眼见不再为实，AI换脸背后有哪些风险？( 三 )
2017年12月 ， AI换脸软件“DeepFakes”（深度伪造）更是因为在社交媒体展示通过AI合成的明星色情片而家喻户晓 。
在原理上 ， DeepFake使用了深度学习算法GANs（GANs全称为生成式对抗网络） 。 在制作DeepFake的过程中 ， 这个算法会让两个神经网络彼此对抗 。 第一个神经网络被称为生成网络 ， 它负责制作尽可能逼真的作品 ， 而第二个网络为鉴别器 ， 它将前者生成的作品和原始数据库进行对比 ， 来鉴别真假 。
基于每一次的“对抗”结果 ， 生成网络会调整它制作时使用到的参数 ， 直到鉴别器无法辨别 ， 这时候最终合成的视频基本就成功了 。
不过 ， 过去AI换脸的门槛很高 ， 不仅需要一定的专业技能和特效软件 ， 而且对电脑的硬件也有要求 。 只有专业人士才能染指这一领域 ， 在很长一段时间内 ， 普通人对此可望而不可及 。
然而 ， 随着人工智能的发展和成熟 ， AI换脸开始“飞入寻常百姓家” 。 此次爆红的“ZAO”可谓将技术难度降到了最低 ， 用户无需具备专业技术 ， 而且也不需要借助电脑 ， 只要一部智能手机就能完成一切 ， 这样的好玩具当然让现代年轻人爱不释手 。
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