近年来，随着人工智能技术的进步，一些不法分子开始利用AI技术融合他人面孔和声音，制造非常逼真的合成图像来实施新型网络诈骗，这类骗局常常会在短时间内给被害人造成较大损失。我们应该如何看清这类AI“深度造假”？辨别“AI换脸”有没有什么好方法？我们先来看看近期发生在陕西西安的一起“AI换脸”诈骗案例。

　　陕西西安财务人员张女士与老板视频通话，老板要求她转账186万元到一个指定账号。

　　被害人 张女士：老板让把这个款赶紧转过去，这个款非常着急，因为他声音还有视频图像都跟他人长得一样的，所以就更确信这笔款是他说的了，然后我直接就把这笔款转了。

　　转账之后，张女士按照规定将电子凭证发到了公司财务内部群里，然而出乎意料的是，群里的老板看到信息后，向她询问这笔资金的来由？

　　被害人 张女士：然后我们就打电话再跟老板去核实，老板说他没有给我发过视频，然后也没有说过这笔转账。

　　意识到被骗的张女士连忙报警求助，警方立刻对接反诈中心、联系相关银行进行紧急止付，最终保住了大部分被骗资金156万元。

　　AI“多人换脸”诈骗案 骗走2亿港元

　　一百多万的现金，对大部分人来说都算是一笔巨款了，好在警方处理及时，挽回了大部分损失，下面我们再来看另一起案例，这起案例的“换脸”技术难度更高，涉案金额也更大。近期，香港警方也披露了一起AI“多人换脸”诈骗案，涉案金额高达2亿港元。

　　在该起案件中，一家跨国公司香港分部的职员，受邀参加总部首席财务官发起的多人的视频会议。并按照要求，前后转账多次，将2亿港元转账到5个本地银行账户内，其后向总部查询方知受骗。警方调查得知，这起案件中，所谓的视频会议中，只受害者一人为“真人”，其余所谓参会人员，全部是经过AI换脸后的诈骗人员。

　　看完这两起案例，您一定有些好奇，AI换脸背后的技术原理到底是什么？在技术层面，它是如何实现人脸的精确识别与替换，创造出逼真效果？我们来听听专家的讲解。

　　技术上如何实现人脸精确识别与替换

　　中国网络空间安全协会人工智能安全治理专委会专家 薛智慧：AI换脸过程主要包括人脸识别追踪、面部特征提取、人脸变换融合、背景环境渲染、图像与音频合成等几个关键步骤。其背后最核心的包括为三个部分，首先，利用深度学习算法精准地识别视频中的人脸图像，并提取出如眼睛、鼻子、嘴巴等关键面部特征。其次，将这些特征与目标人脸图像进行匹配、替换、融合。最后，通过背景环境渲染并添加合成后的声音，生成逼真度较高的虚假换脸视频。

　　快速AI“换脸”仅通过一张照片就可完成

　　为了了解AI换脸到底能有多么逼真，记者经过与专业技术人员合作，深度体验了AI换脸技术。

　　技术人员首先用手机给记者拍了一张脸部照片，导入到AI人工智能软件后，让记者惊讶的是，虽然电脑摄像头前的是技术人员，但是输出的确是记者的照片，几乎可以说是“一键换脸”，不需要复杂的环境和解压操作。

　　更令人惊讶的是，随着技术人员面部表情变化，照片上记者的脸也跟着一起发生了相应变化。

　　记者：为什么技术人员这张脸动，我的照片会跟着动呢？

　　中国网络空间安全协会人工智能安全治理专委会专家 薛智慧：首先通过视频的采集，能够把图片里这个人脸的面部追踪定位到，定位到以后第二步他能够做一个人脸的面部特征点的采集和提取，主要就是包括嘴、鼻子跟眼睛相关的这些明显的面部特征。采集到以后， 第三步就跟把这张原始的照片，做一个变换跟融合跟整形。

　　记者：通过这张照片还可以做到什么？

　　中国网络空间安全协会人工智能安全治理专委会专家 薛智慧：当前通过这张照片技术人员已经让这张照片能够动起来，活起来了，而如果更进一步的将这张照片存下来，能够存储大量的照片的话。后期可以把这张照片合成一段简短的视频发布出来。

　　人工智能人脸检测技术主要通过深度学习算法实现，这种技术能够识别出面部特征并对其进行精准的分析。可以将一个人的面部表情从一张照片或视频中提取出来，并将其与另一个人的面部特征进行匹配。专家告诉记者，如果想要实现视频实时通话时采用人工智能AI换脸技术，一张照片是远远不够的，那就需要不同角度的近千张照片的采集。

　　中国网络空间安全协会人工智能安全治理专委会专家 薛智慧：如果要实时点对点交流的话，需要再采集更多的照片，完了进行深度学习算法模型的训练，训练出来这个模型以后灌到咱们这个视频里去，就可以做实时的变化跟转换了。这种情况下，就可以做到实时的变脸。声音的交流也可以，需要预先采集一些咱们目标人群当中的声音，然后进行模型的训练，能够把目标人群的声音还原出来。

　　AI生成仿真度极高视频 难度高投入大

　　专家介绍，以诈骗为目的，实施点对点视频通话，需要AI人工智能生成仿真度极高的视频。想要达到以假乱真效果用于诈骗，难度不小。

　　中国计算机学会安全专业委员会数字经济与安全工作组成员 方宇：针对诈骗，其实主要是通过点对点的视频通话，这时候如果采用换脸技术和声音合成做实时的换脸诈骗的话，想要完成这些技术操作，就需要投入很强的技术支持。

　　中国网络空间安全协会人工智能安全治理专委会专家 薛智慧：背后需要有大量的资金的投入，包括图片的采集，包括专业算法的人员等等，需要很长的一个周期，包括一些算力算法。各方面的投入，需要长时间不断地迭代，进行操作，才能达到一个相当逼真的效果，才有可能实现到诈骗的实际效果。

　　目前AI“换脸”更多应用于娱乐视频录制

　　除了一些不法分子企图利用AI技术实施诈骗，事实上，近年来，AI技术更多地被应用于短视频的二次创作，属于娱乐性质，越来越多的名人AI换脸视频出现在网络上，不少网友感叹，这类视频“嘴型、手势都对得上，太自然了，差点儿以为是真的。”

　　比如这款软件，拍下记者面部照片后，就能录制生成出一段记者秒变赛车手的视频。

　　中国计算机学会安全专业委员会数字经济与安全工作组成员 方宇：AI技术目前我们常看到的主要是短视频换脸，通过做一些特定的动作，跳舞啊等等。这些视频其实看起来是有一些不自然的，本身也是纯属于娱乐性质的换脸。

　　记者发现在手机应用商城中，有数十款换脸软件，都可以做到换脸的目的。

　　中国网络空间安全协会人工智能安全治理专委会专家 薛智慧：如果从娱乐大众的角度来说的话，现在市面上也有很多的这些软件和工具，能够达到AI换脸的效果，但是仿真度只有六七分的样子，大众直接就能看出来。但是如果要生成一个诈骗视频来说话，就要生成咱们仿真度极高的这种点对点视频。

　　AI技术“换脸换声”可能存在法律风险

　　不过，AI技术也是把“双刃剑”，即使是出于娱乐使用AI换脸、AI换声，也是存在法律风险的。法律专家表示，用AI技术为他人换脸换声甚至翻译成其他语言并发布视频，可能涉嫌侵权，主要有三个方面：

　　一是涉嫌侵犯著作权，例如相声、小品等都属于《中华人民共和国著作权法》保护的“作品”。例如网友用AI软件将相声、小品等“翻译”成其他语言，需经过著作权人授权，否则就存在侵权问题。

　　二是涉嫌侵犯肖像权，根据《中华人民共和国民法典》，任何组织或者个人不得以丑化、污损，或者利用信息技术手段伪造等方式侵害他人的肖像权。未经肖像权人同意，不得制作、使用、公开肖像权人的肖像，但是法律另有规定的除外。

　　三是涉嫌侵犯声音权，根据《中华人民共和国民法典》规定，对自然人声音的保护，参照适用肖像权保护的有关规定。也就是说，需要取得声音权人的同意，才能够使用他人的声音。

　　学会几招 轻易识别AI“换脸换声”

　　AI换脸这一技术的出现，导致耳听为虚、眼见也不一定为实了。那我们该如何防范呢？专家表示，其实AI人工换脸无论做得多么逼真， 想要识别视频真假还是有一些方法的。

　　中国计算机学会安全专业委员会数字经济与安全工作组成员 方宇：实际上从我目前看到的深度伪造的实时视频上来看，其实还是可以通过一些方式，去进行一些验证。

　　那比如说我们可以要求对方在视频对话的时候呢，在脸部的面前通过挥手的方式，去进行一个识别，实时伪造的视频，因为它要对这个视频进行实时的生成和处理和AI的换脸。

　　那么在挥手的过程中，就会造成这种面部的数据的干扰，最终产生的效果就是我们看到的这样，挥手的过程中，他所伪造的这个人脸会产生一定的抖动或者是一些闪现，或者是一些异常的情况。

　　第二个就是点对点的沟通中可以问一些只有对方知道的问题，验证对方的真实性。

　　提高防范意识 避免个人生物信息泄露

　　专家表示，除了一些辨别AI换脸诈骗的小诀窍，我们每一个人都应该提高防范意识，在日常生活中也要做好相关防范措施，养成良好的上网习惯。首先应该是做好日常的信息安全的保护，加强对人脸、声纹、指纹等生物特征数据的安全防护：另外做好个人的手机、电脑等终端设备的软硬件的安全管理。第二，不要登录来路不明的网站，以免被病毒侵入。第三，对可能进行声音、图像甚至视频和定位采集的应用，做好授权管理。不给他人收集自己信息的机会，也能在一定程度上让AI换脸诈骗远离自己。

　　伴随AI技术发展 需要多层面监管规范

　　除了要提高自我防范意识，如何对AI技术加强监管，也成了越来越多人关注的问题。AI技术本身不是问题，关键是我们要怎么用它？如何形成有效监管？专家介绍，AI技术发展，需要多层面监管规范。

　　一是在源头端，需要进一步加强公民个人信息保护，尤其是加强对生物特征等隐私信息的技术、司法保护力度。二是在技术层面可以加强管理。例如可以让视频传播网站或者社交软件，使用专业的鉴别软件来鉴定，对AI生成视频，打上不可消除的“AI生成”水印字样。目前，这种数字水印鉴伪技术有待进一步普及。三是在法律制度层面，要进一步完善人工智能等领域相关法律法规。2023年8月15日，我国正式施行《生成式人工智能服务管理暂行办法》（以下简称《办法》）。《办法》从多个方面“划下红线”，旨在促进生成式人工智能健康发展和规范应用。