国内COVID-19疫情正在逐步得到控制，各大写字楼的人开始熙熙攘攘，为了提高人员进出写字楼的效率，大多物业都配置了面部识别+体温测量的智能机器人。事实上，带有面部识别功能的机器在最近这些年大有雨后春笋之势：坐飞机、坐高铁需要人脸识别验证身份，住酒店人脸登记，在超市买个东西也要人脸支付，进入一些小区现在都需要刷脸开门。不难发现，我们普通人的生活也似乎被人脸识别全面占领了。 最近在国外著名论坛reddit上，有一个视频被迅速顶上了热门：爱因斯坦用他特有的德国口音提醒人们待在家里，保持社交距离和勤洗手，共同努力战胜新冠病毒。视频里爱因斯坦标志性的发型十分瞩目，说话的语气和口音也十分逼真 事实上，这段视频确实是人造的，它出自一位视频特效师Chris之手，据这位视频特效师介绍，他使用了DeepFake技术搭配上自己的视频特效，最终制作出了这个令人大吃一惊的视频。 就在去年，同样有一段视频在互联网上掀起了轩然大波，这段视频节选自《权力的游戏》，但与原本的版本不同的是，雪诺在向四周的人群道歉之后，将第八季的剧本扔到大火里烧掉了，这段视频在互联网上斩获了多达2000万的播放量，虽然视频片段里的琼恩·雪诺是假的，但看起来和本人没什么两样。而这一切都归功于DeepFake。 DeepFake最早源于一个匿名的reddit用户“DeepFake”，随后他在GitHub开源了自己的代码，其他开发者们也实现了一些类似的算法并不断改进，到现在，略微有一些计算机编程和机器学习基础的人都可以用DeepFake制作以假乱真的视频。 首先要弄明白的是，人脸识别事实上是一种身份识别技术，也是目前广泛被使用的三种身份识别的方法之一：另外两种分别是密码识别和证书验证。密码识别是最古老的身份识别工具，也是最主流的工具，但是存在被破解的风险，最近由于疫情影响而被大范围使用的Zoom就被曝出密码泄露，在暗网被公开售卖；而广义上的证书验证则是指能够证明身份的信息，例如进入小区的门禁卡甚至身份证等等，但一旦人卡分离、人机分离的情况出现，就面临很尴尬的境地。 人脸识别属于生物识别技术的一种，通过将计算机与光学、声学、生物传感器等等科技手段相结合，利用人体固有的指纹、脸相、虹膜等身份特征进行个人身份的鉴定。而因为生物识别具有非强制性、非接触、成本低等优点，成为了近些年身份识别中最热门的领域。 但与人脸识别一同发展的，还有借助机器学习、音视频内容直接更改人脸、物体或环境呈现方式的DeepFake，该技术借助海量的训练数据，生成众多虚假音视频，使生物识别变得困难，成为一种困扰全世界的“反识别技术”。 DeepFake的发展源于生成对抗网络（GAN）的出现和发展。该算法可以看做是一个基于数据库自动生成模拟数据库中数据的样本，之后通过识别器评估生成数据的真伪，通过生成器和识别器之间的互相博弈与不断学习，进而产生大量高精度的数据。