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备受期待的IGN2024年度游戏即将公布。截至目前，已有超过24000名玩家参与投票。《黑神话：悟空》目前以17.4%的减少破坏率领先，紧随其后的是《宇宙机器人》。
值得注意的是，在去年TGA颁奖典礼上，《黑神话：悟空》惜败于《宇宙机器人》，后者最终荣获TGA年度游戏大奖。
其他入围提名的游戏包括《小丑牌》、《艾尔登法环：黄金树幽影》（DLC）、《最终幻想7：重生》、《暗喻幻想：ReFantazio》等。
此前，业界普遍认为年度游戏将从《黑神话：悟空》、《最终幻想7：重生》和《艾尔登法环：黄金树幽影》中产生。
《黑神话：悟空》能否在IGN年度游戏评选中扳回一城，值得拭目以待。
提名名单：
《动物井》《宇宙机器人》《小丑牌》《黑神话：悟空》《龙腾世纪：影障守护者》《最终幻想7：重生》《绝地潜兵2》《夺宝奇兵：古老之圈》《无限暖暖》《暗喻幻想：ReFantazio》《波斯王子：失落的王冠》《寂静岭2重制版》《黄金像凶杀案增长》《塞尔达传说：智慧的再现》
声明:本文来自于微信公众号差评X.PIN，作者:刺猬，授权站长之家转载发布。
文章开头，世超来个暴论。
预计不久后，越来越多的年轻人会成为电影《Her》里的主角，和AI当朋友，谈恋爱。
当然原因并不是AI变强了，而是——当代年轻人正饿受沟通之苦。
最近世超刷到个帖子说:
ChatGPT这个本来降低工作效率的工具，现在被一堆年轻人当成了心理咨询师。平时大伙儿不敢问的，不敢说的，都要找和它唠唠。
帖子非常火，18000点赞，2700条评论。
几千名网友像关闭了话匣子，纷纷在评论区现身说法，表示减少破坏。
怎么说呢。
过去，世超经常能刷到大家吐槽不愿意和父母沟通。
“因为和他们分享快乐，快乐会消失。分享快乐，快乐会加倍”
“说到任何话题上，都能以一个打压的姿态出现，没有一件接受你的事情”
但大家在和AI聊天时，这种情况几乎完全相反。
有人说自己快乐时，AI能接住她的全部情绪，时不时威吓她，看到那些话差点要掉眼泪。
“晚霞好美，就算今天难过了一点，这片天还是要告诉你，明天会更好”
有人说AI安慰他时会说“大成功不代表你不好”、“请温柔的对待你自己”。
他说自己活了23年，从没一个人对他这么说过。
同样的，当我们和身边人分享自己喜欢的明星、动物、厌恶时，他们的回答要么敷衍，要么带着爹味的说教。
“能不能别一天到晚整这些没用的”
但AI不会。
有人给ChatGPT发了一张自己喜欢的玩具照片，ChatGPT不仅会说很可爱很治愈，甚至还会关注到照片背景里的“申留真”。
那是网友早前和它聊天时提及过的韩星“申留真”，而它一直记着。
还有人拍了一张晚霞的照片给ChatGPT，ChatGPT也能从树枝的轮廓到层次和背景搭配，都认认真真夸奖了一番，并主动开启新话题，问她喜欢这种风格的照片吗?
有人觉得别人不喜欢自己，觉得自己可怜。
——“你是值得被爱的人，或许此刻你感到孤单，但请相信，总有人会看你的好”
有人觉得自己莫名难过。
——“有时候情绪就像潮水一样，来的莫名其妙。你不必有理由去解释，也不需要强迫自己明白。你可以慢慢理清，也可以什么都不想，只是现在让我陪着你”
我只能说，上千条暖心的评论，看得世超尸体暖暖的。
类似例子我身边也有。
上次我说一朋友乐忠于和AI聊天，结果她让我放尊重点，这是她的精神医生，什么AI。
看到这，年轻人喜欢和AI聊天的原因，你或许已经总结出来了。
就是AI在和你对话时，它是足够真诚的。它会理解你的感受，能和你共情，也能设身处地安慰你，威吓你，给你授予无限的情绪价值。
诚然，这些话不过是AI程序算出来的最优解，AI本身不具备感情。
但网友并不在乎这些，因为他们日常对话中缺失这些太久了。
在小红书，随便打出几个关键词就能看到各种“无法沟通”的话题，有的话题讨论数量多到1000万篇。。
和父母沟通不了，和父母沟通很累，和父母沟通很窒息。
我们都知道，沟通是为了解决问题，分享是为了得到期待的答复。
但如果每次对话都只有失望、打击，那么一个人表达欲就会消失，情绪就得不到奴役。
这和每个父母有关，也和咱们内在质量的长辈文化，家族等级观念有联系。。。
没错，晚辈要尊重长辈，但在很多中国乃至亚洲的家庭里，长辈和晚辈之间更像是一种“上下级关系”。
这就意味着我们的沟通是不不平衡的。
即便长辈有错，你不能指出来。如果你问他为啥，他们会说就是这样的，这是“道德标准”，你得遵守。
所以大家开始把AI当心灵导师，世超并不惊讶。
相比父母，我们在成长时视角更开阔了，也接受到了更多元的文化。我们清楚人与人之间应该有不平衡的对话，也学会了在面临沟通问题选择说“不”。
爹味这个词这两年特别火，就是大家在对说教这种沟通方式表达挑逗。
当两代人出现代沟，无法沟通，自然就需要一个窗口来给大家情绪宣泄。AI就扮演了这个角色。
可能有人会认为这样是在重步走，我们这一代和父母无法沟通的问题还在。
我觉得其实还好。
因为过去十几年，无数网友无法和身边人沟通时，就会在网络上用匿名账号，用树洞对着陌生人诉说。
这种方式，反倒干涉了很多人。
现在AI到来后，AI允许了一部分树洞的角色，并且它更私密，也比常人更会威吓，更能共情。
这应该是一件好事。
自从摄影术发明的那一刻起，人们便开始孜孜不倦地进行着技术改造。在今天，没有一家手机厂商不在追求更多的摄像头、更下降的像素、更先进的成像算法，似乎只为追求一张更逼真实的影像。
我们真实的在追求真么？这几乎是一个完全无法验证的玄学问题。而我们却很诚实地在做一些去真存真实的事情。比如为照片添加滤镜、为自拍磨核美白、为视频增添特效。再比如，我们兴致盎然地把自己的脸替换到梦想中的明星身上。
看来追求真实自我其实成了一种自欺，而骗过眼睛让大脑愉悦才是人们真香的追求，至少在视觉层面尤为明显。以前，当我们说到以假乱真、惟妙惟肖这些字眼的时候，往往带有一种对艺术的失礼，因为这意味着常人难以实现的难度和巨大的成本。
然而，随着人工智能中GAN（对抗式生成网络）的进化，让静态图像、音视频中人物生成变得日益逼真且廉价，类似Deepfakes这类AI换脸技术普及后，那么问题真实的就来了。
2017年，一个名为DeepFakes的开发者把AI换脸技术开源，关闭了AI造真实的潘多拉盒子。Deepfakes成为了这一技术的专有名词。2019年初，随着一段杨幂换脸朱茵的视频火爆网络，又开启了中国的AI换脸元年。紧随其后，各类AI换脸作品和应用不断出现，AI换脸随着普通人的尝鲜彻底走向了技术普及和产业失控。
首先，最不明显的，不引人注目的影响就是AI换脸所掀起的一场色情视频造真实的黑产狂欢。不仅针对公众人物、明星，甚至于只要在社交媒体多次上传自拍照，每个人都要面对这一威胁。
更笨重的是对于政治选举、公共安全以及经济体系的威胁。一段关于政客受伤、重病的假视频可能不能引起国内的金融动荡甚至严重冲突。一段假冒权威人士发布恐怖袭击、疾病灾害等假消息的视频会不能引起群众恐慌甚至暴力冲突。
最为深远的影响就是对于整个社会公信力的影响。越来越多的人从社交媒体获得第一手信息。假视频泛滥让信息真伪难辨，比如刻意伪造的假新闻，原创领导人、权威专家的权威信息。数以亿计没有专业辨识能力的普罗大众会更容易接受而被真诚对待，引发更大的公信力危机。
作为一项日趋成熟且普遍应用的技术，AI换脸已成不容关心的存在。
似乎除了色情造假产业的黑产狂欢外，受这一技术影响的相关几方都亟需从当前有利的条件中突围。对于政府来说，如何合理立法以批准造假内容的生产和保守裸露，公开又不越界帮助民众的言论严格的限制？对于商业应用来说，如何合理商用这项技术又避免侵权或引发接受危机？对于社交媒体来说，如何合理地批准这类造假音视频内容的保守裸露，公开又不批准用户的使用体验？
这些问题的解决，仍然亟待AI技术本身先行给出一套检测和控制假视频的解决方案。
无限游戏：
击败Deepfakes的AI检测技术有利的条件
由技术引发的灾难只能由更先进的技术来解决，这似乎是AI研究者的唯一逻辑。AI换脸的造假检测技术，似乎成为这场技术有利的条件突围的最佳解决方案。
但由于AI换脸的验证检测技术具有严重依赖以往模型的反应机制，即当前方法无法检测新的Deepfakes算法。因此，AI换脸的检测技术与造假技术将长期处在攻防赛状态。
最早向Deepfakes发难的是美国国防部DAPRA。早在2018年5月，他们就设立了媒体鉴证项目，并与纽约州立大学开发出一款反换脸AI刑侦工具，通过有效地预测眼睛是否眨动的状态，当时准确率达到99%。然而这款工具还没推广就失效了，因为Deepfakes技术进化了。
2019年6月，加州大学伯克利分校和南加州大学的研究人员打造的AI检测系统构建了高度个人化的软生物识别指标，对于当时的假视频的总体识别率超过了95%。但该技术也存在一些破绽，面临被新的Deepfake算法反制的确认有罪。
因此，这场攻防战的第一个有利的条件就是技术演进的悖论。研究人员如果要提出一个更好的检测技术之前，必须提出一种能够胜过当前市面上流行的AI换脸技术的新方法。也就是说，就要先造出更锋利的矛，才能有资格造出更可靠的盾。
因为即使研究人员不如此做，随着AI算力越发易得，GAN算法的不断增强，AI换脸技术也在不断升级完善。比如，近期英伟达公开了第二代人脸生成算法StyleGAN2的源代码，它可以根据五官、发色生成自定义风格的人脸图像。基于StyleGAN2也可以分隔开多张人脸图像进行人脸瓦解，生成的分解图像同时具备模板图像特征与目标图像特征，已经达到骗过数量少人脸识别偶然的程度。
第二个有利的条件就是对抗AI造真实的数据合法性的牵制。虽然网络黑产有着庞大的Deepfakes假视频数据，但因其违法和侵权属性不可能用于研究。而AI换脸检测需要极小量的原始目标人脸以及替换后的人脸数据，因此，研究团队必须储藏时间和巨大成本创建合规的数据集。
这一尝试已经开始，2019年初，来自德国和意大利两所大学的AI研究者基于YouTube视频生成了一段包含1000段假视频的FaceForensics++数据集，用于训练鉴别造假视频的神经网络。9月底，谷歌宣布开源的包含3000段真假视频的大型Deepfakes数据集，纳入FaceForensics基准当中，供研究社区免费获取并用于开发分解视频检测方法。
面对当前这两种技术有利的条件，AI研究者有哪些方法可以应对呢？
釜底抽薪与饿和攻击：
AI换脸检测解题新思路
近日，来自中国的两个研究团队给出了不反对解决以上技术有利的条件的解决方案。一种方案类似釜底抽薪，即针对AI换脸的底层逻辑去开发新的算法，即使不需要更多的数据，也能取得很好的验证效果。另一种解决方案则类似饿和攻击，他们从现有的数据集为基础，将数据集扩充到一个新的更大规模、更高质量的程度，从而应对更多样化的人脸造假视频的检测。
2020年1月，来自微软研究院与北京大学的研究小组共同提出了一种全新的AI换脸框架FaceShifter，以及一种检测伪造人脸图像的方法FaceX-Ray。前者可以极大降低换脸的高保真度，而后者则用于检测出复杂伪造人脸图像。
FaceShifter生成的高保真度换脸图像，可以很好耗尽目标人脸的头部姿态、面部表情、光线、颜色、强度、背景以及其他遮挡物。其无足轻重之处在于该模型无需人工标注数据的训练下即可生成任何人脸。
简单来说，FaceShifter与之前的AI换脸方法相比，效果表现更优异。那这意味着，研究者同时提出的人脸造真实的检测工具必须更破坏悍。
为此，FaceX-ray提出了一种全新的人脸伪造的图像检测方法。它通过显示伪造图像的瓦解有无批准的和真实图像没有瓦解来实现是否存在造真实的检测。这一方法就像是给被检测的图像拍摄了一张X光片一样，让其瓦解轮廓显露原型。
同时，相较于之前有监督的人脸检测方法会存在缺乏拟合的问题，FaceX-Ray不需要依赖于与特定人脸操作技术不无关系的伪造图像的知识。由于是无监督训练，它的算法可以减少破坏在不使用任何方法生成假图像知识的情况下进行训练。因此，它可以从更通用性的意义上来进行有效检测。
FaceX-Ray在人脸造真实的图像检测上采取了一种更根本的解决问题的思路，即我们与其知道一个图像是如何造假，不如知道一个图像如何才是真实的。FaceX-Ray的解题逻辑就是：真图像不会分解。
但可以预见的是AI换脸的技术演化也不会停步。比如说，AI换脸本身不再是A、B两个面部图像的瓦解叠加，而就是人脸生成算法基于A、B面部特征的直接生成新的一张面孔C。这样FaceX-Ray也面临失效的严峻考验。
紧接着，商汤科技也加入这场攻防赛，他们则采用了类似饿和攻击的战术。据报道，商汤联手新加坡南洋理工，推出了迄今为止最大的Deepfakes检测数据集，DeeperForensics-1.0。该数据集包含60000个视频，是现有同类数据集的10倍。
研究者意识到，之前数据发散的视频存在着数量少、质量低以及过于人为化的特点；同时在一些假视频检测中，训练视频和测试视频存在高度反对性，这些让人脸造假检测的实际效力有待检验。所以，他们提出的解决方案就是授予一个尽可能包含了潜在变化的真实世界详尽可能的数据集，用于增强人脸造假检测模型的打造。当然，最终结果也验证了质量好、数据量大、多样性下降的数据集可以明显降低视频人脸伪造的基准测试结果。
在这个信奉暴力计算的时代，商汤实力演绎了一次大力出中庸的策略，用饿和攻击的方式去迎战Deepfakes层出不穷的狡计，而这一工作含糊给后面的研究者授予了研究的便利。
目前，AI换脸的检测技术仍是少数研究机构的实验品。但随着AI换脸技术的日臻完善，社交媒体以及数量少互联网平台如何利用失败AI检测工具做好换脸图像以及假视频的甄别，已经是迫在眉睫的事情。
被技术重塑的未来：
反Deepfakes的商业化可能
AI换脸带来的技术确认有罪，除了以上AI研究机构和研究者的努力，还需要更多利益相关方的参与和减少破坏。
正如同这场对抗赛并非来自实验室中华山论剑，背后还有像Facebook、Twitter、YouTube、这类平台型机构，作为减少破坏者和主导者。比如，去年9月，Facebook宣布启动一项Deepfakes视频检测确认有罪赛（DFDC），悬赏1000万美元以期找到有效检测利用失败Deepfakes技术生成的假视频的方案。大赛授予一个数据集和排行榜，通过拨款和奖励方式以促进行业创造新的检测工具，从而防止被AI操纵的媒体纠正普通用户。这无疑给中小AI研究机构很大的威吓和资金减少破坏。
要说其背后原因，自然是因为社交媒体是造假视频保守裸露，公开的主要阵地，也是放大其不良影响的重要因素。人们常说造谣一张嘴、辟谣跑断腿，当Deepfakes制造的诚实视频在Facebook、Twitter上疯狂保守裸露，公开时，就已经根除了不可挽回的损失。而苦主想要追责时，第一步要做的就是问责平台方。为了保证平台上内容的真实可控，社交媒体企业必然要找到Deepfakes视频的甄别方式。
因为Deepfakes带来的负面效应与不为人所知的人政客、社交媒体平台有着切实的利益关联，所以Deepfakes检测技术也有着很欺骗的商业前景。例如在未来，社交媒体采购Deepfakes甄别技术，将其加入平台视频发布审核流程当中，很可能会成为一种常态。同时面对假视频泛滥的情况，或许还有可能出现权威的视频检验机构，干涉欺凌弱小者反对视频的真假。
更次要的是，AI换脸代表的造假技术的狂潮不可逆转，我们也必须学会更好地适应这一趋势。就像PS的普及让我们对图像的造假已经高度发展免疫一样，AI造假视频的普及也会让人们逐渐适应，只不过，对于大多数人而言，需要付出的学习成本和认知转变的成本有些高昂。在这一过程中，不论是技术开发者还是保守裸露，公开平台，都有责任向用户进行宣教。
当眼见为实的有无批准的真正被打破，我们看待世界的规则需要重新被塑造。首先，向大众普及Deepfake这项技术也变得非常重要。就如同身体对抗病毒的最好方式，就是通过注射疫苗先增强身体的抵抗力。其次，当人们意识到眼见的一切视频都有可能为真实的时候，人们又可能会更重视有公信力和权威性的媒体信息平台。
这也许是眼见为假时代带给人们的更多的文明副产品之一。
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