Deepfake的雙面刃 科技進步中的隱私威脅與應對之道

^{顏霈恩、陳映竹、余侑恩、黃晟銘、徐嘉笳}

^2024.12.24

Deepfake換臉影片你看得出來嗎？小心！你的臉可能已經被拿去惡搞了！

_{影片來源：新聞實驗室 - 10分鐘用AI生成假影片 連專家都被騙倒 如何識別？}

看了上面的影片 (0:35~0:40)，您認為這段影片是真人嗎？你判斷的依據是什麼？

其實這是一部由Deepfake技術實現的換臉影片，影片內的人物並不是真人。那麼Deepfake又是甚麼呢？

真假難辨的時代 – Deepfake入侵你我的生活

「深度偽造」(Deepfake) 技術日益成熟，數位犯罪猖獗，什麼是Deepfake？簡單來說，就是用人工智慧把一張臉換到另一張臉上，而且可以做得逼真，讓你分不清真假。

2018下半年至2020年3月的南韓性剝削案件(韓國的N號房)被揭露時，迅速在社群媒體上引發熱議，影響輿論走向。學生、教師、軍人近幾年均紛紛成為數位犯罪受害者，造成名譽或人物價值的受損，在這樣的背景下，台灣社會也面臨類似的潛在威脅，假資訊用於選舉操控或公共議題的操作，讓真相模糊，且犯罪年齡也在不斷下降。數位犯罪成為我們不得不面對的問題。

最近網路上瘋傳一段超逼真的換臉影片，主角好像真的說了那些話，但仔細一看，怎麼覺得哪裡怪怪的？沒錯，這正是威力強大的Deepfake技術在作祟！

這種技術聽起來很酷，但背後的風險可不小。想像一下，如果有人用你的臉去說一些你不曾說過的話，甚至做出一些你不會做的事，那會造成多大的困擾？更可怕的是，Deepfake還可以被用來散布假消息，影響選舉，甚至是挑起社會動盪。

換臉的真相?! Deepfake 是如何製作的

簡單來說，Deepfake 是利用人工智慧和機器學習生成或修改影像與聲音的技術，結合「深度學習」與「偽造」的創新應用。其核心可分為兩大方法：自動編碼器（AutoEncoder）和生成對抗網路（GAN）。

自動編碼器 像一個數位化的拼圖大師，透過「編碼器」提取兩張人臉的共通特徵，將其壓縮成簡化數據，再由「解碼器」重建出各自的完整人臉。經過多次反覆練習，生成的影像會越來越真實。

生成對抗網路（GAN） 則像是一場對抗賽，生成網路充當創作假圖的藝術家，而鑑別網路則是嚴格的評審。生成網路試圖創造出可以以假亂真的影像，鑑別網路則努力辨別真假，雙方不斷對抗和提升，最終達到幾可亂真的效果。

無論是自動編碼器的特徵提取，還是 GAN 的對抗訓練，兩者共同為 Deepfake 技術帶來了極具震撼力的成果，卻也引發了許多倫理挑戰。

AI換臉技術衝擊真實：民眾眼中的Deepfake與假新聞危機

聽完這些技術介紹，你是否感到驚訝呢？Deepfake 技術的發展如此迅速，已經開始滲透到我們的生活中。那麼，當這些技術被用來製造假新聞時，對我們的生活又會產生什麼樣的影響呢？我們採訪了幾位不同年齡層和職業背景的民眾，聽聽他們怎麼說。

從換臉到深度偽造：民眾眼中的Deepfake

受訪者對Deepfake的理解呈現出有趣的光譜，從簡單的「換臉」、「用電腦換臉」到更專業的「深度偽造」。有一位受訪者詳細地解釋：「就是利用人工智慧技術，將影像或聲音進行合成或篡改的技術。」

在這些採訪之中，多數受訪者提到的案例都圍繞在「小玉事件」上，看得出這起事件對民眾的印象有多深。除此之外，也有受訪者提到政治人物相關的案例，如「澤倫斯基的投降聲明」、「歐巴馬罵川普是豬頭」等。

假新聞製作：民眾意外熟悉的「套路」

當被問及如何運用Deepfake製作假新聞時，受訪者們各自展現出有趣的想像力。一位25歲的女教師幽默地表示：「做一則我被外星人抓走的新聞，或是把我的臉套在中南美洲遇到海嘯的民眾上面，傳給主管說我明天沒辦法上班。」

然而，更多受訪者提出了更具政治影響力的應用方式。比如：「找一個時下熱門議題，把政治人物的臉P到對手上面，讓他看起來像是在幫反對方講話」。有一位受訪者則提到：「用專家的臉去帶風向，模仿本人動作，帶出重點。」

民眾的因應策略

面對假新聞氾濫的威脅，受訪者們也對此展現出相當成熟的對應方法。多數受訪者強調「多方查證」的重要，從檢查新聞來源可靠度、比對多家媒體報導，到觀察社群媒體的討論內容都要仔細審視。

一位受訪者表示：「不要像某些長輩把未經查證的訊息散播到各個群組。」另一位受訪者則建議：「從小培養媒體識讀，在法律上的證據判定也要有所調整，影片的權重須降低。」

從這些發現可以看出，雖然Deepfake技術給社會帶來了一定的衝擊，但民眾也開始發展出自己的分辨意識。

名譽與隱私的危機

在探討Deepfake對個人隱私的威脅時，受訪者們普遍表達出憂慮的心態。一位21歲的女學生就直接說「會被用來做假A片，破壞名譽，想洗都很難洗」。更有受訪者指出性別歧視的現象：「女性更容易受到傷害，因為她們被做成假A片的話整個人就跟社會性死亡沒兩樣了。」

多位受訪者提到財務和心理層面的傷害。「財富、身心造成危害。可能會遭到捏造出的假訊息詐騙財物，或是被不存在的事物影響生活的判斷」。還有一位則擔心：「不管對方有沒有做壞事都有可能被指控、被攻擊道德操守不好。」

當科技成為幻象

一位大學教師表示，現今的 Deepfake 技術已經能夠做到僅憑聲音輸入，就能自動生成對應的口型和表情，甚至連口音都能精準模擬。這種進展使得過去單純從影像辨識角度探討 Deepfake 的方式顯得有些過時。不過Deepfake 也並非全然有害。在醫療領域，有研究團隊正嘗試利用這項技術「重建」逝者的影像，希望能藉此撫慰親人的傷痛。一位李姓醫師正進行一項計畫，他希望透過 Deepfake 技術，讓家屬能夠再次「看見」已故的親人，甚至透過 3D 投影等技術，創造更多互動。雖然這項計畫仍處於初期階段，資源也相對有限，但它也顯示 Deepfake 在人文方面應用的潛力。

然而，Deepfake 最令人擔憂的，莫過於其在政治領域的應用。想想看如果有人製作了一段 Deepfake 影片，內容是臺灣總統宣布某項具爭議性的政策，例如涉及統一、獨立議題的談話，這將會對兩岸造成多大的衝擊？在資訊爆炸的時代，謠言和假訊息的傳播速度往往比真相更快，一旦 Deepfake 影片在網路上散播開來，即使官方立即出面澄清，也難以完全消除其負面影響。

這種威脅在資訊封閉的環境中更為嚴重。在中國等資訊受到嚴格控管的地區，民眾難以接觸到多元的資訊來源，也缺乏有效的查證管道，更容易受到 Deepfake 影片的誤導。

綜上我們可以看出，Deepfake 的威脅已經不再是紙上談兵。近年來，已有柯建銘、王義川等臺灣政治人物的Deepfake影像被用於中國的宣傳活動中，尤其在敏感的政治事件發生時，這類造假影片的出現頻率就會很明顯地增加。這顯示 Deepfake 已然成為資訊戰的新工具，對民眾的認知造成了威脅。

自保之道：謹慎是關鍵

面對這些威脅，受訪者們提出了各種自我保護策略。最基本的建議是「少在開放的社群上留下自己的照片影片，不跟人結怨」。有趣的是，一位53歲的女教師提出了較為傳統的建議：「低調行事，盡量不要招惹別人，不去KTV跟賭場。」

一位受訪者則提出了更具體的建議：「要有中心思想，或是依賴宗教性質的判斷，如祈禱，以及多與親朋好友交流，建立互信機制，認識你的人多了，當你被Deepfake做成假影片，你身邊的人就會發覺不對勁。」

未來展望：期待與憂慮並存

對於Deepfake技術的未來發展，有人看到娛樂產業的可能：「以後不只保羅沃克，各個影星都可以用Deepfake出演所有電影，我也可以變成Taylor Swift的臉在唱歌。」也有人提出教育領域的應用：「可能會取代補習班，雖然目前技術仍有缺陷，但可用Deepfake結合文字生成技術取代補教業。」

科技的運用不僅限於娛樂，更延伸到公共服務領域。一些城市已經開始測試AI虛擬公務員，提供24小時多語言服務。在災害應變方面，AI合成技術可以快速製作多語言的緊急通知，確保不同語言背景的民眾都能及時獲得重要資訊。這些創新應用顯示，Deepfake技術確實可以為社會帶來正面改變。

然而，也有受訪者非常擔心。一位受訪者說：「聲音、表情、動作、甚至思想都有可能被竊取，真假越來越難判斷」，另一位則直接表示：「不要發展比較好，不然使用3C都會提心吊膽。」

矛盾的心態

面對這項技術，大多數受訪者展現出矛盾的態度。最精準捕捉到這種心態的是：「期待又怕受傷害，期待有更多娛樂性質的發展，但也擔心會被拿來詐騙」。不過也有受訪者表示：「工具本身沒有好壞之分，功能取決於使用者，Deepfake本身是強大的力量，需要有韁繩來去規範它，才會讓deepfake走向正確的用途。」

有趣的是，當我們深入討論，受訪者們也分享了Deepfake令人期待的一面。一位暨南大學生提到：「我選修了一堂通識課，通識課老師教我們使用各種AI工具，但最酷的是，有一次老師請假，但用AI製作了自己的虛擬替身，我原本以為只是錄好的影片，結果沒想要從動作、表情、聲音都是AI製作的，我很期待Deepfake技術可以發展到創造一個偶像的替身跟我互動！」

這些發現代我們看到了Deepfake技術在未來的潛力，並啟示我們需要在創新與保護之間尋找平衡。

Deepfake的威脅與潛力

從我們的訪談中，可以清晰地看出Deepfake技術帶來了雙重影響。首先，我們不得不正視其所帶來的威脅，Deepfake技術已經在個人隱私與名譽方面引發了重大問題。不只可以換臉，甚至可以捏造出別人沒說過的話，搞得人心惶惶。就像之前小玉事件一樣，受害者被換臉放到A片裡，名譽全毀，這種事誰敢保證不會發生在自己身上？

不過，Deepfake也不是一無是處。它可以讓拍片更方便，幫助人們克服錄影時的緊張感，使表現更加自然流暢，還可以拿來做特效，甚至可以幫助語言學習。聽起來是不是很酷？Deepfake技術的應用遠不止於此。在醫療領域，它可以被用來生成各種罕見病症的培訓影片，幫助醫護人員更好地識別症狀。經歷COVID-19疫情的人們對於「視訊醫療」的需求大幅提升，當部分患者只是例行拿藥、前期的問診、常態性的關懷訪視時，可用 Deepfake 技術搭配預錄的診斷回覆，實現了多重問診的可能，也提升了看診時的真實接觸感。

除了醫療培訓，Deepfake技術也在心理健康領域帶來突破。美國一家心理診所運用這項技術，協助創傷後壓力症候群患者進行治療，讓他們能在安全的環境中面對並處理過往的創傷經驗。在失智症照護方面，有機構正在開發個人化的AI影片，幫助患者透過熟悉的面孔和聲音，維持認知功能和情感連結。

在教育方面，教師可以製作多語言的教學內容，讓愛因斯坦用中文講解相對論，或是讓孔子用英文分享儒家思想。電影產業也善用這項技術，不只能降低特效成本，還能讓已故的演員「重現」螢幕，為經典作品注入新生命。

但問題來了，當假影片這麼逼真，我們怎麼分辨真假？

教你幾招，一眼識破假新聞！

Deepfake影片雖然看起來很逼真，但魔鬼藏在細節裡！只要我們睜大眼睛仔細看，還是可以發現一些蛛絲馬跡。首先，影片中的人說話時，嘴巴有沒有好好地對上聲音？如果對不太上，或是看起來很僵硬，那就要小心了！還有，影片的背景會不會有點模糊？人物的邊緣會不會怪怪的？光線是不是不太自然？這些都是判斷Deepfake影片的重要線索。

除了用眼睛觀察，我們還可以借助一些工具來幫忙。像是Google圖片搜尋，可以幫我們追查圖片的原始出處，看看有沒有被動過手腳。台灣也有一些很棒的事實查核平台，像是台灣事實查核中心、MyGoPen和Cofacts等等，這些都是我們驗證資訊的好幫手。你也可以用反向圖片搜尋工具，像是Google圖片搜尋或TinEye，來追蹤圖片的來源，看看是不是被移花接木了。

此外，隨著AI技術的進步，現在已經有更先進的工具可以幫助我們辨識假影片，讓我們能夠以AI防治AI。像是Sensity這個系統不只能即時分析影片是否造假，還會仔細檢查人臉細節和光影是否自然。如果你想更深入檢查影片的真實性，Deepware Scanner可以分析影片的壓縮和編碼特徵，甚至給出準確度評分。

現在還有一些創新的方法，比如說透過區塊鏈技術來追蹤影片的來源。就像每個商品都有產地標籤一樣，內容真實性計畫CAI (Content Authenticity Initiative)系統會記錄下影片從創建到發布的完整歷程。Adobe和微軟也都推出了自己的驗證工具，可以檢查影片是否經過人工智慧編輯。

這些工具雖然聽起來很專業，但其實很多都有免費版本或是線上服務，一般民眾也能輕鬆使用。重點是這些新工具提供了比傳統方法更準確的偵測結果，可以幫助我們在這個資訊爆炸的時代分辨真假。

另外，我們平常在接收資訊的時候也要多留心。不要看到什麼就信什麼，要仔細檢查資訊的來源是否可靠，內容會不會有偏頗，有沒有其他來源可以佐證。想想看，這則資訊是誰發布的？目的是什麼？是來自官方機構、知名媒體，還是隨便一個路人甲？在社群媒體上看到的消息，也要看看大家的反應，不要輕易轉傳未經證實的資訊，免得變成假訊息的幫兇。

Deepfake的進步與防範策略

當然，Deepfake技術也在不斷進步，以後要分辨真假影片可能會更難。所以，我們要隨時關注這個議題的發展，並且採取一些行動來保護自己。像是提升自己的媒體識讀能力，學會更聰明地接收和判斷資訊。政府、媒體、教育機構和社群平台也應該一起合作，建立更完善的機制來應對Deepfake的挑戰。

創新應用開創新未來

隨著技術日益成熟，Deepfake在商業領域展現出革新力量。零售業用它製作虛擬試衣間，讓顧客線上試穿更方便；電商平台利用AI配音，讓商品介紹一次完成多國語言版本。在文化保存方面，故宮博物院正嘗試讓古畫中的人物「動起來」，讓年輕人能用更生動的方式了解傳統文化。這些創新應用讓我們看到，只要善用科技，就能為社會帶來正面改變。

總之，Deepfake就像一把雙面刃，用得好可以帶來便利，用不好就會造成傷害。只要我們多加留意，學會分辨真假，就能在享受科技便利的同時，也能保護自己不受其害！