身為一名訓練師，你真的了解你的寶貝們嗎？寶可夢圖鑑讀熟了沒？

其實圖鑑告訴你的比想像中的還多喔！每個星期周末跟著 R 編一起來上一門訓練師的科學課吧！來跟大家分析這些寶可夢們是如何使用科學力來戰鬥的。

在Y編的百般詢問之下（其實是我自我放逐~~~），R編決定來繼續「科學寶可夢」這個專題。（y編按：已經富奸太久了！！！！！！）儘管寶可夢有點退燒了，但這充滿空想、奇幻又可以用科學來驗證、討論的世界，對我們科學青年科宅根本是個遊樂場~ 不是嗎？

第二世代打頭陣的熱學謎團  #157 火爆獸

像最一開始一樣，我們先從某隻御三家開始說起。而由於菊草葉-月桂葉-大竺葵的介紹幾乎都是曬太陽、有香味、跟大自然互動等有關，老實說……感覺超無害的。然後當我看到火球鼠的最終進化型火爆獸時，整個反差萌就出來了。

「當牠生氣的時候，體溫會上升，任何碰到的東西都會立刻燒起來。」—金、紅寶石、藍寶石、葉綠、綠寶石、心金、X

「牠有一個大絕招……用力摩擦自己的毛產生爆炸。」–銀、火紅、魂銀、Y

這一看就知道不得了！！[注1]

這裡有兩個現象需要驗證，一個就是火爆獸的身體能夠產生夠誇張的高溫，高到能夠讓牠碰到的東西立刻燒起來；二來是能藉由摩擦毛皮讓氣體膨脹，進而產生爆炸。

雖然前者沒有詳細講產生高溫的方法，後者沒有說磨擦和爆炸之間是什麼關係[注2]，但我們可以試著綜合一下這些現象之間的物理學~~

摩擦生熱~~聽起來很簡單嘛~

「生熱」的方式很多種，例如化學反應、吸收輻射、物理運動時正常的能量釋放……等，都會放出熱量，當然只要夠熱、能達到燃料的燃點並有氧氣，就可以生火，但再開放其他選項給火爆鼠之前，就先來研究一下它圖鑑中有指名道姓的摩擦生熱。

任何物體~我再重複一次~~任何物體 的表面都不是完全光滑的，就算是冰塊也一樣。微觀上，當你把兩個物體表面彼此接觸時，兩邊的分子、原子會開始吸引對方，產生一種暫時的鍵結，每當你摩擦、移動的時候這些鍵結就會被打斷，消耗你的一些力氣，但同時為了保持能量守恆，這些能量就會化為熱量釋放出來。

在日常生活中你對摩擦生熱一定也不陌生，在這篇文章出現的季節你可能不時會搓幾下手，只為了求得那短短一瞬間的溫暖，但從來沒聽說過有人因此而灼傷，或是手就然燒起來的[注3]，事實上，光是雙手合十用力搓個幾分鐘就相當累了，而這裡卻有一個傢伙不只能讓自己覺得好溫暖、還能讓任何東西燒起來。

而要計算摩擦生熱的過程其實相當複雜，一言以闢之，它的公式長這樣。

簡單的說，這個公式就是計算每一分一寸火爆獸移動的毛都會產生一點熱量，然後沿著身形把這些熱都加起來，這個時候真的很希望真的有一隻現實存在的火爆獸能夠給我們測量表面積、毛皮密度和毛皮組成了[注4]，但在自己估算這些東西真的有困難的情況下，只好先從簡、從讓一個物體燃燒的最低要求開始討論起。

可能是全世界最摸不得的寵物

燃燒有三要素：氧氣、燃料、溫度，其中氧氣無所不在，而且毛髮空隙中一定很多氧氣，所以這個條件就是為已經達成好了。至於要滿足剩下兩個條件，火爆獸有兩條路可以走，一是單純的把自己的身體加熱到滿足物體的自燃點；二是身體先產生火花，在燃燒任何碰到的東西。

自燃點指的是常壓下，只要外部沒有火花、火焰等火源點燃時，一個物體會自己燃燒的最低溫度。用這個方法最大的難題就是這需要火爆獸自己產生難以置信的高溫[注5]，例如乾燥的木頭自燃點介於 300~400℃、煤的自燃點有 700℃、而有機氣體如烷烯炔則有高有低，高如甲烷有 537℃而庚烷則只有 215℃。

所以要讓所有找的到的燃料自燃燒起來的話，火爆獸大概也要加溫到 800℃以上，但要靠摩擦產生這樣的高溫，火爆鼠的毛皮應該要像橡皮那樣具有高摩擦係數，而且在短小的空間內以驚人的速度來回移動，就算如此還不一定能有這種溫度呢～

而且如果還要滿足「碰到任何東西都會立刻燒起來」……這怎麼可能……

燃燒、爆炸一次搞定的好方法

不過火爆獸也可以不需要這麼拼命的摩擦生熱，因為靠第二種方法，生理上或許可以容易一點，也可以達到圖鑑的第二條敘述，就是他自己可以先產生火花。

我們現實生活中就有個靠摩擦生熱而且起火相當輕鬆的實例，就是火柴。

火柴頭是由一些相當易燃的物質製成的，例如氯酸鉀和硫磺，而用來摩擦的盒子表面是由紅磷、玻璃粉等物質組成的，當你不快也不慢一抹，火柴與磷皮接觸面可以達到大概200~300℃之間，這時候火柴就會燃燒。

而且現在的火柴這樣設計已經是因為安全目的了，如果不要命一點的話還可以改成其他物質，例如白磷，只要今天稍微熱一點……火爆獸就能自動燒起來喔~ 但如果繼續使用紅磷的話，只要火爆獸的毛有這些成分並能夠彼此摩擦就好了，而且剛剛好火球鼠一脈背上都有奇怪的紅色毛皮，難不成那些是產生爆炸的關鍵嗎？

爆炸，可以從物理和化學的方法來解決，其中化學比較直觀一些：其實只要火爆獸的毛有部分是火藥組成，然後他身上有能力產生火花，產生爆炸就不難了，不過前提是牠自己能撐過去[注6]。

稍微目測一下，那些斑點差不多是0.02平方公尺的圓形，大概有4塊這樣的毛皮，假設他們厚2公分，然後它們100%都是火藥構成的（反正只要有一點火花就好了，乾脆點），這樣差不多是00016立方公尺的火藥。

如果牠每一次一點火，這麼多的火藥就爆炸，會有多少威力呢？

TNT的密度是1.654 g/cm³，經過計算之後，這幾塊毛差不多能提供大概約2.5公斤的炸藥，每一公斤的TNT能釋放400萬焦耳的能量，2.5公斤分量的話，這威力足以炸掉2台小轎車。

所以這下子組成火爆鼠的完美元素們都達成了，在博士和訓練師高興之餘，要記得不要在他生氣的時候用抱抱安撫他喔~ 要不然小心身首異處…..

編注：

1. 從火球鼠開始，這三隻寶可夢的介紹都是清一色的「生氣會捲起來」、「從背上噴火保護自己」、「越生氣火焰越強」、「會背對對手，用火焰攻擊」，老實說感覺好像都是同一個人寫的，火爆獸是唯一個相關描述比較明確的了。
2. 單純的看「摩擦」和「爆炸」彼此真的沒有絕對的關係，像車子開久了，輪胎和馬路磨擦磨久了也不會爆炸，但如果考慮到溫度、壓力等就有可能，但單純字面上真的一點關聯都沒有。
3. R編抱著好奇的心情搜尋了：「用手摩擦生熱世界紀錄」，還真的找到一位美國人，在2010年留下紀錄，靠著磨擦手增加6℃…..雖然我不知道花了多久，但感覺很真的很偉大啊 ~
4. 這裡我原本想加上對火爆獸毛皮的推測，用物質之間摩擦係數的高低來判斷他的毛皮是用什麼做的。但發現線索真的不多，而且摩擦係數高的物質看起來都不向是生物身上長得出來的東西，所以就算了。
5. 在跟之前火伊布、鴨嘴火龍、噴火龍相比，800℃真的是小菜一疊，所以我也不知道我在擔心什麼～延伸閱讀：科學寶可夢 #126、136 火伊布、鴨嘴火龍：燙也該有個限度
6. 如果不顧人命和自身安危的話，可以使用白磷，自燃點只比30℃高一點，所以很容易就產生高溫，而且物質本身具有毒性，作為軍事武器很危險，所以國際已禁用，如果火爆獸真的用白磷的話，可能屬性還要多一個毒屬性。

資料來源：

1. Engineer Toolbox
2. Discovery： Mythbuster
3. How Stuff Works
4. Scientific pokedex

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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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