一夜之间，抖音一款称作「ZAO」的热门软件换脸app火了。袁记短视频热门业务教程网

同学圈的文案卡卡网张三李四，忽然都拥有了一张「明星脸」，免费还跟爱豆们在屏幕里谈情说爱。双击

相信好多人对类似的抖音换脸技术并不陌生，从将女名星弄成小影片主角的热门软件Deepfake，到B站上朱茵变杨幂的文案换脸视频，类似的免费技术早已多次登上过热搜。

过去被换脸的双击对象多是公众人物，一个换脸视频的抖音生成起码要几个小时。而现今只须要几秒钟，热门软件每位人都可以弄成想要弄成的文案人。

在Deepfake换脸刚才盛行的免费时侯，爱范儿曾构想当这些技术的双击门槛被减少后会迈向何方。而如今随着「ZAO」这样的换脸app面世，一个全民换脸的时代可能真的来了。

问题在于，这些超低门槛的换脸app会不会像之前的换脸工具一样迈向不可控？

ZAO换脸初体验：

易上手、花样多，卡卡网但还不够逼真

跟前段时间爆红的变脸软件FaceApp类似，ZAO的操作也非常简单，用户只须要选取模板上传自拍，能够手动生成属于自己的换脸视频。

可比起FaceApp免费版数目有限的变脸滤镜，ZAO可以选择的素材则要丰富得多，有合演、名场面、换装、爱豆登台等多种场景可以选择，甚至还细分到饰演的角色、剧情、演员和影视剧等。

我把自己的脸换到白展堂、谢尔顿等影视角色上，大约10秒左右能够生成一个视频，可能是由于减短了时间，疗效只能算通常。头部与背部的接痕依稀可见，尤其在腹部运动时比较显著。

据悉似乎能从换脸视频上看出自己的五官特点，但整体而言就不太像我自己了，远远不这么前朱茵变杨幂的视频逼真。

但ZAO能火上去，最关键的诱因还是将换脸弄成一键才能完成傻蛋式操作，大大增加了门槛，不仅视频，能够将你的脸换到各类表情包上，不过表情包的素材相对视频就没有这么丰富了。

不仅花样更多，ZAO跟此前的换脸app不一样的是，愈加严格地限制了用户的图片上传。

假如用户使用的是未经本人肖像验证的图片，就只有10次的使用机会，生成的视频也会打上浮动的水印：「未经肖像权验证，此视频也难以保存」，就连截图和录屏也不行。

另外公众人物的相片也能被辨识下来，我尝试使用一张黄晓明的相片来进行人脸辨识，系统随后提示「疑似侵害公众人物肖像权」。

ZAO采取愈发严格的认证机制，其实是为了避免这些换脸工具被恶意借助，不久前可以「一键脱衣」的app「DeepNude」，就是在巨大争议和嘘声中不得不全面下线。

但是，这样的上传认证和限制分享设计，能够让ZAO这款换脸app潜在的问题都抹杀在摇篮吗？

看似严格的认证机制背后

却藏着更大的门道

虽然ZAO采用了相对严格的认证机制，但有用户发觉这款app的用户条款存在不少门道，在用户玩得不亦乐乎的时侯，可能早已将自己的肖像权献给了他人。

在ZAO用户合同里，有这样一条：

在您上传及/或发布用户内容曾经，您同意或则确保实际权力人同意授予ZAO及其关联公司以及ZAO用户全球范围内完全免费、不可撤消、永久、可转授权和可再许可的权力，包括但不限于可以对用户内容进行全部或部份的更改与编辑..……以及对更改前后的用户内容进行信息网路传播以及专著权人享有的全部专著财产权力及邻接权力。

法律工作者@法山叔强调，这意味着ZAO除了可以免费使用你的肖像，无论是动态的还是静态的，并且还有权将你的肖像权有偿或无偿授予第三方。

简单来说，想要使用ZAO换脸，先得把你的脸无条件交下来。

▲目前ZAO由于访问量过大已难以正常使用

不止这么，为了规避侵害肖像权和影视版权风险，ZAO还企图在用户合同里将这个锅甩给了用户。

再来看看ZAO用户合同，其中第6条第2款明晰规定：

假如您把用户内容中的人脸换成您或其他人的脸，您同意或确保肖像权力人同意授予‘ZAO’及其关联公司全球范围内完全免费、不可撤消、永久、可转授权和可再许可的权力。

翻译成人话就是，你用他人的脸之前，要先保证他人也同意将自己的脸免费交给我们哦。

那假如真的侵害了他人权益如何办，第七条第7款就说了：

若您侵犯他人名誉权、肖像权、知识产权等合法权力的...ZAO可以诉诸行政执法机构或司法机关，追究相应法律责任。若因您违背本合同或ZAO平台的其他规则造成任何第三方损害的，您应该独立承当法律责任并承当损害赔付责任；zao及其关联公司遭到损失的，您也应该一并赔付。

也就是说，假如我在app里把葛优的脸换成我的，葛优来告ZAO，ZAO也可以对你说：「亲，你如何没有事先征询葛优的同意啊？如今要赔人家100万，这笔钱得你来付。」

通过这一纸合同，ZAO堪称是占尽了优惠又挑明了风险。正如@法山叔所说，「从来没见过这么明目张胆赚取用户权力的用户合同。」

更可怕的是，目前ZAO已然登上了AppStore免费榜的第二位和娱乐免费榜的榜首，大量用户似乎在毫不知情的情况下就将自己的肖像权拱手让人。

无论ZAO能走多远

鉴定换脸视频的技术越来越重要了

不仅公众人物外，通常人对于肖像权可能并不太敏感，虽然我们平常就在各类开放网路平台发布自己的相片。

但换脸app不太一样，它采集的是动态的、更多细节的人脸信息，现在人脸辨识在智能手机上非常普遍，有人开始担忧不法分子会借助那些人脸信息进行犯罪免费点赞软件，例如破解刷脸支付进行盗刷。

▲图片来自：蛋蛋赞

这么AI换脸视频有可能破解刷脸支付吗？支付宝的工作人员告诉我免费双击软件，不管网上各种换脸软件换的有多逼真，都是难以突破刷脸支付的。

「刷脸支付」采用的是3D人脸辨识技术，在进行人脸辨识前，也会通过软硬件结合的方法进行测量，来判定采集到的人脸是否是相片、视频或则软件模拟生成的，能有效地防止各类人脸伪造带来的身分盗用情况。

不过这些担心未必是杞人忧天，曾有研究人员尝试用Deepfakes视频来测试的人脸辨识系统，用的还是比较领先的基于VGG和Facenet神经网路人脸辨识系统，结果显示误识率分别达到85.62%和95.00%。

其实能骗过人脸辨识系统的Deepfakes视频质量要比通常的换脸app更高，但起码说明这个可能性是存在的，毕竟ZAO会是又一款日抛型的热卖应用，但提高鉴定换脸视频的技术越来越有必要了。

虽然目前早已有研究团队采用生成式对抗网路（GAN）来辨别换脸视频，以AI对抗AI。前不久加洲学院伯克利校区和南加洲学院的研究团队就开发了一套AI鉴定系统，先通过生成式对抗网路，提取特朗普、希拉里和奥巴马等人的脸部、头部运动特点，合成假视频。

此后再用机器学习剖析真伪视频的差别，因而得到每位人的「软性生物特点」（softbiometricsignature），辨识出细微的动作特点，这些测量工具辨识Deepfake视频的确切率达到95%，研究人员希望能在未来半年内提高至99%。

不过这些借助AI对抗AI的辨别方法也存在问题，由于生成式对抗网路的原理就是让两套神经网路在相互博弈小学习，随着鉴定技术的提高，假视频的质量也会进一步增强，二者永远处在不断的对抗当中，谁也未能彻底击败谁。

▲图片来自：allure

另一个不太令人豁达的事实是，相比起AI换脸技术的研制，鉴定技术的科研力量变得有点势单力薄。加洲学院伯克利校区的计算机科学家HanyFarid也强调，目前研究合成视频和鉴定的人数是100：1。

据称ZAO一夜爆红后，早已吸引了大批风投机构的关注，一大批「复制品」已经在排队上线。天下熙熙，皆为利来，换脸可能带来的商机让资金接踵而来，进一步促进换脸技术的进步。

为此，仅仅借助现有的技术可能无法防止AI换脸迈向失控，HanyFarid的建议或许值得参考：

解决方式不能只靠技术，还须要媒体专业的报导，以及更好的数字公民、公司和新政。

怎么彻底消除ZAO上的人脸信息？

对于早已在ZAO上体验过换脸的用户也毋须过分担忧，我告诉你一个快捷注销帐号，消除人脸信息的方式：

注销帐号后，所有上传的脸孔信息就会被删掉，不过同一手机号未来30天内未能再度注册。