目前不必担心支付安全

在看到AI换脸视频疯转的同时，也有人担心自己的高清晰度、光线良好的照片被平台获取，是否会存在被拿去盗刷的风险，毕竟现在大街小巷都有刷脸支付的机器。

针对此事，昨天中午支付宝官方回应，目前网上各类换脸软件有很多，但不管换得有多逼真，都是无法突破刷脸支付的。他们表示，“刷脸支付”采用的是3D人脸识别技术，在进行人脸识别前，也会通过软硬件结合的方式进行检测，来判断采集到的人脸是否是照片、视频或者软件模拟生成的，能有效避免各种人脸伪造带来的身份冒用情况。

昨天，就人脸被冒用一事，我也找了杭州本地一家做金融安全的公司。对方表示，目前大部分和金融相关的人脸识别，用的都是安全级别较高的软硬件，很大程度上避免活体检测、视频攻击等带来的风险，“但换脸的技术也在不断更新，这样的威胁会一直存在。”

目前，在手机银行端，人脸也多为辅助认证的功能，真的涉及大额消费和转账，也还是以短信等其他认证工具为主。

AI换脸看上去越来越危险了

事实上，这已经不是AI换脸在国内首次造成恐慌。早在2017年，一场热闹的“全民军装照”活动就曾陷入人脸隐私泄露的质疑中。有人认为用户上传照片，制作军装照的过程中，被要求获取一些授权，很有可能被别人利用，带来损失和不利的影响。

后来，推出这项活动的《人民日报》和腾讯团队出面说明，也平息了用户心中的恐慌。但围绕在人脸识别和人脸隐私安全上方的阴云始终未散去，特别是在人工智能介入后，让AI换脸看上去越来越危险了。

比如今年6月初，一段有关facebook创始人马克·扎克伯格的假视频在instagram和facebook上广为流传。视频中的人穿着和扎克伯格一样的衣服，从相貌到举止都跟扎克伯格几无二致，只是声音有些奇怪。

几乎在同一时间，职场社交平台领英上还出现了一个疑似间谍的账号。她的名字是Katie Jones，头像是一个典型的白人女性，有着显赫的履历。但实际上，无论从哪段经历入手，都查不到她在现实世界留下的足迹，而关注她的人里包括了不少政要和专家。经过调查发现，她的脸很可能是用AI合成的。

一个事实是，Deepfake的算法来自于对抗神经网络GANs。据DeepTrace平台统计，2018年，全球涉及到GANs生成图像和视频的论文多达902篇，而研究如何识别合成图像和视频的论文只有25篇，仅为前者的1/36。

这意味着大部分技术团队都在让AI“以假乱真”的事情上投入精力。而有意无意地将照片和自拍上传到各种平台上的我们，实际上也为AI的成长提供了帮助。

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