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　　奧巴馬會和(he)特朗普說一(yi)樣的(de)話，信不信?有視(shi)頻為證(zheng)。在一(yi)個對比視(shi)頻中，二(er)人不僅(jin)話語(yu)一(yi)致(zhi)，連話語(yu)節奏(zou)甚至面部肌(ji)肉(rou)的(de)動(dong)作都是一(yi)致(zhi)的(de)，但談吐風(feng)格卻能保持(chi)各自(zi)特點。

　　“這是(shi)(shi)一(yi)(yi)種(zhong)被稱為(wei)GAN(生(sheng)成對抗(kang)網(wang)絡)的(de)(de)新興技術(shu)。”日前(qian)，香山會(hui)議召開(kai)以“信息隱藏與(yu)人(ren)工智(zhi)能(neng)”為(wei)主題的(de)(de)學術(shu)討論會(hui)，北京電子技術(shu)應用研(yan)究所副研(yan)究員李鵬(peng)超介(jie)紹，GAN是(shi)(shi)一(yi)(yi)種(zhong)生(sheng)成模型，通過(guo)將(jiang)兩個神經網(wang)絡的(de)(de)對抗(kang)作為(wei)訓練準則，可以自動生(sheng)成圖像(xiang)(xiang)，包括自動篡改圖像(xiang)(xiang)。實際上早在2015年，GAN就被用于制作教(jiao)皇(huang)表演“抽桌布”戲法的(de)(de)假視頻，由于過(guo)于逼真，很(hen)快(kuai)就火(huo)遍網(wang)絡。

　　據(ju)統計(ji)，大(da)量的(de)合(he)成(cheng)信息(xi)占據(ju)了(le)(le)互聯網，如(ru)合(he)成(cheng)聲(sheng)音、生成(cheng)圖(tu)像(xiang)、AI合(he)成(cheng)不(bu)存在的(de)人像(xiang)等(deng)，約占網絡信息(xi)的(de)30%。“眼見為實”很可(ke)能(neng)已經(jing)靠(kao)不(bu)住了(le)(le)。

　　機器人水軍已經很成規模

　　人們(men)判(pan)斷(duan)真假，經常會(hui)說“真的(de)自然”。而人工智能造假，將(jiang)在盡可能“自然”的(de)前提(ti)下，完成(cheng)自動生成(cheng)。

　　“淘寶上的機器人水(shui)軍已(yi)經很成規模了(le)。”浙(zhe)江大學管理(li)學院教授(shou)孔祥維舉例道，例如商(shang)品(pin)評(ping)價已(yi)經由機器自動生成，不再需要雇人“灌水(shui)”。

　　“自動生成帶來的危機是規模性、密集(ji)度的大幅增加。”孔祥維說。以淘寶評(ping)價(jia)(jia)為(wei)例，如(ru)果虛(xu)假評(ping)價(jia)(jia)如(ru)潮水般涌入，它甚至不需要(yao)做到真假難(nan)辨(bian)，就(jiu)能(neng)將真實評(ping)價(jia)(jia)淹沒。

　　在社(she)會事件的輿(yu)論方面，“機(ji)器(qi)人水軍如果操縱輿(yu)論，將使國(guo)家安全置于風險(xian)之中。”孔(kong)祥維說。

　　除了自動生成之(zhi)外，GAN的(de)開(kai)源(yuan)性也帶來巨(ju)大的(de)隱患(huan)。開(kai)源(yuan)代(dai)(dai)碼，意味著誰(shui)都(dou)可以用，代(dai)(dai)碼一經開(kai)源(yuan)將(jiang)“變幻(huan)無窮”。相關研究人員表示：“這就意味著對這一代(dai)(dai)碼的(de)研究必須比對手(shou)更透(tou)徹，才能以不變應萬變。”

　　防造假需嵌入抗編輯水印

　　抖音等微視(shi)頻APP的(de)普及，使得(de)視(shi)頻的(de)發布(bu)非(fei)(fei)常頻繁。有沒有辦法讓公眾的(de)自拍不像(xiang)前文提到(dao)的(de)視(shi)頻一樣被篡改?清華大學(xue)計(ji)算機科學(xue)與(yu)技術系副教授王道順(shun)表示，非(fei)(fei)法用戶除了借助視(shi)頻編輯工具復制(zhi)后再修(xiu)改，甚至未經(jing)授權(quan)轉拍視(shi)頻內容(rong)。這些(xie)操(cao)作都是為(wei)了得(de)到(dao)可以任(ren)意修(xiu)改的(de)“白板”，“我們正(zheng)在探索基于深度學(xue)習的(de)抗編輯視(shi)頻水印技術。”王道順(shun)說。

　　這就要求水印在(zai)視頻中是隱藏著(zhu)的(de)，而(er)且不能(neng)夠被編輯，人(ren)工智能(neng)的(de)深度(du)學習技術被用來嵌(qian)入(ru)這些“入(ru)木(mu)三分”的(de)水印。王道(dao)順表(biao)示，他(ta)的(de)團隊希望能(neng)夠完成嵌(qian)入(ru)和檢測兩方面的(de)技術輸(shu)出。

　　網絡對抗進化為智能化平臺間的對抗

　　GAN的(de)魔力(li)在于兩(liang)個(ge)神(shen)經網(wang)絡之間的(de)競爭，通過讓兩(liang)個(ge)神(shen)經網(wang)絡對抗，人工智能深(shen)度學(xue)習從識別(bie)事物升級(ji)到有能力(li)創造事物。

　　技術都有兩(liang)面性，人工智能(neng)的(de)(de)“造假術”也可(ke)被加以(yi)利(li)用(yong)。信(xin)息(xi)隱(yin)藏(zang)技術可(ke)以(yi)借用(yong)人工智能(neng)技術和思(si)路(lu)，例如利(li)用(yong)神(shen)經網絡(luo)的(de)(de)對抗(kang)生(sheng)(sheng)成隱(yin)藏(zang)信(xin)息(xi)，獲(huo)得(de)人工智能(neng)相關技術與(yu)生(sheng)(sheng)俱來的(de)(de)自適應(ying)、海量等特(te)點。相關專家表示，深度學習在(zai)許多模式(shi)識別領(ling)域取得(de)了巨大的(de)(de)成功，給信(xin)息(xi)隱(yin)寫和隱(yin)寫分析帶來新(xin)的(de)(de)方(fang)法和挑戰(zhan)。

　　對(dui)(dui)于信(xin)(xin)息隱(yin)藏的(de)基礎研究者來(lai)說，因為(wei)“思路不同”，傳統的(de)分析手(shou)段難以發(fa)現的(de)隱(yin)藏信(xin)(xin)息很可能(neng)在人工智能(neng)的(de)深度學習模式下被輕易破(po)解(jie)。香山會議(yi)就新課題的(de)緊迫(po)性(xing)進行了(le)討論，專家認為(wei)：人工智能(neng)的(de)發(fa)展使得(de)網絡對(dui)(dui)抗(kang)從(cong)人與(yu)人的(de)對(dui)(dui)抗(kang)進化(hua)(hua)為(wei)智能(neng)化(hua)(hua)、自動化(hua)(hua)的(de)平臺間(jian)對(dui)(dui)抗(kang)，作為(wei)數據保護和(he)隱(yin)蔽通信(xin)(xin)中的(de)關鍵技術，信(xin)(xin)息隱(yin)藏技術必須(xu)有所改變(bian)。