奧巴馬會(hui) 和特朗普說一樣的話，信不信？有視頻為(wei) 證。在一個(ge) 對比視頻中，二人不僅(jin) 話語一致，連話語節奏甚至麵部肌肉的動作都是一致的，但談吐風格卻能保持各自特點。

　　“這是一種被稱為(wei) GAN（生成對抗網絡）的新興(xing) 技術。”日前，香山會(hui) 議召開以“信息隱藏與(yu) 人工智能”為(wei) 主題的學術討論會(hui) ，北京電子技術應用研究所副研究員李鵬超介紹，GAN是一種生成模型，通過將兩(liang) 個(ge) 神經網絡的對抗作為(wei) 訓練準則，可以自動生成圖像，包括自動篡改圖像。實際上早在2015年，GAN就被用於(yu) 製作教皇表演“抽桌布”戲法的假視頻，由於(yu) 過於(yu) 逼真，很快就火遍網絡。

　　據統計，大量的合成信息占據了互聯網，如合成聲音、生成圖像、AI合成不存在的人像等，約占網絡信息的30%。“眼見為(wei) 實”很可能已經靠不住了。

　　機器人水軍(jun) 已經很成規模

　　人們(men) 判斷真假，經常會(hui) 說“真的自然”。而人工智能造假，將在盡可能“自然”的前提下，完成自動生成。

　　“淘寶上的機器人水軍(jun) 已經很成規模了。”浙江大學管理學院教授孔祥維舉(ju) 例道，例如商品評價(jia) 已經由機器自動生成，不再需要雇人“灌水”。

　　“自動生成帶來的危機是規模性、密集度的大幅增加。”孔祥維說。以淘寶評價(jia) 為(wei) 例，如果虛假評價(jia) 如潮水般湧入，它甚至不需要做到真假難辨，就能將真實評價(jia) 淹沒。

　　在社會(hui) 事件的輿論方麵，“機器人水軍(jun) 如果操縱輿論，將使國家安全置於(yu) 風險之中。”孔祥維說。

　　除了自動生成之外，GAN的開源性也帶來巨大的隱患。開源代碼，意味著誰都可以用，代碼一經開源將“變幻無窮”。相關(guan) 研究人員表示：“這就意味著對這一代碼的研究必須比對手更透徹，才能以不變應萬(wan) 變。”

　　防造假需嵌入抗編輯水印

　　抖音等微視頻APP的普及，使得視頻的發布非常頻繁。有沒有辦法讓公眾(zhong) 的自拍不像前文提到的視頻一樣被篡改？清華大學計算機科學與(yu) 技術係副教授王道順表示，非法用戶除了借助視頻編輯工具複製後再修改，甚至未經授權轉拍視頻內(nei) 容。這些操作都是為(wei) 了得到可以任意修改的“白板”，“我們(men) 正在探索基於(yu) 深度學習(xi) 的抗編輯視頻水印技術。”王道順說。

　　這就要求水印在視頻中是隱藏著的，而且不能夠被編輯，人工智能的深度學習(xi) 技術被用來嵌入這些“入木三分”的水印。王道順表示，他的團隊希望能夠完成嵌入和檢測兩(liang) 方麵的技術輸出。

　　網絡對抗進化為(wei) 智能化平台間的對抗

　　GAN的魔力在於(yu) 兩(liang) 個(ge) 神經網絡之間的競爭(zheng) ，通過讓兩(liang) 個(ge) 神經網絡對抗，人工智能深度學習(xi) 從(cong) 識別事物升級到有能力創造事物。

　　技術都有兩(liang) 麵性，人工智能的“造假術”也可被加以利用。信息隱藏技術可以借用人工智能技術和思路，例如利用神經網絡的對抗生成隱藏信息，獲得人工智能相關(guan) 技術與(yu) 生俱來的自適應、海量等特點。相關(guan) 專(zhuan) 家表示，深度學習(xi) 在許多模式識別領域取得了巨大的成功，給信息隱寫(xie) 和隱寫(xie) 分析帶來新的方法和挑戰。

　　對於(yu) 信息隱藏的基礎研究者來說，因為(wei) “思路不同”，傳(chuan) 統的分析手段難以發現的隱藏信息很可能在人工智能的深度學習(xi) 模式下被輕易破解。香山會(hui) 議就新課題的緊迫性進行了討論，專(zhuan) 家認為(wei) ：人工智能的發展使得網絡對抗從(cong) 人與(yu) 人的對抗進化為(wei) 智能化、自動化的平台間對抗，作為(wei) 數據保護和隱蔽通信中的關(guan) 鍵技術，信息隱藏技術必須有所改變。