一個AI恐怖故事：我在色情網站，看到了自己_風聞

虎嗅網2024年09月06日 14:34:02 來自吉林7人蔘與5評論

“我在羣裏看到你，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敍舊，因為接下來他給你發的，很可能就是你的裸照。

看着屏幕，你如遭雷擊，腦子一片空白。雖然你百分百確認自己從來沒有拍攝這樣的照片，可手機屏幕裏的那個人眉目清楚，卻又分明就是你。

你不明白髮生了什麼，心臟被攥緊，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，這種技術在國內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將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，最近一週在警方發現的相關Telegram社羣裏，參與制作和傳播DeepFake的加害者已多達23萬人。這些人不侷限在韓國，也來自世界各地。

另據一位韓國網友在X上發佈的帖子表示，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，她們有的還在唸初高中，屬於未成年人、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。但它卻並不是一項新技術，最早出現在2016年的DeepFake到如今已有將近十年的歷史。

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好像確實如此。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）實現了人臉識別、表情轉換以及其他與圖像處理相關的任務，這是DeepFake最早的雛形。

差不多一年之後，以這些技術為基礎，科研人員進一步採用GAN（生成對抗網絡）實現了生成逼真的人臉圖像。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製作色情內容進行傳播。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，也曾喧囂一時。

後來，這個社區雖然被很快刪除了，但“DeepFake”這個名字卻被保留了下來，併成為AI合成內容的代名詞。

在這個階段，DeepFake還掌握在以學術研究為主的少數羣體手中，導致它的使用仍然存在一些門檻。直到2019年，開源工具FaceSwap將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就隨之出現，它讓非技術人員也能輕鬆創建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號事件最大的一個變化在於，它説明DeepFake的受害者正在加速平民化，未來DeepFake的受害者，不再侷限於明星政要，包括你我在內，每一個人都有可能成為新的受害者。

DeepFake相關代表事件

如今，隨着AI大模型技術的發展，製作一張DeepFake圖片的成本幾乎已經可以忽略不計。

這次韓國新N號房之所以波及範圍如此之廣，一個重要的原因是，在Telegram上隨便加入一個DeepFake的社羣，就會獲得兩次免費的圖片生成機會。

“將你喜歡的女生照片發給我。”這是很多人加入在Telegram上加入DeepFake社羣的第一步。

兩次免費的生成機會之後，新的內容生成雖然需要付費，但價格也並不高，每一次只需要支付一顆鑽石（Telegram的一種加密貨幣，約合0.49美元，3.49元人民幣）。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，罪惡通過熟人關係進行裂變，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生成的淫穢內容，都由熟人進行製作，並在熟人圈子裏進行傳播。

比如在韓國學校裏，許多人就將身邊朋友的照片用來生成淫穢色情內容。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佈的美照。

由於熟人的關係，這些“臉”屬於誰也通常被標記得一清二楚。你可能會莫名收到來自陌生人的短信或者郵件，對方能夠明確指出你學校和班級，或者你的工作單位和家庭住址，然後在末尾放上一段由“你”出演的性愛視頻。

對於身處其中的受害者而言，這件事情最可怕之處在於，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；你不知道之前發佈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內容。

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、覬覦着你。

只是一場遊戲

受害者們自然不會緘口不言。

8月份以來，韓國女性開始在國內外互聯網平台上進行抗議，要求將“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，不以為然的態度。

有韓國女孩兒截圖犯罪者的言論，他們將受害者的抗議當做是一種女權主義，並表示“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製作深偽色情內容“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”的羣聊中[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將它們製作成淫穢內容。

他們羣聊裏分享素材和自己製作的內容，甚至有人在羣裏表示，“請用我的朋友製作的Cock Hero並分享一些感想”，並將其視為一種榮譽。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，並表示“提供女性朋友的照片和視頻越多，生成的深偽內容質量就越好”。

當然，這也只是數千甚至上萬個Telegram羣聊中的一個，沒有人知道Telegram上這樣的羣聊有多少。

而隨着參與者的逐漸增多，這場由所謂“玩笑”引發的深偽色情內容製作正在變得越來越有組織，有預謀，並逐漸有脱離網絡犯罪範疇的跡象。

韓國媒體報道，現在已經有越來越多的受害者收到恐嚇內容。施暴者通過製造深偽色情內容對受害者進行威脅，並索要錢財。許多加害者甚至開始討論，如何將受害者綁架並將其變成性奴隸。

正如同潘多拉魔盒裏的罪惡，DeepFake也正在衝破其“虛擬”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，但管得不多，且不同國家和地區法律能夠干預的程度也有所不同。

比如今天DeepFake內容氾濫最嚴重的韓國，雖然在2019年的“N號房”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製作了破壞受害人人格的非法深度偽造圖像或者視頻，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號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上製作DeepFake內容的社羣進行調查時，雖然警方知道社羣的參與人數達到1200人，但卻僅有一人被捕。而他被捕的原因，是他將羣裏的DeepFake內容傳播到了其他地方。除了他之外，這個社羣包括運營方在內，沒有一個人受到懲罰。

除了韓國之外，美國、英國、歐盟針對DeepFake的內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於保護政治選舉的可靠性。

加利福利亞州明確提出禁止DeepFake在政治和性侵害方面的施暴，並且條款具體，比如提出“禁止在選舉前60天內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內容傳播時，這些法律可能面臨執行力不足的情況。

英國的《誹謗法》可以用於打擊涉及DeepFake的誹謗行為，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。

雖然英國明確對傳播渠道做了規定，但DeepFake內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）通過嚴格的隱私保護和數字內容管理要求，對DeepFake技術的濫用進行限制，並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內容負有更高的責任，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的內容，特別是涉及淫穢色情內容的部分，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於利用AI換臉傳播淫穢色情內容的案件。

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工具製作換臉視頻，然後在社交軟件上創建社羣進行分發。

案犯創建的社羣名叫“瀏覽羣”和“私人訂製羣”。瀏覽羣主要用來傳播DeepFake視頻，招攬觀眾和客户；定製羣則支持付費定製，按照5分鐘300元，10分鐘500元的標準收費。案犯在審理中表示，“只要能看到臉的都能換，有人甚至要定製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，以及製作、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製作色情內容進行傳播，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內容大規模氾濫的問題，但另一面，也有更多人開始不滿足於高風險低迴報的情色內容製作，而開始鋌而走險，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，並不是製造淫穢色情內容，而是電信詐騙，而這種DeepFake也不止侷限於面目，甚至包括聲音和個人身份信息。

2022年以來，隨着生成式AI技術的發展，國內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佔比最多，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，詐騙佔刑案的比例上升至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

在歷史的傳統敍事中，人們喜歡將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，我們並不這麼思考問題。

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，至於用户拿他做什麼，與他無關。

但這件事情並沒有回答，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公里的地方，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，更本質的難點在於，如何限制撬動人性“惡”的槓桿。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。