惡名昭彰的deepfakes換臉技術,居然幫候選人圈住千萬選民的心!怎麼做到的?
惡名昭彰的deepfakes換臉技術,居然幫候選人圈住千萬選民的心!怎麼做到的?

能夠替影片人物換臉的deepfakes技術自誕生以來,其遠播的惡名已被各方網路平台視為洪水猛獸。Facebook今年一月正式宣佈禁止這項技術後,YouTube、Twitter也相繼頒布規範阻止類似的換臉影片在平台上流通。

然而在與美國日夜顛倒的印度,對待deepfakes的態度似乎也截然不同。2月上旬舉辦的德里議員選舉中,這項技術成為了政黨用於宣傳政見、表達訴求的有力工具。

根據外媒《Motherboard》報導,就在德里議員選舉揭幕前一天,印度人民黨德里主席Manoj Tiwari兩段批評現任政府的影像在WhatsApp上大肆流傳,其中一部影片的語言是英語,而另一部則是以一種稱為哈里亞納語的印度方言述說。

原版影片
使用deepfake技術改造的英文版影片

這兩部44秒短片乍看之下只是尋常的政治宣傳影片,實際卻是利用Deepfakes技術所創造,而製作這些影片的不是別人,正是印度人民黨的資訊部門。他們與政治傳播公司The Ideaz Factory合作,攜手設計了兩種語言版本的宣傳影片。

換臉技術爭議難解,各大平台紛頒禁令

2017年,一位名為deepfakes的網友利用深度學習技術,將A片女主角臉蛋替換成飾演神力女超人的蓋兒.加朵而聲明大噪,這項換臉技術也因此為眾人所知悉。

沒多久,deepfakes除在成人影片領域發光發熱外,其在政治領域的「潛能」也被學者們挖掘出來。同年華盛頓大學研究團隊發表了一系列偽造的歐巴馬影片,以deepfakes技術調整眼神嘴型,再對上完全不同的對話內容。

此後deepfakes被用於干預選舉的擔憂甚囂塵上,Facebook、YouTube、Twitter等眾多平台都為了即將到來的美國總統大選,在今年頒布禁令限制相關影片曝光,而deepfakes用戶過去最大的集散地Reddit,也更新政策禁止所有類似的仿造內容。

甚至在台灣,今年總統大選前一個名為「哈囉樓主Lucid Film」的YouTube帳號,上傳了一支利用deepfakes製作,由「新店周星馳+景美吳孟達」主講的影片,其中因出現候選人韓國瑜的身影而引起一陣討論。

延伸閱讀:韓國瑜拍電影了?新創用Deepfake惡搞候選人,這是神創作還是惡趣味?

哈囉樓主Lucid Film.jpg
台灣2020總統大選前,一部利用deepfakes製作的影片在網路上引起宣然大波。
圖/ 截圖自「哈囉樓主Lucid Film」YouTube

助候選人克服印度多元語言,貼近千萬選民的心

但很多事物都有兩面性,deepfakes也不例外。早已被貼上負面標籤的這項技術,依據使用方法同樣能創造正面價值。印度人民黨聲稱,deepfakes幫助他們貼近國內更多選民,「deepfakes技術幫我們把競選活動推展到前所謂有的規模。」

印度是個語言極度紛雜的國家,光是認定的國家語言就有22種,實際被民眾使用的語言更是多達上千種,這為候選人創造了競選門檻,就如同不會說台語的候選人,很難獲得台灣部份地方選民的青睞。

印度人民黨社群媒體及IT負責人Neelkant Bakshi表示,即使候選人沒有實際講選民的語言,deepfakes創造的影片仍讓他們更為貼近目標觀眾。以deepfakes打造的影片,沒有配音的不自然與突兀。

deepfakes india
運用deepfakes製作的宣傳影片,在WhatsApp內產生病毒式擴散,觸及多大1,500萬位印度選民。

印度人民黨透露,德里有相當大量的哈里亞納語移工。這部影片無疑是打入選民心中的關鍵策略,甚至有家庭主婦在群組中表示,很高興看見領導人在說他們的語言。

至於成績?非常成功。deepfakes製成的宣傳影片在社群媒體引發病毒式擴散,於德里及大首都圈(NCR region)約5,800個WhatsApp群組裡傳播,觸及民眾達1,500萬人。

Ideaz Factory策略長Sagar Vishnoi表示,這是deepfakes首度被應用於正向競選活動之中,雖然目前技術還不是很純熟,無法連聲音一起生成,依舊看好未來應用,甚至打算使用在2020年的美國總統大選上。

解鈴還須繫鈴人,deepfakes要洗刷污名還得靠AI

但並非所有人都像Ideaz Factory如此樂觀看待deepfakes,因為換臉技術最大的疑慮並非怎麼被使用,而是在「很難辨認真偽」上。印度事實查核網站AltNews創辦人Pratik Sinha就說,當無法核實影片真偽時,「這非常危險。」

尤其印度仍是開發中國家,民眾的資訊素養及求證能力都還有待培養,即使不那麼精巧的deepfakes影片都可能令廣大群眾深信不疑。不過,Ideaz Factory的應用依舊證明deepfakes可以為社會做出貢獻。

但未來,這項技術該如何納入規管、合理運用、杜絕假新聞,目前各國都還沒得出結論,解鈴還須繫鈴人,或許唯有識別deepfakes技術的AI普及那天,換臉技術才有得到平反的機會。

資料來源:MotherboardThe Verge

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影音體驗成行動網路新戰場!Opensignal 揭台灣大哥大奪「雙料冠軍」,連網穩定撐起高負載影音與 AI 協作
影音體驗成行動網路新戰場!Opensignal 揭台灣大哥大奪「雙料冠軍」,連網穩定撐起高負載影音與 AI 協作

現代人手機不離手,通勤時滑短影音、午休追串流影劇、下午開視訊會議,網路影音應用成為工作與生活的普遍情境。然而,一旦畫面卡頓、畫質不穩,或聲畫不同步,使用體驗立刻打折,甚至影響工作效率與專業判斷。

也因此,網路品質不再只是「快不快」的問題,更關乎能否在高使用量的日常情境下,維持穩定、連續的表現;對此,第三方評測也採用更貼近使用者情境的方式衡量網路體感。而 Opensignal 最新報告指出,台灣大哥大在影音體驗相關項目是業界唯一同時拿下「影音體驗」與「5G 影音體驗」雙項獎項的電信商,其中,關鍵的差異是什麼?

為何「影音體驗」是網路品質的關鍵指標?

愈來愈多消費者入手旗艦機,追求的不只是硬體規格,還有流暢的 AI 應用與多工協作。然而,無論是視訊即時翻譯或雲端會議,這些高階功能都有一個共同前提:網路必須穩定。一旦網路品質不佳導致畫質下降或音畫不同步,旗艦級的 AI 功能將形同虛設。

這也意味著,檢驗網路價值的標準已經改變。如今,不能只看單點測速的瞬間峰值,更重要的是高負載情境下的耐力表現。因此,比起單點測速,影音體驗會是更完整的測試標準,直接挑戰了網路在室內深處、移動途中或人潮聚集時的網路實力;而唯有在長時間串流下依然不卡頓、不降畫質,才稱得上是高品質的連線。

換言之,隱身在硬體背後的電信商,才是發揮旗艦機性能的關鍵;唯有透過最佳網路品質,才能讓手中的旗艦機既是規格領先、也是體驗領先。

唯一影音體驗雙料冠軍,Opensignal 權威認證的有感體驗

雖然相較於測速數據,影音體驗更貼近日常使用,但也更難量化。對此,國際權威認證 Opensignal 的「影音體驗分數」,依循 ITU 國際標準,透過真實用戶裝置在行動網路上進行影音串流的實測數據,觀察不同電信網路在實際使用情境下的表現。

簡單來說,評測聚焦三項核心指標:影片載入時間、播放期間的卡頓率,以及畫質(解析度)是否能穩定維持。使用者從開始播放到持續觀看的整體品質,分數以 0–100 呈現,分數愈高,代表在三項指標的表現愈佳。相較於單點測速,這類評測更能呈現長時間、高使用量下的網路品質。

人流情境不降速.jpg
圖/ 數位時代

而在今年最新公布的 Opensignal 評測中,台灣大哥大獲得「影音體驗」獎項唯一雙料冠軍。其中,「整體影音體驗」為全台獨得第一名,「5G 影音體驗」則與遠傳並列第一。

之所以能在影音體驗拔得頭籌,關鍵在於台灣大哥大目前是全台唯一整合 3.5GHz 頻段 60MHz 與 40MHz、形成 100MHz 總頻寬的電信業者,亦是現階段全台最大 5G 黃金頻寬配置。頻寬愈寬,代表單位時間內可傳輸的資料量愈大;在大量使用者同時進行影音串流、視訊互動的狀態下,更能維持穩定傳輸、減少壅塞發生機率。

台灣大獲權威認證,NRCA技術撐起穩定基礎

除了頻寬帶來的流量優勢,台灣大哥大也採用「NRCA 高低頻整合技術」,也就是透過高低頻協作,讓 3.5GHz 負責高速傳輸、700MHz 補強覆蓋與室內連線,改善室內深處與移動情境的訊號落差,提升連線連續性。

同時,為了讓住家、通勤動線、商圈與觀光熱點等高使用場域維持穩定表現,台灣大哥大已在全台超過213個住宅、觀光及商圈熱點完成 100MHz 布建,提升人流密集區的網路覆蓋率。

5G高速(小).jpg
圖/ dreamstime

值得注意的是,在今年的 Opensignal 評比中,台灣大哥大還拿下了「5G 語音體驗」與「網路可用率」兩項第 1 名,累計獲得 4 項獎項。這意味著不僅具備影音體驗優勢,在語音互動與連線率等關乎用戶日常應用的基礎指標,皆有亮眼成績。

尤其,隨著影音與即時互動成為新世代的工作常態,網路品質的重要性只會持續上升。無論是遠距協作所仰賴的視訊與畫面共享即時同步,內容創作對直播與即時上傳連續性的要求,或是 AI 視訊互動、即時翻譯與會議摘要等新應用,都高度依賴低延遲與穩定的資料傳輸。網路品質因此不再只是連線條件,更是支撐內容生產、協作效率與新應用落地的基礎能力,甚至直接牽動競爭力。

而台灣大哥大經 Opensignal 認證、於多項關鍵指標領先業界,不僅將成為 AI 時代的重要後盾,也讓使用者能更充分發揮高階手機的效能,把「快、穩、滑順」落實在每天的工作與生活中。

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