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上世纪末的作品《攻壳机动队》中，全身义体化的素子，怀疑自己是否仍然存在。身体、记忆和其他人的关系，当这些事物都能够被复制，也就无法成为肉身生命的论据。
AI 歌手爆火之时，孙燕姿也在回应里提出类似的观点，你并不特别，你已经是可预测的，而且不幸你也是可定制的。
我们可以加上一句，任何人都是可以被 AI 描述和生成的，哪怕你从未做过某些事情。
鲁迅真的说过，一见短袖子，立刻想到白臂膊。人类的想象力是共通的，毫不意外，每当技术有新进展，某个垂直赛道会被开发得越发成熟：搞黄色。
曾经因为 N 号房震惊世界的韩国，此时此刻正在上演 2.0 版本。
普通人对普通人的暴力
之前的 N 号房事件，作案人在加密即时通讯软件 Telegram 上建立多个聊天室，发布性剥削内容。这次的事件，也主要发生在 Telegram。
两者主要是犯罪手段的区别：一个是偷拍，一个是 Deepfake（深度伪造）。
我们早已对 Deepfake 不陌生，它利用 AI 生成看似真实的视频、音频或图像，模拟实际没有发生的事情。
Deepfake 常用在娱乐圈和政治人物，但它也正被普通人所掌控，拿来伤害其他普通人。
N 号房 2.0 的加害人们，将魔爪伸向了身边的家人、同事和同学，很多 Telegram 聊天室按照学校或者地区组织，所以群友有共同的熟人、臭味相投的话题。
▲ 按高校区分的聊天室
除了身边女性，女明星也是他们围猎的对象。有些聊天室甚至细分到了职业类型，包括教师、护士、军人等。
《韩民族日报》报道，一个 22.7 万人参与的 Telegram 聊天室，只需要女性的照片，就能在 5 到 7 秒内生成 Deepfake 内容。
22 万什么概念？韩国 2023 年新生儿人数只有 23 万，总人口数只有 5000 多万。
这个聊天室内置一个将女性照片合成为裸照、并能调整胸部的机器人，用户进入聊天室后，聊天窗口会立即弹出消息：「现在发送你喜欢的女性照片。」
▲ 聊天室截图，说明 Deepfake 的使用方法
参与者数量多到令人发指，或许和「准入门槛」不高有关：在 X（原 Twitter）通过搜索特定关键词就可以找到链接。
这个聊天室还建立了变现模式。前两张照片免费，之后收费，每张照片收费 1 钻石（0.49 美元，约 3.47 人民币）。支付只能用虚拟货币，以便匿名。如果邀请朋友，也可以拿到一些免费额度。
但也有些聊天室需要「投名状」——想进群，先提交 10 张认识的人的照片，并通过面试。
聊天软件 KakaoTalk 的头像、Instagram 的照片，都可以作为「原材料」。
更细思极恐的是，受害者和加害者里，青少年的比例都不小。
志愿者们做了实时更新的地图，显示犯罪发生在哪些学校。就算是女子学校也会有受害者，因为加害者不一定是同学。
到底有多少学校受到影响，目前还没有定论。有博主称，这次涉及了超过 70% 的学校。
8 月 26 日，《韩国中央日报》指出，至少包括全国约 300 所的学校，其中甚至还有小学。8 月 28 日，WSJ 的报道又将数字扩大到了约 500 所。
一位网友在评论区感叹：「这基本上就是整个韩国了……」
虽然此次事件还没有明确的调查结果，但过去的数据也能说明情况的严重性。
韩国妇女人权研究所统计，从今年 1 月到 8 月，共有 781 名 Deepfake 受害者寻求帮助，其中有 288 名未成年人，占比 36.9%。真实数字可能远高于此。
另外，韩国国家警察厅称，自 2023 年初，约 300 名被指控制作和分发虚假裸照的人中，约 70% 是青少年。
不少韩国女性到微博发出求助，她们不会中文，只能机翻内容，传递无助和恐惧，「N 号房 2.0」一度冲上微博热搜。
有些网友奇怪为什么韩国女性跑到中文互联网求助，其实不只是中文，韩国女性也有用其他语言发声，除了韩国内部，新加坡、土耳其等国的媒体也报道了这起事件。
她们认为，被外国人关注和批评的话，媒体会更积极地报道，相关部门会更认真地调查，而不是装聋作哑和息事宁人。
一些犯罪证据乃至始作俑者的身份，是韩国女性自己调查的，类似当年的 N 号房。好在，韩国总统和在野党领袖已经表态了，韩国总统尹锡悦提出：
Deepfake 是一种明确的数字性犯罪，我们将彻底根除它们。
Deepfake 可能被看作是恶作剧，但它显然是在匿名掩护下利用技术的犯罪行为，任何人都可能成为受害者。
Telegram 的服务器在海外，其首席执行官又被拘留在巴黎，所以调查起来有困难。韩国通信标准委员会表示已经致函，要求法国政府配合调查 Telegram。
被舆论关注之后，相关行为有所收敛，但《韩民族日报》又跟踪报道发现，有些贼心不死的用户，会通过更严格的「身份验证」，在更私密的聊天室继续 Deepfake。
▲聊天室截图，用户讨论加入更私密的聊天室
虚假的内容，真实的伤害
Deepfake 不是新鲜事，但它的伤害其实很少被正视。
韩国一些女性将自己的社交账号设为私密，或者删除发布在网上的照片，尝试做些补救。
她们既痛苦，又怀疑。一方面，她们不知道，自己的照片被分享到了哪，传播了多远。另一方面，她们不理解，为什么都在要求受害者小心上传照片，而不是教育加害者。
当女学生在 Instagram 的 Story（快拍）呼吁「把上传的所有照片都拿下来吧」，同校男生们却能说出「你们太丑了，根本不会用在那些东西上」这种荒谬言论。
▲加害者的言论，说女性站得太高了
网上还不乏这样的声音：「不知道这种犯罪为什么会造成很大的伤害。」「如果是几个人自己制作的，伤害应该很小吧。」
但受害者们所经历的，不仅是看到自己的脸被 Deepfake。加害者们还会侮辱她们，散布她们的地址、电话、学生证等个人信息，造谣她们的私生活，接近并骚扰她们。
更可怕的是遇上「复仇色情」——加害者以传播 Deepfake 材料为威胁，勒索和伤害女性，造成更严重的二次伤害。
▲一个韩国 YouTuber 说女性大惊小怪，但他知道蒙面保护自己
《韩国先驱报》报道，17 岁的京畿道高中生 Song，以前经常在网上分享一些跳舞的照片和短视频。一天，她在 Instagram 收到了一条附有三张露骨照片的匿名消息：「你的朋友和父母了解你生活的这一面吗？」
这些照片都是 Deepfake 的，但几乎没法和真实图像区分。噩梦没有结束，她回复的消息，只会让对方更兴奋、提出更多的要求。
▲Song 和加害者的短信截图，根据 Song 的要求进行了修改并翻译成英文
没有谁能分担痛苦。甚至有受害者表示：「我所知道的世界已经崩塌了。」
这和加害者为此付出的代价不对等。
▲聊天室截图，一些猥琐发言，如「可以设定你想要的姿势来制作照片，超爽」
此次事件尚未尘埃落定，但韩国之前有对 Deepfake 判决，其中一起在 8 月 28 日进行了一审。
从 2020 年 7 月到今年 4 月，朴某盗用大学校友等女性受害者的脸部照片，制作了 419 个 Deepfake 色情视频，并传播了 1735 个，被判处有期徒刑 5 年。
受害者们从 2021 年 7 月开始辗转奔走，才成功将加害者推上审判台，让朴某在今年 5 月被起诉。
因为这次大型 Deepfake 事件，韩国相关部门考虑，将最高刑期从 5 年提高到 7 年。
▲韩国女性发声，抗议性犯罪
又考虑到 Deepfake 的青少年犯罪很常见，但法律有漏洞，韩国正在衡量义务教育阶段作案人的最高惩罚。
时至今日，Deepfake 在很多地方仍是灰色地带，保护力度跟不上威胁速度。
比如在美国，如果受害者是成年人，各州有不同的法律规定，或定为刑事犯罪，或提起民事诉讼，但目前还没有联邦层面的法律禁止制作 Deepfake 色情内容。
▲聊天室截图，成员聊共同的熟人
之所以立法困难，一个原因在于，有些观点认为，Deepfake 图片里的主体就算长得像你，实际并不是你，所以你的隐私并没有真正受到侵犯。
然而谁都清楚，图片虽然虚假，伤害是真实存在的。
法律推进缓慢，与此同时，那些未曾露面的加害者，暂时「偃旗息鼓」，等待「卷土重来」。
作恶如此简单，Deepfake 和所有人有关
韩国并非个例，Deepfake 的发生不限国界。
2023 年 9 月，西班牙的小镇阿尔门德拉莱霍，一群男生将女同学发在社交媒体的照片上传到了一款「一键脱衣」AI 工具。小镇有五所中学，女同学的「裸照」在至少四所流传。
这款工具可以通过手机 app 或者 Telegram 使用，受害者至少有 30 名，主要是 12 岁到 14 岁的女学生。
始作俑者大多和她们认识，也是未成年人，至少有 10 名，部分甚至未满 14 岁，不能面临刑事指控。
▲一位母亲呼吁更多受害者站出来
他们在 WhatsApp 和 Telegram 创建群聊传播这些「裸照」，通过 Instagram 威胁受害者，勒索「赎金」和真人裸照。
美国新泽西州的一所高中发生过类似的情况，受害者也在 30 名左右，她们的男性同学在暑假制作了「裸照」。
校长保证，所有图片已被删除，不会再被传播，始作俑者被停学了几天，又像没事人一样回到「案发地点」。
Deepfake 最早兴起于 2017 年的「美版贴吧」Reddit，主要形式是将明星的脸替换到色情视频的主角身上，或者恶搞政界人物。
从技术原理来说，主要有两条路径：一是编码器-解码器路径，通过将图像进行压缩和重建，将一张脸替换成另一张脸；二是生成器-鉴别器路径（即生成对抗网络，GAN），通过对抗训练生成逼真的图像。
▲GAN
如今，Deepfake 是一个更为广义的概念，不再仅限于最初的面部替换，我们用它来指代通过技术手段伪造现实的一切行为。
复杂的技术原理隐藏幕后，在用户面前的是一个个「开箱即用」的界面，青少年们也能随手制造虚假信息，Deepfake 从一门技术，堕落为几乎没有门槛的工具。
「一键脱衣」的 app 们，只需要一张照片、一个电子邮件地址和几美元，就可以批量脱掉名人、同学、陌生人的「衣服」，被用来「脱衣」的图片，往往从社交媒体获取，未经发布者同意，然后也在他们不知情的情况下传播。
基于接受过海量图片训练的开源扩散模型，用户可以通过输入提示词的方式，生成名人的虚假露骨照片。
▲好莱坞女星的 AI 模型，已经下载上千次
像 Deep-Live-Cam 这样的开源 GitHub 项目，通过一张照片，就能在视频聊天中换脸。
骗过年轻人或许有难度，但是长辈们就不一定了，现实的惨痛例子已经上演——美国的一位 82 岁老人，因为盲信在视频里坑蒙拐骗的 AI 马斯克，损失了 69 万美元的退休金。
▲ AI 马斯克的直播
2023 年 7 月，德国电信发了一条关于儿童数据安全的广告，呼吁家长尽量少在互联网分享儿童隐私。
图像、视频和音频，都在被 Deepfake，虽然理智明白「眼见为实」成了过去时，但我们的心理还没有完全接受，也不具备对应的分辨能力，所有人都可能成为受害者。
技术或许中立，但人用技术产出的信息不只是信息，也是用来进行羞辱、污名和获得优越感的武器。越低俗和猎奇的内容，越容易传播，自古皆然。
普通人可以做些什么？至少我们可以决定自己如何使用技术，也可以选择产出和传播什么信息，对受害者给予关注，对加害者嗤之以鼻，以微末的力量，推动法律和社会观念的进步。
被换脸，为什么是受害者删除照片？被偷拍，为什么是受害者深感羞耻？这似乎是技术也没法回答的问题。
