今天小編分享的科技經驗：小米啥時候管管“雷軍”？，歡迎閲讀。
這個國慶，雷軍應該是最忙且最火的網紅。
如果你經常刷視頻，可能已經刷到了。
最開始雷軍是鋭評國慶假期：" 老子一眨眼，國慶假期就過去了，真想開着小米 su7 創翻這個世界 " 。
緊接着開始搞投資 " 我準備 50 個億投資安徽農業大學，誰要是阻攔我，我就遠程操控小米 su7 創死他 " 。
盡管言論反常，但從聲音、語調、説話習慣上來聽，都非常像是雷軍本人。
你來聽聽看。。。
順着這些片段，我挖掘了 " 雷軍 " 在國慶前後的經典語錄，發現他異常勤快，點評了堵車、調休、遊戲、擺爛員工、大學生群體，甚至是曼聯。。。
這些視頻大體上可以分為三種類型。
第一種，用嘴臭攻擊萬物。
點評文科生，起手就是嘲諷，" 花大筆的學費，并用 4 年時間去學這些垃圾 " ，還有一些簡單粗暴的髒話 " 文科是狗學的，只有 sb 才會學文科 " 。
再比如點評曼聯，"TMD" 、一個 " 初生 " 貫穿全場，主打一個極致嘴臭。
而第二種類型， " 雷軍 " 成了遊戲核心玩家，忙着怒斥各種遊戲亂象。
上一秒，滿嘴 " 我他媽 " 、 " 腦癱 " 、 " 紅温 " 點評各種 FPS 遊戲。
下一秒就在召喚師峽谷暴怒： " 老子開局 buff 都被打完，三條路全部被對線單殺 " 。
《 英雄聯盟 》裏玩數值怪鐵男的，怒斥。
《 金鏟鏟之戰 》玩四星波比陣容，怒斥。
《 無畏契約 》在手槍局赢了不起槍的，怒斥。
這些視頻仿佛流水線生產一般，用詞非常之髒，點評内容非常之廣，更具有流水線特征的，是它形成了一定的範式。
開頭就是一句，大家好，我是雷軍，随即狂噴罵人的話。
小米手機，解鎖小米 SU7 ，創人，成了經典三件套。
如果視頻裏沒有這句，評論區甚至會有人直接發問：
如此種種，第三種類型随之誕生：多形式多場景多類型嘗試，拓寬起雷軍語音的邊界。
有人開始調侃，國慶七天被雷軍罵了六天，有人迷惑，怎麼突然形象變化這麼大， " 雷軍最近總罵人 " 這個話題，連同嘴臭版的雷軍，也由此一炮而紅。
有人甚至溜達去了王化的微博下面，問他最近被雷總罵了嘛？
對了，王化，是小米集團公關部總經理。。。
最開始，看到這種現象時，讓人感覺樂呵。
以前雷軍也有 Are you ok 的梗，大家都習慣這麼玩，惡搞嘛，雷軍本人也圍繞這事自娛自樂過。
但是仔細想想，感覺這事不對頭，不同于鬼畜二創，這事性質已經改變。
因為 Are you ok 真是雷軍自己説的。
而如今誕生出來的新型惡搞呢？雷軍明明沒有罵過人，沒有説過這些髒話，但不明真相的人卻信了，誤覺得雷軍罵了人，這事讓人覺得不太舒服了。
無論雷軍是否願意，一個跟他本人真實形象相去甚遠的嘴臭王，在互聯網上冉冉升起。
科技是把雙刃劍，這話都説爛了，對于 AI 技術可能帶來的負面影響，許多人或早有預期，但可能不曾料到的是，事情的進展如此迅猛。
AI 配音初次進入大眾視野，可以追溯到 2019 年前後，當時它的存在更多是一種工具。
在影視行業和娛樂行業，存在配音需求，出于時間和成本考慮，當時很多前沿團隊寄希望于 AI 配音來替代真人配音，也有希望由 AI 配音來 " 復活 " 已故去的演員的。
聲音克隆的技術基礎是深度學習，算法通過分析大量聲音數據，從中學習他説話的風格和情感，從而復制出特定個體的聲音。
在當時，對單一個體的樣本需求量大，有一定門檻，而且受限于技術，生成的語音總有一種濃濃的電磁感，更别提自然語調了。
直到近幾年，随着 AI 配音技術的進步，才迎來第一次爆火。
這一次它搖身一變成了一個人畜無害的取樂玩具。
利用 AI 配音，人們制造出翻唱周傑倫的張惠妹，翻唱張惠妹的陳奕迅，翻唱陳奕迅的王力宏。
AI 配音的存在，為那些逐漸隐退不再營業的歌手，制造出一個替身，滿足了歌迷們耳朵。
當時 AI 配音就展露了實力，無論是從聲線、發音還是咬詞方式都跟本尊無異，很多 AI 配音出來的歌曲，讓無數網友表示好聽到要單曲循環。
其中聲音極具辨識度的孫燕姿，在短短半個月裏，從民謠唱到搖滾再到流行歌曲，幾乎幹翻了半個華語樂壇，多個視頻播放量破百萬。
随後有人打開了新世界的大門。
丁真教你背《 滕王閣序 》。
AI 雷軍教你學日語。
還有用 Kristen Stewart （ 暮光之城女主 ）教大家學英語。
一點開視頻，這位美貌如花的外國明星就用中文親切的問候你： " 甩鍋這個詞怎麼翻譯？别再翻譯成 throw the pot ，這是中式英語 " 。
定睛一看，會發現她的嗓音特征和口型都能對上，換本人來看了都得相信。
很快，某一國的語言已不足以滿足，大家戲耍 AI 配音的心了。
會七國語言的彪子，橫空出世，教育謝廣坤。
在兼具一定實用價值的同時，又用咱們所熟知的名人帶來了一些娛樂屬性， AI 配音成了大眾喜聞樂見的玩具。
從中你可能也有這樣一個感受，短短數年， AI 配音技術突飛猛進，從一耳假到玩出花來。
而且，技術門檻越來越低，有種我上我也行的感覺。
為什麼這麼説呢？
如今網絡上已經有非常豐富、非常細致的教程，從它們的簡介中，你就可以對技術門檻高低有所感受：
完全免費，快到幾秒，慢到幾分鍾，可生成任意内容。
随機點入一個播放量為四百萬的視頻，這位 up 主向大家教學了如何 " 偷 " 走别人的聲音，僅需要極少量的音頻（ 1~2 分鍾 ），就能克隆聲音，在視頻的開頭他展示了對海綿寶寶聲音的克隆，令網友直呼 " 原聲 " 。
2019 年，人們希望 AI 配音幫助影視行業解決真人配音的局限性。
2024 年，某種意義上，這事兒已經實現了，如果你只是玩玩，甚至不需要多專業的商用工具。
在評論區中，有不少網友表示，作為小白，自己成功了。
這些嘗試成功的網友，有人復原了剛過世的媽媽的聲音，有人復刻了好兄弟的聲音，也有人復刻了前女友的，在這些感人故事的背後，也有很多人發出擔心，感覺這東西可能被不法分子利用。
是的，每個人都有獨一無二的嗓音、聲調以及説話習慣，所以聲音曾經是一個人的經典标籤。
但，從今以後，一個人的聲音，或許不再可信。
真假難辨，會有什麼後果？有幾則新聞可供參考。
阿聯酋一家銀行的員工，被 AI 克隆出來的客户聲音詐騙，向對方指定賬户轉賬了 3500 萬美元（折合人民币 2.25 億 ）。
還有無錫市市民王先生，接到正在英國留學的兒子來電： " 爸爸我被人打了，快救我 " ，随後 " 綁匪 " 對他大吼，用他兒子的性命做要挾，勒索 50 萬。
有人可能會犟嘴：" 别人是别人，我是我，肯定騙不到我頭上，騙過來了我也會識破 " 。
那麼，近段時間針對公眾人物的 " 聲音竊取 " 新聞，應該會讓你有些不一樣的感覺。
9 月下旬，直播帶貨公司 " 三只羊 " 在風口浪尖上時，集團創始人盧文波醉酒後的音頻流出，内容勁爆，導致大量讨論。
這段音頻有方言，有髒話，有醉酒後的情緒，一聽就是真的，很多網友信了，義憤填膺。
然而，警方調查後，發現這段引發軒然大波的音頻是假的，僅僅由一段 30 秒左右的錄音進行聲音 " 孵化 " 而成。
類似的事，還有這次鋪天蓋地的對雷軍的戲耍，同樣令人警覺。
因為，AI 配音 + 口型可以偽造這件事，在社會認知中存在斷層。
一部分人能理解到這是偽造的，一聽就辨認為假，打開視頻，看個樂子，就過去了。
可另一部分人完全無法理解，當他們相信眼見為實，對此深信不疑。
就拿那些 " 我是烏克蘭女人 / 我是俄羅斯女人，我想要嫁到中國 " 的視頻來説，這些視頻小年輕一看就懂，其實只是加了一個外國人濾鏡，粗制濫造。
但這并不妨礙它，能收獲成千上萬條喝彩。
總有人正相信。
這次面對這次髒話連篇，言行離譜的 AI 雷軍，你或許會認為，很容易辨别，那下次手法更新，将其進行二次剪輯，或者改變場景，改成雷軍在會議室罵人之類的話題，你覺得還有多少人能一眼看破？
而以上種種，更意味着這樣一個事實，用極小的成本，就能改變一個公眾人物在 50% 網友心中的印象。
天天褲子上沾屎，這誰頂得住？
除了對他人的影響之外，更為可怕一點是，這類的事情多了，咱們以後還能相信人的「 聲音 」嘛？
這樣的問題也許已經開始困擾人類了。
實際上，如今很多平台也會在 AI 生產技術的視頻下打标，通知觀眾，也有一定的規範推出。
但截止目前，其實并沒有什麼特别有效的辦法規避聲音 " 竊賊 " 帶來的可能影響，對于平台來説，需要時間和進一步努力來完善對 AI 偽造内容的整治。
對于咱們個人來説，目前比較有效的措施就是抹平信息差，讓周圍的家人知道有這麼個技術，它可以達到什麼地步，什麼水平，不要掉以輕心。
抖音
過去，網絡有謠言，只需要上網搜搜，有無對應的聲音影像，往往謠言不攻自破。
現在，網絡有謠言，你真能找到聲音和影像啊，只是是他人所偽造的。
我們已經進入了一個眼見不為實的時代。
今年五月，著名影星 " 寡姐 " 斯嘉麗 · 約翰遜指控 OpenAI ，稱對方非法使用其聲音。
在長文中， " 寡姐 " 透露 openAI 曾經邀請她為公司新的聊天機器人 ChatGPT-4 配音，在她拒絕後， OpenAI 發布了一個聲音與她聲音極為相似的聲音，以至于她的 " 最親密的朋友和媒體都無法分辨出區别 " 。
她在聲明中提出疑問，在一個深度偽造技術容易被創造并日益泛濫的新時代中，如何保護人們的形象和身份？
AI 技術的發展，讓人們在信息時代的效率突飛猛進。
但也提出了一個新的問題，當我們建立在信息化技術上的一切真假難辨時，該何去何從？
黑客帝國中，藍色藥丸通常被解讀為維持現狀、逃避現實的象征，而紅色藥丸則代表選擇知識與真相。
如今的我們如同吞下藍色藥丸，深陷幻像的人，如何捍衞真相和自由，仍需時間追尋。
撰文：渡渡鳥武士
美編：煥妍
圖片、資料來源
