人們更傾向於相信平凡的臉孔

• 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。

科學，一種帕斯卡賭注

如果一個科學主張會對社會、政治或個人造成影響，那在衡量它時，就必須多考慮一個問題：如果錯了會怎樣？接受一個主張最後卻發現它是錯的，有什麼風險？拒絕一個主張而最後發現它是對的，又如何呢？

如果知道服用避孕藥的風險，一位健康女性就可以在憂鬱出現時即時停藥。避孕藥引發的憂鬱通常很快就會消失，對許多女性來說這樣的風險還算輕微，值得一試。同樣地，牙線很便宜，使用牙線每天只需要幾分鐘，如果最終發現沒什麼用處也不會有太大損失。但某些議題就沒那麼簡單了。

想想人為氣候變遷，儘管相關科學研究已經持續了五十年，累積了上萬篇同儕審查的科學論文、數百篇政府及非政府組織的報告，許多美國人仍懷疑氣候變遷的真實性及人類在其中扮演的角色。總統、國會議員、企業領袖、《華爾街日報》的社論都曾表示懷疑，拒絕相信好幾個世紀以來充分發展的物理理論，以及海平面上升和頻繁極端氣候事件等經驗證據。另外有些人則認為，儘管人為氣候變遷真的有發生，但不會造成太大影響，甚至是件好事。

做為一位科學史學者，我知道能量有限理論、優生學、激素避孕藥的歷史，也知道要判斷使用牙線是否有益十分困難，最重要的是我知道地質學家在衡量大陸漂移理論時受到了政治理念影響。我從未預設我們相信科學永遠合理，或通常是合理的，我一直認為這個問題很棒：科學主張的基礎為何？我們應該相信科學家嗎？

信任科學非常重要，但科學家不能期待大眾單憑信任就接受他們的主張。科學家必須解釋他們如何做成這些主張，並承認他們有可能因為忽略或蔑視某些證據而犯錯。如果有人合理指出某些證據被漠視或不合比例的強調，無論這個人是科學家、業餘專家、記者還是飽學的公民，都該考慮他的想法。科學家必須保持開放，明白他們有可能犯錯或忽略某些重要的事情。重點在於，無論科學家有多麼聰明正直，我們相信的都不是科學家，而是相信科學做為一種社會過程，能夠嚴謹地檢驗科學主張。

有些科學結論已經發展完整，不再有人提出合理的懷疑；有些理論則是早就被推翻了。上述論點並非在說科學家應該繼續投入時間與精力，反覆證明或推翻這些結論。如同孔恩在超過半世紀前所討論的，如果說科學可以說是一種進步，那是因為科學家知道怎樣達成共識、往下一步邁進。針對大陸漂移理論的辯論，是在新一代科學家找到了一系列更切中要害的證據後才重新開啟的，這可說是該案例中最突出的一個面向。

我們可以用帕斯卡的賭注來說明這個問題。無論一項科學知識發展得有多完整，無論專家共識有多強大，永遠還是會有不確定之處。因此每當有人挑戰科學知識（不管是出於什麼原因），我們都可以先學帕斯卡這樣問：如果這項科學主張最後證明是對的，忽視它會有什麼風險？相較之下，因應這項主張而行動，但最後發現它是錯的，代價又是什麼？ 不用牙線的風險真實存在，但不至於太嚴重；對氣候變遷的科學證據視而不見，代價則太高昂了。

不可諱言，提倡優生學社會政策的人也認為不施行這些政策會帶來極大的風險。當然那只是他們對科學證據的解讀，而如我們所見，這些證據該如何解釋，並未有共識達成。這裡我們又要回頭強調共識。如果可以證明相關領域專家並未達成共識，那公共政策的基礎顯然十分薄弱。這也是為什麼菸草公司長久以來，一直嘗試宣稱科學認為菸草會帶來危害這件事其實沒有那麼確定。如果真的是這樣，他們說菸草管制過於倉促就是對的。同樣地，如果人為氣候變遷還沒達成科學共識，石化產業和自由主義智庫要求更多研究，就是正確的。因此共識研究關係重大，知道共識存在無法讓我們知道該如何面對氣候變遷，但可以告訴我們問題確實存在。

如果確定相關領域的專家已達成共識，下一步呢？我們可以充滿信心地接受他們的結論，以此當作決策依據嗎？我的答案是有條件的肯定。可以，條件是社群有理想運作。這個條件很重要，如同溫恩所說，如果科學想要得到尊重與信賴，那麼「在組織型態、管理方式、社會關係等方面擁有優良的制度，就不只是為了讓科學進入大眾生活而作非必要的渲染，而是批判性社會文化評估的必備元素。」

科學史顯示社群不見得能如理想般達到開放、多元、確實執行轉化型質問，而且通常都做不到（不過沒達成這些理想，影響也不一定會很深刻，有時甚至難以察覺）。歷史學家史塔克指出，美國國家生命倫理委員會建議在審查以人類為實驗對象的研究時，委員會至少要有四分之一成員不隸屬執行該研究的機構，但這個目標很少達成。

我們要如何知道科學社群夠不夠多元、有沒有做到自我批判、讓另類意見有機會發聲？尤其是研究進行初期，有潛力的方法不該太早被否定。我們該如何判斷制度好不好？這裡沒有統一標準。很多科學家對大陸漂移的想法錯了，這不代表現在另一群科學家對氣候變遷的想法也錯了，他們可能對可能錯，我們不能預設立場。

除了檢查高素質的專家社群有沒有達成共識，我們也可以問：

社群中的科學家能接受不同觀點嗎？社群成員是否能代表廣泛的觀點，有不同的想法、理論取向、方法學偏好和個人價值？

是否使用不同的方法和多樣的證據？

不同的意見有沒有機會發聲、被充分考慮和看重？

社群是否對新資訊開放？能否自我批判?

在年齡、性別、種族、族群、性向、國家等面向上，社群的組成是否多元？

最後一點需要進一步解釋，科學訓練的目的是要限制個人偏見沒錯，但所有已知證據都顯示我們沒做到這點，而且可能真的很難。個人偏見很難避免，但可以透過多樣化來校正。不過，真的需要在人口組成上多元，才能讓觀點多元嗎？

關於這個問題最好的答案，是人口多元很接近觀點多元，甚至可以說是能夠促成該目標的手段。一群白人、中年、異性戀男性可能對許多議題看法分歧，但他們也會有盲點，例如在性別或性向上。在團隊中加入女性和酷兒是一個辦法，讓更多本來可能錯失的觀點被納入考量。

這是觀點知識論的基本論點，主要由哈定提出（見第一章）。我們的觀點很大程度取決於生活經驗，比起有男有女的社群，一個全由男性（在觀點知識論上則是全由女性）組成的社群，經驗可能比較狹隘，觀點也可能因此比較狹隘。商業世界有證據支持這點，針對職場性別多樣性的研究顯示，女性加入領導階層有助於公司獲利，但只限於一定比例：60%。如果公司領導階層全部或大部分是女性，這種「多元紅利」就會開始降低。這也的確符合以上論點。

前面提到的問題其實並不容易做到，但如果任何一點沒有做到，通常很容易就會被發現。更常見到的是社群中的某些人性格傲慢、心胸狹窄、自我膨脹（這些實在太常出現了！），但社會學觀點的知識論認為個人的影響不大，重要的是團隊整體足夠多元，公開討論的管道暢通，新證據和新想法有機會傳播。

哲學家道格拉斯論證過，當科學結論帶來的影響不在知識層面，而是關係到道德、倫理、政治或經濟，就無法避免價值觀在不知不覺中影響我們對證據的判斷。（例如自由派可能會比較快接受氣候變遷的科學證據，因為這代表政府可能要干預市場運作，而他們對這點接受度較高。）

因此，一個議題影響社會愈深，研究它的社群就更必須公開且多元。 不過有時候某些議題看似單純、只是知識問題，實際上卻不是。科學家可能會說他們純粹在討論問題的知識面，但實際上不是。這表示無論是什麼議題，科學社群都需要留意多元和開放程度，對新想法保持開放，尤其是得到實證證據支持的想法，或嶄新的理論概念。

例如可以在決定經費補助對象或審查論文時，多加考慮新穎的想法。包容新穎想法最後發現它錯了，應該還是好過因為批判而錯過好的想法。很多科學家非常強調在面對知識時應該表現出嚴厲的態度，實際上還可能流於粗暴，這可能在無意間造成同行不願多言，特別是年輕、害羞或缺乏經驗的科學家。嚴厲很重要沒錯，但保持開放可能更重要。

We have been authorized by Princeton University Press to use this conten. 該內容由普林斯頓大學出版社授權使用

• 作者：黃伊平／執業律師，台北大學法學碩士

編按：在出現Deepfake之後，網路世界進入了「眼見不為憑」的年代。

本次泛科學和法律白話文合作策畫「Deepfake 專題」，從Deepfake 技術與辨偽技術、到法律如何因應。科技在走，社會和法律該如何跟上、甚至超前部署呢？一起來全方位解析 Deepfake 吧！

網紅小玉涉嫌利用人工智能 AI「Deepfake」（深度造假）技術，把多位公眾人物的臉部圖像移花接木到色情影片的主角身上，重製成「換臉影片」，並成立「台灣網紅挖面」社群，供人付費觀看，以獲取不法利益。被害人數眾多，其中不乏藝人、政治人物、知名網紅等。

而未經當事人同意，製作「換臉」的影片，這樣的行為會觸犯那些法律呢？

換臉影片觸犯《刑法》哪些罪名？

換臉影片屬於新型的數位性犯罪，在台灣還沒有處罰前例，目前大多認為可能會涉犯《刑法》的「散布猥褻罪物品罪」和「妨害名譽罪」。

「散布猥褻物品罪」包括哪些具體行為？

首先，刑法處罰「散布猥褻物品」的行為，依照實務見解是指：「客觀上足以刺激或滿足性慾，內容可與性器官、性行為及性文化的描繪與論述聯結，且引起一般人羞恥或厭惡感而侵害性的道德感情，有礙於社會風化的狀態」。

具體來說，「Deepfake」換臉影片的劇情，如果含有「暴力、性虐待或人獸性交」的情節，或雖然無關「暴力、性虐待或人獸性交」，但有引起一般人羞恥的性器官裸露、性行為的內容，且缺乏適當的安全阻隔措施（例如沒有用包裝隔絕並標示「18 禁」），就會違反《刑法》的散布猥褻物品罪，刑度是 2 年以下有期徒刑、拘役或科或併科 9 萬元以下罰金。

實務上，曾有人不滿女友提分手，憤而把交往時拍攝的女友裸體照片散布在社群網站 Instagram，被法院判拘役 50 天，並以「一天 1000 元」易科罰金。

還有一則案例是前男友在兩人分手後，在網路論壇上傳親密影片供人瀏覽，被害人直到聽朋友說網路上有疑似自己的性愛影片，才知道受害。而觸法的前男友，也被法院判有期徒刑 3 月，緩刑 2 年。

另外，如果換臉影片的內容涉及「未成年人」，加害人除了違反《刑法》的散布猥褻物品罪外，還會同時觸犯保護兒少所特別制定的《兒童及少年性剝削防制條例》——如「拍攝、製造兒童或少年為性交或猥褻行為之電子訊號罪」以及「散布少年為性交及猥褻行為之電子訊號罪」。

而且，基於特別法優先於普通法的原則，加害人將會被用刑責較重的《兒童及少年性剝削防制條例罪》來處罰。

舉例來說，有個案例是被告在拍攝自己跟未成年人的性愛影片後，用影片要脅被害人，又把影片上傳到色情網站。針對拍攝影片的行為，被法院處有期徒刑 1 年 1 個月；恐嚇未成年人的部分，則被處有期徒刑 3 個月，得易科罰金；最後，散布猥褻影片的部分，被處有期徒刑 6 個月，得易科罰金。

不過，並非所有傳送裸露照片的人都會被定罪，還需要達到「散布」的程度，實務就曾有被告先拍攝被害人跟自己性交時的照片，還有被害人的大腿、胸部等私密處，再將照片傳送給某位網友觀賞；法院認為，被告只有把照片傳給「1 名」網友，不算是「散布」，就不能用散布猥褻物品罪處罰。

換臉影片又為何符合「妨害名譽」？

所謂妨害名譽罪，包含「公然侮辱罪」和「誹謗罪」兩種類型。兩者的共同點，都是在保護人民的名譽免於侵害，但差別在於：前者是透過「表達意見」來侵害名譽，後者則是用「陳述事實」的方式來做。

實務上，有法院用「事實能否驗證」的判準來區分「公然侮辱罪」和「誹謗罪」。

換言之，如果行為人的言論，語意脈絡空洞而無意義，無法客觀檢驗所依附的事實，僅讓被害人主觀評價下的感情或名譽意識受損，就屬於「侮辱」；反之，如果語意脈絡具體而有意義，客觀上可以清楚理解、辨識指摘的特定事實是什麼，此時就傷害到被害人客觀外部的名譽，就是「誹謗」要處理的範疇。

舉例來說，曾有被告在他人臉書專頁文章下留言「智障超譯的女表子」等文字，法院認為「婊子」是針對撰文者的「性別」的侮辱性用語，判被告犯刑法的公然侮辱罪，處罰金2千元。

另則案例是：被告在臉書社團爆料公社上，張貼指摘被害人是「史上地表最強小三」等內容的文章，法院認為被告用散布文字的方法，指受害人是介入他人婚姻關係的第三者，足以貶損人格尊嚴與社會評價，所以觸犯刑法的加重誹謗罪，處拘役 45 日，得易科罰金。

那 Deep fake 換臉影片到底觸犯「公然侮辱罪」還是「誹謗罪」呢？

由於影片已直接將被害人的臉置換到 AV 內容當中，雖然沒有明確使用侮辱或謾罵被害人的文字，但影片本身已足以向觀賞者傳達「羞辱、侮蔑」被害人的意味，並讓被害人感受到極大的輕視和痛苦，所以可能會成立刑公然侮辱罪。

而含有性交和裸露鏡頭的換臉影片，一旦在網路流出後，不免有人會相信影片主角有拍攝的事實，將嚴重影響被害人在一般人心中的名譽和社會地位，所以也可能會成立加重誹謗罪。

而觸犯刑法公然侮辱罪，可處拘役或九千元以下罰金；觸犯刑法加重誹謗罪，則將處二年以下有期徒刑、拘役或三萬元以下罰金。

換臉影片還觸犯了《個人資料保護法》！

所謂「個人資料」，依規定包括：任何足以辨識個人的資料，包括姓名、生日、特徵等。由於製作「Deepfake」換臉影片，勢必會擷取被害人的臉部照片，而可以辨識個人的「臉部特徵」，實務肯認這就屬於《個人資料保護法》所要保護的「個人資料」。

而個人資料的蒐集、處理及利用，原則上需要得到當事人本人的同意，僅當政府機關基於法定目的，或私人基於契約關係、或其他重要的公共利益時，才能在不經同意的前提下，合理使用，但無論如何都不能侵害當事人的利益。否則，可能就會違反「非公務機關非法利用個人資料罪」，最高可處 5 年以下有期徒刑，得併科 100 萬元以下罰金。

類似案例像是：被告未經被害人同意，就在臉書社團張貼被害人的姓名、年齡、地址、個人大頭照、生活照、住家外觀照片，同時發表「小心這個人外表會騙人，目前侵占案避不見面」等言論。法院認為，被告把自己跟被害人間的債務糾紛私怨訴諸公眾，將被害人的個人資料揭露在臉書社團專頁，顯然侵害被害人的資訊隱私或自決權，觸犯個人資料保護法罪名，處有期徒刑 3 月，得易科罰金。

此外，為了製作 Deep fake 換臉影片，勢必使用明顯能夠辨識被害人的臉部照片，且非出於任何公益目的；依個資法，加害人就該負起「損害賠償」的責任！

肖像權被侵害，可依《民法》請求賠償

《民法》保障每個人的肖像權，這是一種「個人決定肖像是否公開的權利」，肖像權人可以自己決定是否揭露自己肖像，並決定在何種範圍內、何時、以何種方式、向何人揭露。

因此，如未經同意，就拍攝、重製他人的肖像等，就會侵害肖像權。

過去曾有案例，被告未經他人同意，就把被害人的照片後製，在臉上增加手掌圖案，並刊登在網路，表示「打臉」的意思，即使被告辯稱是為了評論與公益有關的事項，才製作網路圖片，但法院認為被告「並沒有」利用被害人肖像的權利，而以網路方式公開打臉圖片，已嚴重侵害被害人的肖像權。被害人除了可以請求刪除打臉圖片，也可以要求賠償自己的精神上損害。

因此，那些臉部照片遭盜用、被製成換臉影片的被害人，可以依法請求製作者刪除影片，並請求慰撫金──具體來說，法院將依照實際加害情形、所造成的影響、被害人痛苦的程度、雙方的身分地位、經濟情形及其他各種狀況，以確認合適的賠償金額。

換臉也是「性騷擾」，可以申訴啟動調查

什麼是性騷擾行為？《性騷擾防治法》指出：像是那些違反被害人意願，播送跟性或性別有關的影像，而有損害被害人的人格尊嚴，造成被害人感受敵意或冒犯的情境。

而換臉影片將被害人照片後製成 A 片主角，彷彿讓眾人看見赤裸裸的自己，使被害人深感冒犯和不舒服，就是一種性騷擾。

性騷擾事件的被害人可向直轄市或縣（市）主管機關提出申訴，主管機關即應開啟調查程序，並可依法對行為人處以新臺幣一萬元以上十萬元以下罰鍰。

而有鑑近年數位和網路性別暴力案例頻傳，行政院性別平等會更在今年 110 年 2 月 3 日，發布「數位/網路性別暴力之定義、類型及其內涵說明」一文，內容是參酌 CEDAW 一般性建議第 19 號第 6 段意旨，明確定義數位／網路性別暴力，明列數位／網路性別暴力的態樣，其中就包括「未經同意散布與性／性別有關個人私密資料」，並表態有意擬定相關防治政策、訂修法規，有待後續明顯進展。

要求換臉影片下架，有法律機制嗎？

被害人若發現某網路平台上有換臉影片，可以要求業者將影片下架嗎？

關於網路平台業者有無管制用戶言論的責任，曾有判決指出：網路業者並非司法機關，沒有判斷用戶行為是否構成侵害他人權利的權限，且若平台判斷錯誤，將有侵害言論自由的疑慮。為了兼顧用戶的言論自由及保護被害人權利，網路業者只有在「明知或有相當理由足認確實發生侵權行為」時，才有採取防止措施（例如刪文）的義務。

換言之，在侵權事實水落石出之前，依照法院的慣例，網路平台業者可能沒有主動和積極管制用戶言論的權責，被害人除非能證明權利受到侵害，才能要求網路平台業者下架影片，較難及時避免損害繼續擴大。

為了處理這樣的進退兩難，行政院在 107 年 4 月 27 日提出《數位通訊傳播法草案》，明定網路業者對提供使用的資訊，應負擔法律責任──當被害人告知或警察機關通知有侵權的內容，網路業者就應採取適當的處置並保全證據。

業者如果確實在合理期間內移除侵權資訊，並好好保全相關證據，就可以免除後續的賠償問題。因此，本草案如經未來立法院三讀通過，可望附加網路業者更多積極管制換臉影片的措施。

此外，依照《兒童及少年福利與權益保障法》的要求，須設立「iWIN 網路內容防護機構申訴管道」。若民眾發現有害兒少身心健康的網路色情內容時，可以向 iWIN 網路內容防護機構提起申訴，iWIN 機構將依規定進行查證，如查證屬實，即通知業者移除或改善，若屆期未移除或改善，主管機關可以對業者進行裁罰。

水能載舟，亦能覆舟，科技的發展原意是要改善人們的生活，然而一旦遭有心人濫用，所造成的危害，將是遠遠超出我們的想像。

如長期氾濫的虛假訊息、以及層出不窮的網路性暴力威脅，除了有賴立法管制，也不該忽略加強對網路使用者的教育宣導，而將性別平權的概念深植到每個人的心中，才能從根本解決網路／數位的性別暴力現象。

願立法追上科技的腳步前，我們每個人都自動自發地成為 Deep fake 換臉影片的終結者。當看見非法的色情影片，不下載、也不分享，提出檢舉，終結那些血淋淋傷害持續擴大的可能性。