一个新网站提醒人们注意：人工智能伪造的人脸照片足以以假乱真，骗过普通人。
Whichfaceisreal.com 是华盛顿大学信息学院的Jevin West与生物学系的Carl Bergstrom共同推出的新网站。这两位学者因2017年开设的创新课程“在大数据时代呼唤胡说八道”（Calling Bullshit in the Age of Big Data）而广受关注。
与他们的课程一样，Bergstrom和West希望应对并帮助人们辨别网络上日益增多的虚假信息和欺骗内容。两人看到了人工智能驱动的网站Thispersondoesnotexist.com——该网站能生成极其逼真的、完全不存在的人物肖像——于是希望宣传这样一个事实：生成可信、逼真人脸的能力已经实现，并且正在网络上迅速扩散。
“我们并没有创造这项技术，”Bergstrom强调说，“我们希望让人们知道，这种技术现已成为可能。长期以来，我们一直信任照片中的人脸：如果是照片，那就是真人——至少到目前为止是这样。”
Bergstrom和West在WhichFaceisReal上解释道，NVIDIA公司的软件工程师开发了他们用来生成逼真伪造人脸的“出色”算法。该算法采用所谓的生成对抗网络（General Adversarial Network），即两个神经网络“玩猫捉老鼠的游戏”，各自尝试生成人工图像，同时另一方尝试分辨其中的差异。
“这两个网络相互训练，”他们写道，“几周之后，负责生成图像的网络就能产出与本网站上的伪造图片相似的图像。”
“总体而言，目前约有70%的参与者在区分伪造与真实图片时能够做出正确判断。”
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与他们此前的“胡说八道”研究一样，该网站一经推出便广受欢迎，两周内约有400万次游戏“游玩”。
人们猜得准吗？West表示，总体来说是准的。目前约有70%的参与者在区分伪造与真实图片时能够做出正确判断，而且该网站可能正在帮助他们提高辨别能力。
“从我们的初步分析来看，情况似乎确实如此，但我们需要通过更严谨的分析加以验证，”West说，“我们还在研究哪类图像最难辨别。例如，伪造的年轻人或老年人图像是否更难识别？”
不过，有一些提示和“破绽”可以帮助人们更明智地做出选择。Bergstrom和West在网站上标为“学习”的标签页中提供了相关建议。注意照片背景中是否存在不一致之处，或者头发、眼镜的呈现方式是否有问题。
“正如人们开始意识到图像可以用Photoshop加工一样，我们希望公众知道，人工智能可以复制人脸。”
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至于识别网络上伪造内容的“银弹”，他们称之为：其所用算法名为StyleGAN，无法从同一虚构人物的不同角度生成多张伪造图像。因此，他们的建议是：要核实，就寻找同一人物的第二张照片。
正如Bergstrom所说：“你怎么知道下一个在Tinder上匹配到的人是真的？看看他是否还有一张帅气的正面头像，以及一张他与老虎亲昵互动的照片。一定要找那张老虎照片。”
West和Bergstrom计划继续为网站增添功能，以增加在真实与伪造之间做出选择的难度：他们可能会去除背景（背景正是“破绽”之一），让选择变得更难；并且将让用户查看单张照片，判断其是真实的还是生成的。
“我们希望提高公众对这项技术的认识，”West说，“正如人们开始意识到图像可以用Photoshop加工一样，我们希望公众知道，人工智能可以复制人脸。
“这有望促使人们以不同方式质疑他们所看到的事物。也有望迫使我们所有人，即使看到一张看似真人的照片，也要核实证据。”
