[討論] 深偽技術 DeepFake

分享自TFC 台灣事實查核中心
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【研究與動態】

最近發生的社會事件，是有人利用 #深偽技術（#DeepFake），將公眾人物的臉「移植」到色情影片的主角臉上。

其實，深偽技術對查核組織來說已不是新名詞，但仍是棘手的敵人。去年美國大選期間，查核中心曾發布過 #謠言風向球 文章，教大家破解偽造的政治人物影片；而在今年２月，查核中心也曾採訪專家，跟讀者們一同認識深偽技術的生成與辨識。現在，我們就來一起複習這幾篇文章吧！

相關閱讀：
〈台灣團隊研究辨識Deep Fake影片　深偽技術的正邪之戰開打〉
https://tfc-taiwan.org.tw/articles/5022
〈 國外事實查核組織揭穿「拜登睡覺」的假影片〉
https://tfc-taiwan.org.tw/articles/4410
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查核中心提醒您：面對可疑訊息，可運用 #疑想查問戳 五字訣。
遇到可疑的性影像：#不點閱、#不下載、#不分享。

#深偽 是什麼？

#AI（#人工智慧）的技術中，其中一個領域是 #機器學習（#Machine_learning），深偽技術即是屬於機器學習裡的 #深度學習 （#deep_learning）。

深偽能做什麼？

日前曾經流行的「#FaceApp」，讓使用者美化照片、變換性別、模擬變老的模樣，這就是一種深偽技術的運用。

成功大學數據科學研究所助理教授許志仲說，常見的深偽影片是使用電影畫面，把演員的臉換成其他名人。不實訊息研究機構《First Draft》創辦人克萊爾．瓦杜也曾指出，「深偽影片」能將電影或節目中名人的臉換成其他人，或是讓名人在影片中說出他們沒說過的話。

深偽會造成什麼影響？

許志仲說，有些人製作深偽影片是為了 #研究，也有人是為了 #惡搞，但如果有人利用合成的假影像 #操弄資訊，這就比較嚴重。

瓦杜指出，隨著科技進步，深偽影片的製作會越來越容易、越便宜。當深偽影片趨向氾濫，散布者的罪惡感將會減少。「深偽影片」最大的危機是造成民眾對所見所聞、以至於對整個社會產生不信任，一點一點地 #破壞民主制度。

深偽影片能被破解嗎？

中研院資訊科技創新研究中心研究員兼副主任曹昱說，深偽技術的一端是 #生成器（
#Generator），它會模仿人類，希望讓「fake」和「real」越來越像，利如生成器會透過大量資料去學習狗的模樣，直到可以畫出真假難辨的狗。

而深偽技術的另一端是 #辨識器（ #Discriminator），辨識器可以分辨畫的狗和照片的狗。生成器與辨識器會相互較勁，雙方都會越來越精進。

肉眼如何辨識深偽影片？

許志仲說，這些生成影像的人臉都很漂亮，但臉的邊緣可能會出現瑕疵，因此可以去觀察邊界陰影的變化，若光線變化不自然，或是臉的邊線、髮絲與背景模糊不清，就可能有問題。也有研究指出，偽造影像生成的人臉不會正常眨眼睛。因此可觀察人的眨眼頻率，或眼神方向。

事實查核組織面臨的挑戰

中研院資訊科技創新研究中心助研究員陳駿丞也指出，用深偽技術來製作假訊息，可能不需要用高難度的技術來做到完美影像，只要把 #影片解析度降低，如果民眾沒有警覺性，就可能中招；又比如用模擬變聲雖然很難擬真，但如果混入街道上嘈雜的聲音，就會提升辨識難度。

Deep Fake 受害者訪談影片：
https://youtu.be/nsslI93M4sw

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