打假保衛戰中，AI到底是敵還是友？互聯網+
導讀
在我們的線下生活中，無孔不入的假貨時刻挑戰著人與人之間脆弱的信任關系，在社會中形成了一場信任危機。我們該用怎樣的辦法來化
在我們的線下生活中，無孔不入的假貨時刻挑戰著人與人之間脆弱的信任關系，在社會中形成了一場信任危機。我們該用怎樣的辦法來化解這場危機？一份完全出自AI的檢測報告能重新建立起人類之間的信任。
文 | 魏啟揚 | 智能相對論（ID：aixdlun）
3個月內投入3.32億元用于研發，較去年同期增長828%，環比增長80%。被稱為“假貨集中營”的拼多多為洗白自己，在不久前發布的第三季財報中，用加碼AI的方式，向外界表達自己打假的決心。
不光拼多多飽受山寨、假貨的困擾，在我們的線下生活中，無孔不入的假貨時刻挑戰著人與人之間脆弱的信任關系，在社會中形成了一場信任危機。我們該用怎樣的辦法來化解這場危機？一份完全出自AI的檢測報告能重新建立起人類之間的信任嗎？
人與人之間信任消失的越快，AI推倒重來的力量就越大
在理性的現代社會中，人與人相互信任是建立在制度和法律之上的，第三方擔保在其中充當著非常重要的角色，有擔保的信任則是對第三方的信任。在一個信任崩塌的社會中，如何尋找一個可以信任的“第三方”是一個讓人頭疼的難題。如果人類對自己失去了信心，那么AI可以信任嗎？如今，人類正在嘗試著用AI來擔負起“擔?！甭氊?，重新構筑社會的信用價值體系。
1、欲望與貪念，讓信任的溝壑越陷越深
“貪念”的存在是假貨屢打不滅的原因。一方面，造假產生的巨大利益給了造假者無窮動力；另一方面，消費者對“名牌包”的渴望，對“價廉物美”的向往，供求兩端旺盛的需求構成了假貨可以像野草一樣生生不滅的滋生土壤。在這條利益鏈條中，一些打著“中立”、“獨立”旗號的測評機構不但在旁為造假者“助攻”，有的甚至親自上陣造假。
不久前，“獨立”測評平臺“放心選”一篇《網紅美白丸含致癌雌激素？揭開POLA、FANCL的“美麗”陷阱》的測評稿在美容美白圈鬧得沸沸揚揚?！胺判倪x”宣稱，測評稿中涉及的POLA、FANCL以及Unichi這三款美白丸產品“全部”有重大問題，呼吁消費者為了健康趕緊停用，文章閱讀順利突破10萬并上了微博熱搜。
雖然沒有出現在測評文章的標題中，但仍被“點名”的Unichi很是委屈，它先后曬出了國際權威的SGS（瑞士通用公證行），澳大利亞南十字星大學，中國檢驗檢疫科學研究院等十數家中澳兩地權威機構出具的各種“未檢出任何對人體有害物質”報告力證“清白”，并且一紙訴狀將“放心選”平臺告上了法庭。事件的持續發酵，讓“放心選”平臺的公信力受到極大的質疑，這到底是一個“測假”平臺還是“造假”平臺？
“丑惡穿行于充滿欲望的路徑，引誘許多人跟著它走?！必惗喾业倪@句名言為假貨的橫行和造假者的動機做出了完美注解。
2、造假和防造假一直是場“貓和鼠”的游戲
為了防止和鑒別假貨，人類一直在努力。古代錢莊在銀票防偽上，古人們用特殊紙張、復雜圖案、水印技術，以及用密押和背書的制度等多個方面來增加造假者的難度；現代社會隨著科技水平的提高，又出現了掃碼防偽、密碼比對、電話認證等方式來堵住造假的漏洞?？墒羌幢闳绱?，假貨總能找到恰如其分的生存空間，其中很大一個原因并不是技術問題，而是在制假、造假的流程上有太多人為可以操控的“灰色地帶”，從而使得一些打著“公正”幌子的測評機構在賺黑錢。
上文提到的“放心選”美白丸測評事件中，“放心選”對3個美白產品進行了三次檢測。其中第二次檢測，POLA和FANCL為同一檢測的機構，Unichi單獨一個檢測機構；第三次檢測，則只單獨對Unichi一個產品進行檢測?！胺判倪x”根據自己的喜好制定規則，整個流程并沒有體現出其標榜的“客觀”、“公正”和“中立”，至于檢測樣品的來源、樣品流轉過程的監控等一系列可能影響檢測結果的環節，稍加推敲便可發現其中的疏漏。
3、黑暗的角落，AI照了進來
還好，在打假路上，我們有AI。
今年6月，Facebook以3000萬美元的價格收購位于英國倫敦的Bloomsbury AI公司，希望借助Bloomsbury AI團隊開發的“Cape”等AI軟件來處理平臺上的屢屢出現的假新聞問題。Facebook的策略是：以AI技術打假為主、以人工審核為輔。
去年，美國紐約大學教授Lakshminarayanan Subramanian成功研發出一套假貨鑒定系統Entrupy，并以Entrupy為名成立初創公司。用戶利用配有微型相機的手持設備對鑒定物品進行拍攝，Entrupy鑒定系統利用機器學習算法，分析圖像，最終確定產品的真實性。Entrupy聯合創始人Vidyuth Srinivasan評價Entrupy鑒定系統時說：“除了鉆石和瓷器之外，這項技術的表現非常好，因為鉆石與瓷器的表面是屈光的。我們使用光學分析了汽車零部件，手機，充電器，耳機，夾克，鞋子，甚至原油都進行了測試?！?/span>
本文開頭提到的拼多多則表示將持續升級技術手段。通過專項研發，拼多多將搜索框的“山寨詞”指向正規品牌，倒逼“傍名牌”商家知難而退；基于海量數據挖掘和分析，開發完成假貨識別算法，有效預警對買家有潛在危害的違規商品和惡意商家，并追溯生產源頭；通過人工智能技術，尤其是計算機視覺和深度學習技術，研發Image Caption等機器視覺技術，構建假貨防控體系。 防造假，AI就真的比人類更在行？
其實在防偽打假這件事上，相比人類，AI已經表現出“更勝一籌”的實力。
首先，在心態上，AI不帶偏見，沒有小九九。
對于人類來說，是一個值得“托付”的第三方擔保者?！胺判倪x”美白丸測評事件所暴露出的種種的疑點，讓吃瓜群眾不得不懷疑這是一次人為操縱的測評，在另一方面則極大的透支了大眾對“放心選”平臺的信任。
其次，在技術上，AI確實掌握了幾樣真本事。
根據百度發布的《2017年度信息安全綜合治理報告》顯示，百度全年處理制假販假信息38.8億條，其中主要通過屏蔽關鍵詞來完成。對假貨的信息渠道進行嚴格把控只是AI打假的第一環。數據挖掘和分析、深度學習、圖像及語言識別這三項，則是阿里、拼多多、百度這些電商平臺和互聯網巨頭整個防偽打假體系的核心武器。
最后，在效果上，AI這個考生的分數開始有了些小優勢。
百度利用AI技術，全年屏蔽了38.8億條制假販假信息，這個數據一方面反映出當前造假勢力的活躍，另一方面也反映出AI打假的高效。至少，單純靠人力，是無法完成數量如此龐大的信息篩查的。
Entrupy鑒定系統則是收集了300多萬張各種物體與材料的圖像數據（比如如面料，皮革，藥片，電子產品，玩具和鞋子），系統對物品進行鑒定時，會將被鑒定物品的圖像放大260倍，與正品的材質圖像做對比，從而發現肉眼不可見的差異，包括印記痕跡，皮革紋理，油漆含量等。最后，人工智能系統使用機器學習算法，分析圖像，最終實時確定產品的真實性。這樣的檢測方式相比人類用觀察、觸摸等“經驗式”的檢測來說，客觀性和準確度更高。 當AI學會了造假，如何才能“以暴制暴”
技術是中立的，AI可以用來防偽打假，同樣也能被用來造假。
Facebook之所以要利用AI來打擊假新聞，就是因為在“技術至上”理論的崇拜下，Facebook舍棄了人工編輯，將熱門話題的編輯、推薦和排名全部交給機器算法，從而導致假新聞事件層出不窮。
現在，不僅僅是新聞，其它任何媒體內容和消費品都能在人工智能的幫助下提高作偽水平。從音像制品到金融交易再到假冒偽劣產品，甚至手寫簽名都能達到驚人的仿真度，讓人防不勝防。學會了造假的AI，人類應該如何將它擊??？
1、得弄清：偏好、歧視、利益鏈誰才是造假鏈條中的原罪
技術無罪，有罪的是使用技術背后的人類。在對造假事件進行聲討之前，面對造假鏈條中的偏好、歧視、利益各個環節時，要明確利益才是其中的原罪，利益才是驅使造假的動力?！胺判倪x”美白丸評測事件就是一起明顯的帶有歧視偏好，并且有明確的利益傾向（“碰瓷”涉事企業）的造假事件。
2、得明白：AI造假依然是那幾招三腳貓的功夫
目前的AI造假還很“低級”無非就是圖片造假、音頻造假和視頻造假這三樣。
英偉達研發了一項“生成式對抗網絡”的機器自主學習AI技術，通過這項技術，不但能將白天的視頻畫面變成黑夜，還能變換四季和自如切換晴雨天，甚至還能讓動物變臉，把貓咪的臉都變成老虎、獅子、豹子。
在這項AI技術中有兩個角色：生成者與辨別者。生成者，用算法腦補出新的圖像；辨別者，接收到生產者的圖像后，用數據庫的真實圖像對新圖像進行識別真假。如果生成者能騙過辨別者，讓辨別者誤以為接收到的圖片是真實拍攝的，那么就是操作成功了。
實際上，AI造假的技術原理并不復雜，所做出來的“產品”也并非完美無缺，只要是假的，總有“馬腳”可循。比如模糊的畫質、不自然的動作軌跡等，都是AI造假的特征之一。
3、得知道：偽造與證偽的技術就是一場“軍備競賽”
道高一尺，魔高一丈。偽造與證偽的技術總是交互上升，這就是一場“軍備競賽”。AI讓越來越多的人都有能力進行偽造，但研究人員也不斷在開發更加精密的技術來增強音頻、圖片和和視頻的鑒別。通過不斷增加造假難度，使得非法分子造假的成本和技能要求越來越高。
百度風控體系相關負責人也曾表示過，風控本質（防偽打假就是網絡風險管控的一部分）上是一個博弈過程。網絡信息風險在快速的更新迭代，因此風控系統也要不斷提升優化。 結語 蘋果公司CEO庫克對人工智能有如下的看法：“我并不擔心人工智能可以讓計算機像人類一樣思考。我擔心的是人類會像計算機一樣思考，沒有自己的價值觀或同情心，不考慮事情的后果?！痹诖蚣龠@項曠日持久的戰爭中，AI這個角色的重要性不言而喻，然而，在AI背后的人類的價值取向更為關鍵。 【完】 智能相對論（微信id:aixdlun）：深挖人工智能這口井，評出咸淡，講出黑白，道出vb深淺。重點關注領域：AI+醫療、機器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯網、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發者以及背后的芯片、算法、人機交互等。
在理性的現代社會中，人與人相互信任是建立在制度和法律之上的，第三方擔保在其中充當著非常重要的角色，有擔保的信任則是對第三方的信任。在一個信任崩塌的社會中，如何尋找一個可以信任的“第三方”是一個讓人頭疼的難題。如果人類對自己失去了信心，那么AI可以信任嗎？如今，人類正在嘗試著用AI來擔負起“擔?！甭氊?，重新構筑社會的信用價值體系。
1、欲望與貪念，讓信任的溝壑越陷越深
“貪念”的存在是假貨屢打不滅的原因。一方面，造假產生的巨大利益給了造假者無窮動力；另一方面，消費者對“名牌包”的渴望，對“價廉物美”的向往，供求兩端旺盛的需求構成了假貨可以像野草一樣生生不滅的滋生土壤。在這條利益鏈條中，一些打著“中立”、“獨立”旗號的測評機構不但在旁為造假者“助攻”，有的甚至親自上陣造假。
不久前，“獨立”測評平臺“放心選”一篇《網紅美白丸含致癌雌激素？揭開POLA、FANCL的“美麗”陷阱》的測評稿在美容美白圈鬧得沸沸揚揚?！胺判倪x”宣稱，測評稿中涉及的POLA、FANCL以及Unichi這三款美白丸產品“全部”有重大問題，呼吁消費者為了健康趕緊停用，文章閱讀順利突破10萬并上了微博熱搜。
雖然沒有出現在測評文章的標題中，但仍被“點名”的Unichi很是委屈，它先后曬出了國際權威的SGS（瑞士通用公證行），澳大利亞南十字星大學，中國檢驗檢疫科學研究院等十數家中澳兩地權威機構出具的各種“未檢出任何對人體有害物質”報告力證“清白”，并且一紙訴狀將“放心選”平臺告上了法庭。事件的持續發酵，讓“放心選”平臺的公信力受到極大的質疑，這到底是一個“測假”平臺還是“造假”平臺？
“丑惡穿行于充滿欲望的路徑，引誘許多人跟著它走?！必惗喾业倪@句名言為假貨的橫行和造假者的動機做出了完美注解。
2、造假和防造假一直是場“貓和鼠”的游戲
為了防止和鑒別假貨，人類一直在努力。古代錢莊在銀票防偽上，古人們用特殊紙張、復雜圖案、水印技術，以及用密押和背書的制度等多個方面來增加造假者的難度；現代社會隨著科技水平的提高，又出現了掃碼防偽、密碼比對、電話認證等方式來堵住造假的漏洞?？墒羌幢闳绱?，假貨總能找到恰如其分的生存空間，其中很大一個原因并不是技術問題，而是在制假、造假的流程上有太多人為可以操控的“灰色地帶”，從而使得一些打著“公正”幌子的測評機構在賺黑錢。
上文提到的“放心選”美白丸測評事件中，“放心選”對3個美白產品進行了三次檢測。其中第二次檢測，POLA和FANCL為同一檢測的機構，Unichi單獨一個檢測機構；第三次檢測，則只單獨對Unichi一個產品進行檢測?！胺判倪x”根據自己的喜好制定規則，整個流程并沒有體現出其標榜的“客觀”、“公正”和“中立”，至于檢測樣品的來源、樣品流轉過程的監控等一系列可能影響檢測結果的環節，稍加推敲便可發現其中的疏漏。
3、黑暗的角落，AI照了進來
還好，在打假路上，我們有AI。
今年6月，Facebook以3000萬美元的價格收購位于英國倫敦的Bloomsbury AI公司，希望借助Bloomsbury AI團隊開發的“Cape”等AI軟件來處理平臺上的屢屢出現的假新聞問題。Facebook的策略是：以AI技術打假為主、以人工審核為輔。
去年，美國紐約大學教授Lakshminarayanan Subramanian成功研發出一套假貨鑒定系統Entrupy，并以Entrupy為名成立初創公司。用戶利用配有微型相機的手持設備對鑒定物品進行拍攝，Entrupy鑒定系統利用機器學習算法，分析圖像，最終確定產品的真實性。Entrupy聯合創始人Vidyuth Srinivasan評價Entrupy鑒定系統時說：“除了鉆石和瓷器之外，這項技術的表現非常好，因為鉆石與瓷器的表面是屈光的。我們使用光學分析了汽車零部件，手機，充電器，耳機，夾克，鞋子，甚至原油都進行了測試?！?/span>
本文開頭提到的拼多多則表示將持續升級技術手段。通過專項研發，拼多多將搜索框的“山寨詞”指向正規品牌，倒逼“傍名牌”商家知難而退；基于海量數據挖掘和分析，開發完成假貨識別算法，有效預警對買家有潛在危害的違規商品和惡意商家，并追溯生產源頭；通過人工智能技術，尤其是計算機視覺和深度學習技術，研發Image Caption等機器視覺技術，構建假貨防控體系。 防造假，AI就真的比人類更在行？
其實在防偽打假這件事上，相比人類，AI已經表現出“更勝一籌”的實力。
首先，在心態上，AI不帶偏見，沒有小九九。
對于人類來說，是一個值得“托付”的第三方擔保者?！胺判倪x”美白丸測評事件所暴露出的種種的疑點，讓吃瓜群眾不得不懷疑這是一次人為操縱的測評，在另一方面則極大的透支了大眾對“放心選”平臺的信任。
其次，在技術上，AI確實掌握了幾樣真本事。
根據百度發布的《2017年度信息安全綜合治理報告》顯示，百度全年處理制假販假信息38.8億條，其中主要通過屏蔽關鍵詞來完成。對假貨的信息渠道進行嚴格把控只是AI打假的第一環。數據挖掘和分析、深度學習、圖像及語言識別這三項，則是阿里、拼多多、百度這些電商平臺和互聯網巨頭整個防偽打假體系的核心武器。
最后，在效果上，AI這個考生的分數開始有了些小優勢。
百度利用AI技術，全年屏蔽了38.8億條制假販假信息，這個數據一方面反映出當前造假勢力的活躍，另一方面也反映出AI打假的高效。至少，單純靠人力，是無法完成數量如此龐大的信息篩查的。
Entrupy鑒定系統則是收集了300多萬張各種物體與材料的圖像數據（比如如面料，皮革，藥片，電子產品，玩具和鞋子），系統對物品進行鑒定時，會將被鑒定物品的圖像放大260倍，與正品的材質圖像做對比，從而發現肉眼不可見的差異，包括印記痕跡，皮革紋理，油漆含量等。最后，人工智能系統使用機器學習算法，分析圖像，最終實時確定產品的真實性。這樣的檢測方式相比人類用觀察、觸摸等“經驗式”的檢測來說，客觀性和準確度更高。 當AI學會了造假，如何才能“以暴制暴”
技術是中立的，AI可以用來防偽打假，同樣也能被用來造假。
Facebook之所以要利用AI來打擊假新聞，就是因為在“技術至上”理論的崇拜下，Facebook舍棄了人工編輯，將熱門話題的編輯、推薦和排名全部交給機器算法，從而導致假新聞事件層出不窮。
現在，不僅僅是新聞，其它任何媒體內容和消費品都能在人工智能的幫助下提高作偽水平。從音像制品到金融交易再到假冒偽劣產品，甚至手寫簽名都能達到驚人的仿真度，讓人防不勝防。學會了造假的AI，人類應該如何將它擊??？
1、得弄清：偏好、歧視、利益鏈誰才是造假鏈條中的原罪
技術無罪，有罪的是使用技術背后的人類。在對造假事件進行聲討之前，面對造假鏈條中的偏好、歧視、利益各個環節時，要明確利益才是其中的原罪，利益才是驅使造假的動力?！胺判倪x”美白丸評測事件就是一起明顯的帶有歧視偏好，并且有明確的利益傾向（“碰瓷”涉事企業）的造假事件。
2、得明白：AI造假依然是那幾招三腳貓的功夫
目前的AI造假還很“低級”無非就是圖片造假、音頻造假和視頻造假這三樣。
英偉達研發了一項“生成式對抗網絡”的機器自主學習AI技術，通過這項技術，不但能將白天的視頻畫面變成黑夜，還能變換四季和自如切換晴雨天，甚至還能讓動物變臉，把貓咪的臉都變成老虎、獅子、豹子。
在這項AI技術中有兩個角色：生成者與辨別者。生成者，用算法腦補出新的圖像；辨別者，接收到生產者的圖像后，用數據庫的真實圖像對新圖像進行識別真假。如果生成者能騙過辨別者，讓辨別者誤以為接收到的圖片是真實拍攝的，那么就是操作成功了。
實際上，AI造假的技術原理并不復雜，所做出來的“產品”也并非完美無缺，只要是假的，總有“馬腳”可循。比如模糊的畫質、不自然的動作軌跡等，都是AI造假的特征之一。
3、得知道：偽造與證偽的技術就是一場“軍備競賽”
道高一尺，魔高一丈。偽造與證偽的技術總是交互上升，這就是一場“軍備競賽”。AI讓越來越多的人都有能力進行偽造，但研究人員也不斷在開發更加精密的技術來增強音頻、圖片和和視頻的鑒別。通過不斷增加造假難度，使得非法分子造假的成本和技能要求越來越高。
百度風控體系相關負責人也曾表示過，風控本質（防偽打假就是網絡風險管控的一部分）上是一個博弈過程。網絡信息風險在快速的更新迭代，因此風控系統也要不斷提升優化。 結語 蘋果公司CEO庫克對人工智能有如下的看法：“我并不擔心人工智能可以讓計算機像人類一樣思考。我擔心的是人類會像計算機一樣思考，沒有自己的價值觀或同情心，不考慮事情的后果?！痹诖蚣龠@項曠日持久的戰爭中，AI這個角色的重要性不言而喻，然而，在AI背后的人類的價值取向更為關鍵。 【完】 智能相對論（微信id:aixdlun）：深挖人工智能這口井，評出咸淡，講出黑白，道出vb深淺。重點關注領域：AI+醫療、機器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯網、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發者以及背后的芯片、算法、人機交互等。
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