莫名其妙，ZAO就火了，周末的朋友圈，被ZAO的“换脸”视频攻陷了。

上一次，脸萌、Zepeto也这样刷爆过朋友圈。用户仅需上传一张自己的照片，ZAO就可以生成各种各样的视频，用户可以变脸穿越成为经典电影中的男女主角。从身边很多朋友上传的视频来看，其流畅度、与原电影视频的融洽度毫无违和感。

根据企业信息公开资料显示，ZAO属于长沙深度融合网络科技有限公司，其股东高管雷小亮、王力均为MOMO陌陌联合创始人。相关数据显示，8月31日，ZAO发布之后，短短一天时间，ZAO迅速成为应用商店下载排名前几位的应用程序。

ZAO的变脸视频被疯狂传播的同时，ZAO的用户协议条款也引起了相当大的争议。比如，1、同意授予ZAO及其关联公司全球范围內完全免费、不可撤销、永久、可转授权和可再许可的权利，包括但不限于可以对用户内容进行全部或者部分的修改和编辑(如将短视频中的人脸或者声音换成另一个人的人脸或者声音等)。

2、同意授予ZAO及其关联公司全球范围內完全免费、不可撤销、永久、可转授权和可再许可的权利，包括但不限于：人脸照片、图片、视频资料等肖像资料中所含的您或肖像权利人的肖像权，以及利用技术对您或肖像权利人的肖像进行形式改动。

此外，ZAO还有涉嫌规避电影、视频剪辑等潜在的侵权行为，ZAO声明用户需要在使用内容之前，获得版权所有者的授权。在得到用户大面积的“吐槽”之后，9月1日下午，ZAO一个未经认证的微博回应，称“十分理解大家对隐私问题的担忧”，“考虑不周的地方会去改”，“需要一点时间”。

尽管，ZAO后来更改了用户协议条款中的“不可撤销”，“永久”，“可转授权”，“全部”等有争议的词汇，但引发用户大面积的担忧，腾讯微信也屏蔽了ZAO的共享链接，似乎“急转直下”的状况暂时无法逆转。9月2日，ZAO在APP Store的评分已经下降至1.9。

图片来源:APP下载页面截图

ZAO不是新事物

ZAO的“换脸术”又称为Deepfakes，早在2017年，奥巴马、扎克伯格、盖尔·加朵等政客、企业家、演员就中过Deepfakes的招。有技术爱好者通过AI人工智能技术，将“不可描述”的电影主角的脸，换成时下有知名度的演员的脸，达到以假乱真的效果。

目前，某些Deepfakes非常逼真，普通人肉眼有时候很难分辨出视频的真假。而Deepfakes的危害，已经形成共识，比如，通过篡改政客的视频，破坏国际关系;通过篡改私人视频，达到攻击个人的效果;甚至通过篡改视频，影响、操纵金融市场......

所以，一些算法识别、鉴别伪造视频的研究也开始逐步推进。Deepfakes通过合成算法伪造视频，形成新的面部表情时，新的图像与个人的头部有时候不能准确的融合、定位，或者照明条件与相机的位置不匹配。为了伪造面孔与周围环境融为一体，必须经过几何变换、旋转、调整大小，或者其他方式进行图像扭曲。这个过程中，必定会在生成的新图像中留下数字瑕疵。

总之，再微妙的换脸，都会留下证据。况且，现在的技术致使Deepfakes尚无法在3D中伪造人脸，只能通过二维图像，旋转、调整大小、扭曲，得到一个完整的动态图像。所以，伪造的人脸鼻子、头部指向的方向经常是错位的。

当然，“骗子”的技术在进步，也不能掉以轻心。当伪造方拥有大量、高质量的图片时，其逼真程度将会更高。这也是，2018年，包括Reddit、Twitter、Pornhub等在内关闭Deepfakes社区，或者删除Deepfakes虚假名人视频的原因之一。

在ZAO这种to C的应用程序广泛应用之前，Deepfakes没有太高的技术难度，通过一些专门的网站或者工具，就可以生成任何换脸视频。对于公众而言，很容易因伪造视频破坏个人形象、损失信誉、信任，普通人也随时面临社会信誉问题以及经济损失。

这种担忧、恐慌已经成为现实。今年年初，一个趋势愈加明显，伪造已经逐渐变成全方位、多覆盖。从最初的伪造文字，到伪造视频，再到现在的伪造语音。根据华尔街日报消息显示，一种vishing语音网络钓鱼，正在兴起。

诈骗分子通过人工智能语音软件，冒充某德国能源公司的CEO，给英国分公司CEO打电话，称需要一笔紧急的汇款，汇至匈牙利一家供应商，致使该公司损失24.3万美元。新闻报道显示，当时接电话的英国CEO，对德国方面CEO的声音完全没有怀疑。

这绝不是利用人工智能技术进行诈骗的孤立案件，根据某反欺诈语音软件的网络公司数据报告显示，从2013年至2017年，语音诈骗的数量增长了350%。

没有那么容易

那么，普通人都可以随意伪造面部之后，会不会出现类似情况，尤其今天国内刷脸支付普及程度如此之高。支付宝安全中心对此回应，目前，网上各类换脸软件有很多，但不管换的有多逼真，都是无法突破刷脸支付的。

“‘刷脸支付’采用的是3D人脸识别技术，在进行人脸识别前，也会通过软硬件结合的方式进行检测，来判断采集到的人脸是否是照片、视频或者软件模拟生成的，能有效地避免各种人脸伪造带来的身份冒用情况。”

目前，人脸支付分为线上移动端支付以及线下端支付两种。根据支付宝之前的相关技术报道显示，支付宝采用3D结构光摄像头，增加了眼纹识别。眼纹识别具有很高的唯一性，安全系数更高。

尽管，用户目前暂时不用过度担忧，伪造人脸后，自身可能面临的经济损失。但Deepfakes更多的争议点，在于伦理方面，Deepfakes加剧了社会的假新闻、假消息的传播。当然，也有一部分人认为，Deepfakes没有非黑即白，需要正确的看待新技术的产生。

通过合成图像，伪造出伦敦、东京等城市遭遇轰炸后的样子，来警示人们远离战争，真爱和平。通过Deepfakes伪造出，已故明星的视频，给粉丝以慰藉，或者重新制作广告，产生经济、娱乐的价值。比如，德芙巧克力曾经合成奥黛丽赫本的图像，制作了新的广告，给消费者留下极深刻的印象。这些都是Deepfakes好的一方面。

Deepfakes就像数据的价值，如何采集、使用数据，用于利于社会发展的领域，考验智慧。