照片是真實(shí)世界的反映嗎？

或許從照相技術(shù)發(fā)明的初衷來說，應(yīng)該是這樣的。

不過現(xiàn)實(shí)情況卻是，在拍照技術(shù)被發(fā)明不久后，利用照片沖印技術(shù)進(jìn)行照片修繕和造假的情況就已經(jīng)出現(xiàn)了。等到了數(shù)碼照片時代，Adobe這樣的圖像處理軟件出現(xiàn)后，更讓照片造假成為了一件普遍的事。

等到今天，AI把更強(qiáng)的圖像處理能力帶給了每一個人時，通過手機(jī)上的App就能對照片甚至視頻進(jìn)行修圖美顏，照片造假已經(jīng)成為了一件人們習(xí)以為常的事情。

不過到了今天，這種情況很可能就要被改變了。

關(guān)于照相術(shù)的發(fā)明有兩種說法，一說在1826年，由一位法國人成功完成了第一次攝像，也有說法是1839年利用鹵化銀技術(shù)作為感光材料的技術(shù)成熟后，照相術(shù)才可是正式應(yīng)用起來。

但在1855年，就已經(jīng)開始有人利用暗房沖洗技術(shù)對照片進(jìn)行造假了。

上面這張照片，就是1855年出現(xiàn)的一張假照片。我們可以看出，這張照片應(yīng)該是把兩張歪著頭的半身照合并曝光在一張相紙上，才形成了圖中兩個腦袋的錯覺。

在那個沒有PS的年代，修改膠片照片是一件非常費(fèi)勁的事。曾經(jīng)為毛澤東、周恩來、朱德等等多位領(lǐng)導(dǎo)人拍攝過照片的新華社攝影部技術(shù)組組長陳石林就曾在采訪中提到過提領(lǐng)導(dǎo)人們修片的過程。

就拿這張照片來說，早年間毛澤東沒有自己的單人標(biāo)準(zhǔn)照，陳石林就把手表的表針磨成極細(xì)的小刀，把毛澤東從這張集體照中“摳”了出來，制成了毛澤東的第一張標(biāo)準(zhǔn)照，也就是現(xiàn)在百元人民幣上的“毛爺爺”。

剩下的還有用分部分曝光提高人臉上的立體效果、用透明水彩燃料、薄堿液把牙齒涂白等等。

隨后數(shù)碼照片時代來臨，Photoshop等等軟件的出現(xiàn)讓照片可以完全脫離現(xiàn)實(shí)、變?yōu)樗囆g(shù)品，或者以假亂真的的改動混淆事實(shí)。當(dāng)AI帶來強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和圖像處理能力之后，照片的改動甚至可以自動化、批量化?，F(xiàn)在很多手機(jī)宣傳的AI拍照、智能美顏，其實(shí)就是手機(jī)程序執(zhí)行圖像處理指令，創(chuàng)造出無數(shù)張“假的照片”。

Adobe這類公司通過軟件技術(shù)帶給了我們一個更美好的世界，同時也帶來了很多欺騙。輕則是一張和真人長相不符的照片，重則是可能影響世界的虛假新聞?wù)掌?/p>

這時，識別照片造假已經(jīng)成了一件重要工作。通常來說，識別照片造假的方式有以下幾種。

第一是通過光影識別。一般情況下，一張照片里的光源都是相同的，所以陰影的大小、位置、角度應(yīng)該也是相對的。如果說照片中有對象的陰影位置不符合光源體系，那么這一對象通常受到了修改。

第二種是重建3D模型。當(dāng)照片沒有明顯的陰影誤差時，我們可以通過已知信息重構(gòu)照片中物體的3D模型，以此重新“拍照”然后對比現(xiàn)在的照片有沒有進(jìn)行修改。上面這張圖片，就是通過了解到照片中人的身高體重，進(jìn)行3D模型重現(xiàn)之后發(fā)現(xiàn)比例角度都和照片相同，也就確定照片沒有被修改。

第三種方法，是建立數(shù)碼相機(jī)的“指紋”。捷克一家初創(chuàng)企業(yè)Verifeyed通過對相機(jī)光學(xué)系統(tǒng)、傳感器和儲存系統(tǒng)確定每一臺相機(jī)的獨(dú)特性，再通過檢驗(yàn)jpg文件經(jīng)過幾次保存再壓縮來判斷圖片有沒有經(jīng)過修改。

除此之外，還有類似于看看物體邊緣有沒有模糊畸變、墻壁有沒有被P歪等等普通人常用的低階手段，但不管怎樣，比起AI造假照片的速度和強(qiáng)度，我們甄別假照片的能力都要差了一大截。

還好現(xiàn)在AI技術(shù)和區(qū)塊鏈技術(shù)也加入了反照片造假的大軍。

Adobe在此前的CVPR計(jì)算機(jī)視覺大會上就展示了這樣一種技術(shù)，用深度學(xué)習(xí)對大量PS過的圖片進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，得出深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過對圖像噪點(diǎn)的變化來識別圖像有沒有被修改過。通過這種方式，Adobe還能識別出拼接、刪除、涂抹三種不同的圖像修改方式，并且，這一切都是在AI的控制下高速有效地自動進(jìn)行。

而在美國，一家名為Truepic的企業(yè)推出了一款名為DeepFake的產(chǎn)品，通過區(qū)塊鏈技術(shù)來確保圖片的真實(shí)可信。DeepFake在手機(jī)終端中搜尋照片，通過識別終端號、地理位置和拍攝時間等元數(shù)據(jù)對照片施加水印，儲存這張照片之后再生成不變的區(qū)塊鏈。這樣一來如果有人對自己的照片進(jìn)行修改，DeepFake用戶就可以通過已經(jīng)上傳過的真實(shí)版本來自證清白。

防止照片造假的真正意義，并不是想識破誰的照騙，而是為了很多遠(yuǎn)程服務(wù)可以被更好的進(jìn)行，和在新媒體時代保證信息安全。

最典型的，愈演愈烈的新聞圖片造假也有可能就此停止。就拿上面這張照片來說，照片是911發(fā)生時小布什和小學(xué)生在一起的照片，為了表現(xiàn)小布什的愚蠢無能，好事者把書的封面P成了倒置。一張?zhí)摷俚恼掌赡芫痛私o政治家和明星的職業(yè)生涯抹上污點(diǎn)。

但如果所有新聞工作者都利用上區(qū)塊鏈技術(shù)，為照片自證清白，女明星們也不再需要為合照中誰把誰P丑了進(jìn)行爭論。這一招應(yīng)對前一陣很火的人工智能換臉制作明星的色情照片更是有奇效。

除此之外，最近開始流行的智能保險遠(yuǎn)程定損，就是用戶拍下事故照片上傳到App，在通過人工審核或者機(jī)器學(xué)習(xí)通過照片來判定事故的損失。并且很多時候我們需要通過上傳身份證照片、駕駛證照片、合同照片等等來進(jìn)行平臺身份認(rèn)定。

在這一類情況下，照片造假的難度是很低的，但讓平臺方對照片進(jìn)行人工審核的成本卻很高。這時Adobe推出AI檢測圖片造假技術(shù)就可以很好的派上用場。

總之每一項(xiàng)技術(shù)的誕生總要有新的意義，就像反照片造假技術(shù)的價值絕不是僅僅讓世界上沒有照片，而是通過創(chuàng)造信任，來實(shí)現(xiàn)商業(yè)效率的進(jìn)步。