疫情后，“AI+”成为时代主旋律。然而，在隐秘的角落，由AI所引发的安全风险和“黑灰产”问题正与日俱增。尤其是人脸识别，作为 AI 技术落地最广泛的场景之一，所面临的安全、伦理和道德等挑战愈发严峻。
经过近些年的快速发展，人脸识别已和智能硬件解锁、支付，以及公共服务等身份验证直接绑定在一起。因面部信息的唯一性，以及作为个人隐私中最敏感、重要的组成部分，一旦出现问题，将会对个人隐私、公共安全造成巨大威胁，故对技术的安全要求和标准相对更高。
2017年，一位名为deepfakes的网友将色情电影中演员的脸替换成好莱坞女星，并将合成视频在Reddit网站上发布，引发全球热议，遭到大众对技术滥用的质疑。这也为AI“换脸”技术吸引了一波关注，DeepFake（深度伪造或深度合成）就此成为该技术的代名词，同名算法也在Github上开源，导致合成视频片段大量涌现。
无独有偶，2019年国内AI换脸工具“ZAO-逢脸造戏”APP。上传一张照片，就能把诸多明星塑造的角色换成自己的脸，漫威系列的“绯红女巫”，《泰坦尼克号》中小李子扮演的“杰克”，或是《喜剧之王》里的“柳飘飘”。
只需几秒，便可跨越AI换脸的高难技术门槛，实现和偶像互动飙戏的美梦，如APP宣传语所说，“只需一张照片，出演天下好戏”，很难不让人心动。
DeepFake技术滥用，引发全球担忧，也为人脸识别技术的应用推广带来了巨大风险。据称，2019年底，硅谷人工智能公司Kneron曾使用DeepFake技术成功欺骗了支付宝和微信支付，并且顺利通过机尝火车站等自助终端检验！
为此，各国纷纷加强了监管措施，譬如，美国政府公布了《禁止恶意深度伪造法案》、《2019年深度伪造责任法案》、《2019年深度伪造报告法案》，旨在通过限制DeepFake合成技术，打击虚假信息的传播。
不过，凡事都有两面性。尽管早期的Deepfake以恶搞、炫技为主要目的，但发展着发展着，就被别有用心的群体盯上，以假乱真地制作名人视频，引发误会。
对此，微软出手打造了视频鉴真工具，可以让经由Deepfake处理的伪造视频原形毕露。鉴真工具可进行逐帧分析，以验证图像有无存在篡改。工具中基于Azure的组件还允许视频创作者对图像添加数字散列和证书。随着AI算法的精进，工具不可避免地要被淘汰。
技术是中立的，也是双向发展的，不会因为惧怕风险而停滞不前。对深度伪造的内容不能一竿子打死，很多深度伪造的合成媒体内容具有存在的正当性，而对影响国家安全、公共安全、民主政治的虚假信息才需要加强监管和规制。
我们应当正确看待深度伪造的功能，监督引导其正确规范使用，而深度伪造只是人工智能的其中很小的一个分支，不能代表人工智能，而深度伪造使用者是人，其本身是无对错。对于愈加复杂的信息网络，闭门造车，自扫门前雪的方式显然是不经济的，引导AI对抗技术的商业化落地，是加强网络安全的重要途径之一，也是促进AI技术应用和推广的安全保障。
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