YouTube上載了一套麻省理工（MIT）入門深度學習（Deep Learning, DL）課程6.S191的視頻，其2020年版本的觀賞率在短短半年時間之內高達55萬次之多。課程第一堂，MIT主講老師阿米尼（Alexander Amuni）教授「邀請」了一名重要人物（VIP）作開場介紹，他便是美國前總統奧巴馬（Barack Obama）。雖然總統在屏幕前只是出現了片刻，但他竟能滔滔不絕、繪聲繪色地介紹深度學習的優點。外行的觀賞者對奧巴馬的表現無不嘆為觀止，事實上他們是被人工智能（AI）徹底瞞騙了！
「奧巴馬」講解深度學習 嘆為觀止
阿米尼老師是故意播放那條短片的，目的是透過它來展示深度學習在影片製作上的應用。那段片是利用深度偽造（Deepfake）技術而製成，顧名思義該技術是使用深度學習算法去製造虛假資訊，特別是在多媒體方面。以奧巴馬短片為例，深度偽造技術把片中奧巴馬的臉上疊加（ superimpose）了因應其講話的口型，及加上原聲配音，使偽造影片的效果真假難分。
在深度偽造之前，類似的應用在照片處理上屢見不鮮。在社交應用中，照片疊加是行外人較為熟悉的技術，常見的例子是移花接木，比如在照片中某人的頭像與明星的替換。眾所周知，現實中很多惡作劇的創作品（例如虛設的桃色照片）就是如此造成的，再且不少偽造的照片更被非法之徒用作敲詐勒索的工具。
近期市面上出現了一些更先進、有趣的應用，相關的App可以把一張照片中的肖像年輕化、老齡化或改變性別等。其採用的技術比前者較為複雜，牽涉到局部性疊加兩個肖像（例如當今及其相似之老人肖像），而非純粹換頭。同一道理，一張照片中的人臉上之表情（喜、怒、哀、樂）經過疊加技術處理均能任意變臉。
簡單而言，深度偽造是照片移花接木及變臉技術的進階版，而它所應用的媒介是影片（包括錄像及視頻），相比之下深度偽造的運作更加複雜、需要的運算能力更大，例如在疊加時要同步考慮目標人物的臉部表情、講說話時的口形和發音、劃面的時序等。然而，隨着深度學習軟件及人工智能硬件技術的日漸進步，這類算法複雜及運算量大等技術問題已能迎刃而解，而且這些技術大部分都是開源（例如 TensorFlow、OpenCV），可供研究員開放使用。
雖然深度偽造應用已大行其道，可是負面的案例較為注目，例如荷蘭網絡安全公司 Deeptrace於2019年發表的研究報告估計 96% 的深度偽造在線影片都是以色情為主。又例如臨近美國總統大選，政黨利用深度偽造技術製造醜聞打擊對手候選人。
道德倫理問題 業界必須正視
深度偽造影片滿布全球，當中假新聞（Fake News） 、誤傳資訊（Mis-information）等在網上無處不在，難以避免。要應對深度偽造影片，專家建議可以從三個層面着手：（一）法律層面：政府可以立法限制使用，例如美國維珍尼亞州禁止市民使用深度偽造技術；（二）檢測層面：影片接收者可以採用自動檢測技術，仔細去分析影片中的像素點（pixels）以尋找移花接木的接囗，從而辨認影片的原創性；（三）保障層面：創作者在影片中加入水印（Watermark）作防偽之用。
歸根究柢，深度偽造是人工智能應用的道德倫理問題，業界必須正視。然而，上述所提的應對方法只可以治標，要治本及徹底解決深度偽造面對的問題，政府必須要從源頭做起，因此教育十分之重要，而且要從小學開始，為業界培養出具正確人工智能道德觀的創造者、設計師、工程師等專才。
原刊於《信報》，本社獲作者授權轉載。
