一段視頻、一段語音，未必是真人拍攝或錄制，在你不知道的手機App后臺、支付界面、門禁閘機，或許有人正在盜刷你的臉。隨著人工智能(AI)深度合成技術日益精湛，合成的音頻、視頻等偽造內容越來越能以假亂真。毫無疑問，我們生活的現(xiàn)實世界正在面臨技術濫用的風險與挑戰(zhàn)。
盜刷人臉、篡改聲音，那都不叫事兒
近兩年來，在浙江、安徽、江蘇等地，多名盜取個人信息的犯罪嫌疑人被公安部門抓獲。犯罪嫌疑人作案流程極為雷同：先是非法獲取他人照片或有償收購他人聲音等“物料”，然后利用人工智能技術將照片“活化”、合成動態(tài)視頻，之后或直接騙過社交平臺、支付寶賬戶的人臉核驗機制，進行非法獲利；或騙過手機卡注冊過程中的人工審核環(huán)節(jié)，繼而利用他人名下的手機號進行電信網(wǎng)絡詐騙、網(wǎng)絡賭博等，使被收集信息的人遭受安全威脅和財產(chǎn)損失。
一張陌生人的圖片，如何“活化”成為視頻？
半月談記者在清華大學人工智能研究院實驗室的演示電腦前看到，一張剛從微信朋友圈中下載的陌生人的正臉靜態(tài)照片導入電腦后，在技術人員的操作下，照片上的人物可瞬間“活”起來，根據(jù)指令做出相應的眨眼、張嘴、皺眉等精細動作和表情變化，并在短短十幾秒內生成流暢視頻。
“完成由靜到動這一驅動操作的技術叫深度合成技術，是人工智能內容合成技術的一種。”清華大學人工智能研究院工程師蕭子豪說，深度合成技術已經(jīng)衍生出包括圖像合成、視頻合成、聲音合成、文本生成等多種技術。
在技術加持下，盜刷人臉不再是難事。在手機卡注冊、銀行卡申請、支付軟件登錄等需要人臉動態(tài)識別的環(huán)節(jié)，這些偽造的合成視頻可協(xié)助不法分子通過后臺審核驗證。
技術人員向半月談記者演示了聲音合成的操作。幾段60秒的陌生人語音通過深度合成技術，即可生成“不用打卡，直接微信轉賬給我吧”“今天你不用去接孩子了。我就在學校附近，順路去接孩子”等語音，效果如同真人發(fā)出的聲音。這種聲音合成令人“細思極恐”。
深度合成正瓦解“眼見為實”
在國內外內容平臺、社交平臺上，深度合成內容呈現(xiàn)“量質齊升”。其中合成的影視劇片段、話題人物的換臉視頻等因具有較強娛樂性而被大量傳播。
清華大學人工智能研究院、北京瑞萊智慧科技有限公司、清華大學智媒研究中心、國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、北京市大數(shù)據(jù)中心聯(lián)合發(fā)布的《深度合成十大趨勢報告(2022)》顯示，2017年至2021年國內外主流音視頻網(wǎng)站、社交媒體平臺上，深度合成視頻數(shù)量的年均增長率超過77.8%。2021年新發(fā)布的深度合成視頻數(shù)量是2017年的11倍。與此同時，深度合成內容的曝光度、關注度、傳播力也呈指數(shù)級增長，2021年新發(fā)布深度合成視頻的點贊數(shù)已超3億次。
“網(wǎng)上流傳的視頻、語音，未必是真人拍攝或錄制。”浙江大學網(wǎng)絡空間安全學院院長任奎說，是全臉合成、音頻合成，還是真實拍攝錄制，許多時候憑借人眼難以分辨。
清華大學計算機系教授、人工智能研究院基礎理論研究中心主任朱軍認為，深度合成技術正在改變信息傳播內容信任鏈的底層邏輯和復雜程度，風險隱患在迅速加大。一方面，“眼見為實”的定義發(fā)生改變。盡管公眾對照片等靜態(tài)信息易被篡改已有認知，但對視頻、聲音等動態(tài)信息仍持有較高信任度，深度合成技術再次瓦解了“眼見為實”的信任邏輯。二是短視頻的廣泛傳播，使深度合成技術的濫用產(chǎn)生了較大范圍的影響力和破壞力。
清華大學蘇世民書院院長、教授薛瀾認為，當深度合成等人工智能技術走向“濫用”，就會帶來一系列的倫理和治理問題：輕則侵犯個人財產(chǎn)安全、傷害個人尊嚴和隱私，重則威脅國家安全、影響社會穩(wěn)定。
引導技術向善，完善AI風險治理體系
技術是一把雙刃劍。用好這把雙刃劍，既不能讓技術成為脫韁的野馬，也不能讓技術創(chuàng)新原地踏步。
從善用技術的角度，中國工程院院士、信息技術專家鄔賀銓提出，對于技術的新應用、新發(fā)展，不能“一刀切式”地禁止和干預，以免阻礙其創(chuàng)新。而應當從源頭上解決技術衍生的安全問題，利用技術創(chuàng)新、技術對抗等方式，持續(xù)提升和迭代檢測技術的能力。
朱軍認為，當前針對深度合成應用的檢測技術仍處于探索階段，手段尚不成熟。建議充分發(fā)揮科研院所、科技企業(yè)等力量，盡快形成有效、高效的深度合成應用技術檢測能力，以在輿論戰(zhàn)、信息戰(zhàn)中爭取技術優(yōu)勢。
從風險治理的角度，國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心副總工程師邱惠君指出，近年來的數(shù)字化轉型倒逼多國人工智能安全風險治理落地。歐盟率先在人工智能領域開展了立法，基于風險分析的方法，重點明確針對高風險人工智能系統(tǒng)的監(jiān)管框架。
“人工智能安全包括數(shù)據(jù)安全、框架安全、算法安全、模型安全、運營安全等組成部分。對此，我們應當構建‘規(guī)定+標準+法律’的一體化治理規(guī)則體系，出臺風險治理的指南、標準、評估規(guī)范，在條件具備時完善立法。”邱惠君建議，重點圍繞數(shù)據(jù)、算法、模型和運維的角度，一是構建數(shù)據(jù)采集質量規(guī)范；二是根據(jù)應用場景對人工智能進行系統(tǒng)風險分級分類；三是建立安全責任體系，明確設計開發(fā)單位、運維單位、數(shù)據(jù)提供方的各自責任。
中倫律師事務所合伙人陳際紅表示，打擊“變臉”詐騙犯罪，應從技術的合法使用邊界、技術的安全評估程序、濫用技術的法律規(guī)制等方面予以規(guī)范，提高技術濫用的違法成本。
朱軍提示，公眾應當對深度合成新技術、新應用形成正確認知，對其不良應用提高防范意識，保護好個人聲紋、照片等信息，不輕易提供人臉、指紋、虹膜等個人生物信息給他人。
來源：《半月談內部版》2022年第6期 原標題：《警惕AI深度合成擊穿風險底線》
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