近年各種幾可亂真的 Deepfake 技術迅速發展，也讓 AI 犯罪、假訊息正以驚人效率在世上迅速蔓延，因此也有許多人正在投入辨別 Deepfake 假照片的開發工作。紐約州立大學水牛城分校從「照片人臉眼睛的光線」開發出了一種算法，宣稱識別 Deepfake 假照片的機率高達 94％。
這個算法是透過人眼在照相時，會因反射光而在照片成像外界環境的原理；再講白話一點，大家應該多多少少看過照片裡人眼有時候會反射對面人跟相機吧？但因為 Deepfake 所生成的照片通常無法準確地還原這種現象，所以這組算法會去檢查相片裡兩顆人眼反射的圖像到底能不能一致。只要兩眼越不像，是 Deepfake 照的機率就越高。
但研究者也承認它不少局限，首先無法避免有人手動去調整照片中雙眼反射圖像的可能性，其次如果是像被頭髮遮住，或是側臉、不直視相機的照片，就無法有效辨別了；如果是沒有人臉的 Deepfake 照片那就更不用說。
除了紐約州立大學水牛城分校之外，之前微軟也透過分析人臉跟周遭皮膚或脖子等肉眼難以判斷的邊界處色澤、像素的方法，以及有人用血氧儀原理觀察臉部血液流動產生的變化來偵測 Deepfake 照片，辨識率也都十分不錯。但這會不會「道高一尺魔高一丈」，也讓精準人眼反射圖像，或是臉部血液流動變化也很細微，更難辨識的新 Deepfake 出現呢？這就接下來要持續注意的。
核稿編輯：Anny
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