今天小編分享的科技經驗：一個AI恐怖故事：我在色情網站，看到了自己，歡迎閲讀。
文 | 有界 UnKnown
" 我在群裏看到你，是你嗎？"
在韓國，如果有朋友給你發來這句問候，不要誤會，他大概率不是要和你叙舊，因為接下來他給你發的，很可能就是你的裸照。
看着螢幕，你如遭雷擊，腦子一片空白。雖然你百分百确認自己從來沒有拍攝這樣的照片，可手機螢幕裏的那個人眉目清楚，卻又分明就是你。
你不明白發生了什麼，心髒被攥緊，恐懼開始在全身蔓延。
照片當然和女孩兒無關，它是由一種名叫深度偽造（DeepFake）的技術生成，這種技術在國内更被人熟知的稱呼是 "AI 換臉 "。在如今的韓國，這種技術正在變成一團巨大的陰影，籠罩在所有女性的頭頂，帶來恐慌和迫害。
在韓國，犯罪者通過 DeepFake 将普通人的形象替換到色情圖片或視頻中，然後通過社交媒體上進行傳播，對當事人進行羞辱。
據《朝鮮日報》的報道，最近一周在警方發現的相關 Telegram 社群裏，參與制作和傳播 DeepFake 的加害者已多達 23 萬人。這些人不局限在韓國，也來自世界各地。
另據一位韓國網友在 X 上發布的帖子表示，受到 DeepFake 影響的受害者已經遍及韓國數百所國中、高中和大學。這些受害者中，80% 是女性，她們有的還在念初高中，屬于未成年人、有的是大學生或者教師，其中甚至包括女性軍人，她們的照片被稱為 " 軍需品 "。
▲ X 上披露受 Deepfake 技術影響的校園名單
回顧這場風暴，DeepFake 無疑是其中的關鍵。但它卻并不是一項新技術，最早出現在 2016 年的 DeepFake 到如今已有将近十年的歷史。
這十年間，DeepFake 一直遊走在罪惡和法律的邊緣，不斷挑戰着人性和道德的底線。從美國到中國，從韓國到印度，DeepFake 每隔一兩年就會有一次技術突破，然後又給這個世界帶來一場更大的恐慌。
技術有罪嗎？DeepFake 好像确實如此。但技術真的有罪嗎？卻似乎又與 DeepFake 無關。
被害人，從明星到百姓
追溯起來，DeepFake 最早出現在 2016 年。
當時，機器視覺還是全球 AI 研究最熱門的方向之一，一些研究人員在研究機器視覺的過程中使用 DCNN（深度卷積神經網絡）實現了人臉識别、表情轉換以及其他與影像處理相關的任務，這是 DeepFake 最早的雛形。
差不多一年之後，以這些技術為基礎，科研人員進一步采用 GAN（生成對抗網絡）實現了生成逼真的人臉影像。之後，" 換臉 " 很快以極具破壞性的首秀向大眾展示它的威力。
2017 年，一位 Reddit 用户在 Reddit 新建了一個名為 "DeepFake" 的社區，開始用名人的肖像來制作色情内容進行傳播。知名女星斯嘉麗 · 約翰遜（Scarlett Johansson）、加爾 · 加朵（Gal Gadot）都成為了受害者，其帶來的惡劣影響，也曾喧嚣一時。
後來，這個社區雖然被很快删除了，但 "DeepFake" 這個名字卻被保留了下來，并成為 AI 合成内容的代名詞。
在這個階段，DeepFake 還掌握在以學術研究為主的少數群體手中，導致它的使用仍然存在一些門檻。直到 2019 年，開源工具 FaceSwap 将 DeepFake 的應用從學術研究普及到大眾，然後第一個廣泛流行的 DeepFake 應用 FakeApp 就随之出現，它讓非技術人員也能輕松創建 DeepFake 視頻。
DeepFake 從此開始越來越普遍，從 2019 年到 2020 年，DeepFake 頻繁引發各類公共事件，其影響範圍也從娛樂色情擴展到經濟社會的各個方面，甚至包括總統選舉。
而韓國新 N 号事件最大的一個變化在于，它説明 DeepFake 的受害者正在加速平民化，未來 DeepFake 的受害者，不再局限于明星政要，包括你我在内，每一個人都有可能成為新的受害者。
▲ DeepFake 相關代表事件
如今，随着 AI 大模型技術的發展，制作一張 DeepFake 圖片的成本幾乎已經可以忽略不計。
這次韓國新 N 号房之所以波及範圍如此之廣，一個重要的原因是，在 Telegram 上随便加入一個 DeepFake 的社群，就會獲得兩次免費的圖片生成機會。
" 将你喜歡的女生照片發給我。" 這是很多人加入在 Telegram 上加入 DeepFake 社群的第一步。
兩次免費的生成機會之後，新的内容生成雖然需要付費，但價格也并不高，每一次只需要支付一顆鑽石（Telegram 的一種加密貨币，約合 0.49 美元，3.49 元人民币）。而且和所有充值辦卡的邏輯一樣，充得越多，價格還會越便宜。
當然，你也可以選擇不付費，那麼你只需要再邀請一位新朋友加入，就可以再獲得一次免費生成的機會。由一個人拉來另一個人，罪惡通過熟人關系進行裂變，然後如病毒般擴散 [ 1 ] 。
這也導致另一個問題，那些所有通過 DeepFake 生成的淫穢内容，都由熟人進行制作，并在熟人圈子裏進行傳播。
比如在韓國學校裏，許多人就将身邊朋友的照片用來生成淫穢色情内容。很多照片，可能就來自你剛剛生日，或者旅遊之後在社交媒體發布的美照。
由于熟人的關系，這些 " 臉 " 屬于誰也通常被标記得一清二楚。你可能會莫名收到來自陌生人的短信或者郵件，對方能夠明确指出你學校和班級，或者你的工作部門和家庭住址，然後在末尾放上一段由 " 你 " 出演的性愛視頻。
▲韓國媒體報道中的 Telegram 截圖 圖源微博
對于身處其中的受害者而言，這件事情最可怕之處在于，你不知道平日裏衣冠楚楚的朋友們，會不會就是這 23 萬人中的一員；你不知道之前發布在社交媒體的照片會不會已經被他們保存下來，然後替換到那些淫穢不堪的場景當中。
你不知道他們會把這些照片發給誰，如何對着這些東西對你品頭論足，身邊又有多少人看過這些内容。
你只知道，這個世界有一雙無形的眼睛，在不為人知處默默的注視着、觊觎着你。
只是一場遊戲
受害者們自然不會緘口不言。
8 月份以來，韓國女性開始在國内外互聯網平台上進行抗議，要求将 " 加害者 " 繩之以法。但當韓國女性四處求告之時，加害者們卻頗有一種漫不經心，不以為然的态度。
有韓國女孩兒截圖犯罪者的言論，他們将受害者的抗議當做是一種女權主義，并表示 " 女人們對這件事情過分誇張 "。
韓國媒體的報道中也提到許多有關犯罪者的言論，他們説用熟人的形象制作深偽色情内容" 只是覺得有趣 "、" 只是在開玩笑 "、以及 " 用熟人的照片 P 圖更真實 "，而當有人説這樣做犯法時，他們甚至發出" 只有傻瓜才會被被警察逮住 "的言論。
▲在微博求助的韓國網友
是的，這件讓許多受害者深感痛苦的事情，在許多在許多加害者眼中只是一場 " 遊戲 "。
韓國媒體 Pressian 報道，截至今年 6 月，Telegram 上一個名叫 " 朋友 COCKHERO（Cock Hero）chat" 的群聊中 [ 2 ] ，已有數百名參與者上傳自己女性朋友的照片或視頻，然後利用 DeepFake 将它們制作成淫穢内容。
他們群聊裏分享素材和自己制作的内容，甚至有人在群裏表示，" 請用我的朋友制作的 Cock Hero 并分享一些感想 "，并将其視為一種榮譽。當然，他們也會對受害女性的外貌，以及被性剝削的可能品頭論足。
在這個過程中，參與者被要求提供更多的素材，并表示 " 提供女性朋友的照片和視頻越多，生成的深偽内容質量就越好 "。
當然，這也只是數千甚至上萬個 Telegram 群聊中的一個，沒有人知道 Telegram 上這樣的群聊有多少。
而随着參與者的逐漸增多，這場由所謂 " 玩笑 " 引發的深偽色情内容制作正在變得越來越有組織，有預謀，并逐漸有脱離網絡犯罪範疇的迹象。
韓國媒體報道，現在已經有越來越多的受害者收到恐吓内容。施暴者通過制造深偽色情内容對受害者進行威脅，并索要錢财。許多加害者甚至開始讨論，如何将受害者綁架并将其變成性奴隸。
正如同潘多拉魔盒裏的罪惡，DeepFake 也正在衝破其 " 虛拟 " 的屬性，變得一發不可收拾。
DeepFake，法外之地？
面對這些問題，許多人肯定會有一個直接的疑問：法律難道不管嗎？
答案是管，但管的不多，且不同國家和地區法律能夠幹預的程度也有所不同。
比如今天 DeepFake 内容泛濫最嚴重的韓國，雖然在 2019 年的 "N 号房 " 事件和 2020 年 " 傳播虛假視頻 " 事件後，韓國當局在《性暴力處罰法》中增加了 " 數字性犯罪 " 的概念和相應的處罰條款，但約束能力實在有限。
與非法拍攝的視頻不同，在韓國，單純擁有和觀看深度偽造視頻是不會受到處罰的。而即使你利用 DeepFake 制作了破壞受害人人格的非法深度偽造影像或者視頻，但只要你説你沒有 " 以傳播為目的 "，你依然可以避免受到懲罰 [ 3 ] 。
這也是韓國在處理新 N 号房事件時出現非常多非常戲劇性案例的原因。
比如在今年一場針對 Telegram 上制作 DeepFake 内容的社群進行調查時，雖然警方知道社群的參與人數達到 1200 人，但卻僅有一人被捕。而他被捕的原因，是因為他将群裏的 DeepFake 内容傳播到了其他地方。除了他之外，這個社群包括運營方在内，沒有一個人受到懲罰。
除了韓國之外，美國、英國、歐盟針對 DeepFake 的内容也都有相應的法律，但各個國家的側重點和保護力度有所不同。
其中，美國的相關法律更傾向于保護政治選舉的可靠性。
加利福利亞州明确提出禁止 DeepFake 在政治和性侵害方面的施暴，并且條款具體，比如提出 " 禁止在選舉前 60 天内傳播可能影響選舉結果的虛假視頻 "。
但在聯邦層面上，美國缺乏統一的 DeepFake 法規。各州的法律執行在跨州和跨國案件中面臨困難，尤其是在涉及跨境的 DeepFake 内容傳播時，這些法律可能面臨執行力不足的情況。
英國的《诽謗法》可以用于打擊涉及 DeepFake 的诽謗行為，但這種法律通常需要受害者主動提起訴訟，成本高、時間長，普通人可能難以負擔。
雖然英國明确對傳播渠道做了規定，但 DeepFake 内容的跨國性傳播使得法律的執行復雜化，可能削弱其實際效果。
歐盟的法律相對比較嚴格，《一般數據保護條例》（GDPR）和《數字服務法》（DSA）通過嚴格的隐私保護和數字内容管理要求，對 DeepFake 技術的濫用進行限制，并對違反規定的公司施加了高額罰款。這些法律要求平台對 DeepFake 内容負有更高的責任，必須主動監測和移除虛假信息。
▲世界各國 DeepFake 法律法規一覽
而與大多數國家不同，中國針對 DeepFake 的内容，特别是涉及淫穢色情内容的部分，管理要更加嚴格。
今年 3 月份，杭州互聯網法院就曾審結一起關于利用 AI 換臉傳播淫穢色情内容的案件。
這個案子發生在 2020 年，和韓國人在 Telegram 上的玩法一樣，案犯通過 AI 工具制作換臉視頻，然後在社交軟體上創建社群進行分發。
案犯創建的社群名叫 " 浏覽群 " 和 " 私人訂制群 "。浏覽群主要用來傳播 DeepFake 視頻，招攬觀眾和客户；定制群則支持付費定制，按照 5 分鍾 300 元，10 分鍾 500 元的标準收費。案犯在審理中表示，" 只要能看到臉的都能換，有人甚至要定制暗戀女生的換臉視頻。"
經過審理，該案犯最終因侵犯公民個人信息，以及制作、傳播淫穢物品牟利罪被判有期徒刑七年三個月。
通過這個案件我們也能看到，在中國通過 DeepFake 制作色情内容進行傳播，其犯罪成本要比國外高很多。
這樣的好處自然是中國沒有出現 DeepFake 内容大規模泛濫的問題，但另一面，也有更多人開始不滿足于高風險低回報的情色内容制作，而開始铤而走險，通過 AI 換臉技術進行電信詐騙。
可以看到，在中國犯罪成本比在韓國要高很多。所以很多人利用 AI 換臉技術，并不是制造淫穢色情内容，而是電信詐騙，而這種 DeepFake 也不止局限于面目，甚至包括聲音和個人身份信息。
2022 年以來，随着生成式 AI 技術的發展，國内電信詐騙案件持續高漲。
20 多年前的 2000 年，中國刑事案件中盜竊案件占比最多，達到總量的 60%，反扒小組曾一度成為一個專門的警察編隊。20 多年後的今天，網絡電信詐騙取而代之，成為新的 " 時代罪惡 " [ 4 ] 。
據中國警察協會最新數據，2024 年上半年，詐騙占刑案的比例上升至 60%，其中絕大部分是網絡電信詐騙。這是一個時代的變遷。
技術的發展，似乎在給這個社會帶來更多的疼痛。
結語
在歷史的傳統叙事中，人們喜歡将 DeepFake 這樣的事物歸結為原罪，比如魔丸轉世的哪吒，或者希臘神話中的阿多尼斯。但現代社會，我們并不這麼思考問題。
2014 年，因 P2P（peer to peer）分享傳輸技術而成為 " 宅男神器 " 的快播轟然倒塌，創始人王欣被逮捕。兩年之後，王欣在案件庭審中為自己和快播做出了一番經典的辯護——技術無罪。
在王欣的理論中，自己和快播只是創造了一項技術，至于用户拿他做什麼，與他無關。
但這件事情并沒有回答，為什麼技術帶來的罪惡仍然頻頻出現。直到兩年後，在距離王欣受審的法院不到 20 公裏的地方，騰訊研究院舉辦了一場活動，它的主題是" 科技向善 "。
食，色，性也。
技術發展的難點，除了技術本身之外，更本質的難點在于，如何限制撬動人性 " 惡 " 的杠杆。而在騰訊的理念中，使用技術的人本身應該承擔起這樣的責任，人類應該善用科技，避免濫用，杜絕惡用。
如今，科技向善已經被越來越多企業接受，成為中國技術發展的一項底層理念，但科技向善，卻是一個更長久的課題。
