人工智能面部識別、人工智能人臉解鎖、人工智能人臉生成……隨著人臉識別運用的范圍越來越廣泛，其背后的“人臉信息安全”問題也越來越引起了大家的關(guān)注。

人臉識別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)。包括用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進(jìn)而對檢測到的人臉進(jìn)行臉部識別的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識別、面部識別。

截止目前，大多數(shù)面部識別軟件都基于生物識別技術(shù)。比如測量虹膜之間的距離，眼睛到鼻子的距離等等，但此種方式對圖像拍攝角度和圖像清晰度要求較高。

于是，科學(xué)家們想出了新的解決辦法——“基于整幅人臉圖像”的人工智能識別算法。用這種方法來進(jìn)行識別，只需人臉中一塊約30×30分辨率的圖像，隨后人工智能軟件經(jīng)過深度學(xué)習(xí)，大量訓(xùn)練就可以進(jìn)行人臉生成以及人臉識別。

頗受爭議的名為“查無此人（ThisPersonDoesNotExist.com）”的網(wǎng)站，在人臉生成技術(shù)應(yīng)用方面尤為突出。該網(wǎng)站的創(chuàng)建者采用了炙手可熱的生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GANs）。而（GANs）被稱為人工智能深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最酷的想法。

它的神奇之處在于，它同時擁有一對圖片偽造者和甄別者，一個負(fù)責(zé)生成盡可能逼真的圖像，另一個負(fù)責(zé)判別生成的圖片與原始真實圖像之間的區(qū)別，然后將結(jié)果反饋給圖片生成者。在二者的相互較量中，圖片利用人工智能算法不斷重新生成、判定、修改，直到真假難辨。

但是，科技的發(fā)展也讓這項技術(shù)走向了另一個令人擔(dān)憂的方向。在過去的幾年里，不斷有媒體曝出，有些圖片和視頻被附加成他人的身份信息，也就是將B人的臉換到A人的臉上。

這種人工智能換臉是一種深度嵌入，它會保持B臉的基本的特征，然后將A臉的生物特征進(jìn)行替換，并且在視覺上很難分辨。人臉生成技術(shù)所帶來的人臉偽造，會造成個人身份信息的混亂并傳播虛假信息，以至于帶來很多安全隱患。

當(dāng)人工智能創(chuàng)造的假臉和假人開始在社交網(wǎng)絡(luò)上遍地開花時，各國的安全部門開始介入。與此同時，科學(xué)家們也同樣利用人工智能，來對偽造人臉進(jìn)行鑒別。方法也是讓機器進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，人工智能會在整個人的生物特征區(qū)域內(nèi)，從不同尺度上進(jìn)行細(xì)分，去找到原始人臉和被換人臉之間的一些不兼容點、偽造點，從而來判斷需要識別的影像是不是偽造和合成的。

面對大數(shù)據(jù)時代的科技進(jìn)步與安全隱患，各國政府都在加強其法律武器和監(jiān)視手段。而科學(xué)家們也一直致力于為我們提供更安全的網(wǎng)絡(luò)交流空間。未來，希望我們的人工智能和各種新科技、新技術(shù)一起，能支持全球人類社群共同進(jìn)步和發(fā)展。

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