在1972年的小说《复制娇妻》中，人们对形状相似但举止怪异的机器人“娇妻”产生了本能的厌恶。而到了2016年，美剧《西部天下》中的人类却情不自禁地爱上外表与人无异的机器人。这种创作上的转变与AI技能的进步密不可分，我们间隔走出“胆怯谷”已经不远了。
什么是“胆怯谷”1970年，日本机器人专家森政弘提出“胆怯谷理论”：当仿真机器人的外表和动作逼近真实人类，但又不是完美拟合时，作为不雅观察者的人类会感到恐怖和反感。
我们对付机器人的情绪变革是随着它的拟人化程度而增强的。然而，当相似度超过一定比例（如70%）时，这份情绪会骤然低落。我们的潜意识会将之视作人类的一员，于是那些非人类特色就变得格外能干，令我们产生“这个‘人’好怪异、好恐怖”的觉得。未知的东西最胆怯，两者形成一种恶性循环，放大了这份惊悚效果。只有随着相似度的连续增加，我们的情绪反应才会再次爬升，对之滋长出同胞般的感情。
当然，这只是一个学术假设，并没有本色性的证据作为支撑。由于当时的技能还无法制造能以假乱真的机器人，一经提出遍陆续遭到许多科学家的质疑。如今，机器学习算法日趋精准，与人类近乎无异的机器人的涌现成为可能，我们距走出“胆怯谷”已经不远了。
就现实而言，“机器脸”的机器人还尚未遍及到大多数人的生活中，如《西部天下》中一样平常真假难辨的“同胞”间隔普通人的生活看似更加迢遥。然而， AI技能早已告别了早期粗糙的效果。
“斑马化”以假乱真
就在今年，加州大学伯克利分校的研究职员发布了两则视频：一则视频中，在铁丝网围墙后面，一匹马正在小跑；另一则中，这匹马溘然“穿上”了黑白相间的斑马纹。虽不能说是天衣无缝，但这些条纹跟马身完美契合，足以让马类族谱陷入混乱。
将马变为斑马，这种事固然噱头十足，但还不是全部。它标志着，在重写现实方面，机器学习算法的能力正在不断增长。比如，还有人利用这种“斑马化”工具，将猫变成狗、苹果变成橘子、冬天变成夏天等等，张张都能以假乱真。
AI时期的“假象”通过技能赞助，业余艺术家的作品也能提升到专业老手的水平。人类创意与机器的领悟，无疑将授予创造力新的定义。与此同时，其惨淡面也会浮现出来。AI天生的内容，无论运用到音频、视频，还是图片、新闻中，都足以稠浊视听。
国外一网友就曾借助机器学习算法，对色情视频进行编辑，换上了明星们的脸。而专业技能职员只用一分钟的人类语音样本，就能合成以假乱真的音频。
鉴定假视频的专家、达特茅斯学院教授Hany Farid设想了这样一幅未来的场景：在一段令人信以为真的假视频中，美国总统特朗普敕令用原子弹摧毁朝鲜，视频迅速传播，引发惶恐，就像改编版的影片《天下大战》。
就如今的技能而言，这已并非是漫无边际的设想。正如他所担心的，病毒式内容的传播速率会远胜于鉴别真伪的过程，面对假象我们很可能全然不知。
事实上，美国的一家初创公司Lyrebird早已在网上发布过特朗普讲话的假视频。只不过，取代核按钮的，是特朗普对Lyrebird的一味赞赏。视频一经分享，迅速在网上流传，这家初创公司也因此广为人知。
那么这些以假乱真的视频或音频是如何被制作出来的呢？
AI技能精确前的时期，人们只能花费高昂的本钱仿照场景、进行拍摄。而现在，只要对技能略懂一二，任何人都可以借算法之力，混编已有内容，天生新材料。如果将70、80年代的科幻电影和如今做个比较，个中差别遍一览无余。
除影像之外，我们日常获取信息时阅读的资讯宣布，也有可能充斥着大量通过算法天生的假新闻，包括文本在内的全体内容家族都无法幸免。鉴于社交网络会选择性地传播最吸引眼球的内容，这些内容也会逐渐演化，在最大程度上吸引你去点击、点赞和分享。
你会时时时迷惑：在这张专辑/这部电视剧/这篇标题党文章的创作过程中，人类究竟扮演了何种角色？乃至，人类有没有扮演任何角色？
AI时期的寻衅我们当然相信，AI天生内容能以多少种办法毁坏我们的社会，就能以多少种办法修复它。例如，“斑马化”算法的目的，是缩小虚拟环境与现实之间的差距，终极提升自动驾驶汽车的安全性。而在未来，AI对医疗的正面影响同样突出。因患病而失落声的人很可能通过技能，重新开口说话。
然而，有些磨练是无法通过技能实现的。如果你看到一张照片，是你的朋友站在月球上，很快便能想到是P图软件的效果。但是，如果你听到一段录音，是她在说你坏话，大概就不会那么随意马虎分辨了。以是，AI降临的时期，对人性无疑也是一个的寻衅。
充斥着AI天生内容的天下，是一个范例的乌托邦与反乌托邦并置的天下。它既混乱又美好，而且已经降临。AI越前辈，就越能将人类模拟得惟妙惟肖。终极，它们将别无选择，只能变得太像人类：能善，亦能恶。
翻译：雁行
来源：WIRED
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