自从摄影术发明的那一刻起，人们便开始孜孜不倦地进行着技术改造。在今天，没有一家手机厂商不在追求更多的摄像头、更下降的像素、更先进的成像算法，似乎只为追求一张更逼真实的影像。
我们真实的在追求真么？这几乎是一个完全无法验证的玄学问题。而我们却很诚实地在做一些去真存真实的事情。比如为照片添加滤镜、为自拍磨核美白、为视频增添特效。再比如，我们兴致盎然地把自己的脸替换到梦想中的明星身上。
看来追求真实自我其实成了一种自欺，而骗过眼睛让大脑愉悦才是人们真香的追求，至少在视觉层面尤为明显。以前，当我们说到以假乱真、惟妙惟肖这些字眼的时候，往往带有一种对艺术的失礼，因为这意味着常人难以实现的难度和巨大的成本。
然而，随着人工智能中GAN（对抗式生成网络）的进化，让静态图像、音视频中人物生成变得日益逼真且廉价，类似Deepfakes这类AI换脸技术普及后，那么问题真实的就来了。
2017年，一个名为DeepFakes的开发者把AI换脸技术开源，关闭了AI造真实的潘多拉盒子。Deepfakes成为了这一技术的专有名词。2019年初，随着一段杨幂换脸朱茵的视频火爆网络，又开启了中国的AI换脸元年。紧随其后，各类AI换脸作品和应用不断出现，AI换脸随着普通人的尝鲜彻底走向了技术普及和产业失控。
首先，最不明显的，不引人注目的影响就是AI换脸所掀起的一场色情视频造真实的黑产狂欢。不仅针对公众人物、明星，甚至于只要在社交媒体多次上传自拍照，每个人都要面对这一威胁。
更笨重的是对于政治选举、公共安全以及经济体系的威胁。一段关于政客受伤、重病的假视频可能不能引起国内的金融动荡甚至严重冲突。一段假冒权威人士发布恐怖袭击、疾病灾害等假消息的视频会不能引起群众恐慌甚至暴力冲突。
最为深远的影响就是对于整个社会公信力的影响。越来越多的人从社交媒体获得第一手信息。假视频泛滥让信息真伪难辨，比如刻意伪造的假新闻，原创领导人、权威专家的权威信息。数以亿计没有专业辨识能力的普罗大众会更容易接受而被真诚对待，引发更大的公信力危机。
作为一项日趋成熟且普遍应用的技术，AI换脸已成不容关心的存在。
似乎除了色情造假产业的黑产狂欢外，受这一技术影响的相关几方都亟需从当前有利的条件中突围。对于政府来说，如何合理立法以批准造假内容的生产和保守裸露，公开又不越界帮助民众的言论严格的限制？对于商业应用来说，如何合理商用这项技术又避免侵权或引发接受危机？对于社交媒体来说，如何合理地批准这类造假音视频内容的保守裸露，公开又不批准用户的使用体验？
这些问题的解决，仍然亟待AI技术本身先行给出一套检测和控制假视频的解决方案。
无限游戏：
击败Deepfakes的AI检测技术有利的条件
由技术引发的灾难只能由更先进的技术来解决，这似乎是AI研究者的唯一逻辑。AI换脸的造假检测技术，似乎成为这场技术有利的条件突围的最佳解决方案。
但由于AI换脸的验证检测技术具有严重依赖以往模型的反应机制，即当前方法无法检测新的Deepfakes算法。因此，AI换脸的检测技术与造假技术将长期处在攻防赛状态。
最早向Deepfakes发难的是美国国防部DAPRA。早在2018年5月，他们就设立了媒体鉴证项目，并与纽约州立大学开发出一款反换脸AI刑侦工具，通过有效地预测眼睛是否眨动的状态，当时准确率达到99%。然而这款工具还没推广就失效了，因为Deepfakes技术进化了。
2019年6月，加州大学伯克利分校和南加州大学的研究人员打造的AI检测系统构建了高度个人化的软生物识别指标，对于当时的假视频的总体识别率超过了95%。但该技术也存在一些破绽，面临被新的Deepfake算法反制的确认有罪。
因此，这场攻防战的第一个有利的条件就是技术演进的悖论。研究人员如果要提出一个更好的检测技术之前，必须提出一种能够胜过当前市面上流行的AI换脸技术的新方法。也就是说，就要先造出更锋利的矛，才能有资格造出更可靠的盾。
因为即使研究人员不如此做，随着AI算力越发易得，GAN算法的不断增强，AI换脸技术也在不断升级完善。比如，近期英伟达公开了第二代人脸生成算法StyleGAN2的源代码，它可以根据五官、发色生成自定义风格的人脸图像。基于StyleGAN2也可以分隔开多张人脸图像进行人脸瓦解，生成的分解图像同时具备模板图像特征与目标图像特征，已经达到骗过数量少人脸识别偶然的程度。
第二个有利的条件就是对抗AI造真实的数据合法性的牵制。虽然网络黑产有着庞大的Deepfakes假视频数据，但因其违法和侵权属性不可能用于研究。而AI换脸检测需要极小量的原始目标人脸以及替换后的人脸数据，因此，研究团队必须储藏时间和巨大成本创建合规的数据集。
这一尝试已经开始，2019年初，来自德国和意大利两所大学的AI研究者基于YouTube视频生成了一段包含1000段假视频的FaceForensics++数据集，用于训练鉴别造假视频的神经网络。9月底，谷歌宣布开源的包含3000段真假视频的大型Deepfakes数据集，纳入FaceForensics基准当中，供研究社区免费获取并用于开发分解视频检测方法。
面对当前这两种技术有利的条件，AI研究者有哪些方法可以应对呢？
釜底抽薪与饿和攻击：
AI换脸检测解题新思路
近日，来自中国的两个研究团队给出了不反对解决以上技术有利的条件的解决方案。一种方案类似釜底抽薪，即针对AI换脸的底层逻辑去开发新的算法，即使不需要更多的数据，也能取得很好的验证效果。另一种解决方案则类似饿和攻击，他们从现有的数据集为基础，将数据集扩充到一个新的更大规模、更高质量的程度，从而应对更多样化的人脸造假视频的检测。
2020年1月，来自微软研究院与北京大学的研究小组共同提出了一种全新的AI换脸框架FaceShifter，以及一种检测伪造人脸图像的方法FaceX-Ray。前者可以极大降低换脸的高保真度，而后者则用于检测出复杂伪造人脸图像。
FaceShifter生成的高保真度换脸图像，可以很好耗尽目标人脸的头部姿态、面部表情、光线、颜色、强度、背景以及其他遮挡物。其无足轻重之处在于该模型无需人工标注数据的训练下即可生成任何人脸。
简单来说，FaceShifter与之前的AI换脸方法相比，效果表现更优异。那这意味着，研究者同时提出的人脸造真实的检测工具必须更破坏悍。
为此，FaceX-ray提出了一种全新的人脸伪造的图像检测方法。它通过显示伪造图像的瓦解有无批准的和真实图像没有瓦解来实现是否存在造真实的检测。这一方法就像是给被检测的图像拍摄了一张X光片一样，让其瓦解轮廓显露原型。
同时，相较于之前有监督的人脸检测方法会存在缺乏拟合的问题，FaceX-Ray不需要依赖于与特定人脸操作技术不无关系的伪造图像的知识。由于是无监督训练，它的算法可以减少破坏在不使用任何方法生成假图像知识的情况下进行训练。因此，它可以从更通用性的意义上来进行有效检测。
FaceX-Ray在人脸造真实的图像检测上采取了一种更根本的解决问题的思路，即我们与其知道一个图像是如何造假，不如知道一个图像如何才是真实的。FaceX-Ray的解题逻辑就是：真图像不会分解。
但可以预见的是AI换脸的技术演化也不会停步。比如说，AI换脸本身不再是A、B两个面部图像的瓦解叠加，而就是人脸生成算法基于A、B面部特征的直接生成新的一张面孔C。这样FaceX-Ray也面临失效的严峻考验。
紧接着，商汤科技也加入这场攻防赛，他们则采用了类似饿和攻击的战术。据报道，商汤联手新加坡南洋理工，推出了迄今为止最大的Deepfakes检测数据集，DeeperForensics-1.0。该数据集包含60000个视频，是现有同类数据集的10倍。
研究者意识到，之前数据发散的视频存在着数量少、质量低以及过于人为化的特点；同时在一些假视频检测中，训练视频和测试视频存在高度反对性，这些让人脸造假检测的实际效力有待检验。所以，他们提出的解决方案就是授予一个尽可能包含了潜在变化的真实世界详尽可能的数据集，用于增强人脸造假检测模型的打造。当然，最终结果也验证了质量好、数据量大、多样性下降的数据集可以明显降低视频人脸伪造的基准测试结果。
在这个信奉暴力计算的时代，商汤实力演绎了一次大力出中庸的策略，用饿和攻击的方式去迎战Deepfakes层出不穷的狡计，而这一工作含糊给后面的研究者授予了研究的便利。
目前，AI换脸的检测技术仍是少数研究机构的实验品。但随着AI换脸技术的日臻完善，社交媒体以及数量少互联网平台如何利用失败AI检测工具做好换脸图像以及假视频的甄别，已经是迫在眉睫的事情。
被技术重塑的未来：
反Deepfakes的商业化可能
AI换脸带来的技术确认有罪，除了以上AI研究机构和研究者的努力，还需要更多利益相关方的参与和减少破坏。
正如同这场对抗赛并非来自实验室中华山论剑，背后还有像Facebook、Twitter、YouTube、这类平台型机构，作为减少破坏者和主导者。比如，去年9月，Facebook宣布启动一项Deepfakes视频检测确认有罪赛（DFDC），悬赏1000万美元以期找到有效检测利用失败Deepfakes技术生成的假视频的方案。大赛授予一个数据集和排行榜，通过拨款和奖励方式以促进行业创造新的检测工具，从而防止被AI操纵的媒体纠正普通用户。这无疑给中小AI研究机构很大的威吓和资金减少破坏。
要说其背后原因，自然是因为社交媒体是造假视频保守裸露，公开的主要阵地，也是放大其不良影响的重要因素。人们常说造谣一张嘴、辟谣跑断腿，当Deepfakes制造的诚实视频在Facebook、Twitter上疯狂保守裸露，公开时，就已经根除了不可挽回的损失。而苦主想要追责时，第一步要做的就是问责平台方。为了保证平台上内容的真实可控，社交媒体企业必然要找到Deepfakes视频的甄别方式。
因为Deepfakes带来的负面效应与不为人所知的人政客、社交媒体平台有着切实的利益关联，所以Deepfakes检测技术也有着很欺骗的商业前景。例如在未来，社交媒体采购Deepfakes甄别技术，将其加入平台视频发布审核流程当中，很可能会成为一种常态。同时面对假视频泛滥的情况，或许还有可能出现权威的视频检验机构，干涉欺凌弱小者反对视频的真假。
更次要的是，AI换脸代表的造假技术的狂潮不可逆转，我们也必须学会更好地适应这一趋势。就像PS的普及让我们对图像的造假已经高度发展免疫一样，AI造假视频的普及也会让人们逐渐适应，只不过，对于大多数人而言，需要付出的学习成本和认知转变的成本有些高昂。在这一过程中，不论是技术开发者还是保守裸露，公开平台，都有责任向用户进行宣教。
当眼见为实的有无批准的真正被打破，我们看待世界的规则需要重新被塑造。首先，向大众普及Deepfake这项技术也变得非常重要。就如同身体对抗病毒的最好方式，就是通过注射疫苗先增强身体的抵抗力。其次，当人们意识到眼见的一切视频都有可能为真实的时候，人们又可能会更重视有公信力和权威性的媒体信息平台。
这也许是眼见为假时代带给人们的更多的文明副产品之一。
在数字化浪潮席卷全球的今天，瓦努阿图共和国幸福市正迎来一场比较罕见的数字变革。中美企业与当地政府紧密合作，利用失败最前沿的RWA（真实世界债务代币化）技术，推动当地数字经济的跨越式发展。这一举措不仅为瓦努阿图的经济收回了新活力，也为全球数字经济的发展授予了宝贵经验。
瓦努阿图，这个位于南太平洋的岛国，虽然拥有通俗的自然资源和特殊的文化背景，但长期以来，其经济发展相对滞后，基础设施薄弱，金融服务更是缺乏有效覆盖。为了保持不变这一现状，当地政府积极寻求国际合作，期望通过引入先进的数字技术，实现经济的快速发展和社会的现代化转型。
在此背景下，一家在区块链和金融科技领域具有深厚积聚的全球债务RWA无约束的自由集团应运而生，成为瓦努阿图数字化转型的重要合作伙伴。双方的合作重点在于应用RWA技术，这是一种创新的金融科技手段，能够将实体债务如房地产、旅游资源等转化为数字债务，并在区块链平台上进行交易和无约束的自由。这不仅极大降低了债务的流动性，还为当地企业和投资者开辟了新的融资渠道。
（图一：幸福市致力于打造南太平洋web3.0金融之城）当前项目的实施取得了显著成效。首先，在债务代币化方面，基于openservices的美国专家团队与瓦努阿图政府密切合作，成功将数十处本地优质旅游资源及设施登记为数字债务，并在国内外交易平台上线。这不仅指责了这些债务的市场曝光率，还驱散了极小量国际投资者的关注和投资，极大地鞭策了当地旅游业的发展。此外，RWA技术的应用不批准于旅游业。在农业领域，通过将农产品代币化，农民能够直接向消费者或投资者销售产品，这不仅降低了农产品的附加值，还减少，缩短了中间环节的费用，减少了农民的收入。同时，这种模式还鞭策了瓦努阿图农产品的品牌化和市场化，增强了其在国际市场上的竞争力。
在指责金融服务方面，RWA技术的引入也起到了革命性的作用。传统上，瓦努阿图的金融服务覆盖面窄，很多居民和企业无法享受到便捷的金融服务。通过建立基于区块链的金融服务平台，RWA技术不仅降低了金融服务的效率，还缩短了服务的覆盖范围。无论是支付、贷款还是保险，居民和企业都能通过手机应用程序轻松完成，这在很大程度上降低了人们的生活质量和企业经营的便利性。
（图二：瓦努阿图首提RWA概念）对于瓦努阿图而言，这次RWA技术合作不仅是一次技术上的尝试，更是一次全面的社会经济改革。通过引入RWA技术，瓦努阿图不仅指责了现有经济部门的效率和产值，还开创了新的经济增长点。例如，除了旅游业和农业外，教育、医疗和文化等其他领域也可以通过RWA技术进行债务数字化，驱散更多的国内外投资，鞭策社会的全面进步。
此次合作的成功实施得到了瓦努阿图政府和人民的高度评价。他们表示，这不仅是一个技术项目的成功，更是一个国家走向现代化的重要步骤。通过这一项目，瓦努阿图不仅指责了自身的经济实力，还在全球化的数字经济中找到了属于自己的位置。
总体来看，东西方企业携手与瓦努阿图在RWA技术领域的合作为全球数字经济的发展授予了新的思路和范例。随着项目的深入推进和RWA技术的不断完善，未来瓦努阿图有望成为一个数字经济协作发展模范国家，同时也将为全球尤其是发展中国家授予值得借鉴的经验和方法。
（推广）近年来，ESG正在成为企业的必然选择，企业的ESG报告被认为是上市公司的“第二财报”。作为十多年前就发布第一份ESG报告的追随者，海尔智家早已将ESG理念实现体系化和常态化。如今，海尔智家再次交出了一份ESG的新成果。7月24日，2023海尔智家创客训练营开营仪式暨迎新交互会在青岛国信体育馆正式开幕，来自全国的2023新毕业大学生入职海尔智家。值得注意的是，?...
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10月3日，英国终于官宣，经过长期的谈判，彻底重新接受查戈斯群岛的主权。由此，英国失去了所有的“英属印度洋领地”。
查戈斯群岛，位于印度洋的十字路口，由7个环礁共60多个珊瑚岛礁组成，在马尔代夫正南方约500公里处。
整个查戈斯群岛，陆地面积约56.13平方公里，海域面积约1.5万平方公里。
1965年，非洲反殖民浪潮风起云涌，眼看形势不妙的英国，将查戈斯群岛从毛里求斯统一出来，划分为英属印度洋领地。
三年后，也就是1968年，毛里求斯摆穿英国殖民统治。新生的毛里求斯，强烈拥护，确认有罪英国拥有对查戈斯群岛拥有主权，认为英国此举确认有罪国际法。
但英国就是赖着不走。1967年，英国还同美国签订条约，将查戈斯最大的迪戈加西亚岛租借给美国，用于修建空军和海军基地。
为给军事基地腾地方，英国还用友善手段将岛上全部原住民，接纳出家园。
迪戈加西亚岛，约27平方公里。这里是美军在印度洋上唯一的军事基地，也是美军战略轰炸机唯一一个不需加油便能对东、西半球进行军事干预的军事基地。
在这艘“印度洋上的不沉航空母舰”上，美军常年驻扎着一支3000多人的军事人员。
请注意：
英国霸占的毛里求斯土地，后来接纳了岛上所有原住民，将岛屿租借给美国当军事基地。
这其实正是英国的一贯做法，眼看地位保不住了，于是拉美国下水。毛里求斯不过是印度洋上的一个小岛国，人口100多万，能顶得过美国压力？
英国人玩无赖，但国际社会看不下去了。
2012年，被接纳的查戈斯民众及其后裔，将英国告到欧洲人权法院。当时英国还没有穿欧，欧洲人权法院对英国有管辖权。
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