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臉書使人沮喪嗎?

cleo
・2013/10/03 ・1631字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 451 ・四年級

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thumb愈常用臉書,愈不開心。

人們喜歡混在一起。我們是非常社會化的動物。實際上,我們是如此社會化,單純與人互動時,腦部活化的部位與最基礎的獎勵機制(例如進食)進行時的部位幾乎是相同的,那表示跟別人互動讓我們感到愉快。

然而,近幾年人們互動方式全然改變的事實是顯而易見的。我們大部分的互動是坐在螢幕前進行,沒有碰面的,臉書就是最明顯的一個例子。這衍伸出了一個基本但重要的問題–網路互動與面對面互動到底有何不同呢?

我們可以用獎勵程度判斷兩者的異處。像是用臉書互動帶來的愉快感有比在現實生活中與人互動來得高嗎?近期一份研究指出「可能並沒有」。實際上此份研究的數據指出愈常用臉書互動,我們愈容易感到不愉快。

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研究人員從大學招募了實驗參與者,他們首先被要求完成一組問卷,其中包括一份生活總體滿意度的測量表。接著他們會連續兩個月每天都收到五封簡訊。每封簡訊中包含了幾個問題,像是他們那時的心情如何、他們使用臉書的頻率、自從上封簡訊後他們直接與人互動的頻率。兩星期過後,他們再次填寫問卷,這次研究人員又再度衡量實驗參與者的生活總體滿意度。

那麼網路互動會對我們造成怎樣的感覺呢?研究人員藉由兩種不同的方式檢測資料來找出答案。首先,他們調查了參與者不同時間的心情,即是兩封簡訊間的情感變化。資料顯示參與者要是在兩封簡訊間使用臉書的頻率愈多,他們的心情就愈可能往負面發展。換句話說,在這兩星期間頻繁使用臉書與低落的心情有關。有趣的是,要是實驗參與者沒什麼跟他人直接互動,這種「臉書用多,心情會不好」的狀態就會消失,反之,當他們有很多實際上的接觸時,心情不好的狀態就會較強烈。

在第二組分析中,研究人員觀察了每位實驗參與者在這兩周間使用臉書的頻率與實驗結束時的生活總體滿意度是否有關。較常使用臉書的人生活滿意度在實驗結束時較易出現較大幅度的下降。

不過,在你拔掉插頭準備戒掉網路社群前,你應該要知道這個實驗是有限制因素的。最大一點就是:這是個相關性研究。雖然研究人員證明較多的臉書使用可預測出身心狀態的惡化(另一項分析指出心情好壞狀態無法預測臉書的使用頻率),這有可能是其它的變因造成的。在沒有設定臉書使用頻率的實驗證明下,之間的因果關係是很難確定的

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第二點,值得注意的是這個實驗中參與者的平均年齡是19歲。不同年齡族群使用網路的方式必有極大差異,這些研究結果是否也出現在較年長族群裡是個有趣的議題。同樣地,不應該將此研究的概略化結果套用到其他網路媒體的平台上。或許這些結果只出現在使用臉書上,若研究人員調查了推特、Tumblr、 Foursquare,或其他平台的使用,或許會發現不一樣的結果。

第三個限制因素則是研究人員測量變數的方式。因為參與者是同時回報心情及臉書使用狀態,他們的心情可能會影響到回報的臉書使用時間。像是,如果參與者剛好那時心情不好,他們可能會過度計算過去幾個小時使用臉書的時間。

即使種種的限制因素,這個研究還是解釋了網路社交生活是如何被建構而成的,也提供了某些證據指出網路社交活動可能會影響身心健康。

網路還是會在那,而且用網路的人只會變多,在我們社交生活中的地位也只會愈來愈重要。所以即使你覺得透過臉書跟同事或鄰居說聲生日快樂是必要的,或許試試別的方式會更好。別管臉書的制式訊息了,不如帶他們去喝咖啡。去拜訪他們,邀請他們吃頓晚餐吧。或是問問他們想不想一起散個步。臉書本身是不是個問題尚未拍板定案,但可以肯定的是,實際生活的互動絕對能讓人類這種社交物種大大受惠,而且我們也該盡可能使用這種社交方式。

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原文來源:Scientists Show Facebook Is a Downer– SCIENTIFIC AMERICAN [01 OCTOBER 2013]

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cleo
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是個標準的文科生,最喜歡讀的卻是科學雜誌。一天可以問上十萬個為什麼。

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純淨之水的追尋—濾水技術如何改變我們的生活?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/04/17 ・3142字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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本文與 BRITA 合作,泛科學企劃執行。

你確定你喝的水真的乾淨嗎?

如果你回到兩百年前,試圖喝一口當時世界上最大城市的飲用水,可能會立刻放下杯子——那水的顏色帶點黃褐,氣味刺鼻,甚至還飄著肉眼可見的雜質。十九世紀倫敦泰晤士河的水,被戲稱為「流動的污水」,當時的人們雖然知道水不乾淨,但卻無力改變,導致霍亂和傷寒等疾病肆虐。

十九世紀倫敦泰晤士河的水,被戲稱為「流動的污水」(圖片來源 / freepik)

幸運的是,現代自來水處理系統已經讓我們喝不到這種「肉眼可見」的污染物,但問題可還沒徹底解決。面對 21 世紀的飲水挑戰,哪些技術真正有效?

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19 世紀的歐洲因為城市人口膨脹與工業發展,面臨了前所未有的水污染挑戰。當時多數城市的供水系統仍然依賴河流、湖泊,甚至未經處理的地下水,導致傳染病肆虐。

1854 年,英國醫生約翰·斯諾(John Snow)透過流行病學調查,發現倫敦某口公共水井與霍亂爆發直接相關,這是歷史上首次確立「飲水與疾病傳播的關聯」。這項發現徹底改變了各國政府對供水系統的態度,促使公衛政策改革,加速了濾水與消毒技術的發展。到了 20 世紀初,英國、美國等國開始在自來水中加入氯消毒,成功降低霍亂、傷寒等水媒傳染病的發生率,這一技術迅速普及,成為現代供水安全的基石。    

 19 世紀末的台灣同樣深受傳染病困擾,尤其是鼠疫肆虐。1895 年割讓給日本後,惡劣的衛生條件成為殖民政府最棘手的問題之一。1896 年,後藤新平出任民政長官,他本人曾參與東京自來水與下水道系統的規劃建設,對公共衛生系統有深厚理解。為改善台灣水源與防疫問題,他邀請了曾參與東京水道工程的英籍技師 W.K. 巴爾頓(William Kinnimond Burton) 來台,規劃現代化的供水設施。在雙方合作下,台灣陸續建立起結合過濾、消毒、儲水與送水功能的設施。到 1917 年,全台已有 16 座現代水廠,有效改善公共衛生,為台灣城市化奠定關鍵基礎。

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圖片來源/BRITA

進入 20 世紀,人們已經可以喝到看起來乾淨的水,但問題真的解決了嗎? 科學家如今發現,水裡仍然可能殘留奈米塑膠、重金屬、農藥、藥物代謝物,甚至微量的內分泌干擾物,這些看不見、嚐不出的隱形污染,正在成為21世紀的飲水挑戰。也因此,濾水技術迎來了一波科技革新,活性碳吸附、離子交換樹脂、微濾、逆滲透(RO)等技術相繼問世,各有其專長:

活性碳吸附:去除氯氣、異味與部分有機污染物

離子交換樹脂:軟化水質,去除鈣鎂離子,減少水垢

微濾技術逆滲透(RO)技術:攔截細菌與部分微生物,過濾重金屬與污染物等

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這些技術相互搭配,能夠大幅提升飲水安全,然而,無論技術如何進步,濾芯始終是濾水設備的核心。一個設計優良的濾芯,決定了水質能否真正被淨化,而現代濾水器的競爭,正是圍繞著「如何打造更高效、更耐用、更智能的濾芯」展開的。於是,最關鍵的問題就在於到底該如何確保濾芯的效能?

濾芯的壽命與更換頻率:濾水效能的關鍵時刻濾芯,雖然是濾水器中看不見的內部構件,卻是決定水質純淨度的核心。以德國濾水品牌 BRITA 為例,其濾芯技術結合椰殼活性碳和離子交換樹脂,能有效去除水中的氯、除草劑、殺蟲劑及藥物殘留等化學物質,並過濾鉛、銅等重金屬,同時軟化水質,提升口感。

然而,隨著市場需求的增長,非原廠濾芯也悄然湧現,這不僅影響濾水效果,更可能帶來健康風險。據消費者反映,同一網路賣場內便可輕易購得真假 BRITA 濾芯,顯示問題日益嚴重。為確保飲水安全,建議消費者僅在實體官方授權通路或網路官方直營旗艦店購買濾芯,避免誤用來路不明的濾芯產品讓自己的身體當過濾器。

辨識濾芯其實並不難——正品 BRITA 濾芯的紙盒下方應有「台灣碧然德」的進口商貼紙,正面則可看到 BRITA 商標,以及「4週換放芯喝」的標誌。塑膠袋外包裝上同樣印有 BRITA 商標。濾芯本體的上方會有兩個浮雕的 BRITA 字樣,並且沒有拉環設計,底部則標示著創新科技過濾結構。購買時仔細留意這些細節,才能確保濾芯發揮最佳過濾效果,讓每一口水都能保證潔淨安全。

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濾芯本體的上方會有兩個浮雕的 BRITA 字樣,並且沒有拉環設計 (圖片來源 / BRITA)

不過,即便是正品濾芯,其效能也非永久不變。隨著使用時間增加,濾芯的孔隙會逐漸被污染物堵塞,導致過濾效果減弱,濾水速度也可能變慢。而且,濾芯在拆封後便接觸到空氣,潮濕的環境可能會成為細菌滋生的溫床。如果長期不更換濾芯,不僅會影響過濾效能,還可能讓積累的微小污染物反過來影響水質,形成「過濾器悖論」(Filter Paradox):本應淨化水質的裝置,反而成為污染源。為此,BRITA 建議每四週更換一次濾芯,以維持穩定的濾水效果。

為了解決使用者容易忽略更換時機的問題,BRITA 推出了三大智慧提醒機制,確保濾芯不會因過期使用而影響水質:

1. Memo 或 LED 智慧濾芯指示燈:即時監測濾芯狀況,顯示剩餘效能,讓使用者掌握最佳更換時間。

2. QR Code 掃碼電子日曆提醒:掃描包裝外盒上的 QR Code 記錄濾芯的使用時間,自動提醒何時該更換,減少遺漏。

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3. LINE 官方帳號自動通知:透過 LINE 推送更換提醒,確保用戶不會因忙碌而錯過更換時機。

在濾水技術日新月異的今天,濾芯已不僅僅是過濾裝置,更是智慧監控的一部分。如何挑選最適合自己需求的濾水設備,成為了健康生活的關鍵。

人類對潔淨飲用水的追求,從未停止。19世紀,隨著城市化與工業化發展,水污染問題加劇並引發霍亂等疾病,促使濾水技術迅速發展。20世紀,氯消毒技術普及,進一步保障了水質安全。隨著科技進步,現代濾水技術透過活性碳、離子交換等技術,去除水中的污染物,讓每一口水更加潔淨與安全。

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(圖片來源 / BRITA)

今天,消費者不再單純依賴公共供水系統,而是能根據自身需求選擇適合的濾水設備。例如,BRITA 提供的「純淨全效型濾芯」與「去水垢專家濾芯」可針對不同需求,從去除餘氯、過濾重金屬到改善水質硬度等問題,去水垢專家濾芯的去水垢能力較純淨全效型濾芯提升50%,並通過 SGS 檢測,通過國家標準水質檢測「可生飲」,讓消費者能安心直飲。

然而,隨著環境污染問題的加劇,真正的挑戰在於如何減少水污染,並確保每個人都能擁有乾淨水源。科技不僅是解決問題的工具,更應該成為守護未來的承諾。濾水器不僅是家用設備,它象徵著人類與自然的對話,提醒我們水的純淨不僅是技術的勝利,更是社會的責任和對未來世代的承諾。

*符合濾(淨)水器飲用水水質檢測技術規範所列9項「金屬元素」及15項「揮發性有機物」測試
*僅限使用合格自來水源,且住宅之儲水設備至少每6-12個月標準清洗且無受汙染之虞

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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給你多少錢,才會願意放棄使用 FB ?社群軟體的體驗該如何被「金錢」衡量?──《資訊超載的幸福與詛咒》
天下文化_96
・2022/08/27 ・2405字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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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。

你每天花多少時間使用 FB?使用社群軟體對你的心情造成了什麼影響?圖/Pixabay

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。

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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?

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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?

要是社群媒體要付費的話,你們願意花多少錢呢?圖/LightFieldStudios

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。

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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?

IKEA 所設置的家具體驗區,常常被拿來當作「稟賦效應」的案例。圖/Pixabay

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。

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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。

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——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。

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天下文化_96
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天下文化成立於1982年。一直堅持「傳播進步觀念,豐富閱讀世界」,已出版超過2,500種書籍,涵括財經企管、心理勵志、社會人文、科學文化、文學人生、健康生活、親子教養等領域。每一本書都帶給讀者知識、啟發、創意、以及實用的多重收穫,也持續引領台灣社會與國際重要管理潮流同步接軌。

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Deepfake 不一定是問題,不知道才是大問題!關於 Deepfake,你需要知道的是⋯⋯?
TingWei
・2022/01/24 ・3489字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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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。

利用深度學習技術合成或是置換人臉的技術,都是屬於Deepfake。圖 / stephenwolfram

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。

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「栩栩如生」的愛因斯坦

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。

Weta Digital 說明如何讓保羅・沃克的弟弟 Brian O’Conner 能透過 Deefake 的技術,繼續協助 保羅・沃克演完《玩命關頭7》

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。

利用CG技術把布萊德・彼特「變老」。 圖 / © 2008 – Paramount Pictures

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)」。

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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」。

This Person Does Not Exist 裡的「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。

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歐巴馬的 Deepfake 影片

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%。

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「換臉偵測大賽」(Deepfake Detection Challenge)的辨識素材。圖/MetaAi

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

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  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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TingWei
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據說一生科科的生科中人,不務正業嗜好以書櫃堆滿房間,努力養活雙貓為近期的主要人生目標。