深度學習和偽造組成的混合詞，指利深度學習（人工智能的一種技術）進行影像合成 以偽造影像。隨著深度偽造的技術愈趨成熟，只要一部智能手機和一個app 已經可輕易將某人甚至動物的臉移花接木至現有的影片上，甚至改變口形，效果幾可亂真。
深度偽造
深度學習 (Deep learning) 和偽造 (fake) 組成的混合詞，指利深度學習（人工智能的一種技術）進行影像合成以偽造影像。隨著深度偽造的技術愈趨成熟，只要一部智能手機和一個app 已經可輕易將某人甚至動物的臉移花接木至現有的影片上，甚至改變口形，效果幾可亂真。
這個用Avatarify 手機app製作的「螞蟻呀嘿」短片（原曲為羅馬尼亞組合 O-Zone 2003年的作品《Dragostea Din Tei》）在內地風靡一時。(圖片來源：互聯網)
深度偽造技術亦擴展至語音層面。現時的人工智能技術只需擷取你五秒鐘的對話，足可以模擬你的聲音創造不同對話。有了影像和聲音的深度偽造技術，便可以虛構出一條從來不存在的影片。
深度偽造帶來的風險
隨著深度偽造技術普及，眼見未必為真，有圖有片亦不一定有真相。根據英國倫敦大學學院於2008年發表的一份研究指出，深度偽造被評級為最具威脅的人工智能犯罪隱患。以下是其中一些深度偽造可能會被濫用的情景：
由於應用深度偽造的門檻不斷降低，而「製成品」的像真度也愈來愈高，有科技企業已開始研究自動辨識深度偽造的方法，以人工智能對抗人工智能；而多國正研究從立法及業界規管等不同方向，應對深度偽造帶來的道德和法律問題。
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