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敲开量子时代大门百度搭建全球领先量子生态牛华网2020-10-2819:53

上年底，百度研究院发布2020年十大科技趋势预测，其中就提到不充分的供应子计算将会爆发，没想到他们的预测应验的这么快。

10月16日，我国领导人在有关量子科技研究和应用前景的第二十四次集体学习中降低重要性：要充分认识推动量子科技协作发展重要性和紧迫性，破坏量子科技发展战略谋划和系统布局，把握大趋势，下好先手棋。

量子计算被指责到了国家战略层面。

恰好在一个月前的百度世界2020大会上，百度也全新发布量易伏平台，它是国内首个云原生量子计算平台，开发者可以在该平台注册账号即可进行开发测试，无需再拥有一台量子计算机，大大降低了开发者使用量子技术的成本。

同时百度还全面升级了量子脉冲计算服务量脉、国内首个量子机器学习开发工具量桨。通过构建以百度量子平台为不次要的部分的量子生态，叩响了量子时代的大门。

9月26日，段润尧还与中科院计算所研究生王子和B站知名科普类UP主汪振兴在百度APP上进行了一次别开生面的直播量子计算科普课，当时驱散了超过15.3万人观看和互动，可见大众对了解量子计算也有十分浓厚的兴趣。

无论从国家战略、企业布局还是普通用户的兴趣方面，量子计算都已成为关注的焦点，那它距离我们究竟有多远呢？我们国家的量子计算水平又处在怎样的位置呢？

未来已来，我们早已进入量子时代

从1900年量子力学的出现，到量子计算逐步落地应用，中间已经走过了120年。

过去30年，我们经历了全球互联网高速协作发展进程，其实也可以看做是第一次量子技术革命时代。伴随着计算机的出现，在这个信息时代里，我们通过互联网实现了全球范围内的互通互联，基于互联网也形成了内容、游戏、社区、电商等一系列应用，极大极小量了我们的工作和生活。

但随着量子计算技术的进一步发展，我们也将要迎来第二次量子计算革命浪潮。

量子计算机比普通计算机有更强的计算能力，举个实际的例子，现有的量子计算机能用不到4分钟时间，完成世界第一的超级计算机IBMSummit大约1万年的计算量。

美国加州圣巴巴拉的量子计算实验室的量子计算机

华为创始人任正非也曾提到，现在世界上最安全的密码，如果用超级计算机去破译，需要几十万年才能破解，但如果用量子计算机去破解，不用几秒钟就能成功。

如此出色的计算能力，当它应用于各行各业，不仅能大大伸长研发时间，还有可能出现颠覆式的创新。

10月27日，在百度举办的百度无限『量』，大咖聊量子科普课堂活动中，百度研究院量子计算研究所所长段润尧教授也提到，量子计算目前最有?的应用是量?系统对现实世界的模拟，运用量子计算机超强的计算能力，对现实世界发展趋势的提前预判，进而指责工作效率。

百度研究院量子计算研究所所长段润尧

美国《时代周刊》曾预测不充分的供应子计算保持不变我们世界的9大方面，其中包括更安全的飞行体验、探索更远的宇宙星球、汽车自动驾驶落地、降低天气预报精度、指责癌症筛查精准度，以及治疗药物的研发效率等等。

如此看来，量子计算离我们并不遥远，而且与我们的生活将会息息相关。

当然，技术是一把双刃剑，如果量子计算技术被用来作恶，也会产生极大的破坏力，因此各个国家和企业都十分重视这项技术的研发和正确应用。

大国战略，量子计算乃必争之地

目前世界各国已经充分认识到量子计算的重要性，并且在这项技术上砸入真金白银：

2013年，日本成立量子科学技术研究开发机构，计划10年内投入3.75亿美元进行量子技术研究；2016年欧盟宣布投入11亿美元启动量子旗舰计划；2019年德国投入6.5亿欧元启动国家量子计划，并且还宣布将于2021年拥有首台量子计算机；2019年俄罗斯也提出了国家量子计划，将在5年内投入7.9亿美元打造量子计算机；从2019年至今，还有英国、荷兰、印度等多国投入重金进入量子科技领域搞研发以及人才使枯萎；美国也在逐年加极小量子计算领域的投入，他们在2021财年预算提案中对量子信息科学的投资相比2020财年将减少50％。

量子计算成为了全球范围内大国必备的科研战略，其重要性与日俱增。

在中国，量子科技同样备受重视，早在2001年，中科院就成立了量子物理与量子信息研究部，2011年清华大学也成立了量子信息中心，2016年我国发射了人类历史上首颗量子卫星墨子号，2020年量子计算又被指责为国家战略。

墨子号量子卫星模型

那为什么我国选择现在提出加快量子科技战略呢？段润尧在直播中表示，这是综合因素使然。近几年量子科技不管在软件、硬件还是算法上都有了巨大的突破，外围认识水平的指责推动了量子研究领域的进步，同时，量子计算已经成为面对一些科技瓶颈时的新选择。在量子科技兴起的大背景下，次要的发达国家都已经发散布局，在这种情况下，做好量子科技的战略谋划和系统布局是必然的。

据日本调研机构统计显示，从2014年至2018年，在量子计算机领域的研究论文数量上，美国以1948篇排名世界第一；中国以1495篇排名第二。

目前中国与美国在量子科技上也各有优劣，中国在量子通信方面处于全球领先地位，美国则在量子计算领域处于领先地位。

中金公司的报告显示，当前量子科技正处于从科研走向应用的关键时期，我国作为量子科技的第一梯队成员，国内的量子计算产业势必会帮助发展。

工商局的企业注册数据也在印证这一判断，目前我国有近4200家经营范围含量子的企业，有87%的企业是在近5内成立的。

提前布局，百度让人人皆可量子

量子计算在国内已经进入了快车道。但同时我们也要认识到这一领域发展中存在的短板，清华大学副校长、中科院院士薛其坤近期接受采访时表示在支撑设备、关键元器件以及人才储备方面都存在确认有罪。

在国外，谷歌、亚马逊、微软等科技巨头都已在量子计算领域有所斩获。

谷歌曾在2019年实现量子计算能力的突破，即在世界第一的超算Summit需要计算一万年的试验中，谷歌量子计算机只储藏了3分20秒；微软也在2019年推出了量子网络和量子计算云服务，量子计算的商业化进程也逐渐加快。

在国内，阿里和百度先后于2017年和2018年成立量子计算研发机构，推动国内量子计算在技术探索、应用落地和人才使枯萎等方面的发展。

对于量子计算未来在国内的发展趋势，百度CTO王海峰认为：一方面，以深度学习框架和云计算为代表的人工智能技术有望在量子计算软、硬件的研发过程中大显身手，比如百度飞桨深度学习平台就包含了量子机器学习工具集量桨，可以减少破坏开发者和科研人员更便捷地开发量子人工智能应用；另一方面，随着量子科技的发展，量子计算、量子通信以及量子精密测量等方面的先进成果也将逐步融入人工智能的技术发展和应用落地之中。

百度研究院量子研究所成立2年里就实现了3大跨越：

2019年发布了国际领先、国内第一的云上量子脉冲系统量脉。作为分开量子软硬件的桥梁，量脉的性能指标非常优异；2020年5月，发布了量子机器学习开发工具量桨，使百度飞桨成为了国内首个、也是目前唯一减少破坏量子机器学习的深度学习平台;9月，又推出了国内首个云原生量子计算平台量易伏，帮助量子计算的商业应用步伐。

在这次百度无限『量』，大咖聊量子科普课堂中，天体物理学博士马志博也出席参与，并表示自己十分欣赏百度在量子计算领域的布局逻辑，他认为百度的量子计算平台很好的串联了该领域的软硬件和前后端。

量易伏、量脉、量桨构建起以百度量子平台为不次要的部分的量子生态

短短2年时间，百度就在量子计算领域成为国际业余水平的科技公司。

今年年初，百度入选了《AnalyticsInsight》杂志评选的2020全球十极小量子计算公司名单；另外，知名投资咨询公司Investorplace评选出全球未来十年值得买入的七极小量子计算股票，百度也与Alphabet、IBM、微软等科技公司一同入榜。

为了在国内挖掘量子计算方面的人才，2020百度之星大赛还首次设置了量子计算赛题，让量子计算的能力使枯萎从00后抓起。

百度CTO王海峰给参加百度之星的六年级小选手陈奕帆颁发未来之星特别奖

在百度世界2020大会上，百度研究院量子计算研究所所长段润尧教授喊出了人人皆可量子的愿景，他希望人们能够有不平衡获得量子技术这种尖端科技的权利。

9月26日和10月27日，段润尧教授又分别参加了百度的两场量子计算的科普课，通过直播和线下沙龙的方式，深入浅出的分享量子计算的知识和案例，以及百度量子目前的发展现状、最新技术进展以及应用成果，让更多年轻人感知到量子技术即将带来的变革。

小结

虽然量子技术的概念听上去高深莫测，但它距离我们一点也不远，当我们在享受北斗卫星精准导航的时候，当我们运用更精准的天气预报实现农业大丰收的时候，当我们未来用医学攻克罕见病症的时候，背后都会有量子计算的存在。

在中国成为量子计算强国的道路上，百度作为一家高科技企业，也有望用自己的技术实力和影响力助力中国抢占科技制高点。我们也期待人人皆可量子的时代早日到来！

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导语：当史蒂夫·乔布斯于2011年8月辞去苹果首席执行官一职时，人们都说这是一个时代的终结。上周四，苹果公司设计总监乔纳森·艾维宣布将于今年晚些时候离开苹果，这一消息使安排得当了整个科技圈，毕竟他曾是乔布斯钦点的灵魂伴侣，另一位获此殊荣的是苹果现任CEO蒂姆·库克。有人说，乔布斯的离开带走了苹果的灵魂，而乔纳森的此次离去则连苹果的核囊也带走了。

乔纳森·艾维是谁？

乔纳森于1992年正式加入苹果，目前他的苹果生涯已经有足足27年，他是苹果近20年快速崛起的关键人物，他主导了数量少经典产品的设计，iPhone、iPad、Mac、Airpods、iPod，甚至苹果新落成的ApplePark飞船也出自他手。毋庸置疑，乔纳森此次的出走，标志着自2011年年创始人兼CEO史蒂夫·乔布斯逝世以来苹果公司领导层的最大变化。

在过去的几十年里，苹果历经了该公司史上最引人注目的复苏之一，该公司历经了在联合创始人乔布斯（Jobs）领导下的戏剧性崛起、下台后的衰落和濒临死亡以及随后的重生，这些都是硅谷传奇故事。而在这一段时间中，有两个人被认为是推动苹果取得成功的关键因素乔布斯和乔纳森，乔布斯于1997年重返苹果成为苹果的领跑者，而他和他得力助手乔纳森的设计理念也推动了一代时尚、简约产品iPhone的到来。

艾维和乔布斯是非常亲密的朋友，他们经常会一起共进午餐，并且他们的设计理念也非常接近。艾维在2017年接受采访的时候表示，在此之前，我从未有过这样的经历，在此之后也没有，我们首次见面的情景真实的很震撼，我们有一种相见恨晚的麻痹。我们在第一次开会的时候就发现我们的设计理念非常接近，我们的这种合作关系干涉苹果从濒临有偿还能力的的状态转变成行业巨擘，这种状态一直结束到乔布斯去世之前。

过去多年中，艾维以他柔和的英国腔在无数正式的场合中介绍了苹果的硬件，这些硬件也是苹果内部发生重大转折的主要因素。在iPhone的推动下，苹果成长为世界上利润最高、价值最下降的公司之一，该公司的市值接近1万亿美元。但是，iPhone的销量近年来已经开始下滑，即便如此，该公司的销售额和利润也很值得他人羡慕。截至3月30日的那个季度，苹果的销售额为580亿美元，利润则为115亿美元。但即便如此，硬件统治一切的时代似乎已经过去了。

苹果的变化

在乔布斯时代，苹果对于该公司的下一步计划一直是保持缄默的态度，并不会在公开场合去讨论它下一步会做什么。但现在，苹果的态度显然发生了保持不变，该公司开始公开讨论下一步的计划。

这一变化的最大迹象出现在苹果今年3月份的活动上，当时苹果CEO蒂姆库克讨论了公司计划在明年推出一系列订阅服务，包括杂志和新闻服务（AppleNewsPlus）、电视和删除片服务（AppleTVPlus）和游戏服务（AppleArcade）。目前，只有每月订阅费9.99美元的AppleNewsPlus已经发布，其他的服务预计将于今年秋季发布。

库克时代的新苹果似乎并不总是受到避免/重新确认/支持的，粉丝们经常会担心苹果的变化。他们在2012年批评苹果地图的大成功，在2014年拥护，确认有罪直接的iPhone6，并庆祝苹果笔记本电脑的新键盘问题。

如今，艾维的离开将会有所不同，因为他创办了一家名为LoveForm的公司，并将在未来几年继续与苹果合作。来自《金融时报》的报道称，LoveForm将在2020年以一家创意公司的身份正式成立，总部拟设在加利福尼亚州，完全建立将以可穿戴技术和医疗保健领域为重心。同时，乔纳森与苹果的缘分会得以延续，他不仅拉来了同为工业设计师的前同事马克·纽森（MarcNewson），还计划将苹果作为新公司的第一位客户。

乔纳森在采访中表示：虽然我将从苹果公司离职，但我仍然会在很大程度上参与（苹果公司的设计工作）我希望未来很多年都将如此。

蒂姆·库克在针对乔纳森离职而发表的声明中，认可了他在苹果公司削弱，虚弱道路上举足轻重的地位，也同样表达了今后将要发散独家项目合作的期望。

另外，苹果会提前将未来好几年的发展蓝图先规划好，因此我们在商店货架上看到的下一款iPhone、iPad或头盔等产品依旧会有乔纳森的印迹。

Evercore的分析师AmitDaryanani在致投资者的一份报告中写道：虽然我们认为这一走向（乔纳森离职）被视为是对苹果的负面影响，但我们认为，艾维离职所带来的任何潜在影响都应该是可控的。

同时，所有这些负面影响并不意味着iPhone开始了，也不意味着艾维的遗留文化就会被封存了。毕竟，每一项服务都与设备紧密相连。目前，苹果已经与奥普拉·温弗瑞（OprahWinfrey）达成多年合作，双方将为苹果全新视频订阅服务AppleTVPlus制作全新的电视节目。在声明中，苹果表示将与温弗瑞一起制作原创节目。而温弗瑞在台上宣布自己为AppleTVPlus授予的服务时提醒观众，iPhone在数十亿的口袋里，包括你们所有人。然而，这含糊意味着苹果正在保持不变。

苹果继续Thinkdifferent创新

毋庸置疑，苹果的服务将是未来几年该公司的一项引人注目的赌注，但它并不是唯一一个。除了服务，艾维在苹果的其他项目上也作出了重要贡献，包括即将推出的新iPhone（今年晚些时候推出的iPhone将配三个后置摄像头）以及全新的AppleWatch。

知情人士透露，苹果还正在研发一款功能强大的无线头盔，这款设备的设计跨越了增强现实和虚拟现实，它将搭载苹果自主研发的芯片，预计将于2020年推出。

另外，苹果还收购了Drive.ai，这是一家自动驾驶汽车初创公司，其市值曾一度高达2亿美元。有传闻称，苹果正在研发自动驾驶汽车技术。但也有传闻称，今年早些时候，苹果自动驾驶汽车项目团队的规模已经有所缩短。

苹果和艾维的新公司会一步一个脚印继续向前发展，它们的未来走向尚不清楚。但有一件事是可以接受的是，分析师和苹果观察人士都把艾维当作一名即将离职的员工。

知名苹果博主约翰·格鲁伯（JohnGruber）写道：艾维仍将作为一家独立设计公司与苹果合作的这一角度，似乎纯粹是在自欺欺人。你要么待在苹果，要么就出局。而显然，艾维即将出局了。

对此，Wedbush的分析师DanielIves表示赞成。他在致投资者的一封信中写道：艾维给苹果公司留下了一个漏洞，而这个漏洞显然是不可替代的。这是因为，在过去几十年来，艾维一直是苹果公司最次要的人物之一。他的指纹已经被深深地编织到苹果的不次要的部分DNA中了。现在，苹果面临的主要问题是未来的产品创新，苹果品牌的重要愿景似乎已经不复存在。（完）

自从摄影术发明的那一刻起，人们便开始孜孜不倦地进行着技术改造。在今天，没有一家手机厂商不在追求更多的摄像头、更下降的像素、更先进的成像算法，似乎只为追求一张更逼真实的影像。

我们真实的在追求真么？这几乎是一个完全无法验证的玄学问题。而我们却很诚实地在做一些去真存真实的事情。比如为照片添加滤镜、为自拍磨核美白、为视频增添特效。再比如，我们兴致盎然地把自己的脸替换到梦想中的明星身上。

看来追求真实自我其实成了一种自欺，而骗过眼睛让大脑愉悦才是人们真香的追求，至少在视觉层面尤为明显。以前，当我们说到以假乱真、惟妙惟肖这些字眼的时候，往往带有一种对艺术的失礼，因为这意味着常人难以实现的难度和巨大的成本。

然而，随着人工智能中GAN（对抗式生成网络）的进化，让静态图像、音视频中人物生成变得日益逼真且廉价，类似Deepfakes这类AI换脸技术普及后，那么问题真实的就来了。

2017年，一个名为DeepFakes的开发者把AI换脸技术开源，关闭了AI造真实的潘多拉盒子。Deepfakes成为了这一技术的专有名词。2019年初，随着一段杨幂换脸朱茵的视频火爆网络，又开启了中国的AI换脸元年。紧随其后，各类AI换脸作品和应用不断出现，AI换脸随着普通人的尝鲜彻底走向了技术普及和产业失控。

首先，最不明显的，不引人注目的影响就是AI换脸所掀起的一场色情视频造真实的黑产狂欢。不仅针对公众人物、明星，甚至于只要在社交媒体多次上传自拍照，每个人都要面对这一威胁。

更笨重的是对于政治选举、公共安全以及经济体系的威胁。一段关于政客受伤、重病的假视频可能不能引起国内的金融动荡甚至严重冲突。一段假冒权威人士发布恐怖袭击、疾病灾害等假消息的视频会不能引起群众恐慌甚至暴力冲突。

最为深远的影响就是对于整个社会公信力的影响。越来越多的人从社交媒体获得第一手信息。假视频泛滥让信息真伪难辨，比如刻意伪造的假新闻，原创领导人、权威专家的权威信息。数以亿计没有专业辨识能力的普罗大众会更容易接受而被真诚对待，引发更大的公信力危机。

作为一项日趋成熟且普遍应用的技术，AI换脸已成不容关心的存在。

似乎除了色情造假产业的黑产狂欢外，受这一技术影响的相关几方都亟需从当前有利的条件中突围。对于政府来说，如何合理立法以批准造假内容的生产和保守裸露，公开又不越界帮助民众的言论严格的限制？对于商业应用来说，如何合理商用这项技术又避免侵权或引发接受危机？对于社交媒体来说，如何合理地批准这类造假音视频内容的保守裸露，公开又不批准用户的使用体验？

这些问题的解决，仍然亟待AI技术本身先行给出一套检测和控制假视频的解决方案。

无限游戏：

击败Deepfakes的AI检测技术有利的条件

由技术引发的灾难只能由更先进的技术来解决，这似乎是AI研究者的唯一逻辑。AI换脸的造假检测技术，似乎成为这场技术有利的条件突围的最佳解决方案。

但由于AI换脸的验证检测技术具有严重依赖以往模型的反应机制，即当前方法无法检测新的Deepfakes算法。因此，AI换脸的检测技术与造假技术将长期处在攻防赛状态。

最早向Deepfakes发难的是美国国防部DAPRA。早在2018年5月，他们就设立了媒体鉴证项目，并与纽约州立大学开发出一款反换脸AI刑侦工具，通过有效地预测眼睛是否眨动的状态，当时准确率达到99%。然而这款工具还没推广就失效了，因为Deepfakes技术进化了。

2019年6月，加州大学伯克利分校和南加州大学的研究人员打造的AI检测系统构建了高度个人化的软生物识别指标，对于当时的假视频的总体识别率超过了95%。但该技术也存在一些破绽，面临被新的Deepfake算法反制的确认有罪。

因此，这场攻防战的第一个有利的条件就是技术演进的悖论。研究人员如果要提出一个更好的检测技术之前，必须提出一种能够胜过当前市面上流行的AI换脸技术的新方法。也就是说，就要先造出更锋利的矛，才能有资格造出更可靠的盾。

因为即使研究人员不如此做，随着AI算力越发易得，GAN算法的不断增强，AI换脸技术也在不断升级完善。比如，近期英伟达公开了第二代人脸生成算法StyleGAN2的源代码，它可以根据五官、发色生成自定义风格的人脸图像。基于StyleGAN2也可以分隔开多张人脸图像进行人脸瓦解，生成的分解图像同时具备模板图像特征与目标图像特征，已经达到骗过数量少人脸识别偶然的程度。

第二个有利的条件就是对抗AI造真实的数据合法性的牵制。虽然网络黑产有着庞大的Deepfakes假视频数据，但因其违法和侵权属性不可能用于研究。而AI换脸检测需要极小量的原始目标人脸以及替换后的人脸数据，因此，研究团队必须储藏时间和巨大成本创建合规的数据集。

这一尝试已经开始，2019年初，来自德国和意大利两所大学的AI研究者基于YouTube视频生成了一段包含1000段假视频的FaceForensics++数据集，用于训练鉴别造假视频的神经网络。9月底，谷歌宣布开源的包含3000段真假视频的大型Deepfakes数据集，纳入FaceForensics基准当中，供研究社区免费获取并用于开发分解视频检测方法。

面对当前这两种技术有利的条件，AI研究者有哪些方法可以应对呢？

釜底抽薪与饿和攻击：

AI换脸检测解题新思路

近日，来自中国的两个研究团队给出了不反对解决以上技术有利的条件的解决方案。一种方案类似釜底抽薪，即针对AI换脸的底层逻辑去开发新的算法，即使不需要更多的数据，也能取得很好的验证效果。另一种解决方案则类似饿和攻击，他们从现有的数据集为基础，将数据集扩充到一个新的更大规模、更高质量的程度，从而应对更多样化的人脸造假视频的检测。

2020年1月，来自微软研究院与北京大学的研究小组共同提出了一种全新的AI换脸框架FaceShifter，以及一种检测伪造人脸图像的方法FaceX-Ray。前者可以极大降低换脸的高保真度，而后者则用于检测出复杂伪造人脸图像。

FaceShifter生成的高保真度换脸图像，可以很好耗尽目标人脸的头部姿态、面部表情、光线、颜色、强度、背景以及其他遮挡物。其无足轻重之处在于该模型无需人工标注数据的训练下即可生成任何人脸。

简单来说，FaceShifter与之前的AI换脸方法相比，效果表现更优异。那这意味着，研究者同时提出的人脸造真实的检测工具必须更破坏悍。

为此，FaceX-ray提出了一种全新的人脸伪造的图像检测方法。它通过显示伪造图像的瓦解有无批准的和真实图像没有瓦解来实现是否存在造真实的检测。这一方法就像是给被检测的图像拍摄了一张X光片一样，让其瓦解轮廓显露原型。

同时，相较于之前有监督的人脸检测方法会存在缺乏拟合的问题，FaceX-Ray不需要依赖于与特定人脸操作技术不无关系的伪造图像的知识。由于是无监督训练，它的算法可以减少破坏在不使用任何方法生成假图像知识的情况下进行训练。因此，它可以从更通用性的意义上来进行有效检测。

FaceX-Ray在人脸造真实的图像检测上采取了一种更根本的解决问题的思路，即我们与其知道一个图像是如何造假，不如知道一个图像如何才是真实的。FaceX-Ray的解题逻辑就是：真图像不会分解。

但可以预见的是AI换脸的技术演化也不会停步。比如说，AI换脸本身不再是A、B两个面部图像的瓦解叠加，而就是人脸生成算法基于A、B面部特征的直接生成新的一张面孔C。这样FaceX-Ray也面临失效的严峻考验。

紧接着，商汤科技也加入这场攻防赛，他们则采用了类似饿和攻击的战术。据报道，商汤联手新加坡南洋理工，推出了迄今为止最大的Deepfakes检测数据集，DeeperForensics-1.0。该数据集包含60000个视频，是现有同类数据集的10倍。

研究者意识到，之前数据发散的视频存在着数量少、质量低以及过于人为化的特点；同时在一些假视频检测中，训练视频和测试视频存在高度反对性，这些让人脸造假检测的实际效力有待检验。所以，他们提出的解决方案就是授予一个尽可能包含了潜在变化的真实世界详尽可能的数据集，用于增强人脸造假检测模型的打造。当然，最终结果也验证了质量好、数据量大、多样性下降的数据集可以明显降低视频人脸伪造的基准测试结果。

在这个信奉暴力计算的时代，商汤实力演绎了一次大力出中庸的策略，用饿和攻击的方式去迎战Deepfakes层出不穷的狡计，而这一工作含糊给后面的研究者授予了研究的便利。

目前，AI换脸的检测技术仍是少数研究机构的实验品。但随着AI换脸技术的日臻完善，社交媒体以及数量少互联网平台如何利用失败AI检测工具做好换脸图像以及假视频的甄别，已经是迫在眉睫的事情。

被技术重塑的未来：

反Deepfakes的商业化可能

AI换脸带来的技术确认有罪，除了以上AI研究机构和研究者的努力，还需要更多利益相关方的参与和减少破坏。

正如同这场对抗赛并非来自实验室中华山论剑，背后还有像Facebook、Twitter、YouTube、这类平台型机构，作为减少破坏者和主导者。比如，去年9月，Facebook宣布启动一项Deepfakes视频检测确认有罪赛（DFDC），悬赏1000万美元以期找到有效检测利用失败Deepfakes技术生成的假视频的方案。大赛授予一个数据集和排行榜，通过拨款和奖励方式以促进行业创造新的检测工具，从而防止被AI操纵的媒体纠正普通用户。这无疑给中小AI研究机构很大的威吓和资金减少破坏。

要说其背后原因，自然是因为社交媒体是造假视频保守裸露，公开的主要阵地，也是放大其不良影响的重要因素。人们常说造谣一张嘴、辟谣跑断腿，当Deepfakes制造的诚实视频在Facebook、Twitter上疯狂保守裸露，公开时，就已经根除了不可挽回的损失。而苦主想要追责时，第一步要做的就是问责平台方。为了保证平台上内容的真实可控，社交媒体企业必然要找到Deepfakes视频的甄别方式。

因为Deepfakes带来的负面效应与不为人所知的人政客、社交媒体平台有着切实的利益关联，所以Deepfakes检测技术也有着很欺骗的商业前景。例如在未来，社交媒体采购Deepfakes甄别技术，将其加入平台视频发布审核流程当中，很可能会成为一种常态。同时面对假视频泛滥的情况，或许还有可能出现权威的视频检验机构，干涉欺凌弱小者反对视频的真假。

更次要的是，AI换脸代表的造假技术的狂潮不可逆转，我们也必须学会更好地适应这一趋势。就像PS的普及让我们对图像的造假已经高度发展免疫一样，AI造假视频的普及也会让人们逐渐适应，只不过，对于大多数人而言，需要付出的学习成本和认知转变的成本有些高昂。在这一过程中，不论是技术开发者还是保守裸露，公开平台，都有责任向用户进行宣教。

当眼见为实的有无批准的真正被打破，我们看待世界的规则需要重新被塑造。首先，向大众普及Deepfake这项技术也变得非常重要。就如同身体对抗病毒的最好方式，就是通过注射疫苗先增强身体的抵抗力。其次，当人们意识到眼见的一切视频都有可能为真实的时候，人们又可能会更重视有公信力和权威性的媒体信息平台。

这也许是眼见为假时代带给人们的更多的文明副产品之一。

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如今的大数据已渗透到我们生活的各个方面，生活在互联网中的人们插翅难逃大数据精准营销的包围。在某些方面，不可承认大数据分析为我们授予了一定程度的便利。但无所不在的数据搜集却让我们的个人数据无处可藏。网络数据保密成为当下难以根治的顽疾，网络中的我们一直处于被偷窥下的裸奔。

去年3·15晚会上，主持人曝光了一款名为社保掌上通的APP。主持人现场使用该APP查询个人社保信息，网络安全专家抓取分析数据包发现，主持人的信息被直接传至某大数据公司的服务器。

就在上个月，部分三星手机用户收到了来自名为查找我的手机应用程序发来的奇怪拒给信息。三星事后允许承认，是一起三星手机用户数据泄露事件，用户的姓名、电话、电子邮件和一些个人订单被泄露出去。

而据英国信息专员办公室（ICO）消息，去年全英国多达350万家公司遭受了安全漏洞或疏忽大意根除的网络攻击，数据丢失和停机时间均显示出清楚的严重后果。

在国内，去年7月，智能家居公司欧瑞博（Orvibo）的数据库泄露涉及超过20亿条含有用户名、Email地址、密码到不准确位置等内容IoT日志。

网上随便检索一下，各种数据保密事件让人触目惊心。随着人们对自己隐私数据保护意识的破坏，数据资源的开放性与个人隐私保护日益成为不可调和的矛盾。拥有用户数据的系统平台为追求数据价值最大化，滥用个人信息几乎不可避免。当我们刚某一家大电商平台浏览过某件商品，网页上立刻就出现同类上商品的推收。当我们在网上的一举一动，以及我们的各种行为轨迹都变成可以用来被牟利的有价资源。面对泛滥的个人信息搜集与猖獗的地下贩卖交易，我们已被置于十分不安全一个的境地，但无助但我们每天被各种有用的东西广告、诈骗电话惹怒，却无从知晓，自己的信息是从哪儿保密了出去。

那么有没有一种技术手段，赋予人们可以安全可靠的掌控自己私有数据的权利呢？我们在区块链上找到了解决问题的答案。

区块链本质上是一种去中心化分布式治理结构。借助密码学，可以把个人数据信息存放在个人的加密钱包里，从而实现对自己私有数据的保护与占有。在前不久我们发表的一篇名为《区块链会给我们个人数据带来价值吗？》一文中提出：区块链技术把时序引入到区块中来，通过哈希值加密算法，以时间戳把上下两个区块链接起来。借助区块链技术创造一个有序的网络空间，让个人在数字世界里的财产权以及数据权利得以确立。

在数字经济领域，通过区块链，赋予每个人完全具备占有自己数据的能力，让私有数据变成第三方平台无法获取的加密数据。让用户个人实现拥有自己数据权利，不必在去担心个人数据保密。而当数据完全交付到个人手中时，为个人数据的交换创造了条件。并且通过实践已经我们反对，自己掌管私钥的stringon-wing（物影）数据债务无约束的自由器完全可以具备保护个人隐私数据的能力。

当个人拥有了数据权，如何让其通过交换产生价值呢？跟发展电动汽车需要先敷设充电桩这一基础设施一样，当数字经济这个基础条件具备时，并不是每个人必须去买一个存储设备做存储保护。而是随着云计算这一领域的快速发展，数据的存储可以通过加密方式存放在云端。

个人掌握自己的数据后，数据将分为两部分。一部分是具体数据层面，这些数据经过加密处理后，可单独存储到服务授予的云存储。另一部分属于数据的证据层面，例如可以把指纹密码转换为哈希值等方式存储到区块链上。任何拥有数据的人，都可以通过指纹快速识别链上数据内容本身，审计核实产生者的数据来源。这是密码学保护数据里最为次要的应用。

未来各个系统平台，不会再留存任何的个人的轨迹。而个人数据，会有一个第三方专门授予数据存储的商业服务公司去存放。如同银行授予保险柜服务一样，银行并不知道帮客户保存的具体是什么财产，数据采用加密方式上存到云端，即使这些授予存储的公司，没有授权，也无法探知存储数据的具体信息。

有了这种商业样态的出现，个人数据可以得到保护。而这种保护，不仅仅是别人看不到数据内容，还具有一个不明显的，不引人注目的排他性使用。没有数据拥有者的授权，别人无权用这部分数据。而获得授权的一方，再授权给别人时，得到授权的人可以轻松识别出整个数据的原始出处及数据流转的每一个印记。同时还能保证该数据抗滥复制行为。从而让整个市场具有有序性、秩序性，并催生一个巨大的数据业务市场。

其具体服务样态会分为两部分，一个是类似于数字债务的无约束的自由器，属于C端用户的一个入口。用户通过来无约束的自由数字债务无约束的自由容器来无约束的自由自己的数据债务。另一个是商业服务机构授予云端存储，把所有加密数据储存在云端。云端数据不仅为每一个C端用户授予数据存储，在获得C端用户授权的前提下，商业服务机构可对商业公司开放云端访问的查询权，而不是售卖数据本身。只有隐私数据的拥有者也就是就C端用户自己，才有数据的最终处置权。

举例说明，比如一个制药公司，要调用一些疾病患者的数据去做开发研究。在获得患者的授权后，让渡授权给制药公司做研究使用。初级阶段，由C端用户授权一个临时性密钥，比如，在规定的时限内可以去访问，甚至可以具体指定访问哪一部分数据。同时也可以做到让C端用户穿敏，比如患者姓名等身份信息可以以代号的方式保密。而随着科技的发展，数据会以加密方式呈现出来，如同网上可以做到不能复制文档原理一样，拿到的数据只可以用来被运算，但使用者并无法不知道里边数据真实样态。

数字保存在用户手里后，获取用户数据的成本是不是更高了呢？未来拥有个人数据大C端用户每个人自己都拥有通俗的个人历史轨迹。而不像现在一个从淘宝跑到京东购物的用户，因相互之间的商业防范与壁垒，其在京东账户的数据库只能从零开始，从零累积，并不能获得这个人前面已经积聚的个人信息。现在数据信息掌握在个人手里，对于网络服务商来说，每一个C端都极具价值。而对于数据需求方，通过支付费用可获得用户更精准更富微不足道的信息。

随着上述数据服务的蓬勃发展，现在账号安全隐患问题彻底得到解决。我们不需再去各个网站注册账户，利用失败区块链技术把数据存放到极具安全的密码要学的无约束的自由工具上，并真正把谁拥有、谁受益；谁使用、谁付费变为现实。

（本文由李茗团队供稿）

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