不信看图：
起因是这样的：有一位B站UP主利用AI技能把《射雕英雄传》里黄蓉的脸由朱茵P成了杨幂，然后这个小视频就在网上火了，一些酸溜溜的评论就出来了：
切，我们杨女士早都是国际影后了好嘛！
言归正传，视频中“换脸”后的轮廓、表情都一样，动作也很真实，险些看不出马脚。
如此高阶的换脸技能也引发了一阵惶恐：“换脸是怎么实现的？如果这一技能被用在其他地方，会怎么样？我会不会被别人假冒了都不知道？”
对付这些问题，帮尼菌想说：“不用惶恐，由于早就发生了。”
自从AI“换脸术”出身后，造出了无数假视频，比如把宅男们喜闻乐见的女主播换成海内当红小花，把川普换成尼古拉斯凯奇。
当然也有好事者热衷于制作各种“不可描述”视频。此前，神奇女侠盖尔加朵的脸就被“嫁接”在了一个成人电影女星的身上。
实在AI换脸软件流传已久，微信上也能常常看到人脸变成小动物，或是其他类似的小程序，AI在人脸这件事上的遍及度和覆盖面非常广。当然，更为胆怯的是，通过AI换脸实在很大略。
通过网络中的软件就可以轻松实现变脸的效果，不仅仅是面部特色的识别覆盖，脸型轮廓、动作和嘴型等也轻松被人工智能软件进行修正，并对原有图片或视频中的形象进行更换。
关于类似人工智能技能在视频制作领域的运用，以制作图形处理器而有名的英伟达已经在考试测验了，去年12月，它就发布了一款图像算法，可以改变视频中的景象或韶光。
汽车明明行驶在阳光明媚的道路上，而经由 AI 的改变，视频居然呈现出了夜晚的景象。不仅汽车的尾灯清晰通亮，就连原来没有路灯的道路两旁，都涌现了真实的灯光效果。
韶光再往前推，在2016年还有一项更牛气的技能，一位来自德国纽伦堡大学的教授 Justus Thies 带领团队，做了一个能实时进行面部转换的模型，叫Face2Face。
利用者选择一个目标角色，比如川普，Face2Face会将他和川普的面部特色重构并追踪，当他做出一个面部表情时，比如大张嘴，模型会重新渲染川普的脸的形状和光影，并对背景进行修正。
虽说技能的进步是好事，却实在是埋藏着许多的风险，个中不得不提的便是造假的本钱越来越低了，反过来这也意味者人们辨别“原形”的本钱却是水涨船高，如果你从未听说过AI“换脸术”，面对视频中活灵巧现的真人，自然更是真假难辨。
目前AI“换脸术”还多是用来恶搞和知足某些用户的自娱自乐，却不可避免地会对"大众年夜世人物产生负面影响，但涉及到的还仅是侵权等方面的问题。
如果放肆技能滥用，未来或许会有更多的现实隐患，有专家表示，除了换脸引发的道德和伦理问题，黑灰产利用 AI 换脸，是目前常见的一种攻击手段。
比如在2017 年 11 月下旬，阿里安全图灵实验室就曾创造，有犯罪团伙通过 3D 软件掌握人脸照片进行攻击操作，共发起过几百次攻击，导致近百名受害人驾照分被盗刷。
通过 3D 合成“假脸”认证账号注册或上岸后，黑灰产职员可在受害人绝不知情的情形下，用于黑卡虚假注册、刷单、薅羊毛、诱骗等不法行为。
我们不妨再来做个试想：人工智能技能的遍及已经深深的改变了我们，安防、教诲、金融、交通等各行各业都已经利用人脸识别，万一被人工智能软件修正了面庞的“监控视频”涌如今网络中或是法庭上，那么人脸识别和监控体系的可靠性，恐怕都要大打折扣。
既然形式如此严厉，我们又该如何应对？或许最好的办法便是以AI攻AI了。
“在人脸识别系统中，识别换脸的技能叫活体检测技能，这是一个攻防对抗技能，即用 AI 的手段来办理 AI 的攻击。” 阿里安全图灵实验室高等算法专家觉奥如此说。
通过深度学习技能，演习模型，来通过两者的纹理、肤色、反光等特性的不同而识别出来，可实现在毫秒级韶光内揪出假人脸，目前识别准确率达到 99.9 %。
此前，美国国防部研究机构 DAPRA 研发出了反变脸的AI刑侦检测工具，它的紧张功能是成功辨别由机器学习算法天生的虚假图片和视频，通过深度学习技能，让系统在软件天生的假脸中创造那些细微的线索，由此检测出图像或视频中的脸是真实的还是AI天生的。
末了，帮尼菌想说，机器视觉开拓的底层技能日益完善，导致AI换脸软件在某些领域的欺骗性不断增强，这些可以轻松天生的、真伪难辨的图片或视频，极易对当事人产生非常严重的危害，要知道这个天下上统统都是相对的，包括自由，而技能自由也应该有其“边界”，若是不能走上正途，难免会走向另一个极度。