「老臉」應用FaceApp全球爆紅,模擬逼真卻得當心個資賣光光
「老臉」應用FaceApp全球爆紅,模擬逼真卻得當心個資賣光光

最近似乎全世界的社交網絡上都流行「老頭子」。當然,並不是真實的老年人,而是一種「變老挑戰(agechallenge)」全球爆紅。

你們最愛的復仇者聯盟天團,雷神變得像他爸奧丁,帥氣的美國隊長變得像個老奶奶,而「科學組」似乎頭髮都有點問題。

影視明星之外,吃青春飯的體育明星們也迅速跟上了節奏,「萌神」柯瑞(Curry)年齡看起來直接猛漲到80歲。詹姆斯也鬍子花白,看來不顯老的黑人也沒能逃過。

歌手同樣也是重災區,比如最近因為《Old Town Road》爆紅的利爾·納斯·X(Lil Nas X)、山姆·史密斯(Sam Smith)、「斷眉」CP查理(Charlie Puth)都各自放出自己的老年照,連華人明星也有參與其中,陳偉霆則直接把自己變成了阿公。(從濾鏡風潮看Snapchat的經營困境)

事實上,所有這些圖片全都是透過一款名為FaceApp的軟體製作出來的。聽到這個名字你可能感覺有點熟悉,因為這並不是它第一次爆紅了,在上一次流行的四宮格拼圖中,嬰兒版和反轉性別的版本最受歡迎,而這次則是老年版獨享的moment。

FaceApp的「老化」真的很逼真

至於這款變臉軟體怎麼使用其實也非常簡單。之前玩過這款軟體的話可能已經熟悉。第一次使用的話在允許所有權限之後,他會自動透過AI識別手機相冊中帶有人臉的照片,通常情況下絕大部分的照片都會被正確識別出來。

但並非識別的出來的照片都能夠使用變臉特效,某些側面的或者面孔較小的照片會顯示「未在照片中檢測到人臉」。

如果沒有付費升級到PRO版的話,其實能夠使用的變臉濾鏡也並不多,有比較基礎的「微笑表情」或是正在火爆全網的「變老濾鏡」。它們會在軟體中會歸納到不同的分類,比如變老就會在年齡的分類下,同類別下還有兩個年輕版濾鏡。

從實際效果來說,這次FaceApp 的「變老濾鏡」在神經網絡分析方面有了挺大改進,很多「老年版」照片都沒有太多的違和感,包括個人特徵都很好保留了下來。也並不僅僅只是添加皺紋,皮膚也做了對應的鬆弛老化,甚至我自己的眼睛都因為眼皮老化而變得更小了。

如果你不想使勁往回翻頁尋找,也可以從下面的Photos中直接進入到相冊進行選擇自己或別人的照片。

另外FaceApp還集成了明星素材搜索功能,點擊下面的「Celebrities」就會進入搜索頁面,其中還包括迪麗熱巴、楊冪和劉德華等華人圈耳熟能詳的名字。

不過有的時候選擇完照片後會卡在「正在處理照片」,可見這款app的處理並非是在本機運算,而是要上傳到伺服器透過神經網絡運算。這就引出了很多問題,例如我的面部數據上傳到服務器究竟會何去何從,有沒有什麼條款去保護我的數據?

FaceApp可能還有一些隱私問題

對於流行的軟體,抱著謹慎一點的態度去看總是沒錯的。

果不其然,FaceApp在流行的同時,也曝光出了不小的隱私問題。不過也有人覺得FaceApp的隱私問題被誇大了,面部數據是一項很容易獲得的隱私數據,目前的關鍵在於人臉識別的數據不被濫用而不是獲取。

顯然FaceApp的隱私問題當然並不只有這麼簡單,在FaceApp的隱私政策裡清楚的寫著,該應用會獲取你的位置訊息、IP位址和日誌文件等訓息,以便定位目標廣告。有了這些數據,FaceApp的廣告客戶就能夠對特定區域用戶投放廣告。

並且FaceApp也寫明了它的服務條款內容:

您將授予FaceApp永久、不可撤銷、非獨占、免稅、全球範圍、全額付款、可轉讓許可,以使用、複製、修改、改編、發布、翻譯、創建衍生作品、分發、公開演示和展示您的用戶內容以及與您用戶內容相關的任何民稱、用戶名或類似內容,以現在已知或以後開發的所有媒體格式和頻道提供,無需向您提供任何補償。

簡單來說,就是把你的數據賣的一乾二淨。其實對於Facebook和Instagram等應用來說也有同樣類似的服務條款。這些條款不是為了你的利益寫的,它的目的是為了彌補潛在的法律責任。

另一個對FaceApp的擔憂還來自於它的開發商。

CNET的網路安全與隱私方面的記者阿爾弗雷德(Alfred Ng)表示,隱私侵犯同時會透過「有趣」的偽裝偷偷摸摸進行,比如劍橋Analytic採用了性格測驗的方式獲得了所需要的所有數據。

我們也知道FaceApp是一家俄羅斯公司,在隱私利用這方面俄羅斯的名聲可不怎麼好。

此外,回過頭去看一下條款內容,FaceApp承諾他們會在48小時候刪除大部分照片。注意,不是全部,是大部分。它們依舊會保留一部分的用戶照片,然後用來做什麼呢?

對於蘋果和Google這樣的平台方來說,這樣風險較大的應用又會怎麼審核也是一個問題。前些天Android和Google play的產品管理副總裁沙麥特(Sameer Samat)在部落格中寫道:「用戶希望對應用使用個人信息的方式有更多的控制和透明度,並且期望Android 作為平台方提供更多的控制和透明度。」

比FaceApp更大的問題是,我們的網路正在被越來越多這樣的隱私怪獸所侵蝕著,如果你覺得FaceApp已經會讓你擔憂,那不妨再想想Facebook乃至其它企業。從某種意義上說,單獨拿FaceApp出來說也有點不太公平。

儘管為了享受網路成果而犧牲到一部分隱私是不可避免的,但我們不應該去默許這種現象。而應該保持思考,去推動隱私規範更加細緻和全面和執行,這樣才能更好的守住我們自己的個人數據。

FaceApp適用於iOS 9.0或更高版本、大小151.3MB。Android版本大小12M。免費下載,有內購。

本文授權轉載自:愛范兒

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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