上海書展·手記｜與青春共鳴
2025-11-06 14:55 5,598次浏览最近，新華網發布的一則反詐短視頻在社交平臺引發關注。這條旨在揭露AI換臉、變聲騙局的宣傳片發布後，有網友說「被嚇到了」，還有評價說「像恐怖片」。這是為什麼呢？原來，很多網友沒有想到，AI換臉、換聲能那麼「真」：短視頻以溫馨的母女視頻通話情節開始。母親正在家裡煲湯等女兒回家，女兒撒嬌說航班延誤又掉了一部手機，央求母親轉帳應急。就在母親用網銀轉帳時，門鈴響起，母親以為沒帶鑰匙的父親回家，暫停轉帳去開門。誰知，門外站著女兒。此時，視頻電話裡的「女兒」還在一口一個「媽，你是世界上最好的媽」。 反詐視頻中，真人與AI變臉「面對面」（圖源：新華網視頻截屏）。所以，宣傳片的主題是告訴網友，AI可以模擬人臉和人聲，視頻裡看到和聽到的都不一定是真實的，要警惕新型詐騙電話。不少網友一邊評價「太嚇人」，一邊詢問：AI技術真的進化到可以如此逼真的「換臉換聲」了嗎？答案是肯定的。只要3步，「換臉」成功「AI換臉、換聲並且用視頻的形式誤導公眾，已經不算技術難題。」人工智慧企業合合信息的技術人員展示了3步換臉：第一步，對著演示屏幕的攝像頭，根據提示上下左右轉頭，錄入真人信息；第二步，選擇兩張想要的新臉照片；第三步，演示屏幕顯示，這名技術人員已經擁有了兩張全新的「臉」，新臉還能跟隨身體的主人做出各種頭部動作與面部表情。對普通人而言，壓根看不出顯示屏幕上的「人」是AI生成的。 左：真人信息錄入；中：選擇要變的「臉」；右：變臉完成（作者攝）。技術人員表示，AI換聲也很方便，很多消費級的軟體已經提供這些服務。只要向相關軟體提供一定的聲紋資源，軟體很快就能模擬目標聲音，實現以假亂真的效果。所以，千萬不要以為反詐短視頻中的「換臉變聲詐騙」是演繹。隨著AI技術的發展，換臉、變聲已經不再困難。而且，有不法分子已經用換臉、換聲等騙取錢財。前不久，湖北警方就披露了一起「變聲」詐騙案件：被害人劉女士接到「孫子」電話說，不當心傷害到別的孩子，「私了」要2萬元錢，怕被母親責罵，「請奶奶救救我，不要告訴媽媽」。劉女士覺得電話那頭就是「孫子」的聲音，決定湊錢幫孫子。接著，孫子說有人來找劉女士拿錢，在交接錢款時，劉女士又聽到了電話裡「孫子」的聲音，確認無誤後，把錢款給了對方。過了幾天，劉女士遇到孫子問起這件事，才發現上當受騙，然後報警。警方經過調查，抓獲了犯罪嫌疑人，並根據被害人提供的線索分析認為，犯罪嫌疑人可能是通過多次撥打座機電話，逐步收集了她孫子的聲紋信息，基於它們用AI技術造假，實施詐騙。識破AI換臉和變聲，這些訣竅有用那麼，如何預防AI換臉、變聲詐騙呢？最簡單的是使用只有當事人才知道的「暗語」或者方言。當視頻通話等涉及轉帳等話題，當事人要先想辦法求證對方是本人還是AI造假。比如，可以詢問對當事雙方都有特別意義的紀念日、改用方言交流等。此時，AI造假極可能露餡。同時，個人應注意保護隱私信息。高清的面部信息、聲紋信息等，都屬於隱私信息，它們都是被模仿的基礎。所以，在社交平臺上曬視頻、曬照片、曬聲音等行為，其實存在一定的被模仿風險。此外，通訊硬體、軟體等服務供應方，則要有「用魔法打敗魔法」的防範思路。技術人員表示，在生活中，不法分子不僅用AI換臉、變聲詐騙，還會用換臉、變聲「撞庫」，盜取他人錢財。比如，不法分子獲得目標對象的臉部圖像後，試圖通過「人臉識別」的方式，登錄目標對象的各種帳戶，盜取數據、轉移財產等。AI造假後「撞庫」的後果往往比AI造假後詐騙更大，所以需要從源頭加以識別、攔截。此時，AI也可以成為幫手：AI通過對光影、臉部紋理、動態五官是否合理等細節的監控和計算，得出鑑定結果。 用AI識別AI造假（作者攝）。「因為AI捕捉和比對的精細度遠遠超過人眼，所以能識別人眼發現不了的造假視頻。」技術人員表示，如果在涉及人臉識別、聲紋識別的服務中嵌入以上技術，那麼能極大限度地防範AI造假。
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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