奥巴马会和特朗普说一样的话，信不信？有视频为证。在一个对比视频中，二人不仅话语一致，连话语节奏甚至面部肌肉的动作都是一致的，但谈吐风格却能保持各自特点。
“这是一种被称为GAN（生成对抗网络）的新兴技术。”日前，香山会议召开以“信息隐藏与人工智能”为主题的学术讨论会，北京电子技术应用研究所副研究员李鹏超介绍，GAN是一种生成模型，通过将两个神经网络的对抗作为训练准则，可以自动生成图像，包括自动篡改图像。实际上早在2015年，GAN就被用于制作教皇表演“抽桌布”戏法的假视频，由于过于逼真，很快就火遍网络。
据统计，大量的合成信息占据了互联网，如合成声音、生成图像、AI合成不存在的人像等，约占网络信息的30％。“眼见为实”很可能已经靠不住了。
机器人水军已经很成规模
人们判断真假，经常会说“真的自然”。而人工智能造假，将在尽可能“自然”的前提下，完成自动生成。
“淘宝上的机器人水军已经很成规模了。”浙江大学管理学院教授孔祥维举例道，例如商品评价已经由机器自动生成，不再需要雇人“灌水”。
“自动生成带来的危机是规模性、密集度的大幅增加。”孔祥维说。以淘宝评价为例，如果虚假评价如潮水般涌入，它甚至不需要做到真假难辨，就能将真实评价淹没。
在社会事件的舆论方面，“机器人水军如果操纵舆论，将使国家安全置于风险之中。”孔祥维说。
除了自动生成之外，GAN的开源性也带来巨大的隐患。开源代码，意味着谁都可以用，代码一经开源将“变幻无穷”。相关研究人员表示：“这就意味着对这一代码的研究必须比对手更透彻，才能以不变应万变。”
防造假需嵌入抗编辑水印
抖音等微视频APP的普及，使得视频的发布非常频繁。有没有办法让公众的自拍不像前文提到的视频一样被篡改？清华大学计算机科学与技术系副教授王道顺表示，非法用户除了借助视频编辑工具复制后再修改，甚至未经授权转拍视频内容。这些操作都是为了得到可以任意修改的“白板”，“我们正在探索基于 学习的抗编辑视频水印技术。”王道顺说。
这就要求水印在视频中是隐藏着的，而且不能够被编辑，人工智能的 学习技术被用来嵌入这些“入木三分”的水印。王道顺表示，他的团队希望能够完成嵌入和检测两方面的技术输出。
网络对抗进化为智能化平台间的对抗
GAN的魔力在于两个神经网络之间的竞争，通过让两个神经网络对抗，人工智能 学习从识别事物升级到有能力创造事物。
技术都有两面性，人工智能的“造假术”也可被加以利用。信息隐藏技术可以借用人工智能技术和思路，例如利用神经网络的对抗生成隐藏信息，获得人工智能相关技术与生俱来的自适应、海量等特点。相关专家表示， 学习在许多模式识别领域取得了巨大的成功，给信息隐写和隐写分析带来新的方法和挑战。
对于信息隐藏的基础研究者来说，因为“思路不同”，传统的分析手段难以发现的隐藏信息很可能在人工智能的 学习模式下被轻易破解。香山会议就新课题的紧迫性进行了讨论，专家认为：人工智能的发展使得网络对抗从人与人的对抗进化为智能化、自动化的平台间对抗，作为数据保护和隐蔽通信中的关键技术，信息隐藏技术必须有所改变。
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