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一份报告多少钱
东南大学网络空间安全学院副教授宋宇波解释，所谓的人工智能的面相，其实跟人工智能没有任何关系，不过是把街头的招数搬到了网上来实现，本质上来讲还是一种传统的迷信的面相方法。然而，想要阅读这样一份没有科学依据的面相报告，可不止最先支付的9.9元。其中，鼻相解析、事业运程报告、情感运程报告，都需要单独支付相应费用，算下来一共需要52.4元。
南京航空航天大学人文与社会科学学院博士邱健新说，想算命的人他之所以能够认为这个是准的，就在于在信息的对接方面，会形成某种思维定势。测试的人会往和命运相吻合的一方面加以解读，和命运中不相吻合的信息筛选掉。
专家提醒，看相对于不少网友来说，可能只是一种消遣。可是在不经意间，你自己的脸部特性、掌纹信息，很可能成为别人数据库里的“摇钱树”。上传手相的话，很有可能泄露指纹信息，上传个人头像照片相当于把个人的脸部信息泄露了，现在有很多的身份识别都是采用的指纹和脸部识别，进而会对个人信息安全造成风险。
然而，网络看相的背后，不仅仅是朋友圈的互动，还有隐藏着极深的分销体系。在“推广渠道”一栏，旁边赫然写着“躺赚”两个红字。支付99元就可以升级为代理，支付199元就可以成为合伙人。通过一级级的分销，让成千上万的代理商，甚至是普通用户，为小程序开发商“打工”，把小程序扩散到网络的角角落落。
这种所谓的“AI看相、算命”，其实就披着“大数据、人工智能”外衣的网络迷信。明明是重拾封建糟粕的行为，却因为打着科学的旗号，而具有欺骗性、迷惑性，潜在危害不容小视！此外，“AI算命”虽然披着算命的皮，实则是在“算钱”，想看具体内容，那就先把钱包准备好吧。而用户在授权个人信息、上传照片时，也在无形中泄露着自己的隐私。所以我们每个人都要有防范意识不要相信这种江湖骗局。
使用ai软件提取不到人脸识别
人脸编辑技术的发展和广泛使用引起人们对隐私安全等的担忧，如 DeepFakes 可以实现视频换脸，且逼真程度很高，有时人类都无法分辨真伪。为此，本研究提出了一种检测人脸伪造图像的新方法以及包含来自 1000 个真实视频的 510,207 张图像和目标真值的数据集。本研究使用该数据集，采用额外的人脸区域特定领域知识，改善了人脸图像伪造检测的准确率。
现在，操纵视觉内容已经很普遍，也是数字社会中最重要的话题之一。比如，DeepFakes 展示了如何使用计算机图形学和视觉技术进行视频换脸，进而破坏别人的声誉。人脸是目前视觉内容操纵方法的主要兴趣点，这有很多原因。首先，人脸重建和追踪是计算机视觉中比较成熟的领域，而它正是这些编辑方法的基础。其次，人脸在人类沟通中起核心作用，因为人脸可以强调某个信息，甚至可以传达某个信息。目前的人脸操纵（facial manipulation）方法分为两类：面部表情操纵和面部身份操纵（见图 2）。最著名的面部表情操纵技术之一 Face2Face 来自于 Thies 等人 [48]。它可基于商用硬件，将一个人的面部表情实时迁移至另一个人。后续的研究（如《Synthesizing Obama: learning lip sync from audio》[45]）能够基于音频输入序列使人脸动起来。《Bringing portraits to life》[8] 可以编辑图像中的面部表情。
图 2：人脸数字化的发展是现代人脸图像编辑工具的基础。这些编辑工具分为两类：身份修改和表情修改。除了使用 Photoshop 等工具手动编辑人脸以外，近年来出现了很多自动化方法。最著名、最广泛的身份编辑技术是换脸（face swapping）。这些技术流行的根源在于其轻量级特性，方便在手机上运行。facial reenactment 技术可以将源人脸的表情迁移到目标人脸，从而改变一个人的表情。
身份操纵是人脸伪造的第二大类。与改变表情不同，身份操纵方法将一个人的脸换到另一个人的面部。因此，这个类别又叫换脸。随着 Snapchat 等消费者级别应用的广泛使用，这类技术变得流行。DeepFakes 也可以换脸，但它使用了深度学习技术。尽管基于简单计算机图形学技术的换脸可以实时运行，但 DeepFakes 需要为每一个视频对进行训练，这非常耗时。
本研究展示了一种方法，可以自动、可靠地检测出此类人脸操纵，且性能大幅超过人类观察者。研究者利用深度学习的近期进展，即使用卷积神经网络（CNN）学习极强图像特征的能力。研究者以监督学习的方式训练了一个神经网络，可以解决人脸伪造检测的问题。为了以监督的方式学习并评估人类观察者的表现，研究者基于 Face2Face、FaceSwap 和 DeepFakes 生成了一个大规模人脸操纵数据集。
本文贡献如下：
使用特定领域知识的当前最先进人脸伪造检测技术。
新型人脸伪造图像数据集，包含来自 1000 个真实视频的 510,207 张图像和目标真值，以保证监督学习。
进行了用户调查，以评估所用人脸操纵方法的有效性，以及人类观察者在不同视频质量情况下检测伪造图像的能力。
论文：FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images
论文链接：
摘要：合成图像生成和操纵的快速发展引起人们对其社会影响的巨大担忧。这会导致人们丧失对数字内容的信任，也可能会加剧虚假信息的传播和假新闻的捏造，从而带来更大的伤害。在本文中，我们检查了当前最先进人脸图像操纵技术结果的逼真程度，以及检测它们的困难性——不管是自动检测还是人工检测。具体来说，我们聚焦于 DeepFakes、Face2Face、FaceSwap 这几种最具代表性的人脸操纵方法。我们为每种方法各创建了超过50万张操纵过的图像。由此产生的公开数据集至少比其它同类数据集大了一个数量级，它使我们能够以监督的方式训练数据驱动的伪造图像检测器。我们证明了使用额外的特定领域知识可以改善伪造检测方法，使其准确性达到前所未有的高度，即使在强压缩的情况下同样如此。通过一系列深入实验，我们量化了经典方法、新型深度学习方法和人类观察者之间的性能差异。
3 数据集
本文的核心贡献之一是 FaceForensics 数据集。这个新的大规模数据集使我们能够以监督的方式训练当前最佳的人脸图像伪造检测器。为此，我们将三种当前最先进的自动人脸操纵方法应用到 1000 个原始真实视频上（这些视频均是从网上下载的）。
表 1：FaceForensics 数据集中每一种方法相关图像的数量，包括训练、验证和测试数据集中的图像数量
图 4：FaceForensics 数据集统计数据。VGA 表示视频分辨率为 480p，HD 表示 720p，FHD 表示 1080p。c 中 x 轴表示给定像素高度，y 轴表示序列数。
4 伪造检测
我们将伪造检测视为被操纵视频每一帧的二分类问题。下面是人工和自动伪造检测的结果。对于所有的实验，我们将数据集分成固定的训练、验证和测试集，分别包含 720、140 和 140 个视频。所有评估结果都是基于测试集中的视频报告的。
图 6：143 个参与用户的伪造检测结果。准确率取决于视频质量，视频质量差则准确率会下降。原始视频上的检测准确率为 72%，高质量视频上的准确率为 71%，低质量视频上的准确率只有 61%。
4.2 自动伪造检测方法
图 5：本文提出的特定领域伪造检测流程：先用一种稳健的人脸追踪方法处理输入图像，然后利用特定领域信息提取图像中被脸部覆盖的区域，将该区域输送至一个训练好的分类网络，最后该网络的输出即是图像真伪的最终结果。
图 7：使用人脸图像伪造的特定领域信息（即人脸追踪），所有使用架构在不同操纵方法上的二分类检测准确率。这些架构在不同的操纵方法上独立训练。
图 8：使用人脸图像伪造的特定领域信息（即人脸追踪），本文提出检测器的所有变体在不同操纵方法上的二分类检测准确率。除了最右侧分类器使用完整图像作为输入，这些架构都使用人脸追踪器的追踪信息在完整数据集上训练。
图 9：使用人脸图像伪造的特定领域信息（即人脸追踪），本文提出检测器的所有变体在不同操纵方法上的平均二分类检测准确率。除了最右侧分类器使用完整图像作为输入，这些方法都使用人脸追踪器的追踪信息在完整数据集上训练。
图 10：本文提出的方法使用 XceptionNet 的检测性能依赖于训练语料库的大小。尤其是，低质量视频数据需要较大型的数据集
现在真的还有会看面相的大师吗
大师也是根据前人总结的科学经验来看面相的，而有一款叫“万图拍”的APP，运用AI人工智能技术和大数据技术来科学识别面相，分析结果包括：本年运势、五行面相详解、流年运势、相似明星等，例如对王思聪的面向识别，大家可以参考下。
超准人工智能看面相
万维钢说：当人面临不确定性的时候，就会有迷信思维。
所谓迷信，就是在没有道理的地方寻找道理，在没有意义的地方找到意义，在没有规律的地方发现规律，在没有因果的地方强加因果。
近日，一个叫人工智能看面相的产品在朋友圈刷屏，我刚好参与其中，有三点感悟，现在分享与你。
注意，我不是说目前这个产品。就目前这个“看面相”产品而言，顶多只能当作是一次随机的课堂测试。因为，它只收集用户一张头像，而从数据层面看，一张头像的信息含量显然是太小了，不是吗？
那么，你可能会想，未来呢？
未来的AI，可能会收集到人们更多的数据，包括基因、医疗、运动、饮食、睡眠、人际关系、社会影响力……等等，如果AI的用户数量足够多，那它就可以大概率预测出一个人的命运。
到那时，生活会变成一场真实游戏，你可以看到自己的健康值、影响力、幸福指数、社会阶层等人生指数，你做一次运动、看一次电影、和朋友聊一次天、做一次公开演讲，AI都会即时反馈，并对你的人生指数进行调整。
也许，你不喜欢，甚至害怕这样的生活，因为它会让人不舒服。但，这却可以提高整个人类的进化效率。
真正让人变好的选择，过程都会不舒服，这就是生活。比如，明知道躲在被窝里更舒服，但很多人还是选择早起。
所以，乐观的人生态度比什么都重要。
《面相研究院》上线即火，分享率高达50%。为什么？
我研究了它的营销策略。它采用多级分销机制，有王者、钻石、黄金三种代理，分别有对应的任务、时限和奖励机制。首先，团队专门开发了《代理助手》小程序，可以清楚地看到累计佣金收益、今日收益、新增订单。简单的说，你可以把它理解为一个即时反馈系统。其次，为了鼓励代理快速通过考核，代理助手设置了考核任务。比如，黄金代理的第一项任务就是在3天内，完成50元佣金。考核未通过，佣金结算到微信零钱，取消代理资格。一旦完成考核，每天还有奖励任务，比如新增3个订单、佣金收益达到100元、发展3个有效代理。每完成一项任务，还有额外奖励。
正是这些奖励机制，让成千上万的普通用户成为分销商，并主动为其背书、转发。
这些奖励方法是不是很熟悉？是的，这就是芒格强调过“过度奖励倾向”的实战运用。身为007，对此我有惭愧，如果把奖励的方法运用到子女教育上，那威力一定巨大。
对007社群而言，我们似乎就缺少这样的奖励机制，或者说反馈机制。当然，学习的反馈周期比营销的反馈周期长，是一个事实。但这并不是说，我们什么学不了。
这件事情给我的启示就是：世界正在不断升级，我们必须持续学习，才能做出符合自己利益的选择。
《面相研究院》的营销是成功的，但它的格局太小。对此，我需要反思！
看一件事情的格局大小，关键看它对这个世界能产生多大的正向影响。
从决策者的维度看，《面相研究院》对这个世界的正向影响并不大。相反，它只是满足了普通人对奖励的渴望，满足了部分人对“迷信”的刚需（厌恶不确定性倾向）。
当然，这并不是说所有决策都要追求“大格局”。真正需要“大格局”的决策，是那些会持续影响生活的极少数决策。比如，填报高考志愿、选择人生伴侣、确实事业方向、组建创业团队等等。
与此同时，每个人的精力是有限的，这就要求我们在不重要的事情上少花精力。比如，乔布斯每次演讲都穿相同的衣服，就有节约精力的考虑。
所以，“看面相”这事对绝大多数人而言，也许根本就不值得花费精力。如果实在想测，试试无妨，且当娱乐。
欧文说，人类一切努力的目的在于获得幸福。
这是一个更高的格局。其实，我们做很多事情就是为了这个目的。如果做一件事背离了这个初衷，那就是在走弯路。
以上就是我的三点感悟，希望对你有用。
小心，下面是真正的广告！！
想试就试，不要憋着，且当娱乐！！
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