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人工智能生成身份的识别方法,单靠眼睛看不够了


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你们有没有收到过陌生人的好友请求,看了一眼头像,觉得"这人挺正常的",然后就通过了?


几乎所有人都举手。

对。这就是问题所在。


问题已经换了一张脸

去年在油管上有一个案例,一名芝加哥男子叫Grant,在Facebook Dating上遇到了一个"女性"。

两个人聊了好几个月,视频通话都有过,对方的声音、表情、笑容,一切看起来都很真实。

最后Grant损失了7万美元——不对,应该说,他把7万美元转进了一个根本不存在的投资平台,而跟他谈了几个月恋爱的那个"人",是一套运行在服务器上的AI系统。

这不是科幻。这是2025年以后的日常诈骗作业。

以前识别假账号很简单:头像是从某个库存图片网站截的,个人简介两句话,好友列表里全是机器账号,发帖记录要么是空白要么全是转发。

2015年前后,在情报培训课上学的"怎么识别假账号",讲的就是这套方法,基本上十分钟能搞定一个。

现在这套方法几乎全部失效了。

新一代的AI生成身份长这样:一张清晰自然的人脸照片,在谷歌和百度里反向搜索不到任何结果,因为这张脸根本不存在,是AI凭空生成的;个人简介写得连贯有温度,读起来像是一个真实的人在认真介绍自己;社交记录从两三年前就开始积累,有时间跨度,有情绪变化,有"生活细节"。

一个研究人员做过一个测试:一台五年前的旧电脑,零图像编辑技能,从零开始搭建一个完整的假身份,包括文件、照片、社交历史——总共花了70分钟。


70分钟。

这就是你现在面对的对手。

先从那张脸开始




任何人拿到一个可疑账号,第一步都应该看头像。不是因为头像最重要,而是因为它最直接,可以最快给出信号。

AI生成的人脸,主要来自两类技术。

一类是GAN(生成对抗网络),典型代表是StyleGAN,thispersondoesnotexist.com用的就是这个,每次刷新就生成一张新的人脸,而这张脸永远不会出现在任何身份证上。

另一类是扩散模型(Diffusion Model),是Midjourney、DALL-E、Stable Diffusion背后的技术。这两类生成的人脸在视觉上非常不同,检测方法也略有差异。

怎么说呢,理论上最好用的视觉判断方法,其实是看眼睛。

人的双眼在真实光照环境下,角膜上会有光点反射,也叫角膜镜面高光。这个反射的形状、角度和位置,在左右两眼上应该是基本一致的,因为两只眼睛看的是同一个空间,接受的是同一个光源。

GAN在生成人脸的时候,它的训练目标是"让这张脸看起来真实",而不是"遵守物理光学规律",所以它根本不在乎角膜反射是否对称。结果就是:AI生成的人脸,两眼的高光点形状往往不一致,有时候一个圆润有时候一个扭曲,有时候干脆缺失其中一个。


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