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不知道是出於好玩、報復還是意淫的人性本能,2017年秋天一位匿名為“deepfakes”的用戶在Reddit上發布了幾段色情視頻。色情片本身不稀奇,稀奇的是女主角都是名人,像Daisy Ridley、Emma Watson和全球女性最高片酬的Scarlett Johansson等等,影片當然是造假的,但還能滿足上述目的,因為它們是用人工智慧軟體合成出來的。

 

但這是一個靈感,啟發了無數有「天分」的創作者,所以後來在Reddit社群中發表的造假色情片,越來越難分辨真偽,性幻想對象女性終於「成真如實」地表現在某些人的眼前。不,應該說是很多人的眼前,因為「深度造假」(deepfake)名人色情片已建立出商業模式,網路上有了一些以此為名的色情網站。被造假最多的Johansson,於2018年12月在《華盛頓郵報》上公開聲明,稱她不會主動要求撤下那些造假影片,因為她相信她的公眾形象不會被那些假東西操弄,但是形容這種網路現象,是一個自我吞噬的黑洞。

 

「深度造假」是由深度學習(deep learning)和造假(fake)兩個名詞組合出的兩歲多新字,它基本上是以人工智慧為基礎的人體圖像合成技術,透過機器學習,組合現有圖片影像到來源圖片影像。Johansson因為網路上散布她的意淫色情影片,而說它遲早會自我毀滅,這可能有待觀察,但形容它的力量大如黑洞,這可是千真萬確。

 

從好玩、報復或意淫開始的深度造假影片,開始蔓延到抹黑、煽動和誤導的政治目的上去,尤其2020年總統大選在即,2016年的教訓言猶在耳,所以聯邦眾議院情報委員會主席Adam Schiff,特別於七月中去函臉書、推特和擁有YouTube的谷歌三位執行長,要求他們說明對於深度造假的官方政策,以及造假內容偵測的技術研究,他在信中寫道:「當我們展望2020年大選,我非常擔心2016年的經歷可能只是一場序幕。」

 

也許因為大家的眼睛都在睜大著看,所以目前在美國還沒有如那些名人色情片般精心製作的政治性深度造假,但也或許是出於調皮、有仇或不爽,一些粗製濫造的政治性再剪接影片卻很猖獗,例如一段眾議院議長Nancy Pelosi被故意放慢速度播放的影片,使她的說話口齒不清,讓人覺得她是否得了老人癡呆症,這個被專家認定被放慢約75%的影片,五月在臉書上竟獲得兩百多萬次觀賞。另外一段是去年十一月,白宮發言人Sarah Sanders在推特上發布了CNN記者Jim Acosta被加速的影片,使他與白宮實習生的互動看起來更粗魯無理,而她的貼文竟獲得成千上萬次轉推。

 

這些「粗製濫造」影片只簡單地應用影片加減速播放,卻獲得與高成本製作的深度造假影片同等效果,讓情報委員會主席Schiff也擔憂,向矽谷這些社群媒體公司詢問他們對這些「廉價造假」(cheapfake)的處理態度。雖然這只是主席的附帶憂慮,但有專家指出,比起精確制導炸彈的深度造假,加條引信便能傷人的廉價造假土製炸彈威脅更大。柏克萊加大數位取證專家Hany Farid說:「時鐘正在滴答響,Nancy Pelosi的影片是煤礦中的一隻金絲雀。」

 

因為不像深度造假需要一間工作室來容納人工智慧、音軌處理和臉部貼圖等所需的科技設備,當然操作者的高深技術更不可少,目前還未被專家學者們統一名稱的「廉價造假」、「膚淺造假」(shallow fake)或「傻眼造假」(dumb fake),只需要個人電腦附贈軟體來改變播放速度,或做簡單剪接,就能製作出一支明眼人一看就有問題,樂見者卻越看越爽的造假影片,成本低廉、效果龐大,它已成了有心者CP值最高的操弄工具。

 

造假已不是新聞,但難以分辨真假,以及不做事實查核的樂見者以訛傳訛,才是政治界、專家學者甚至多數美國人擔憂的大新聞。Science Advances一月發表的一篇研究指出,65歲以上和極端保守的人,更有可能與他人分享造假訊息。其實事實查核並不困難,Farid教授說被造假的Pelosi影片,視聽者很容易在網路上就找到原始檔案,但人們還是寧願相信造假影片是真的。

 

這或許才是造假不管深淺都一樣的最大威脅,人們寧願相信假的,如同那些享受名人造假色情片的人,都知道除了那張被合成上去的臉是真的外,扭來扭去的身體都是其他色情演員的貢獻,但這些已不重要,因為他們就是要看他們的意淫對象逼真、擬真、如真地演出。Farid對這色情與政治的意淫高漲現象,擔心總有一天會潰堤成災,他說:「如果我們不能撥亂反正,我指的是大眾和臉書,當某天更複雜的造假出現,我們又將會被沖到那裡去呢?」

 

記者 Pegasus J. Juan

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