽？
深偽是人工智慧的產物，特別是機器學習算法和神經網絡，用於創建或修改視頻內容。這項技術能夠生成看似真實但完全虛假的內容。通過深度學習，特別是生成對抗網絡（GANs），深偽可以進行換臉、唇形同步改變及其他操控，能夠將一個人的面部表情和聲音逼真地疊加到另一個人身上。
深偽是否合法？
深偽的合法性取決於其用途。雖然技術本身並不違法，但其濫用，特別是用於詐騙、虛假信息或報復色情，可能會被定罪。像加州和維吉尼亞州等地已經針對深偽的特定惡意用途，特別是在選舉、色情和虛假信息領域，制定了法律。
為什麼深偽被禁止？
由於與虛假信息、假新聞及潛在危害相關的風險，許多平台已經禁止或限制深偽的使用。被濫用的深偽可以散播虛假信息、冒充真實人物或用於詐騙。例如，馬克·扎克伯格、唐納德·特朗普和巴拉克·奧巴馬的深偽視頻曾引起媒體關注，誤導觀眾並突顯出這項技術扭曲現實的能力。
可以免費使用深偽嗎？
是的，有幾個平台和應用程式提供免費的深偽技術使用。然而，免費版本可能在功能和能力上有限制。重要的是要謹慎使用並遵循道德標準。
深偽是如何製作的？
深偽利用機器學習，特別是生成對抗網絡（GANs）。這個過程涉及一個編碼器，壓縮圖像，和一個解碼器，解壓縮圖像以生成新圖像。通過使用兩個數據集，例如兩個不同人的照片，編碼器學習壓縮來自兩個集合的圖像，而共享的解碼器學習解壓縮它們。這允許創建混合圖像，在數據集之間交換特徵。
深偽的風險是什麼？
深偽可能帶來多種威脅：
- 虛假信息和假新聞： 誤導性內容可以在社交媒體上傳播，操控公眾意見。
- 詐騙： 犯罪分子可以創建令人信服的深偽進行欺詐。
- 報復色情： 惡意行為者可以將面孔疊加到露骨內容上。
- 政治操控： 可以創建虛假的支持或聲明。
- 媒體中的誤導： 像湯姆·克魯斯和好萊塢演員等名人和公眾人物被模仿，造成混淆和潛在傷害。
深偽與修圖圖像的區別？
雖然照片可以使用像 Photoshop 這樣的工具進行數字化處理，但深偽專門針對視頻，使用先進的算法來操控或生成視頻內容。然而，隨著技術的進步，靜態的深偽圖像也在出現。
深偽的主要應用案例
深偽由生成式人工智慧技術驅動，具有多種應用案例——既有建設性也有爭議性。主要應用案例包括：
- 娛樂：深偽可用於電影製作、虛擬現實和電子遊戲中，創造逼真的角色和場景。
- 新聞和教育：可以模擬真實場景用於教育目的，甚至用於調查性新聞報導，但道德考量至關重要。
- 企業培訓：模擬各種現實場景進行員工培訓，可以顯著提高效率和降低成本。
- 語音合成：深偽不僅限於視覺，還可以模仿聲音，用於有聲書、播客和個人助理技術。
- 深偽即服務：各種平台現在提供深偽創建工具，用於個性化視頻信息，但通常會包含水印以表明內容是合成的。
新聞中的深偽
然而，深偽技術因用於創造假圖像和視頻內容而備受爭議，這引發了嚴重的道德和法律問題。它們被用於散播錯誤信息、詐騙和個人攻擊。2021年，一個俄羅斯製作的美國政治人物深偽視頻廣泛流傳，引發政治緊張，並在CNN、《衛報》和《華盛頓郵報》等主要新聞媒體上成為頭條新聞。這些媒體經常探討深偽技術在社會中的影響及其在美國政治領域的使用或濫用。
深偽內容確實可以在各種平台上創建。雖然高質量的深偽通常需要在運行Windows或Mac操作系統的桌面設置中使用大量計算能力，但更簡化的版本也可以在Android設備上製作。各種軟件包適用於每個平台，其中一些會添加水印以標記內容為深偽，使檢測稍微容易一些。
鑑於其影響，像CNN、《衛報》和《華盛頓郵報》這樣的媒體機構在教育公眾關於深偽技術的負責任使用及其潛在危險方面扮演著關鍵角色，特別是在創造誤導性或假圖像和視頻時。
總之，深偽技術對各行各業具有巨大潛力，但也伴隨著重大風險。因此，在探索這一強大技術時，謹慎行事並考慮道德影響是至關重要的。
八大深偽軟件或應用：
- DeepFaceLab： 廣泛用於創建深偽視頻，特別受Reddit用戶社群歡迎。
- FaceSwap： 一個開源工具，提供創建深偽的平台。
- ZAO： 一款中國應用，以其逼真的深偽能力迅速走紅。
- DeepArt： 使用深度學習將圖像轉換為著名藝術作品風格。
- DeepDream： 谷歌項目，使用神經網絡將圖像變成夢幻般的藝術。
- ThisPersonDoesNotExist： 使用生成對抗網絡創建不存在人物的逼真圖像。
- Deepware Scanner： 一個深偽檢測工具，用於識別被操縱的內容。
- DeepTrace： 網絡安全公司，提供檢測和打擊惡意深偽的工具。
深偽技術，如同任何技術一樣，既有潛力也有危險。隨著微軟等巨頭和麻省理工學院等研究機構的努力，深偽檢測技術不斷提高，與錯誤信息的軍備競賽仍在繼續。
