人工智慧也被用來反制假視頻，靠眨眼是否正常來判斷

人工智慧的 PS 視頻已經達到以假亂真的地步，自從去年 Reddit 上出現臉部被移花接木成米歇爾·奧巴馬的色情視頻，利用虛假名人頭像的「深度仿冒（deepfake）」視頻源源不斷出現在互聯網上。

也有大量免費的假視頻軟體出現，圖像模型的訓練過程依託 Google 開源項目 Tensor Flow，造假成本不高。來自匿名開發者的 FakeApp 被放上 Reddit 供人免費下載，兩個月就有 12 萬下載量。

軟體工具起初並無惡意，一名開發者在接受《紐約時報》採訪時說 FakeApp 的初衷是作為一種創意實驗，但這不阻礙假視頻被廣泛濫用，繼而引發假新聞、騷亂和犯罪上方面的爭議，《大西洋月刊》的文章說，假視頻正在摧毀我們對現實的認知。

有些造假視頻看起來毫無破綻，不過依然有漏網之魚，紐約奧爾巴尼大學的一支團隊發現了漏洞，並將其用作判別視頻的方法——假視頻中的角色往往無法完美展現真實人類生理動作，比如呼吸、脈搏或眼部動作。

研究團隊發布了篇論文，提到的最新進展是眨眼識別。成年人每分鐘平均有 17 次眨眼，或者說每一秒眨眼 0.283 次。講話的時候，人類眨眼頻率增加到每分鐘 26 次，閱讀時是每分鐘 4.5 次。

假視頻通過圖像訓練演算法，而用於訓練模型的圖像大多是來自網上的公開圖片，比如造假一份奧巴馬的視頻，首先要找到奧巴馬的臉部圖片。但你很難找到他閉眼但圖片，這會造成視頻里的假臉缺乏眨眼動作，起碼是不自然的眨眼。

「說到在網上 PO 照片，人們僅僅會放上『好看的』那些，通常意味著是睜開眼睛的照片，所以 AI 演算法往往很少看到閉眼的圖像。」項目的負責人 Siwei Lyu 說。

具體來說，Lyu 的團隊訓練演算法自動識別和標記眨眼動作。這個過程包括，分析和判斷之前演算法首先檢測出視頻中的面部，然後將此後視頻中所有的圖像連續對齊，分析每個圖像中眼睛的區域，判斷這裡是否有眨眼動作，把這些圖像標記出來。

也就是說這套演算法會自動識別出視頻中的眨眼部分，判斷視頻中的主體是否眨眼了，眨眼的模式是什麼，以此辨別視頻的真假。根據論文的說法，他們的模型能有效地判斷眼睛狀態，識別假視頻的準確率達到 99%。

不過 Lyu 的方法也有局限，製作精良的假視頻中確實包含有眨眼動作，做到完全模擬出人的眨眼方式並非不可實現，多花點功夫一幀幀調整就可以了。

Lyu 說他們的技術形成了「第一道防線」，起碼可以拖慢造假者的進度。他們也在解決更複雜的問題，包括眨眼的頻率和持續時間。

也有其他人在研究反制假視頻的方式，美國加州一家名為 Truepic 的初創公司也在投資離線圖像和視頻分析技術，同樣通過一些細節來檢測深度仿冒，比如頭髮、耳朵、眼睛的反射率等。

Adobe 也通過他們對 PS 圖片的經驗，訓練模型識別圖像中經過處理的痕迹，一篇論文中展示了他們怎麼利用機器學習識別虛假照片。

題圖來自 @spongebobon Giphy

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