近日，繼臭名昭著的深度偽造軟體 「Deepnude」被下架後，又有一個更強大、更智能的“娛樂”網站出現在互聯網中。在這個網站上， 任何使用者可以輕易地在數字層面剝去一個人（通常是女性）的衣服。
而根據其網站的介紹，他們所專註的事業是：「通過AI研究，讓人類的夢想成真」。
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近日，繼臭名昭著的深度偽造軟體 「Deepnude」被下架後，又有一個更強大、更智能的“娛樂”網站出現在互聯網中。在這個網站上， 任何使用者可以輕易地在數字層面剝去一個人（通常是女性）的衣服。
為了避免為其引流，本文對該網站的名字略去不提。
成果「驚人的真實」
從今年年初至今， 該網站已經積累了3800多萬點擊量——這可能和該網站的「推薦」策略有關。每個使用者都可以生成分享連結，而每個點入這個連結的人將給分享者帶來一份“獎勵”——他們會獲得至多一百個免費生成女性高清裸體的額度。這鼓勵了成千上萬的使用者為它做廣告，有時他們會附上網站生成的“成果圖”，這些圖片的主體可能是他們的同事、鄰人、前任，甚至是被隨手拍下的陌生人。
然而，以URL形式分享的連結存在著明顯的弱點：社交應用可以在自己的平台上全面禁止其傳播。但至今為止，只有Facebook在被媒體提醒後這樣做了。截止至此稿發佈， 該網站仍可以被直接在搜尋引擎中被找到。
根據Sensity的追蹤調查，Telegram應用中超七成的使用者表示他們上傳的照片是通過社交平台，或其他私人渠道取得的。
為了避免為其引流，本文對該網站的名字略去不提。
此網站的使用相當簡單， 用戶只要上傳一張自己選擇的穿戴整齊的女性照片，幾秒鐘之內，網站就會免費為他們脫光衣服。在輿論的抗議下，網站在9月6日暫時關停，但不到一天後，網站就帶著「收費模式」重新上線。收費模式下， 獲得一張深度偽造的高清裸體圖片僅需0.3美元。
成果「驚人的真實」
已積累3800多萬點擊量
用技術做對比的話，2019年走紅的「Deepnude」並不先進，如果能拋去其獨特的“色情”元素，他們生產的產品甚至可以被稱為是幼稚可笑的：如果在Deepnude上傳一張男性半裸的照片，那在照片的下半部分將被拼接上一副裸露的女性乳房。但相比之下，這個成立於2020年的新網站比Deepnude先進得多。
據稱，該網站生產的裸體女性圖像「驚人的真實」。在這些生成的圖像中通常沒有偽造的破綻或是視覺線索，都是在深度偽造的技術下綜合處理生成的，這大大增加了對圖片主體的潛在傷害。
「任何有報復心的變態都可以很容易地‘裸體化’並發佈他前女友的照片，圖片將非常有說服力，好像她的真實裸體被泄露了一樣。」《赫芬頓郵報》寫道。
此外，該網站自稱開發了自己的「最先進的」深度學習圖像翻譯演算法來“裸體化”女性身體，可以覆蓋到所有的種族，從這個角度來說，它可能比頻頻被爆種族歧視的Facebook更“人人平等”——“人人”除了男性。 當你上傳一張男性照片時，該網站會為其匹配上女性的性器官。
從今年年初至今， 該網站已經積累了3800多萬點擊量——這可能和該網站的「推薦」策略有關。每個使用者都可以生成分享連結，而每個點入這個連結的人將給分享者帶來一份“獎勵”——他們會獲得至多一百個免費生成女性高清裸體的額度。這鼓勵了成千上萬的使用者為它做廣告，有時他們會附上網站生成的“成果圖”，這些圖片的主體可能是他們的同事、鄰人、前任，甚至是被隨手拍下的陌生人。
然而，以URL形式分享的連結存在著明顯的弱點：社交應用可以在自己的平台上全面禁止其傳播。但至今為止，只有Facebook在被媒體提醒後這樣做了。截止至此稿發佈， 該網站仍可以被直接在搜尋引擎中被找到。
不僅是名人
任何女性都可以成為被偽造的對象
早在此網站之前，Telegram就被爆出平台上有深度偽造合成裸照的應用。據網路安全研究機構Sensity在2020年秋季發佈的報告，在Telegram的應用中，至少有10.48萬女性「被裸體」，而在分發這些照片的7個頻道中，累計用戶超過10萬。
根據Sensity的追蹤調查，Telegram應用中超七成的使用者表示他們上傳的照片是通過社交平台，或其他私人渠道取得的。
「這是一個非常非常糟糕的情況。」英國深度偽造專家 亨利·阿吉德說:“（新網站生成的）圖片真實性大大提高了。”同時他也指出，深度造假技術在應用於名人外，也針對普通女性：“絕大多數使用這些(工具)的人瞄準了他們認識的人。”
沒有人是安全的——Sensity的行政總裁 帕特里尼說，只要你在社交媒體上發佈了有人臉信息的圖片，就可以被用於生成裸照。
帕特里尼和阿吉德的意見都可以在另一個網站（它是Deepnude的疊代產品）中得到佐證。在此網站的展示頁面中，有來自世界各地的女性裸體展示，而經過記者溯源，可以發現這些圖片來自於各個平台：Pinterest、Instagram、或是購物網站；這些女性有的是商業模特，有的是健身博主，也有約拍人像的普通女孩。這些裸體照片的原型可能是她們的工作照，也有生活片段的分享。
此外，展示頁面中相當一部分照片來源是「無版權圖片」，這意味著這些圖片可被免費下載、使用。那麼隨著深度偽造技術的發展，「無版權圖片」應被視作商品還是個人肖像權的部分？
至少，在溯源的過程中，沒有任何信息顯示這些女性是自願提供這些圖像的。
深度偽造視頻呈指數級增長
暫無有效管控方式
根據Sensity的數據，自2018年以來， 網上深度偽造視頻的數量呈指數級增長，大約每六個月就翻一番。截止到2020年12月，他們共發現虛假視頻85047個。
然而，相對於其迅速擴張的現狀來說，深度偽造尚無行之有效的管控方式。
「大規模檢測可以說是最好的解決方案，」阿吉德說，這指的是用演算法大規模過濾社交媒體和平台，但，不幸的是，“目前很難做好大規模的檢測，並將這套檢測系統納入我們生活的數字基礎設施中...檢測系統部署起來不夠準確和可靠，特別是對於海量吞吐數據的社交平台來說。”
另一種技術方法被稱為內容認證，如TruePic或Adobe等平台，他們可以通過捕捉點來認證照片或視頻的真偽。這本質上是對原始圖像進行「指紋識別」，並記錄下圖像在處理過程中的所有更改。但這種方法也有缺點。其中最顯著的一點是，人們可以將照片拍照後再次上傳。
阿吉德認為，理想的方法可能是兩者的結合，加上一些數字素養，這樣個人就可以在不那麼複雜的深度造假中發現媒體操縱的跡象。然而，就目前而言， 識別深度造假仍然是一場差距懸殊的追捕賽：被造假的受害者需要花費大量精力維持生活、追訴公義，在這個過程中一些受害者失去了工作，社會關係和尊嚴，而有些人死於自殺。
某種意義上來說，這些圖像是否真實已經不再重要——《赫芬頓郵報》這樣寫道—— 它們創造了一個新的現實，受害者必須生活在其中。
神州快訊
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