人工智能让普通人成为了街舞大神

万物皆虚的人工智能影像合成。

想要成为优秀的舞者，肢体上的天赋和几十年如一日的勤奋努力缺一不可。不过前两天加州大学伯克利分校新的人工智能研究，给条件不够好的舞蹈爱好者带来了新的希望。

在可以预见的未来，普通人只用采集一点自己随便扭扭的素材，就能够自己提取优秀街舞大神的动作，制作一套看起来是在跳舞的视频。

过去，这种人物动作替换并不容易。

如果按照现在好莱坞常见的工作流程，需要先对要替换的人物进行建模，然后再进行动作捕捉和复杂的调整，最后还要制作耗费颇高的三维渲染。

前AI时代的人物替换费时费力

但是随着“生成对抗网络”（GAN）算法的发展，可能只要一台性能还不错的笔记本电脑，就能实现看起来还不错的替换效果。

用GAN算法进行图像处理，最简单的形式由两套人工智能组成：一套负责根据输入特征生成图像，另一套则负责检查生成的图像和实物相似程度有多高。两套系统互相较量，就会不断进化，直到最终生成出最优的解法。

右边的花朵的开放过程完全是由算法生成的

这项技术由知名人工智能大牛，曾是OpenAI重要成员的Ian Goodfellow在2014年提出，由于在图像处理上有着独到的优势，很快就引起了潮流。

可能有些朋友对前一阵的“盖儿·加朵羞羞小视频”还有印象。神奇女侠扮演者盖尔·加朵的脸被人工智能算法安在了羞羞小视频的女主角身上，一时间让人真假难辨。

这类小视频就是GAN算法结合已经十分成熟的人脸识别的一种成功应用。这类视频有时会被叫做“Deepfakes”，来自于在Reddit上推广此项技术的网友deepfakes的ID，也是“深度学习”和“仿造”含义的合体。

由于deepfakes公开了他使用的代码，发布了许多用深度学习换脸的教程，甚至还制作了一个叫做“FakeApp”的换脸程序，一时间参与的人数众多，各路明星都惨遭毒手。

最惨的可能就要数尼古拉斯凯奇了，网友们戏称要“让他参演每一部电影”，并且说到做到：

不是所有的人都觉得这个事情很好玩。视频已经可以说是编辑门槛最高的大众媒体形式了，假如视频上的人物都可以被轻易替换，互联网上能被相信的内容还能有多少？更不要说被替换进小视频里的当事人，以及他们可能受到的心理与名誉上的伤害了。

另外一方面，作为视频的主角被别人替换掉，恐怕也不是什么让人开心的事情。而一些用游戏角色替换真人脸孔的视频，更是让人不禁对道德、人性和人本身的价值产生思考。

正是基于这些考虑，互联网企业做出了一些应对的举措。现在已经很难在主流网站（包括成人网站）上看到普通用户上传的使用人工智能进行替换的视频了，Reddit上的Deepfakes板块也在今年二月份被永久封禁。

当然，这种技术目前有很多不足，对样本和替换内容还有一定要求，很多成品依然能看到很明显的缺陷。不过考虑到现在人工智能技术的发展速度，可能我们离接近完美的效果也不算太远了。那也是许多事情需要上升作为社会伦理问题被严肃对待的时刻。