本文将细谈於2017年开始被讨论的「深度开源学习技术、GAN、CycleGAN、conditional GAN、big GANs、Pix2Pix、deepmind......」等新的人工智慧技术，并延伸联想与讨论对於诉讼市场之影响。 2017年一位昵称deepfakes的美国网友，上传一段假造的Gal Gadot成人电影，引起相当多的讨论，不论是担忧此技术（「眼见不一定为真」）、或者感到兴奋（有很多具有商业价值的新应用）。而本文并非要讨论技术核心、或者研究这些名词定义，单纯提早提醒各位读者或网友：这些技术可能对你未来的个人生活、工作领域都有产生重大影响！这类由各式程式语言、人工智慧技术所快速且低成本产生的伪变造影像，目前统称为deepfake（或deepfakes）。 https://i.imgur.com/4AAjAb3.jpg 男演员Steve Buscemi的五官套用在女演员Jennifer Lawrence脸上之动态影像，非专业人士根本无法辨认出破绽。 https://i.imgur.com/AhZXRJK.jpg 一位美国喜剧演员为了凸显此技术在世界发展的忧虑，用比较戏谑的方式、以喜剧呈现deepfake的效果（用演员本身的脸部变化、嘴形、语气，去『制造』出欧巴马讲话的假影像）： https://goo.gl/Z2zeUC 除了动态的影音以外，目前的人工智慧技术也可以自动生成「修改过」但「合理」的照片：例如将棕马改为斑马，未来已经不需人为、耗时慢慢使用photoshop等影像处理软体去修改照片了。因此未来假讯息的制造速度，将会以等比级速、无法追上、也澄清不了的速度去发展。 https://i.imgur.com/fZjJRWu.jpg 另个更强技术则是由程式自动搜寻网路上适合的素材，「凭空」创造出新的影像，例如下张图内有15张狗照片，里面有一张是「人工智慧产生的、世界上并不存在」的狗，请问读者看得出是哪一张吗？ https://i.imgur.com/r0CJlag.jpg 这几年可於手机或平板电脑下载相关的美肌、变脸app，在概念与逻辑上，就已经算是基础的影像开源学习与编辑技术了。随着技术门槛越来越低，未来一般人藉由付费或免费软体去制作出deepfake影像、以假乱真的机率将越来越大！ 最常争议的性侵、家暴等私密空间犯罪的调查，相当依赖影音证据，假若未来deepfake技术与软体俯拾即是时，则「实际上有性侵，但加害者伪变造影音，『证明』该次性行为属对方积极同意或消极不反对」脱罪、反之也可能「实际上无性侵，但其中一方刻意制造出疑似性侵的影音对白呼救桥段」构陷另方。更扩大联想与延伸，会议室内的契约谈判、家属间的录音录影遗嘱，未来伪变造机率都大增。其他诸如公然侮辱、强制、恐吓、性骚扰……等情状都可能无中生有、或抹除相关影像。 民众或公众人物於公开场合的演讲，假若现场还有其他人同时录影，未来有机会互相比对，也许降低了针对「公开场合」说话的deepfake可能性；但这样的场合，终究并非随时存在，我们生活中、多数时候所面对的环境，都属於人类记忆难以细腻回想（你会记得上周三午餐跟同事聊过什麽？当下穿什麽衣服吗？）、或者私密空间。所以有心人利用deepfake上下其手的空间，将会非常大。关於诉讼或司法程序，除了上述的民刑家事案件以外，在某些前置程序、例如刑案调查，假若承办人员面对畸形的绩效压力、或者心态走偏了，也可能会产生陷害民众以自利的动机。别说不可 能，近年已经发生多起警察滥查民众个资、栽枪栽毒、甚至窜改民众电磁记录加以构陷的事件了……所以deepfake不只发生在当事人间，也可让国家机器「吃人」。 （完整原文请至「红鹤老爸阵线」：https://goo.gl/aJFYSA ） --

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