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    “深度偽造”背景下新聞事實核查的路徑探析

    2021-07-06 03:45:52徐燕萍
    新媒體研究 2021年4期
    關(guān)鍵詞:虛假新聞

    徐燕萍

    摘 要 社交媒體時代,虛假新聞泛濫,原先的新聞事實核查已經(jīng)發(fā)生了變化。但“深度偽造”技術(shù)的出現(xiàn),給新聞事實核查又帶來了新難題。應對這一困境,需要國家、社交媒體、把關(guān)者的共同努力,同時,更重要的是技術(shù)層面的探索,如開發(fā)檢測技術(shù)、聯(lián)手區(qū)塊鏈等新興技術(shù)以及研發(fā)“數(shù)字取證”技術(shù)。

    關(guān)鍵詞 深度偽造;虛假新聞;新聞事實核查

    中圖分類號 G2 文獻標識碼 A 文章編號 2096-0360(2021)04-0008-03

    根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)資訊網(wǎng)最新發(fā)布的報告顯示,2020年Deepfake增長率超330%,美英成重災區(qū)。自2017年“深度偽造”技術(shù)被某Reddit用戶制作偽造色情視頻以來,“深度偽造”已逐漸滲透至政治、媒體等多個領域。至2020年,偽造品的數(shù)量已經(jīng)達到49 081個,創(chuàng)下歷史新高。“虛假新聞泛濫”這一現(xiàn)象長期以來都困擾著媒體,而“深度偽造”可能會使這一問題更加嚴峻。面對移動互聯(lián)網(wǎng)和社交平臺的日益普及,傳統(tǒng)的人工核查已經(jīng)難以應對,原先的事實核查也發(fā)生了一定嬗變。應對“深度偽造”,事實核查的路徑還需做出更多轉(zhuǎn)變與創(chuàng)新。

    1 “深度偽造”簡述

    “深度偽造”是“deep learning(深度學習)”和“fake(偽造)”的合成詞,作為“深度合成”技術(shù)的一種,“深度偽造”本質(zhì)上是一種人體圖像合成技術(shù),能夠根據(jù)人類的行為特征,合成圖片、視頻、語音,完成人臉替換[1]。催生“深度偽造”的是技術(shù)人員的一個簡單想法,將兩個深度學習的算法相互疊加,即可獲得逼真的圖像輸出結(jié)果。兩個算法分別是生成器與判決器,生成器負責原始數(shù)據(jù)的收集、復制,判決器負責鑒別偽造數(shù)據(jù)。

    “深度偽造”的代表性應用是AI換臉,多應用于色情領域,如今,“深度偽造”已經(jīng)開始涉獵政治、廣告、科學、醫(yī)療等其他領域?!吧疃葌卧臁遍_發(fā)者表示,該技術(shù)正在迅速發(fā)展,他們可以模仿的對象沒有限制,這意味著每一個人都是潛在的目標,未來“深度偽造”可能帶來一系列風險。同樣地,“深度偽造”技術(shù)對新聞真實性也會構(gòu)成威脅。在“后真相”時代,公眾對媒體已經(jīng)產(chǎn)生了信任危機,而“深度偽造”技術(shù)的出現(xiàn)會加劇這一現(xiàn)象,對新聞媒體的公信力造成進一步的沖擊[2]。

    2 新聞事實核查的現(xiàn)狀

    基于“深度偽造”技術(shù)篡改的視頻、圖片,雖然對虛假新聞的傳播會起到推波助瀾的作用,但虛假新聞并非起源于“深度偽造”。自新聞誕生的那天起,虛假新聞便如影隨形。新聞事實核查作為應對虛假新聞的有效措施,能從源頭避免虛假新聞的傳播,在社交媒體環(huán)境下,原先的新聞事實核查也發(fā)生了一定變化。

    2.1 核查范圍廣泛

    為確保政治新聞的真實性,2007年,《華盛頓郵報》針對2008年的美國大選推出了名為“Factchecking”的事實核查項目。同年,《坦帕灣時報》也成立了“PolitiFact”網(wǎng)站,并于2009年破格獲得了普利策新聞獎。起初,這些機構(gòu)和平臺核查的內(nèi)容均為政治或公眾人物的言論。然而,在媒體“搶新聞”的社會化媒體時期,海量信息的實時化傳播雖然獲得了可能,但也造成了虛假新聞的泛濫,嚴重影響了新聞的傳播品質(zhì)與媒體的公信力[3]。由此,核查對象由政治人物擴散至社會化新聞,這一轉(zhuǎn)變以2010年4月美國“Storyful”網(wǎng)站的創(chuàng)立為標志,該網(wǎng)站致力于對美國各社交媒體上的用戶生產(chǎn)內(nèi)容進行核查,并根據(jù)信息的真實情況貼上相應標簽。

    2.2 核查方式多元

    傳統(tǒng)媒體時期,事實核查工作主要依靠人工,核查人員通過已有的知識與經(jīng)驗、查閱文獻資料、跑現(xiàn)場溝通等途徑核查信息。隨著技術(shù)的迭代與進步,新興技術(shù)成為了核查人員提高核查效率的得力助手。核查人員能夠利用大數(shù)據(jù)、算法提供的數(shù)據(jù)庫進行智能核查,迅速準確地定位、識別、排除虛假信息[4]。美國的信源調(diào)查網(wǎng)站“Storyful”發(fā)明的信息檢測工具——“新聞專線”便是基于大數(shù)據(jù)等技術(shù)進行信息檢測。一些機構(gòu)還專門推出了事實核查客戶端,如國外《華盛頓郵報》的“事實核查者”(TruthTeller),國內(nèi)的“騰訊較真平臺”等,這些平臺利用機器人和新興技術(shù),能自動對網(wǎng)上冗雜的新聞數(shù)據(jù)進行核查,及時糾正錯誤信息。

    2.3 核查過程趨動態(tài)化

    傳統(tǒng)媒體時期,新聞發(fā)布由專業(yè)媒體壟斷,核查一般在事前,且核查主體為專業(yè)的新聞從業(yè)者。社交媒體時期,普通網(wǎng)民的主體地位凸顯,話語權(quán)提升,這種壟斷被打破[5]。同時,傳播速度的實時化要求與海量信息使得核查人員的工作負擔加重。由此核查過程發(fā)生了兩點明顯的變化:第一,核查順序由“事前核查”變成了“后續(xù)糾正”或“事件追蹤”;第二,核查主體由專業(yè)媒體擴散至普通網(wǎng)民。移動互聯(lián)時代,新聞由新近發(fā)生的事件轉(zhuǎn)變?yōu)榧磿r發(fā)生的事件,事實核查也轉(zhuǎn)變?yōu)閯討B(tài)的過程,需根據(jù)事件發(fā)展狀態(tài)及時跟進核查進度。而普通網(wǎng)民在提供一手信息,搜集信息素材方面能夠起到重要作用,因此一些核查機構(gòu)也鼓勵網(wǎng)民主動參與核查工作[6]。

    從以上幾點變化可以看出新聞事實核查在不斷完善,但從互聯(lián)網(wǎng)上“虛假新聞依然泛濫”這一現(xiàn)象可以發(fā)現(xiàn),新聞事實核查存在以下效果困境。第一,社會化新聞魚龍混雜,加重了核查人員的負擔。第二,信息處于即時更新的狀態(tài),大數(shù)據(jù)提供的數(shù)據(jù)庫未必全面。算法在定位虛假信息時存在立場偏差,這些虛假信息未必最值得核查,但一定最吸引人的眼球[7]。第三,網(wǎng)民缺乏專業(yè)媒介素養(yǎng),容易被虛假信息蒙蔽雙眼。而“深度偽造”技術(shù)的出現(xiàn),則為核查新聞事實帶來了更多難題。

    3 “深度偽造”技術(shù)下新聞事實核查的困境

    3.1 偽造內(nèi)容成為虛假新聞的信息素材

    在“全民皆記者”的社交媒體時代,社交媒體是重要的新聞來源場所。移動網(wǎng)絡的廣泛普及,使得專業(yè)記者不需要跑現(xiàn)場,滑動手指便能獲取最新信息。但社會化媒體作為一個以用戶生產(chǎn)內(nèi)容為主體的平臺,信息質(zhì)量參差不齊。虛假新聞久久得不到根治,主要是因為有盈利市場,能博人眼球。如今圖片、視頻等元素使得新聞的形式更加多元,而經(jīng)過“深度偽造”合成的圖片、視頻更具趣味性,更能貼近用戶需求,抓住人們的獵奇心理[8]。在“深度偽造”技術(shù)加持下,各類虛假照片、視頻在社交媒體上瘋狂蔓延。不僅誤導了大眾,也誤導了專業(yè)媒體人,將這些合成內(nèi)容作為新聞來源,進行二次傳播。

    3.2 偽造內(nèi)容常人難以鑒別

    早期,“深度偽造”需借助同一面孔的多張不同角度照片才能完成人臉替換,且替換痕跡較明顯。隨著技術(shù)的不斷進步,如今僅憑一張照片就能實時匹配面部表情,生成換臉視頻,還能自動調(diào)節(jié)替換后臉部的色差、亮度及替換邊緣的差異。雖然已有相關(guān)檢測技術(shù)能識別出偽造內(nèi)容,但未來前景仍不樂觀。在“深度偽造”技術(shù)背后,生成器和鑒別器是相輔相成的,鑒別器在識別偽造內(nèi)容方面可能會做的越來越好,但同時,生成器也能通過當前的鑒別技術(shù)進行防御和反擊。這意味著,鑒別技術(shù)無法永遠保持在生成技術(shù)前方[9]。面對技術(shù)都無法完全鑒別的偽造內(nèi)容,常人更是難以鑒別。

    3.3 偽造信息的傳播范圍廣泛

    在每一次的重大事件中,我們幾乎都會在社交媒體上發(fā)現(xiàn)誤導性視頻和照片。這背后體現(xiàn)出的是社交媒體病毒式的傳播特征。與傳統(tǒng)媒體相比,社交媒體具有即時、互動、分享、“多對多”交流等特點。社交媒體UGC的形式得以讓每個用戶成為關(guān)系鏈傳播中的一個節(jié)點,因此,往往能取得“病毒式”的傳播效果[10]。2018年4月網(wǎng)上流傳的“奧巴馬辱罵特朗普”的造假視頻,2020年初在社交媒體上引起廣泛轉(zhuǎn)發(fā)的“被火燒焦的澳大利亞”的造假圖片,這些偽造視頻、圖片都是結(jié)合時下人們關(guān)注的熱點,再借助社交媒體的漣漪效應,造成了大規(guī)模的擴散,誤導了大眾。

    4 “深度偽造”背景下新聞事實核查的應對之策

    4.1 國家、社交媒體、把關(guān)者的共同努力

    在社交媒體信息泛濫的背景下,網(wǎng)絡信息本就讓人真假難辨,而“深度偽造”技術(shù)進一步提高了可靠信息的獲取成本,增加了新聞事實核查的難度。為應對這一困境,國家、社交媒體、把關(guān)者需攜手應對。

    首先,國家應出臺規(guī)制“深度偽造”的相關(guān)法案,法律規(guī)制是應對技術(shù)風險的必要手段。當前,美國、歐盟、德國在立法方面較為積極,相關(guān)法案也比較細致,值得我國借鑒。我國尚沒有針對“深度偽造”專門立法,但相關(guān)法案已有涉及,未來還需繼續(xù)完善[11]。其次,作為虛假新聞肆虐的重要場所,社交媒體也應擔負起平臺的責任,完善管控措施。添加事實核查標簽、資助研究機構(gòu)研發(fā)“深度偽造”檢測工具等都是必要的措施。此外,社交媒體也應積極與其他平臺、機構(gòu)合作,完善核查數(shù)據(jù)庫,提高核查效率。最后,把關(guān)者作為新聞事實核查中最重要的一環(huán),應做好把關(guān),回歸“事前核查”[12]。在發(fā)布新聞前,盡到“把關(guān)”的職責,從源頭阻斷虛假新聞的傳播。雖然利用相關(guān)技術(shù)能提升核查效率,但技術(shù)可能存在漏洞,人工核查仍是核查工作中不可或缺的一步流程。

    4.2 技術(shù)層面

    隨著“深度偽造”技術(shù)的門檻大大降低,普通人逐漸也成為了“應用者。未來“深度偽造”可能被用于篡改圖像、視頻,制造大量的虛假新聞。為避免“深度偽造”嚴重挑戰(zhàn)新聞真實的邊界,在改善新聞事實核查的過程中,更應注重將“深度偽造”考慮在內(nèi),探索技術(shù)方面的應對措施。

    1)開發(fā)基于人工智能模型的檢測技術(shù)。目前,學界和業(yè)界對“深度偽造”檢測技術(shù)的開發(fā)如火如荼。其中,研究最多的是基于人工智能模型的檢測技術(shù)。國內(nèi)清華大學的人工智能企業(yè)RealAI發(fā)布的深度偽造視頻檢測工具——“DeepReal”,主要利用深度學習算法、大量數(shù)據(jù)集訓練模型,可在1秒內(nèi)對超過10人同框的圖像與視頻進行識別,識別率可達99%?!癉eepReal”還于近日完成了新一輪的服務與算法升級,在原有基礎上,新增批量導入、輸出檢測報告等功能,檢測范圍及防御對抗能力大大提高。2020年1月,北京大學與微軟亞洲研究院聯(lián)合推出深度偽造識別工具“FaceX-Ray”,能將假臉重新混入目標圖像或視頻,以從中尋找邊界,能有效地識別出未被發(fā)現(xiàn)的假圖像,并可靠地預測圖像混合區(qū)域,精準度可達99%以上。國外也有許多研究成果,美國Adobe公司推出的反向PS工具。依托于AI算法,該工具能自動識別出人像圖片中經(jīng)過圖像液化工具修改的部分,并將圖像還原,準確率高達99%;滑鐵盧大學的研究人員開發(fā)了被稱為“Darwin.AI”的技術(shù),該技術(shù)使用深度學習來檢測虛假新聞;加州大學河濱分校的研究人員研發(fā)出了一種由遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡和編碼過濾器組成的自動檢測算法,能夠?qū)卧靾D像分成若干部分,在更全面的層次上去考慮整個圖像的情況,準確率在71%~95%之間[13]。以上這些檢測工具為核查新聞事實、打擊偽造內(nèi)容帶來了新希望,但基于“生成對抗網(wǎng)絡”的技術(shù)原理,這些檢測技術(shù)也很容易被識破。因此,未來技術(shù)人員仍需不斷開發(fā)、完善檢測技術(shù)。

    2)聯(lián)手數(shù)字水印、指紋與區(qū)塊鏈,對視頻進行溯源。應對“深度偽造”,確保信息真實,僅依靠人工智能模型遠遠不夠,有必要結(jié)合數(shù)字水印、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)。數(shù)字水印是信息安全領域的前沿技術(shù),能夠通過信號處理的方法在多媒體數(shù)據(jù)中嵌入隱蔽的標記,這種標記只有通過專用的檢測器或閱讀器才能提取,通常不可見[14]。數(shù)字水印安全性高,難以篡改,會隨著原始內(nèi)容的變化而變化,從而能夠檢測出原始數(shù)據(jù)的變更。此外,數(shù)字指紋同樣適用于檢測偽造視頻。在發(fā)布相關(guān)視頻前,可以提取視頻中一些重要信息作為視頻指紋,如此每個視頻都能夠生成一個特定的指紋,相當于該視頻身份的標識,也利于鑒別偽造視頻。區(qū)塊鏈作為記錄互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的新方式,同樣是應對“深度偽造”的有效方式[15]。區(qū)塊鏈最大的特點是能對原始數(shù)據(jù)進行溯源,既有利于版權(quán)保護又能識別篡改內(nèi)容。除了追蹤視頻內(nèi)容的來源,也可以在區(qū)塊鏈上創(chuàng)建視頻的同時加上驗證標簽或者圖形。當遇到可疑的音視頻文件時就能進行身份驗證,與原始文件比較,將偽造內(nèi)容剝離出來。為了應對“深度偽造”濫用的增加,Ambervideo.co公司開發(fā)了檢測軟件,可以查看視頻和音頻軌道及其中的各個方面,以尋找可能的修改痕跡。但這種追溯方法無法檢測到新的“深度偽造”算法,為此該公司以區(qū)塊鏈作為基礎結(jié)構(gòu),每30秒存儲一次哈希值,若參數(shù)被更改則暗示著視頻被篡改的可能性。

    3)聚焦新聞媒體,加快“數(shù)字取證”技術(shù)的研發(fā)。目前反“深度偽造”檢測工具已經(jīng)有了一定研究成果,但媒體生成和操縱技術(shù)也在快速發(fā)展,當前的檢測技術(shù)還不足以檢測偽造的媒體信息,因而為媒體研發(fā)應對虛假新聞的檢測工具迫在眉睫。在這方面,我國可以借鑒美國國防高級研究計劃局設立的“媒體鑒證”項目,該項目旨在尋求“深度偽造”識別工具,應對大規(guī)模的自動化虛假信息攻擊活動。鑒于目前的檢測技術(shù)可能會隨著篡改技術(shù)的飛速發(fā)展而不斷失效,國防高級研究計劃局還研發(fā)了“語義取證”技術(shù),檢測遭篡改媒體中的“語義錯誤”。這些“語義錯誤”往往是偽造媒體容易忽視的細節(jié),如人物佩戴的耳環(huán)前后不一致。這種語義不一致性檢測工具若能最終形成,將會顯著提高媒體偽造者的作惡成本,防御者也可以輕松判斷媒體真?zhèn)巍4送?,“深度偽造”作為人工智能的一個分支,我們自然也能通過人工智能來反向助力數(shù)字媒體取證。谷歌母公司Alphabet推出的一款名為“Assembler”的AI工具,能夠幫助人們檢驗原始照片是否被篡改。對于新聞媒體而言,“Assembler”或許可以成為一款得力的事實檢查工具。目前“Assembler”已經(jīng)被法新社、CodeforAfrica和Rappler等在內(nèi)的新聞和事實檢查機構(gòu)所采用。媒體內(nèi)容作為網(wǎng)絡數(shù)字內(nèi)容的主體,在網(wǎng)絡安全中占據(jù)著重要的地位,數(shù)字取證與安全可以維持現(xiàn)代數(shù)字社會秩序,確保數(shù)據(jù)的真實可靠,維護媒體的信譽。國內(nèi)目前還未出現(xiàn)成熟的數(shù)字媒體取證技術(shù),但首屆中國媒體取證與安全大會已于2020年11月6日至11月8日在合肥成功舉辦,相信不遠的將來數(shù)字媒體取證與安全會發(fā)展至一個新的臺階。

    技術(shù)是中立的,“深度偽造”作為一種技術(shù),并無對與錯?!吧疃葌卧臁币矌砹嗽S多信息紅利,如幫助電商平臺實現(xiàn)“數(shù)字試穿”,幫助廣告主實現(xiàn)“千人千面”的營銷,滿足受眾的多樣化需求等等[16]。但不能忽視“深度偽造”造成的色情犯罪、聲音詐騙、虛假新聞等問題,尤其是虛假新聞,對媒體、政府、社會的信任體系會造成猛烈的沖擊。因此,新聞事實核查仍要堅守,除了政府、社交媒體、把關(guān)者的共同努力,更要在技術(shù)層面積極探索,開發(fā)檢測技術(shù)。

    參考文獻

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