图解多线程

看起来像吗?不，笔者不会把发型梳成这样。但这两幅图太相似了，亲密的朋友和家人以外的人可能会把假脸误认为是真人——尤其在推特这样的社交媒体网站上使用假照片时，那里的个人资料照片只有49x49像素。

电脑也可能会犯同样的错误。为了测试真人和AI照片看起来有多相似，笔者用一款广泛运用的面部比较API，由面部识别软件face ++提供，对两幅图进行了比较。Face++得出结论是：“正常概率”下真人同和照片相匹配，并且估计有64%的几率是同一个人。

这个数字不完美，但对于电脑创造出来的人工面部来说，已经相当不错。而且效果会随着时间的推移而改善。Anonymizer的工作原理是分析用户的脸，然后从Generated Media现有的数据库中找到最接近的匹配。随着公司制造出更多的人工面孔，找到高可信度匹配的几率也会增加。

在这次实验中，笔者发现面部越容易辨认，越难伪造人工面孔。为了测试这一点，笔者上传了一张唐纳德·特朗普的照片，结果和他实际的样子完全不一样。不管怎样，在过去的四年里，看特朗普的脸肯定比自己的脸还要多。

把一张非常熟悉的真脸(例如特朗普的脸)和一张假脸进行比较时，人工面孔的漏洞就非常明显了。对于不太熟悉的面孔，它们更容易被忽视，而且人工的看起来还更有说服力。

这展现了该系统的另一运用场景。Anonymizer的对抗程序不一定能创造出用户足以以假乱真的脸。相反，该系统可能最适合这样的情况：用户想让从未见过他的人知道他长什么样子，却不泄露实际长相。

Generated Media表示约会软件就是一个很好的例子。假如用户创建一个在线约会档案，可以从Anonymizer中获取一个假的图像，用它来代替真实面孔。照片能清晰展示出外貌——但如果遇到了某个特别的人并想展露真实面孔，他们最好不会感到很尴尬。

但除非用户选择揭露真实的面部，人工面部能防止那些经常约会网站跟踪狂获取真实外表，从而把用户当成目标。

在一个类似的案例中，该公司与调查记者合作，使用类似工具为希望保持匿名的情报人员创建人工面孔。人工面孔可以让记者(和读者)了解情报人员的年龄、肤色、头发长度及外貌的其他关键因素，同时确保他们的真实身份得到保护。

Clearview AI从新闻文章和社交媒体网站下载了数百万张图片，所以在敏感文章中使用人工面部是防止Clearview搜索情报人员的脸并将其链接回敏感文章的一个好方法。

如果用户打算发布一些敏感话题，也可以考虑采取类似的方法。即用假脸来创建一个独立的社交媒体账户。这样的话，敏感的内容就不会链接到真实面孔上，也不会被那些可能在Clearview这样的平台上搜索面孔的人看到。

在上传一张人工面孔之前，一定要检查社交网络的服务条款：例如Twitter不允许出于欺骗目的使用假脸，但若是用假脸来保护自身言论自由，多数情况不会有事。

然而，并非所有的隐私倡导者都相信Anonymizer等系统行之有效。哈佛大学肯尼迪学院肖伦斯坦中心的研究员、激进主义克里斯·吉利亚德(ChrisGilliard)对我说：“对于任何假脸保护匿名的说法，我并不十分肯定。”

数据共享远远超出公共照片发布到互联网上的范畴。他告诉我,“一部分是因为缺乏监管，不论是在社交媒体上还是从车管所收集信息，人们对数据的疏忽都能致使许多数字工具获得人们的照片。”他认为这是社会而非技术问题，并不是什么能通过“技术”解决的问题。

假脸也有风险。据《纽约时报》报道，这些假脸可以“被用作面具，例如戴着迷人面孔试图潜入情报机构的间谍、隐藏在虚假资料、照片等背后的右翼宣传者、带着友善表情寻找目标的线上骚扰者。”今年早些时候，有人用假脸来分享一家假情报公司关于亨特·拜登的事。

在别有用心的用户手中，Anonymizer可以创造出这些虚假信息。但对于那些心怀叵测的想要做人工面孔的人来说，可能有更简单的方法。网站ThisPersonDoesNotExist.com能使用GANs技术在浏览器中生成假脸，类似Generated Media技术而不需要上传图片。

而且，由于面部生成GANs背后的代码可被广泛使用，大多数心思复杂的罪犯可能会建立他们自己的面部生成系统，而不是依赖那些可以追溯到某个特定公司的面部，因为有可能找到他们。GeneratedMedia表示，用户不能“使用图片冒充他人或进行非法活动”。

如果想在网上发布自己的个人信息而不用担心被监控，或者只是想测试一下联系人对自己的了解程度，可以通过Anonymizer把推特头像换成假脸，看看有没有人注意到。至少，看到一个自己的虚拟克隆脸很有意思。

如果在网上发布敏感内容，担心会成为跟踪的目标，或者只是想掌控那些知道真实面目的人，Anonymizer就不只是一个玩具，而是一个潜在的强大工具。

（编辑：阜新站长网）

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