美顏相機App的普及、影像編輯技術的純熟、CG特效效果的逼真，一切就像告訴我們不能相信自己的眼睛。小至網紅影片、大至荷李活電影，今天我們就替你逐層逐層拆下濾鏡。
現今影片編輯技術成熟得除了即時自身外貌的轉變，亦有App可以將自己拍片成虛擬人物，IOS早期推出的動態EMOJI就是例子之一。動態美顏Apps、Deepfake、CG特效，只要你懂，隨時可以在影片中修容，但神奇歸神奇，其背後的原理不過是影像應用濾鏡和演算法而已。今天，我們先為大家介紹Deepfake。
眼見未為真，Deepfake就是最好的證明。要是你不相信，我們先來看看以下兩段影片：
片段中，Donald Trump以一貫的神情、動作發表演講，一開始先帶侮辱性地批評比利時對於全球暖化的問題「我有膽量撤出Paris climate agreement，你們也應該像我一樣。」（As you know, I had the balls to withdraw from the Paris climate agreement and so should you.），接著是無理的攻擊「你們只有blablabla bingbangboom」(You only blablabla bingbangboom.）、「羞恥、完全是羞恥」（Shame. Total shame.），後來甚至是有關Trump自己的自吹自擂「人們喜歡我是因為我是一個完美的人，我是全世界最完美的人。」（People love me because I am a fair person. I am the fairest person on Earth.) 。
假若你有留意美國的時事，這段影片或許騙不了你。的確，這段影片Trump的聲音明顯是配音，配音者還特意惡搞Trump講話時的態度，更不用說Trump的眼睛和嘴角不自然的狀態。這段片段是由比利時的一個政黨Socialistische Partij Anders在他們的官方社交媒體Facebook和Twitter帳號sp.a上發佈的，他們的發言人解釋說，片段內低質的效果是為了提醒網民影片是假造的，目的是為有關氣候問題的請願作宣傳。
另一段短片是由BuzzFeedVideo於Youtube上傳的，片段內Barack Obama的表情和語調似乎比起剛剛的Donald Trump要真實，演講內容卻是越來越可疑，起初Obama像是在提醒市民要小心網絡上資訊的真偽，他舉例說明敵人們可以偽造任何人在說任何話的假象，就像他本人在影片中說出「Trump總統完完全全是個蠢材。」（President Trump is a total and complete dips**t.）的這句話，即使Obama根本不可能公開地這樣說。
說出這句話的是演員Jordan Peele，影片00:36起，左邊的Obama和右邊的Peele的口型同步，警惕市民要小心網絡上的資訊、時刻提高警覺，在這之前，你有發現影片有任何不對勁的地方嗎？小編就覺得唯一奇怪的地方是Obama的聲音，好像比起平日更低沈。
仔細看這些Deepfake技術製作出來的影片的話，其實可以發現破綻，但整體上幾可亂真。
那麼，到底Deepfake是什麼？Deepfake其實是一個合併詞，由深度學習（Deep Learning）和冒充（Fake）組合而成，是以人工智能技術造成的人像合成技術，能夠將圖像或影片重疊，從而製造假像。Deepfake包含的技術種類繁多，包括換臉、表情動作同步、聲帶轉換等等。
這個系統由一位Ph.D.學生、現職Apple員工Ian Goodfellow研發，大多Deepfake技術都以「生成對抗網絡」（Generative Adversarial Network），一種非監督式的Machine Learning作基礎，當中涉及一個產生者（generator）和一個鑑定者（discriminator），一方面不斷製造影像，一方面不斷分辨真假，以作深度學習。
儘管Deepfake製作的影片很真實，它卻不是什麼高深的學問。Deepfake的整個流程只有三步，一是從圖像提取數據；二是訓練電腦，用一段以小時作單位的時間讓電腦從中學習辨別對錯；三是轉換，以圖片融合技術達成人物轉換的目的。
Deepfake製作門檻奇低，甚至有自家軟件Fakeapp，紐約州立大學（the State University of New York）的AI研究教授David Doermann甚至形容Deepfake技術的簡單得一個高中學生使用一台電腦都可駕馭。
部分立心不良的網民濫用FaceApp製作惡搞影片或偽造色情影像，2017年起，社交網站Reddit上有用戶把多位藝人的樣子移接在色情影片中，知名歌手Taylor Swift、黑寡婦Scarlett Johansson和神奇女俠Gal Godot都是受害者之一。
根據Reddit規例，所有非自願性質的色情活動都不被歡迎（involuntary pornography）。事實上，社交媒體Twitter和Reddit以及成人網站Pornhub已經禁止Deepfake的使用。美國的州份Virginia甚至把傳播Deepfake影片列為犯法行為，足以罰款2,500美金及入獄12個月，同時，美國的其他州份亦有立法打算，可見Deepfake對社會的威脅。
有危險，自然有機會，所以後來又衍生出認證影片真偽的商機。在Princeton University擔任4年講師的Shiva Kintali毅然辭去講師一職在矽谷創業，只要上傳檔案，就可以帶有初始資訊的block chain檢查影像、音訊的修改痕跡。驗證平台Truepic亦有異曲同工之妙，檔案上傳後會獲得編碼，加密後可以印出block chain，日後不明來歷的檔案都可以和原始資料比較，從而分別真假。而SRI International的方法則以類似製造Deepfake的演算法分析檔案的編碼，聰明的讀者應該記得，正正就是上面我們提及過的Deep Learning技術。換句話說，當Deepfake進步時，可能令辨別Deepfake更加困難。
要說現今的科技如何蒙蔽我們，技術實在多不勝數。下一次再讓我們一起了解其他影片修容技術——手機美顏App和電影CG技術。