電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/吳子鵬）近日，AI詐騙在國內(nèi)密集發(fā)生，犯罪分子利用人臉效果更易取得對方信任這一點(diǎn)，通過AI技術(shù)換臉偽裝成受害者的熟人實(shí)施詐騙。網(wǎng)友對此感嘆：眼見都不為實(shí)，真是防不勝防啊！

日前，多家媒體報(bào)道稱，5月22日安徽安慶何先生接到熟人視頻電話，對方讓其幫助轉(zhuǎn)賬，視頻9秒后便以開會(huì)為由掛掉電話。還稱“微信和電話不能說，加一下QQ”。事發(fā)時(shí)，何先生放松了警惕，他表示：“因?yàn)榇蛄艘曨l電話，又是熟人，我就沒多想，就轉(zhuǎn)賬了”。

好在發(fā)現(xiàn)被詐騙后，何先生迅速報(bào)警，專案民警第一時(shí)間凍結(jié)相關(guān)賬戶，連夜趕赴北京市抓獲3名涉詐嫌疑人，追回何先生被騙的132萬元。

這起案件和此前包頭市公安局電信網(wǎng)絡(luò)犯罪偵查局發(fā)布的AI詐騙很相似，福州市某科技公司法人代表郭先生因?yàn)锳I換臉，10分鐘內(nèi)被騙430萬元。

AI換臉/AI變聲成詐騙“好手段”

我們在此前的文章中已經(jīng)指出，未來人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新有七大趨勢，分別是人工智能技術(shù)與云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、生物科技、社會(huì)科學(xué)、藝術(shù)文化和人類自身的結(jié)合。而AI變臉和AI變聲無疑就屬于AI和人類自身的結(jié)合。

AI換臉實(shí)際上是一種利用人工智能實(shí)現(xiàn)圖像合成的技術(shù)，主要原理是通過人臉檢測、關(guān)鍵點(diǎn)檢測、人臉對齊、特征提取、特征融合和后處理等步驟將一個(gè)人的面部特征轉(zhuǎn)移到另一個(gè)人的面部，產(chǎn)生以假亂真的換臉效果。

我們分步來看。AI換臉的第一步是要做人臉檢測，目前這方面的算法已經(jīng)非常成熟，主要分為基于級(jí)聯(lián)的人臉檢測算法，基于兩階段的人臉檢測算法，以及基于單階段的人臉檢測算法三大類。比如Cascade CNN、MTCNN等都是基于級(jí)聯(lián)的人臉檢測算法；Face R-CNN 、ScaleFace、FDNet等都是基于兩階段的人臉檢測算法；SSD、RetinaNet等則是基于單階段的人臉檢測算法。目前，這些算法已經(jīng)發(fā)展到只需要很少的圖片信息就可以構(gòu)建成神似真人的人臉和表情。

第二步是人臉對齊。先要對人臉表觀圖像建模，也就是對檢測用到的圖片進(jìn)行建模，包括顏色模型、投影模型、側(cè)剖線模型和深度模型等。然后要對人臉形狀建模，也就是對要被更換的人臉進(jìn)行建模，這部分和我們熟知的人臉識(shí)別非常類似。然后，將兩個(gè)建好的模型進(jìn)行級(jí)聯(lián)，這就是人臉對齊。

第三步是特征提取和特征融合。這是在建模后進(jìn)一步細(xì)化的工作，提取出人臉的特征向量，包括面部形狀、紋理和顏色等信息。目前，很多AI換臉都是使用基于CNN的面部表情分析和姿勢估計(jì)算法來完成。為了讓換臉后的表情更加自然，接下來就需要做特征融合，生成一份新的面部特征。

最后一步是重建圖像，通過反卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN）或GAN等重建算法，將新的面部特征映射到模型里，并生成一個(gè)可以投射的新模型，從屏幕上看，這就是一個(gè)能夠?qū)崿F(xiàn)AI換臉的新圖像。

在AI換臉技術(shù)背后，“生成對抗網(wǎng)絡(luò)”（GAN）技術(shù)起到了很重要的作用。2014年，Goodfellow 與同事發(fā)表了全球首篇介紹GAN的科學(xué)論文，標(biāo)志著GAN AI的誕生，并且在那一年就有業(yè)者預(yù)測稱，GAN有望生成仿真度極高的人臉。隨后的幾年，GAN技術(shù)快速發(fā)展，到了2017年其生成的人臉已經(jīng)難以區(qū)分真假了。到了2021年，基于GAN技術(shù)的deepfake（深度偽造）視頻已經(jīng)能夠參演明星的演唱會(huì)了。

對于AI變聲，相信很多人都已經(jīng)在電影中見識(shí)過了，這種技術(shù)在電影中的應(yīng)用場景也多是用來欺騙別人，目前市面上已經(jīng)有包括AdobeAudition、Audacity等在內(nèi)的眾多變聲軟件。不過，一般用于詐騙的都是AI換聲，其是利用一種叫做語音轉(zhuǎn)換（voice conversion）的技術(shù)，來實(shí)現(xiàn)聲音特征的轉(zhuǎn)換。和AI換臉相同的是，AI換聲也需要特征提取，然后將這些特征轉(zhuǎn)換輸出，需要提取的特征包括基頻、共振峰、梅爾倒譜系數(shù)等，用這些特征來改變另一個(gè)人說話的聲音。

有了AI換臉和AI換聲，就可以將一個(gè)人偽裝成另一個(gè)人，然后用于制造虛假新聞、誹謗他人、侵犯隱私、欺詐詐騙等非法領(lǐng)域。這可能就是AI技術(shù)普惠特性的B面。

不能讓AI的普惠特性被濫用

近些年，AI的應(yīng)用范圍越來越廣，呈現(xiàn)出一種百花齊放的姿態(tài)，在醫(yī)療、制造、安防、金融、交通等眾多領(lǐng)域完成落地。公開數(shù)據(jù)顯示，2022年，我國人工智能市場規(guī)模達(dá)到2680億元，預(yù)計(jì)2023年全年我國人工智能市場規(guī)模將達(dá)到3200億元，同比增長33.8%。

然而，高速發(fā)展的AI也有被濫用之嫌。就以AI換臉來說，積極的一面是其在數(shù)字人領(lǐng)域的應(yīng)用前景是巨大的，包括影視娛樂、游戲開發(fā)、教育培訓(xùn)、醫(yī)療保健和安防等領(lǐng)域都有望受益于這項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)。比如在教育培訓(xùn)行業(yè)，AI換臉技術(shù)有望讓歷史人物“重生”，幫助學(xué)生更加直觀地了解歷史人物形象、文藝作品中的角色等，有利于增強(qiáng)學(xué)習(xí)興趣和認(rèn)知效果。

不過，AI換臉也被不法分子盯上了，于是乎便有了AI換臉詐騙。

實(shí)際上，對于deepfake，在其2019年成為主流時(shí)就已經(jīng)引起了立法機(jī)構(gòu)的注意。在當(dāng)時(shí)，網(wǎng)上流傳出很多偽造的視頻，甚至是有關(guān)一些國家的領(lǐng)導(dǎo)人，隨后不久中美德等國家的司法機(jī)構(gòu)都開始對deepfake出手。其中，中國將未經(jīng)授權(quán)的deepfake歸為違法行為；美國情報(bào)委員會(huì)以及 AI 和法律領(lǐng)域的專家紛紛警告稱deepfake已經(jīng)呈現(xiàn)出泛濫之勢，并呼吁應(yīng)盡快制定相關(guān)法規(guī)；德國則發(fā)布了有關(guān)于deepfake削弱國家公信力的聲明。

目前，對于AI欺詐基本是從兩個(gè)方面進(jìn)行防范。其一是加強(qiáng)管理，比如在2022年12月發(fā)布的《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》中明確規(guī)定，提供智能對話、合成人聲、人臉生成、沉浸式擬真場景等生成或者顯著改變信息內(nèi)容功能的服務(wù)的，應(yīng)當(dāng)進(jìn)行顯著標(biāo)識(shí)，避免公眾混淆或者誤認(rèn)。同時(shí)，近年來個(gè)人信息保護(hù)法、個(gè)人信息安全規(guī)范、數(shù)據(jù)安全法等法律法規(guī)也在加強(qiáng)個(gè)人隱私數(shù)據(jù)的保護(hù)。

其二是技術(shù)層面做突破，也就是所說的用“魔法”打敗“魔法”，目前很多公司都在致力于推出基于人工智能技術(shù)的防詐騙應(yīng)用。比如活體防偽、中介識(shí)別等，這些應(yīng)用對于AI換臉詐騙有一定的打擊作用，可以有效識(shí)別照片、視頻、面具、仿真模型等，特別是使用應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)的換臉和換聲等。

當(dāng)然，無論法規(guī)和技術(shù)如何突破，AI詐騙肯定是難以杜杜絕的。因此，全民具備“防范意識(shí)”才是杜絕AI詐騙的大前提。

后記

技術(shù)在升級(jí)，騙術(shù)也在升級(jí)。近一段時(shí)間以來，AI換臉欺詐的新聞?lì)l現(xiàn)報(bào)端，實(shí)際上我們都知道現(xiàn)實(shí)中的案例更多。這是AI技術(shù)的另一種打開方式，對社會(huì)穩(wěn)定發(fā)展有巨大的威脅。另外，AI換臉明星演員在直播平臺(tái)帶貨的現(xiàn)象也是屢禁不止，涉嫌欺詐或是虛假宣傳。要杜絕此類事情，需要法規(guī)和產(chǎn)業(yè)的高度配合，同時(shí)也需要增強(qiáng)全民的防范意識(shí)。