數位時代讓分手變得更難受

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

使用社群媒體後，你變得更快樂還是更憂鬱？

想知道更多資訊的時候，你可能會上網搜尋。有時候是為了資訊的工具價值，比如透過 Google 地圖確認 A 地到 B地 的路線；腳踝扭傷時，也可以從網路上搜尋到應變的實用資訊；又或是並非真的出於任何用途，只覺得知道某些事很有趣，像是忽然想了解流行音樂歷史。你當然完全可以這樣做。

我們身邊有許多資訊都是一些抽象的概念，其中部分資訊卻可能和你切身相關。比如依據某些基本事實可以推斷你的預期壽命；某些資訊可以了解你的健康風險、未來「錢」景，甚至是個性。比起 10 年前，我們現在能得到的資訊更為詳盡正確，再過 10 年，肯定能夠知道得更多。

這章要談的內容很多，不妨開頭就先提示最大的重點：

研究顯示，整體而言，臉書會讓人變得比較不開心，而且可能感到憂鬱、更為焦慮，也對生活變得更不滿意。

我並不打算危言聳聽，事實上這些影響並不大。然而，它們的確存在。

而與此同時，有些人明明已經停用臉書、也感受到幸福感明顯增加，卻又非常想要重新打開臉書。實際上他們要求要得到一大筆錢才願意放棄臉書。這是為什麼？我們雖然無法確定，但一項合理的解釋是，使用臉書的體驗，包括帶來的資訊，並不會讓人變得更快樂，但還是有它的價值。

無知並不是幸福，而很多人都感受到這一點。人們需要知道自己在意的資訊，這是因為喜歡、甚至珍視一種和重要的人之間產生連結的感覺。

若須付費才能使用社群媒體，會怎樣？

重要的是，我們必須強調，社群媒體的功能不僅僅是提供資訊，至少不是我在這裡反覆強調的揭露資訊的意義。你會使用臉書，可能是為了和家人或朋友聯繫，也可能是為了改善荷包或健康。但無論如何，社群媒體的一大重點在於資訊傳遞，雖然這個概念要比我目前所談的更為廣泛。

而這裡的核心問題是：社群媒體究竟多值錢？

在社群媒體上，大部分的資訊是免費的，至少表面上你無須付費；或許可以說你仍需要付出注意力或個資等等。臉書和推特這些企業是從廣告獲得收益，但有鑑於相關爭議不斷，也有人認真討論起將這些平台及其服務的商業模式改成付費使用。

除此之外也有些偏理論的探討，主要關注在如何評估這些平台的經濟價值。要是民眾必須付費才能使用臉書，情況會變得如何？而民眾又願意花多少錢成為用戶？

這些答案會透露出一些重要的資訊，讓我們知道社群媒體與一般資訊所擁有的價值。而回答這些問題，也有助於了解一些更基本的問題：如何計算經濟上的價值；知道某些消費決定可能只是表面工夫；了解傳統經濟指標與實際民眾福利有何差距（請見第二章）。此外，這些答案也會進一步影響政策與法規。

要你放棄使用 FB ，可能比要你付費使用來得更難？

行為經濟學特別感興趣的一個問題，就是「支付意願」和「願意接受金額」間可能出現的巨大落差。

以臉書為例，如果我們想知道它能為我們帶來多少福利，究竟該問民眾願意為此付出多少錢，抑或該問要給他們多少錢才會願意放棄使用臉書？許多研究都探討過稟賦效應（endowment effect）的現象，也就是被要求放棄某樣商品時所要求的價格，會遠高於他們當初獲得這些商品時支付的費用。

稟賦效應目前還有爭議，至少在適用的領域、來源與程度上仍未有定論。我們可能會想知道，使用社群媒體願意付出的費用，是否大於不使用社群媒體所得到的費用？如果是的話，傳統論點又能否提出說明？

另一個同樣常見、甚至是更基本的問題，則是涉及支付意願或願意接受金額的衡量與民眾福利。我在前面也提過，在經濟學中，要是談到民眾擁有某樣商品時的福利效果，往往是以民眾願意付出多少錢來使用那件商品作為衡量。

當然，「願意付出多少錢」也是現實市場的衡量標準。但請回想一下，要提出這項金額，事實上也就是做出預測：預測該商品會對自己的福利造成什麼樣的影響。

這個問題乍看不難，尤其當談到自己熟悉的商品（鞋子、襯衫、肥皂）；但換做是從未使用過的商品，回答起來也就沒那麼簡單。對於一項從未擁有過的商品，哪知道能帶給自己多大的福利效果，以及可以換算成多少錢？

對許多人而言，臉書、推特、Instagram 等平台都是再熟悉不過的社群媒體，而且有著豐富的使用體驗。但出於某些我們馬上會討論到的原因，社群媒體用戶就是很難估算這些平台可以換算的金錢價值。

只要看看民眾提出使用社群媒體願意付出的金額，就會了解在尋求資訊上，「願意付出的金額」和民眾得到的福利效果似乎並不對等；同時值得進一步研究其中的福利效果究竟是什麼。

在這種時候，「願意付出的金額」只反映出部分的福利效果，還可能只反映一小部分。我們必須找出反映效果不佳的實際原因，並且嘗試找出更能呈現福利效果的方式。而我在這裡的目標，就是希望推進這項任務的進展。

——本文摘自《資訊超載的幸福與詛咒》，2022 年 8 月，天下文化 ，未經同意請勿轉載。

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)