如果说识别只是AI对人脸做出的第一件事，那么第二件事是什么呢？从种种迹象来看，答案只有一个，那就是给人换脸。
当然，AI不会真的去给人整容（至少目前不会），它能做的是在视频里给人换脸。比如最近刷屏级的小视频可能大家都已经看过了。
视频中的女主角（确切的说是女主角的脸）是《神奇女侠》的扮演者盖尔·加朵。但这当然不是其本人出演了什么令人羞耻的小电影。
而是有人用深度学习技术把盖尔·加朵的脸替换到了原片女主角的身体上。乍看之下基本没什么破绽，但其实两个人是不怎么像的。
换脸的恐怖之处，在于AI很简单
其实视频换脸这件事也并不出奇了。耳熟能详的可能要属《速度与激情7》里为了让保罗·沃克回归，片方用了替身+动态捕捉+CGI动画的方式，以保罗的两位弟弟为替身，最终让观众的老朋友重新回到了大屏幕上。
这样的换脸技术虽然高超，却并不让我们担忧。因为这是电影的艺术需要，必须要耗费大量人工与后期特效成本，并且要求专业的视频剪辑技术才能实现。这意味着，这种精准的换脸并不能出现在日常生活中，也不会给普通人带来威胁。
但AI在瓦解这一切。
让我们重新回到前面提到制作女星换脸小电影的deepfakes。这哥们不仅是个老司机，还是一位热爱分享的“技术型活雷锋”。
他不仅免费发布了他的成果，还不厌其烦的分享了自己制作换脸视频的教程，以及自己编写的深度学习代码和相关数据集。大概他的意思是，别再问我要谁谁的视频了，你们自己做去吧……
这里隐藏的真正问题，在于利用开源的AI架构进行视频换脸这件事，不是太复杂太前卫了，而是太简单太容易了。
设想一下，当你身边某个仇人想要陷害你的时候，只要收集你的照片和自拍，就可以随意把你和任何罪恶甚至肮脏的视频结合到一起，然后在你的社交圈里散播的到处都是，那场面何其令人胆寒？这就像枪支可以无审查、无监管的随意买卖，并且价格低廉。
在机器视觉开发的底层技术日益完善后，视频换脸必然继续在三个层面加强它的普及化：
1.近乎无门槛使用。换脸相关的数据集、源代码和架构，在今天只要有心就可以轻易找到，随着技术的成熟，这种趋势大概只会愈演愈烈。
2.可以工具化。由于技术并不复杂，这个功能被工具化的可能性很大。也就是说不法分子可以把它做成一个应用，购买了之后只要按要求添加视频和希望替换人的图像，就可以自动生成换脸视频，达成真正的无门槛。
3.欺骗性不断增强。有相关AI从业者认为，deepfakes的视频仅仅经历了初步的学习和替换过程，没有进行修补和细节雕琢，就已经获得了很高的完成度。那么假如进一步结合对抗生成网络进行修饰，大概就可以生成真伪难辨的视频了。
总之，当我们知道照片可以PS之后，视频也不再可信了。而且，不仅仅是视频。
