比AngelaBaby更厲害的摳圖出現了，你敢看嗎

在2018年的美國中期選舉正火熱的那段時間，網上傳播着一種新型的謠言（misinformation）

這種東西被稱爲“深度僞造”（deepfakes）

簡單來說就是，通過人工高智能技術給視頻裏的人物換臉；這次中期選舉中流傳了一些政客的講話視頻，但這些政客其實根本沒有拍過這些視頻。

CAlled "deepfakes" after the pseudonymous online account that popularized the technique – which may have chosen its name because the process uses a technical method called "deep learning" – these fake videos look very realistic .

這種技術得名“深度僞造”是因爲那個讓這種技術廣爲人知的網絡賬戶的筆名就叫“深度僞造”，之所以取這個名字可能是因爲這種東西的製作過程需要用到一種叫“深度學習”的技術——這讓這種假視頻看起來非常真實。

到目前爲止，已經有人用深度僞造來製作嘲諷視頻（satire video），你在裏面會看到一些名人做他們通常並不會做的滑稽事情。

我們基本可以確定，這種視頻在選舉的重要節點一定會出現，好讓人們以爲一些政客講了他們沒講的話、去了他們沒去的地方。

這真的是個大麻煩，由於現在這項技術還非常新，所以絕大部分人根本沒辦法把它們和真實視頻區分開來。

What's a 'deepfake,' anyway?

深度僞造到底是什麼？

Making a deepfake video is a lot like translating between languages. Services like Google Translate use machine learning – computer analysis of tens of thousands of texts in multiple languages – to detect word-use patterns that they use to create the translation.

製作深度僞造視頻很像是在翻譯語言。像谷歌翻譯一類的翻譯軟件在翻譯語言時，其實是在用機器學習的技術來分析人們使用語言的一些模式——也就是用電腦分析多種語言的成千上萬條文本——並以此創作出翻譯。

Deepfake algorithms work the same way: They use a type of machine learning system called a deep neural network to examine the facial movements of one person.

深度僞造算法也是一樣的：它們使用一種叫做深度神經網絡的機器學習系統來研究一個人的面部動作。

Then they synthesize images of another person's face making analogous movements. Doing so effectively creates a video of the target person appearing to do or say the things the source person did.

然後它們就會合成另一個人的面孔來做出類似的動作。這樣可以很有效地讓目標人物在視頻中做源人物在做的事情。

聽起來很高深是不是？

不過它這個技術基礎也恰好給我們留下了識別它的方法。

這種深度神經網絡若想順利運作，需要先學習非常多的源信息，比如目標人物的照片。使用的照片越多，其最終的僞造效果就越好。

但是，有一種表情的照片它們幾乎是得不到的，那就是閉着眼睛時的表情。

即使是那些每天拍海量照片的人，他們發佈出來的也基本都是自己睜着眼睛的照片；閉眼的照片不光很少被照下來，即使照下來了通常也不會發布到網上。

這就讓深度僞造的視頻出現了一個問題：基本不會眨眼（blink）

Without training images of people blinking, deepfake algorithms are less likely to create faces that blink normally. When we calculate the overall rate of blinking, and compares that with the natural range, we found that characters in deepfake videos blink a lot less frequent in comparison with real people.

由於訓練時得不到人們眨眼的照片，深度僞造不太可能做出人們正常眨眼的視頻。當你把深度僞造視頻裏的人和真人做比較，你會發現他們眨眼的頻率要小很多。

一個健康的成年人通常每2-10秒就眨一次眼，每次眨眼的時間爲1/10到4/10秒；如果你在視頻中觀察到的是這樣，那應該就是真視頻，而如果不是這樣，那估計就是深度僞造。

OK，來講講今天的詞 Fake

它作形容詞講的時候表示“虛假的”、“僞造的”。

同時它也可以作名詞，表示“贗品”。

那麼，我們來造個句子吧~

All the paintings proved to be fakes.

所有這些畫都被證實是假的。