AI技术复原91年前黑白视频颜色是什么原因？AI技术复原91年前黑白视频颜色事件始末( 三 )
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AI让世界变得不再真实事实上 ， 早在今年2月份 ， OpenAI就公布了他们的GPT-2模型 。 通过使用网络上大量的文本进行训练后 ， 该算法就能够翻译文本、回答问题和执行其他有用的任务 。 他们甚至还用这个算法生成了一篇俄罗斯对美宣战假新闻 。
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（AI系统伪造俄罗斯对美宣战的新闻）
这个AI系统很容易让人产生不安的联想 ， 如果有人使用AI大量造谣怎么办？要知道 ， 在人人可以成为自媒体的互联网时代 ， 辟谣已经成为一项艰难的任务 ， 一个谣言很容易被广泛传播 ， 但是辟谣的信息却没有这么高的传播效率 。 人们常常感叹 ， “造谣一张嘴 ， 辟谣跑断腿” 。 一旦大批量的谣言产生 ， 辨别都将是非常困难的事情 ， 更别提进行辟谣 。 而且 ， 目前还没有有效的算法可以完全实现AI识别 。 为了避免被滥用 ， OpenAI也没有完全开源这个算法 。
AI的“创造力”已经越来越强 ， 不仅可以制造以假乱真的假新闻 ， 还能制造出根本不存在的图片和视频 。
前几天 ， 视频换脸App ZAO就在朋友圈火了一把 ， 用户只要下载安装ZAO并登录 ， 上传一张照片 ， 就能把平台提供的各种短视频里明星们的脸替换成自己的 。 但随后就因为用户协议、隐私等问题引发争议 ， 接着被微信封杀 ， 并被工信部约谈 。 ZAO也修改了用户协议并发表公开道歉 。
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基于深度学习的AI换脸技术DeepFake很早就有了 ， 这项技术现在早已被开源 ， 已经有很多软件使用这项技术 ， 普通用户使用这些软件 ， 只需简单几步 ， 就可以把照片或视频中的脸换成任何自己喜欢的人 。
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DeepFake背后 ， 使用的则是人工智能算法GAN（生成对抗网络） ， 这个算法简单来说 ， 就是使用两个系统对抗 ， 一个系统是生成假数据的生成网络 ， 另外一个则是判别数据真伪的判别网络 。 然后用生成网络从潜在空间（latent space）中随机取样作为输入 ， 其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本 。 判别网络则对这些结果进行判别 ， 将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来 ， 生成网络尽可能欺骗判别网络 。 最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出结果是否真实 。
这样 ， 通过GAN算法就可以生产出以假乱真的照片、视频、三维模型等 ， 由于这些内容经过对抗 ， 判别网络是无法辨别真假的 ， 这就意味着 。 这些经过深度学习创造出的内容 ， 人类难以辨别真假 ， AI也不行 。
这样的结果是 ， 将来互联网上会出现大量真假难辨的图片和视频 ， 以前 ， 我们可以用“眼见为实”来辨别一件事情的真伪 ， 但是 ， 今后面对海量的照片和视频 ， 我们很可能再也无法分辨它们是真实的还是由AI生成的 。 更进一步 ， 根据GAN算法的原理 ， 这些内容使用AI也难以辨别 。 也就是说 ， 我们将处于一个真假难辨的世界 。
实际上AI真的已经可以直接合成足以骗过人眼的照片 ， 英伟达去年推出了Style GAN人工智能算法 ， 使用这个算法就可以生成骗过人眼的假人脸 。
一位来自Uber的软件工程师Philip Wang ， 很快就把这项技术落实了 ， 他创立了一个网站：ThisPersonDoesNotExist.com ， 每次打开这个网站 ， 都会随机生成一张人脸照片 ， 这些人脸看不出有什么问题 ， 但是 ， 他们都不是真实存在的人 。
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