PConline 資訊】昨天晚上，微軟正式公布了Windows 10在7月29日的上市計(jì)劃。細(xì)心的讀者可以發(fā)現(xiàn)，在計(jì)劃中似乎并未提及Windows 10相關(guān)硬件的問題。外媒報(bào)道稱，在7月29日就露面的Windows 10設(shè)備可能只是很少一部分，微軟將真正的大招留到了9月份的IFA大展上。
微軟副總裁Nick Parker將會(huì)在9月4日下午3點(diǎn)舉行標(biāo)題為“Windows 10點(diǎn)亮新設(shè)備（Windows 10 Lights up New Devices）”的演講，屆時(shí)會(huì)展示一大波Windows 10設(shè)備。
據(jù)說，屆時(shí)微軟會(huì)展示包括平板、二合一產(chǎn)品、高端筆記本、游戲設(shè)備、一體機(jī)等在內(nèi)的產(chǎn)品。不過，遺憾的是展示的設(shè)備中并沒有包含智能手機(jī)，所以Windows Mobile 10屆時(shí)可能還不會(huì)正式發(fā)布。
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機(jī)器之心報(bào)道
機(jī)器之心編輯部
AI 算法「Deepfake」可以生成各種有關(guān)人物的逼真圖像和視頻，近幾個(gè)月來讓眾多明星和政客遭殃，甚至已經(jīng)讓美國眾議員著手制定監(jiān)管法律。然而這些并沒有阻止人們「作死」的步伐，最近的一款「人工智能 X 光 APP」又讓 Deepfake 被推上了風(fēng)口浪尖。
據(jù) Motherboard 等美國媒體報(bào)道，一名程序員本周開發(fā)出了一款名為 DeepNude 的應(yīng)用軟件。它的功能說來簡單：輸入一張女性照片，該 APP 即可借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)「脫掉」女性身上的衣服，從而展現(xiàn)其裸體。
DeepNude 只能處理女性照片，并且號(hào)稱原圖裸露的皮膚越多，處理效果就越好；而上傳男性照片，最后得出的照片還是被替換成女性身體。這款 APP 基于加州大學(xué)伯克利分校研究者開發(fā)的開源算法 pix2pix，并使用 1 萬張女性裸體照片進(jìn)行訓(xùn)練。
本周四，DeepNude 已在官網(wǎng)上線，用戶可在線上處理照片，同時(shí)可下載的 Windows 和 Linux 應(yīng)用也在 6 月 23 日推出。這款 APP 有免費(fèi)版和 50 美元付費(fèi)版。使用免費(fèi)版獲得的圖片會(huì)出現(xiàn)較大水印，付費(fèi)版雖然不出現(xiàn)水印，但也會(huì)在圖片左上角加上「FAKE」標(biāo)簽。
這款 APP 處理后的圖像如美國眾議員提出的《DEEPFAKES》法案中強(qiáng)制的那樣，打上了明顯的「FAKE」標(biāo)簽，即便如此也顯得超出了人們的底線。
DeepNude 創(chuàng)建者表示其開發(fā)此款 APP 出于「好奇心」和「有意思」，但也希望從中獲得經(jīng)濟(jì)回報(bào)。
此前，名為「deepfakes」的 AI 換臉技術(shù)就曾在網(wǎng)上引發(fā)熱議，一名 Reddit 用戶利用 AI 技術(shù)將明星臉「嫁接到」成人電影女主身上制作「假」色情視頻，因而遭到眾多平臺(tái)的強(qiáng)烈抵制。
而 DeepNude 主要用于處理女性照片，因而在操作上更加簡單，處理速度也更快。但是，如此侵犯女性隱私的 APP 會(huì)不會(huì)像「deepfakes」一樣遭到抵制呢？
果不其然，與「deepfakes」的命運(yùn)一樣，在上線僅幾小時(shí)后，這款利用 AI 創(chuàng)建女性裸體的 deepfake 應(yīng)用軟件就宣布下架了。但它下架的理由卻并不是遭到大量抵制，而是因?yàn)榱髁窟^高！Excuse me？？[手動(dòng)狗頭]
DeepNude 的創(chuàng)建團(tuán)隊(duì)在推特上表示，他們「大大低估了人們對(duì)該項(xiàng)目的興趣」，人們?yōu)E用這款 APP 的可能性也太大了。
因此，他們宣布，DeepNude 將不再出售，之后也不會(huì)推出新版本。該團(tuán)隊(duì)還警告稱不要在網(wǎng)上分享這款應(yīng)用，否則會(huì)違反相關(guān)服務(wù)條款。但是，他們也承認(rèn)，「肯定會(huì)有一些副本流出」。
DeepNude APP 的開發(fā)者發(fā)出公告表示傳播深度學(xué)習(xí)處理過的圖片并不是開發(fā)軟件的本意，而那些付費(fèi)購買但還沒來得及升級(jí)的用戶將會(huì)收到退款。
DeepNude 團(tuán)隊(duì)在宣布下架該 APP 的公告結(jié)尾稱「這個(gè)世界還沒有做好接受 DeepNude 的準(zhǔn)備，總有一天，這款 APP 可以得到適當(dāng)?shù)氖褂谩！?/em>
就這樣，DeepNude 的鬧劇結(jié)束了。
爭(zhēng)議不斷的 Deepfake 技術(shù)
Deepfake 的名稱源自一位名叫「Deepfakes」的 reddit 用戶，這個(gè)名字其實(shí)是「deep machine learning」和「fake photo」的縮寫，是利用深度學(xué)習(xí)等 AI 技術(shù)合成虛假視頻、照片等技術(shù)的統(tǒng)稱。
該技術(shù)開始時(shí)主要應(yīng)用于換臉，如我們熟悉的將《射雕英雄傳》中朱茵的臉換成楊冪、將雷神、海王換臉為「金毛獅王」徐錦江等。
當(dāng)然，還有很多人將其應(yīng)用于制作成人視頻或者名人的虛假視頻。這些合成內(nèi)容傳到網(wǎng)上之后
很難刪除，給女性等群體造成了很大困擾。另外，由于該技術(shù)有擾亂政壇、影響大選的可能，美國政府還專門提出了法案打擊 deepfake 技術(shù)。
除了政策層面，有很多技術(shù)手段也可以幫助我們識(shí)別這些假視頻、假照片。自 deepfake 技術(shù)出現(xiàn)以來，研究者已經(jīng)開發(fā)了一些可以檢測(cè)這些造假技術(shù)的算法，而且準(zhǔn)確率也不斷提高。但僅僅靠這些算法還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的……
檢測(cè)算法作用有限
雖然現(xiàn)在已有檢測(cè) deepfake 的算法，其準(zhǔn)確率能夠達(dá)到 90% 以上。但光靠這些算法和軟件還不夠，它們只能解決部分問題。畢竟，deepfake 技術(shù)不斷發(fā)展，哪怕檢測(cè)算法再先進(jìn)，也抵擋不了那些滿懷惡意的人。說得難聽點(diǎn)，只有千日做賊沒有千日防賊的。
專家認(rèn)為，就像電腦病毒或生化武器一樣，來自 deepfake 的威脅已經(jīng)成為了一個(gè)永久特征。雖然從政治角度來看，deepfake 是否會(huì)成為巨大的危險(xiǎn)還存在爭(zhēng)議，但它已經(jīng)在損害女性的生活了。比如之前給情色視頻主人公換臉的技術(shù)，以及現(xiàn)在給女性照片「一鍵脫衣」的 APP。
計(jì)算機(jī)視覺專家、南加州大學(xué)副教授 Hao Li 表示，任何 deepfake 檢測(cè)器只能短暫地起作用。實(shí)際上，它們?cè)谀承r(shí)候根本不可能發(fā)現(xiàn)「AI fakes」。因此，需要采取不同類型的方法來解決這類問題。
Hao Li 所在的團(tuán)隊(duì)最近就設(shè)計(jì)了一種 deepfake 檢測(cè)器。他和同事構(gòu)建了一種能夠發(fā)現(xiàn) AI 對(duì)視頻進(jìn)行過編輯的算法，算法通過追蹤每個(gè)人特有的面部微表情來做到這一點(diǎn)。
這些標(biāo)記（微表情）被稱為「軟生物特征」，它們對(duì) AI 來說太微妙了，目前還無法模仿。這些特征包括特朗普在回答問題前如何緊閉雙唇，沃倫如何揚(yáng)眉來強(qiáng)調(diào)某個(gè)觀點(diǎn)。算法通過研究個(gè)人過去的鏡頭來學(xué)習(xí)識(shí)別這些動(dòng)作，結(jié)果就是它能夠在幾種不同類型的 deepfake 方面達(dá)到至少 92% 的識(shí)別準(zhǔn)確率。
不過，Li 表示這項(xiàng)技術(shù)可能沒多久就沒用了。因?yàn)?deepfake 技術(shù)也在不斷發(fā)展，就像不斷進(jìn)化的病毒一樣。
人工智能基金會(huì)（AI Foundation）的研究副總裁 Delip Rao 也表示，挑戰(zhàn)遠(yuǎn)不止簡單的檢測(cè)。
例如，上周公布的 deepfake 檢測(cè)算法據(jù)說可以達(dá)到 97% 的準(zhǔn)確率（參見論文《Recurrent Convolutional Strategies for Face Manipulation Detection in Videos》）。但正如 Rao 所指出的，考慮到互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的規(guī)模，這剩下的 3% 仍然具有破壞性。
「假設(shè) Facebook 部署了這一算法，再假設(shè) Facebook 每天要處理 3.5 億張圖像，即使是 3% 的錯(cuò)誤率仍然會(huì)導(dǎo)致大量錯(cuò)誤識(shí)別圖像被放出，」Rao 表示。「來自模型的每個(gè)假陽性結(jié)果都是對(duì)用戶信任的挑戰(zhàn)。」
Rao 表示，開發(fā)可以識(shí)別假照片和視頻的技術(shù)非常重要，但更大的挑戰(zhàn)在于提高這些方法的有用性。社交平臺(tái)還沒有出臺(tái)打擊 deepfake 的明確政策，例如上周，F(xiàn)acebook 就決定保留其平臺(tái)上的扎克伯格造假視頻。全面禁止 deepfake 技術(shù)是不明智的。
Li 表示，「如果檢測(cè)到人工修改內(nèi)容，至少應(yīng)該基于自動(dòng)系統(tǒng)給視頻打上標(biāo)簽。」不過，他還說道，假視頻、照片被發(fā)現(xiàn)只是時(shí)間問題，「說到底，視頻也只是像素的集合而已。」
Rao 和他 AI Foundation 的同事正致力于開發(fā)一種結(jié)合人類判斷的方法，但其他人表示，比起識(shí)別虛假視頻，他們認(rèn)為驗(yàn)證真實(shí)的視頻和圖像才應(yīng)該是起點(diǎn)。