“深度合成”迎商业化元年，在社交、艺术、医疗等多个领域落地应用( 二 ) 与此同时

“深度合成”迎商业化应用元年，法律监管问题不容小觑

随着社会对深度合成技术及相关应用的认识逐渐趋于理性，腾讯研究院和腾讯优图实验室此前发布的报告《AI生成内容发展报告2020——“深度合成”商业化元年》提出， 2020年有望成为深度合成技术走向大规模商业化应用的元年。

目前，大众对深度合成应用接触更多的是换脸App 。 “未来对于换脸App ，我们也期待它跟更多的落地化的商业应用做一些结合，能够去产生一些更有持续性的发展。 ”郭成杰称，虚拟人在商业化方面也有非常大的延展性，未来在教育、旅游，包括公共场所的咨询，我们需要一些比较多的重复性的人力接待、播报或者讲解的地方，都可以用虚拟人做一些应用。 “未来随着深度合成技术的进一步发展，我们在整个行业里面去结合现有的商业模式和服务模式，尤其像服务体验这方面可能都会帮助大家有所提升。 ”

新技术带来变革的同时也会带来一定的风险和挑战， Deepfake这个概念之所以刚开始名噪一时，也是因为很多人通过深度合成的技术伪造了很多虚假的、真假难辩的图片、音视频等来进行一些非法活动。因此，深度合成技术的治理问题也成为业界关注的焦点。

从技术方面，张钦坤分享了国外对“深度合成”技术进行包容审慎监管的五点措施：一是不得误导公众，需要披露人工智能的身份;二是划定红线，某些领域是深度合成技术不能应用的;三是内容制作者要承担披露的义务;四是呼吁技术公司能够研发检测识别深度合成内容的反制技术;五是要求深度合成的开发者必须要遵守隐私和个人信息保护的相关要求。他同时指出，需要依靠法律、技术、行业自律、公众教育等多层次治理体系，来促进技术的妥善应用和良性发展。

据悉，腾讯优图实验室自2013年做刷脸技术研发起，便开始通过活体检测技术以保证人脸安全。经过多年的努力，腾讯优图实验室在人脸安全领域已完成三方面布局：一是对真人和特定介质载体展现出来的人脸进行区分;二是既做内容的生成也做内容的防御;三是对于新出现的对抗噪音问题，比如脸上戴了一个特定的眼镜片就将某人识别成其他人，腾讯优图已经在深度模型底层的机制上去研究对抗的方法,防止一些安全风险的出现。

目前，在内部的一些评测中，如果已知是哪种深度合成的方法，优图检测模型的检测率已经可以达到99% 。同时，在Facebook举办的DeepfakeDetectionChallenge(DFDC)比赛当中，腾讯优图在2000多支队伍中进入前十，并拿到金牌。

在法律方面，张吉豫认为深度合成作为一种新的技术、新的应用、新的业态，对于它的监管，整体需要遵循包容审慎监管的原则。 “审慎有两方面的含义：第一，技术刚出来的时候，需要给一个观察期;第二，要严守安全底线，对一些谋财害命、侵权行为不管是传统业态还是新业态都要采取严厉的措施予以打击。 ”

从社会治理角度，陈昌凤认为可以通过网络治理，所谓多利益相关方联合治理的这个模式来入手，多利益相关方的治理一定是包括平台的治理，平台要用技术来治理，所以平台的技术治理也是一个重要的方面。

面对新技术的挑战，政府和监管者应当包容审慎，避免阻碍深度合成技术的有益的、创新性的应用，通过法律、技术、行业、用户的多重治理将其纳入可控的发展轨道。