在中學時代，家裡有台 VHS 錄影機就不錯了，那時幻想著能當科學家的我，只要新聞有什麼科技新知一定錄下，同時心中感嘆，好多先進國家的新穎產品，可能要十年後才會在東南亞的市場上出現吧。可是經過了 VCD、DVD 的年代，現在要看高解析度的 HD 影片，只要能夠上網就行。以前 YouTube 的畫質超爛，沒想到現在第四台的畫質已遠落後很多 YouTube 影片了，科技變化的速度真是一日千里。

過去大學時的電腦螢幕是笨重的 CRT，這不算什麼，我老闆年輕時還用過打孔機當輸出輸入的裝置咧；更傳奇的是據說想當年，台灣史上第一台電腦──IBM650 系統，是用牛車扛到新竹交通大學去的，而且開機向貴賓的表演啟用後就過熱壽終正寢而報廢了。剛上大學，有筆電的同學屈指可數，可是現在我家除了老爸，老媽、弟妹是人手一台 iPad。

我有些年紀稍長的朋友，他們還用過磁帶當儲存設備吧，還有現在絕大多數年輕人都沒看過 5¼ 吋和 3½ 吋磁碟了吧？那就是所謂的 A 槽和 B 槽啊，所以硬碟才是 C 槽。不過現在絕大多數好幾百 MB 甚至上 GB 的程式，也直接上網購買下載安裝了，我現在筆電的光碟機，似乎沒用超過十次了吧。甭說是光碟機，連 USB 碟或外接硬碟也偶爾才用到，很多東西直接上傳到雲端就能備份或分享了。

我小時候立志，長大後一定要買部大英百科全書回家擺！沒想到，長大後，紙本大英百科已經絕版了，現在不僅上網就能到維基百科，還能去編撰條目呢！記得大概大三時，大家突然爭相走告，說可以去一個叫 Google 的網站去搜尋自己的名字，可以找到相關網頁哦！這多麼新奇啊，那時大家主要的入口網站還是 Yahoo! 呢！

初中時，我老爸買了支摩托羅拉的手機，逢人就故意拿出來假裝看簡訊，大家驚呼爭先傳閱的表情，可以讓他爽半天；一直到我大三，班上只有一位同學有手機，到了大四也差不多只有不到一半同學有手機吧，而且都還是智障手機。現在連我那些唸中小學的姪兒們都用智慧手機了，如果有人還在用智障手機，大家還真要傳閱了呢。

都是因為他們的關係

一切彷彿都回不去了，現在只要出門忘了帶手機，千方百計都要回家拿。老實說，我已經不知道過去沒有網路、沒有手機的日子倒底是怎麼過的？現在那些被網路和手機填補的時間，過去自己究竟用來幹什麼啊？無法隨時找得到人，是怎麼能不著急的呀！

還有許多過去流行的事物，如無名小站、ICQ、MSN 等等，也一一走向歷史，可是我們有了 Instagram、Gmail、部落格、臉書、Plurk、Twitter、WhatsApp、LINE 等等。以前新聞上報導的科技新產品，要等好久才會在市面上看到，似乎那些科技新知是科幻，可是現在絕大多數科技產品都是全球同步上市，很多東西都是直接在市場上看到，而非等待好幾載。

這些科技上的方便，或者束縛，都要拜一群超有遠見的阿宅所賜。這本《創新者們：掀起數位革命的天才、怪傑和駭客》（THE INNOVATORS: How a Group of Hackers, Geniuses, and Geeks Created the Digital Revolution）就是在講述這群天才的八卦和故事，是一本令人愛不釋手、趣味盎然的好書！

在 2011 年，《創新者們》作者艾薩克森（Walter Isaacson）已經在《賈伯斯傳》（Steve Jobs）為蘋果電腦創辦人賈伯斯立過了傳（請參見〈傳奇的賈伯斯傳（Steve Jobs）〉）。艾薩克森在《創新者們》要敘述一群阿宅的故事，告訴我們一大群有卓越眼光、不羈創意與無比勇氣的人，如何攜手合作創造出電腦與網路，讓數位時代得以降臨，讓賈伯斯能大展雄才。薩克森也真是位奇才，雖然 IT 產業有許多艱澀的術語，他卻能把阿宅們的故事和人生說得天花亂墜、引人入勝，恨不得自己也能宅一輩子（誤）。

開發表的第一個電腦程式，出自百年前一位熱愛數學的詩人拜倫（Lord Byro）之女愛達（Ada Lovelace）之手，她早就預言的電腦與網路世界。《創新者們》 也一一探索掀起數位革命的秀異之士，具備了什麼樣的特質，其中包括 MIT 的教授布許（Vannevar Bush）、早夭的天才圖靈（Alan M. Turing）、大科學家馮諾伊曼（John von Neumann）、英特爾的諾宜斯（Robert N. Noyce）和摩爾（Gordon E. Moore）、微軟的比爾蓋茲（Bill Gates）、蘋果電腦的賈伯斯（Steven Jobs）、發明 WWW 的柏納－李（Tim Berners-Lee）、谷歌的佩吉（Larry Page）和布林（Sergey Brin）等人。

《創新者們》 揭露了這群天才、怪傑、阿宅和駭客如何思考、為何如此有創造力，還有他們尋求合作的智慧，以及如何借助群體合作之力，使創造力更上層樓。很有趣的，在《創新者們》裡，不少開天僻地的創新者們，都不見得有正式的學位，有些連正式的大學都未必上過，而且也幹過不少違法犯紀的事。如果是在台灣這個高度重視學歷和紀律的社會，他們這些曠世奇才恐怕就淪為社會邊緣人了吧？

《創新者們》的故事，尤其到了後半部，大多發生在北加州，也就是在舊金山灣區的矽谷。我唸書的學校離矽谷大約一個半小時車程（正常速度開的話），因為有好友在矽谷工作，所以也蠻常過去的。矽谷是有名的冒險者天堂，據說矽谷裡開公司的老闆，半均倒過七家公司。可是，在那裡只要敢提出好的主意，敢找人要錢，就有創投公司願意投注，他們不僅仍有西部拓荒的冒險精神，而且還信仰不以成敗論英雄的價值觀。 《創新者們》或許是口口聲聲談創新的政商名流該人手一本的吧，讓我們見識創新是怎麼一回事，而非僅是嘴炮而已。《創新者們》提出，數位年代的創新有三種組成團隊的方式，一種是政府出資整合，電腦原型機和網際網路前身 ARPANET 就是政府主導和資助的，並且形成產官學三方合作；第二種是由私人企業領軍，像是富有創意的公司如德州儀器、INTEL、Google、微軟和蘋果，他們創新的動力是豐厚的獲利；第三種是同儕共有生產制，也產生了好用的產品如 GNU/Linux、OpenOffice、FireFox 和維基百科等等。

這三種團隊方式都為我們創新性地生產了很多好用的產品，缺一不可。有些右派保守人士一味批評政府不該資助科研，因為政府效率低等等，認為只有私人企業才有真正的創新。這顯然是錯的，《創新者們》和吳修銘（Tim Wu）的《誰控制了總開關？》（The Master Switch: The Rise and Fall of Information Empires）甚至舉出實例，指出試圖扼殺創新的，大企業也曾經有份哦！（請參見〈到底是誰控制了總開關？〉）如果沒有政府資助，讓學術界可以打造出當時還不實用的機器等等，電腦的發明恐怕要落後了好幾十年了吧？如果沒有大量政府資助的基礎研究，現在生技公司哪來那麼多基礎知識去搞生技新藥？僅因為政治信仰就一味反對政府資助基礎研究，是不折不扣的睜眼說瞎話。

我有位朋友前陣子參觀了加州舊金山灣區山景市的計算機歷史博物館（Computer History Museum），拍了一個很有趣的影片示範了差分機（Difference engine）的運作（以下影片出自網路）：

雖然看影片時有幾位朋友是唸資訊科學出身的，可是他們也不知道差分機的實際用途。歷史上的差分機一號（Difference Engine No.1）是英國科學家查爾斯‧巴貝奇（Charles Babbage）研發的自動化數學機器，由英國政府出資，工匠克里門（Joseph Clement）打造，預計完工需要 25,000 個零件。巴貝奇不斷延後完成期限的嚴重超支（英國政府在 1842 年的最後清算發現整個計畫一共讓國庫支出了 17,500 鎊）。《創新者們》在追溯電腦科技的歷史，故事的源頭就是巴貝爾設計差分機以及和愛達的友誼。

科技背後，全是有溫度的人

愛達和巴貝奇認識於 1833 年，之後一直有維持通訊，因此對巴貝奇在差分機和分析機引擎方面的進展頗有了解。1842 到 1843 年間，愛達翻譯了一位義大利數學家（後來當上義大利首相）費德里科‧路易吉（Federico Luigi）關於講述巴貝奇分析機的論文時，應巴貝奇的要求在後面附上了譯者評注，她的譯者評注比原文還長、影響力更大，愛達在其中用非常詳細的描述，設想了如果分析機成真的話，要如何用它來求伯努利數列（Bernoulli number）的值，被認為是世界上第一個電腦程式，因此愛達也被認為是世界上第一位程式設計師。在 1980 年，美國國防部製作了一個新的電腦語言，就命名為 Ada。英國計算機公會每年都頒發以愛達為名的獎項。《創新者們》算是為愛達致敬的。

即使不是 IT 宅，也會發現《創新者們》很有啟發性。IT 科技已深入我們每一天的生活，並非是個陌生的國度，《創新者們》用很有趣的方式，讓我們瞭解到主修資科的朋友在課堂上都未必學到的故事和八卦，除了寓意深遠，還很有娛樂效果，是本寓教於樂的好書！

本文原刊登於閱讀‧最前線【GENE思書軒】，並同步刊登於 The Sky of Gene。

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編按：你的理智知道「眼見不為憑」，但你的眼睛還是會背叛你的理智，不自覺得被眼前的影像所吸引，儘管你真的、真的知道他是假的。Youtuber 小玉於2021年底涉嫌利用 Deepfake 技術，偽造多位名人的色情影音內容並販售的事件，既不是第一起、也不是唯一、更不會是最後一個利用「深偽技術」進行科技犯罪的事件。

當科技在走，社會和法律該如何跟上甚至超前部署呢？本次 Deepfake 專題，由泛科學和法律白話文合作，從Deepfake 技術與辨偽技術、到法律如何因應，讓我們一起全方位解析Deepfake！

第一篇，讓我們就 Deepfake 技術做一基礎的介紹，那我們就開始囉！

什麼是 Deepfake？

深偽技術 Deepfake 於 2017 年陸續開始進入大眾的目光中。原文 Deepfake 源自於英文「deep learning」（深度學習）和「fake」（偽造）組合，主要意指應用人工智慧深度學習的技術，合成某個（不一定存在的）人的圖像或影片、甚至聲音。最常見的應用，就是將影片中的人臉替換為另一張臉（常是名人），讓指定的臉在影片中做出自己從未說過或做過的事情。

現今談到 Deepfake，大多數人想到的可能是偽造的成人影片，就如前述 Youtuber 小玉的事件，Deepfake 一開始受到關注，主要與名人或明星的臉部影像被合成到成人影片有關，然而，Deepfake 的功能遠不僅於此，相關的技術使用還包括了替換表情、合成一整張臉、合成語音等等。

除了像是讓過去或現在的名人在影片中「栩栩如生」做出使用者想要的表情與動作，之前在社群媒體上曾有好幾款 APP一度風靡，包括上傳一張照片就可以看看「變老」「變性」自己的 FaceApp，甚至於讓自己的臉在經典電影中講上一段台詞的「去演」APP，這類的功能也是應用前述 Deepfake 的技術。

雖然有些線索顯示這類 APP 常有潛在的資安疑慮[註]，但好歹技術的成果多屬搏君一燦自娛娛人，尚可視為無傷大雅。

而過往電影的影音產業要仿造人臉需要應用許多複雜、耗時、昂貴的電腦模擬，有了 Deepfake 相關的技術，也使得許多只能抱憾放棄的事情出現了彌補的空間。最有名的應用應是好萊塢電影《玩命關頭7》與《星際大戰》系列。《玩命關頭7》拍攝期間主角保羅・沃克（Paul William Walker IV）意外身亡，剩下的戲份後來由弟弟擔綱演出，劇組再以 Deepfake 的技術讓哥哥弟弟連戲，整部電影才得以殺青上映。

Deepfake 讓「變臉」變得太容易了？

想想過去的電影如《魔戒》中的咕嚕、或是 2008 年布萊德・彼特主演的《班傑明的奇幻旅程》，將影片或照片中人物「換臉」「變老」的修圖或 CG 技術，在 Deepfake 出世之前就已經存在了。Deepfake 受到關注的核心關鍵在於，應用 AI 的深度學習的演算法，加上越來越強大的電腦與手機運算能力，讓「影片換臉」這件事情變得越來越隨手可得、並且天衣無縫。

過往電影中採用的 CG 技術要花好幾個月由專業人士進行後製，才能取得難辨真偽的影像效果，而應用了 AI 演算法，只需要一台桌上型電腦甚或是手機，上網就可以取得軟體、有機會獲得差強人意的結果了。

進一步，傳統軟體演算法主要依靠工程師的持續修改調整，而如 Deepfake 這類技術，內部的演算法會經過訓練持續進化。有許多技術被應用於提高 Deepfake 的偽造效果，其中最常見的一個作法被稱為「生成對抗網路（Generative Adversarial Network, GAN）」，這裡面包含了兩組神經網路「生成器（Generator）」和「辨識器（Discriminator）」。

在投入訓練資料之後，這兩組神經網路會相互學習訓練，有點像是坐在主人頭上的小天使與小惡魔會互相吐槽、口才越來越好、想出更好的點子；在練習的過程中，「生成器」會持續生成偽造的影像，而「辨識器」則負責評分，反覆訓練下來，偽造生成的技術進步，辨識偽造的技術也得以進步。

舉例來說，This Person Does Not Exist 這個網站就充滿了使用 GAN 架構建構的人臉，這個網站中的人臉看上去非常真實，實際上都是 AI 製造出來的「假臉」。

Deepfake 影片不一定是問題，不知道是 Deepfake 才是問題

現今的 Deepfake 技術得以持續進步、騙過人眼是許多人努力的成果，也不見得都是壞事。像是《星際大戰：俠盜一號》片尾，年輕的萊婭公主出面驚鴻一瞥，就帶給許多老粉絲驚喜。這項技術應用癥結在於，相關演算法輕易就能取得，除了讓有心人可以藉以產製色情影片（這類影片佔了Deepfake濫用的半數以上），Deepfake 製造的影片在人們不知情的情況下，很有可能成為虛假訊息的載體、心理戰的武器，甚至於影響選戰與輿情。

因此，Deepfake 弄假似真不是問題，閱聽者因此「不辨真假」才將是最大的問題所在。

相關的研究人員歸納了幾個這類「變臉」影片常見的特徵，可以用來初步辨識眼前的影片是不是偽造的。

首先，由於 AI 尚無法非常細緻的處理一些動作細節，因此其眨眼、視線變化或臉部抽蓄的動作會較不自然。其次，通常在邊緣處，如髮絲、臉的邊緣線、耳環等區域會出現不連貫的狀況。最後，在一些結構細節會出現不合理的陰影瑕疵，像是嘴角的角度位置等。

由於現階段的 Deepfake 通常需要大量的訓練資料（影像或影片）才能達到理想的偽造成果，因此會遭到「換臉」的受害者，主要集中在影像資源豐富的名人，如電影明星、Youtuber、政治人物等。需要注意的是，如果有人意圖使用 Deepfake 技術製造假消息，其所製造的影片不見得需要非常完美，有可能反而降低解析度、非常粗糙，一般人如用手機瀏覽往往難辨真假。

人眼已經難辨真假，那麼以子之矛攻彼之盾，以 AI 技術辨識找出 Deepfake 的成品，有沒有機會呢？隨著 Deepfake 逐漸成為熱門的議題，有許多團隊也開始試圖藉由深度學習技術，辨識偽造影像。2020 年臉書與微軟開始舉辦的「換臉偵測大賽」（Deepfake Detection Challenge）就提供高額獎金，徵求能夠辨識造假影片的技術。然而成果只能說是差強人意，面對從未接觸過的影片，第一名辨識的準確率僅為 65.18%。

對於 Deepfake 可能遭到的濫用，某部分我們可以寄望技術的發展未來終將「道高一尺」，讓社群平台上的影像不致於毫無遮攔、照單全收；然而技術持續「魔高一丈」讓防範的科技追著跑，也是顯而易見的。

社群網路 FB 在 2020 年宣布全面禁止 Deepfake 產生的影片，一旦有確認者立即刪除，twitter 則強制註記影片為造假影片。Deepfake 僅僅是未來面對 AI 浪潮，科技社會所需要應對的其中一項議題，法律、社會規範如何跟上？如何解決箇中的著作權與倫理問題？這些都將是需要經過層層討論與驗證的重要課題。

至少大家應該心知肚明，過往的網路流行語：「有圖有真相」已經過去，接下來即將面臨的，是一個「有影片也難有真相」的網路世界了。

• 註解：推出 FaceApp 與「去演」的兩家公司其軟體皆要求註冊，且對於上傳資料之後續處理交代不清，被認為有侵犯使用者隱私權之疑慮。

參考資料

1. Deepfakes and the New AI-Generated Fake Media Creation-Detection Arms Race – Scientific American
2. What To Do About Deepfakes | March 2021 | Communications of the ACM
3. Tolosana, R., Vera-Rodriguez, R., Fierrez, J., Morales, A., & Ortega-Garcia, J. (2020). Deepfakes and beyond: A survey of face manipulation and fake detection. Information Fusion, 64, 131-148.
4. Deepfake 深偽技術的技術濫用與道德困境，大眾正要開始面對 | TechNews 科技新報
5. 台灣團隊研究辨識Deep Fake影片　深偽技術的正邪之戰開打 | 台灣事實查核中心 (tfc-taiwan.org.tw)

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