“作为人脸识别准确率记录的创造者，港中文大学教授汤小鸥率领团队在日前击败了脸书团队和人类的辨别水平，让机器学会了[明察秋毫]。汤教授的实验室曾经入选全球人工智能十大先锋实验室，是亚洲区唯一入选的实验室。”
“......”
“让我们有请汤教授谈一谈这项技术和人工智能对人类和对华国的意义。”
“人工智能与产业结合将成为下一波产业升级的主要驱动力，加快源头创新是华国抓住新一轮发展机遇的关键。而技术研发没有捷径可走，这是一场长期投入的马拉松。只有在源头上掌握了技术，才能不被别的国家扼住咽喉。”
汤小鸥感叹道，“作为一名知识分子，我一路上享受了国家最优质的教育资源，我应当为国家的源头创新发展做一些有意义的事情，也在基础研究方面为华国人争一口气，这是当代知识分子应有的情怀。”
两边的团队，都很清楚目前自己技术的一大缺陷，但却都默契地没有提及。
而与此同时，孟繁岐视界公司旗下的AI相机，已经偷偷更新了一版生成式图像的鉴别功能。
就在年龄和情绪编辑功能的旁边，并没有专门的更新日志又或者是提醒，悄悄地就更新上线了。
脸书DeepFace的杨明，这两天终于有了一些空闲。
虽然全美知名媒体都参与了的人脸安全性问题没有得到解决，但这个版本总算还是发布出去了。
作为打工人的他，也迎来了久违的轻松假期。
“最近同学怎么老给我推荐这个AI相机的App？”孟繁岐AI相机App目前只在国内上了架，杨明并没有看到，不过他有不少同学回了国，都玩过这个产品。
“相机有什么好玩的，还说跟我现在的研究方向相关？就吹吧。”杨明心中完全是不相信这件事的，在他看来，这种App也就是加点滤镜，和自己做的高精尖人脸识别怎么可能会是一回事？
前几天看到这些消息的时候，他直接就忽略了。DeepFace发布在即，他可没有什么时间去看这种无聊的特效。
按理说，闲下来之后他本来也不会去看的，今天却不知怎么了，拿起手机下载安装了这个在国内已经有了不低热度的App。
“年龄编辑...表情编辑..？？这特么是一个相机App该做的事情吗？？？”杨明看完之后人都晕了，这技术比他们脸书团队都专业多了。
“真假辨别...？什么是真假辨别，是我想的那个真假辨别吗？”杨明眉头紧皱，心说不会吧....
可如果不是指“判断图像是否是由人工智能方法生成”的话，正常图片还能有什么真假的说法？
这特么到底是什么鬼？
“我测一下。”杨明如此想着，登陆[这些人都不存在]网站，存下来几张图片。
传输进去之后，均判断为[假脸]。
？？？
打开相机自拍了一张，判断为[真脸]。
什么情况？它不会是搞我呢吧？
杨明如此想到，正常人看到这个功能，都会搞一点假的生成图片来测试。
而假的图片是拍不出来的，一定是读取相册，而真的图片，则很可能直接拍摄。
其实它根本就没有这个辨别的功能，只是无脑地根据相册和相机输出真假。
一定是这样的！
杨明如此想着，又上传了一张自己以前的照片，仍旧判定为[真脸]。
这下他彻底绝望了，带着最后的倔强，他又上传了一张风景照。
结果判定为[没脸]。
....你这App搞得比我们专门的人脸实验室团队都专业啊...
杨明觉得这下自己是真没脸了。
扬我国威嘛。
因而由央视新闻亲自出马，对此事进行了相关的采访和宣传，总体基调非常正面。
很多技术都并不是完全安全的，只是眼下这个时间点，这个问题实在热度太高，也太过敏感。
脸书的宣发策略是，不正面回答。
但大家心里都很清楚，不回答其实很多时候就是一种回答。
而港中文这边，由于在华国境内，受到的舆论波及就要小很多。
华国内部虽然有一些相关的报告，但是并没有形成那么夸张的舆论风暴。
并且由于汤小鸥团队在总体情况劣势的局面下，仍旧力克脸书团队，总体来说是一件非常值得宣传的事情。
而原本时间线上有高达98.52%能力的汤小鸥团队，由于提前两个多月发布，则遭遇了性能的降低问题，发布水平为97.95%。
不过仍旧以微弱优势战胜了脸书团队。
“脸书的算法比我们拥有更多的人类真实图像资源，我们作为实验室在这方面有巨大的劣势，双方的实力差距很大。不过我们仍旧顶住了压力，克服了困难。”汤小鸥面对采访的时候，如此回复到。
此情此景，如果不能正面回答这个问题，那么这个问题的答案，其实已经非常清楚了。
那就是：“对不起，做不到。”
“你们的新算法能处理人工智能的安全危机吗？”
“.......”，面对不明内情的群众，脸书的技术团队也比较无奈。
相比于人眼识别能力在LFW数据集上97.53%的能力，两边发布的技术DeepFace和DeepID均突破了这一界限。
原本时间线上仅有97.35的脸书团队，借助孟繁岐的一些思想，将该精度提升到了97.89%。
“利用城市各个角落的摄像头抓拍的人脸图像进行对比，自动识别犯罪并发出劲爆。根据性别，年龄等属性表情快速查询人物信息，这些科幻电影中的情节，脸书正在逐渐让它们成为可能。”
脸书有一些新闻稿在宣传自己的技术，但似乎下面的围观群众们不是很吃这一套。
“别吹了别吹了，我们就想知道你们的新算法能识别生成的假脸吗？”
这是人工智能方法首次在人脸识别领域突破人类水准，在全球引发了巨大的轰动。
同时，也让原本就火热的虚假生成人脸问题热度再创新高，所有吃瓜群众看到这些新技术之后，第一个想问的问题就是，你这个最新的算法，它到底能不能分辨虚假的生成的人脸？
2014年1月，面对生成式技术FaceGAN在人脸数据上的安全性问题，脸书的DeepFace和港中文的汤小鸥实验室顶住了压力，硬着头皮强行放出了各自的最新进展。
两边的想法其实差不多，发布技术可能会面临一些安全性问题和质疑，但不发布，肯定是什么都没剩下了。
毕竟两边在性能上，还是均做出了一些突破的，不会真的因为这种事情裹足不前。
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