此前DeepFake换回脸在全球引起轩然大波。从分解不足以以假乱真的名人不雅视频开始，很多使用者将这个“换回脸神器”当作了视频不实工具，并通过社交网络将欺诈信息传播到全世界。DeepFake等技术经常出现不仅提高了换脸的真实性，其对外开放源代码的方式堪称减少了将该等技术欺诈于欺诈信息制作和传播门槛。
事实上，约30%经过AI换回脸的制备照片、合成视频是人类仅有凭肉眼无法辨识的，很更容易被当成现实信息展开再度传播。这已沦为一个亟待解决的社会性问题，面临这个问题，我们应当以及可以做到些什么？微软公司亚洲研究院得出了解决方案。除了DeepFake，市场上不存在多种换回脸技术，有所不同算法分解的图像结果千差万别，难以使用同一个换回脸辨别模型解决问题所有换回脸技术的反攻。与此同时，换回脸辨别模型还必须对目前不不存在、但未来有可能经常出现的换回脸技术也具备判断力，如何去预测未来换回脸技术的发展方向，提早布防，也是最重要课题。
目前，常被用于的AI换回脸算法有三种：DeepFake、FaceSwap和Face2Face。其中，DeepFake基于大家所熟悉的GAN技术，对于它所分解的脸，人类的识别率约为75%*。FaceSwap是一个自学修复脸部特征的深度自学算法，可以对得出的图片展开模型更换，人类对于此类换回脸的识别率也是75%左右*。Face2Face则是用其他现实的人脸去更换原本的人脸，不牵涉到人脸的分解，对于它生产的脸，人类的识别率只有41%*。
作为目前学术界仅次于的合成视频数据库之一，由慕尼黑技术大学创立的FaceForensics数据库涵括了经过以上三种换回脸算法编辑的公开发表视频，以供学术研究用于。多年来，微软公司亚洲研究院在人脸识别、图像分解等方向都享有业界领先的算法和模型。
在CVPR2018上，微软公司亚洲研究院视觉计算出来组公开发表了论文“TowardsOpen-SetIdentityPreservingFaceSynthesis”，其中的技术需要利用对外开放数据集中于的数据，细致地制备保有图中人脸身份信息的图像。很深的技术累积让研究员们对“进攻方”的技术原理具有更加深刻印象的解读，进而需要更加有针对性地研发换回脸辨别算法。图1：微软公司亚洲研究院研发的模型分别萃取蒙娜丽莎和赫本图片中的身份信息和属性信息展开制备因此，微软公司亚洲研究院研发的换回脸辨别算法，基于FaceForensics数据库的测试结果皆打破了人类肉眼的识别率以及此前业界的最差水平*：对于DeepFake的识别率超过了99.87%，对于FaceSwap的识别率为99.66%，对于Face2Face的识别率为99.67%。
表格1：针对未知换回脸算法的辨识测试结果更加最重要的是，一般的换回脸辨别方案必须针对每一种换回脸算法研发专门的换回脸辨别模型，想辨别一张图像的真实性，必须逐一尝试所有模型。微软公司亚洲研究院的算法则可以用一个标准化模型，去辨别有所不同类型的换回脸算法所生产的脸。
与此同时，研究员还对人脸制备时无法处置的细节展开检查，如眼镜、牙齿、头发边缘、脸部轮廓，将它们作为算法注目的重点，从而提升辨识准确率。比起其他同类技术，来自微软公司亚洲研究院的换回脸辨别算法很好地解决了应付动态幅度大、有遮盖、有表情变化的图像的难题。除了精确辨识未知算法制备的图像，换回脸辨别的另众多挑战是应付仍未经常出现的新算法。将现有的换回脸辨别算法必要用作新的算法时，它们的有效性往往不会明显上升。
为此，微软公司亚洲研究院明确提出了一种标准化换回脸鉴别方法。为了更佳地实地考察这一算法对不得而知换回脸算法的鉴别能力，研究团队用现实图像对模型展开了训练，再行让其分辨多种不得而知换回脸算法分解的图像。实验结果表明，与基线算法比起，新的算法对各类换回脸算法的识别率皆有大幅度提高。随着研究团队对模型的更进一步优化，标准化辨别模型一定能更加准确地协助我们应付新的算法所带给的问题和挑战。
表格2：针对不得而知换回脸算法的辨识测试结果在微软公司显然，要建构可信赖的AI，必需遵循以下六大原则：公平、可信和安全性、隐私、多元文化、半透明、责任。微软公司内部还正式成立了人工智能伦理道德委员会（AETHER），协助微软公司应付AI带给的伦理和社会影响。
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