微软新技术辨认AI换脸成功率超99.6％

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本周，谁谈论了科技向善 ？

马化腾寄语腾讯科学周：希望科技向善成为公司使命与愿景的一部分

11月2日，聚集了众多全球范围内权威科学家、医学家和临床医生的腾讯科学周首次亮相。腾讯三大科学类活动科学探索奖颁奖礼、腾讯科学WE大会、腾讯医学ME大会将分别于11月2日至4日举行。

除WE大会与ME大会等相关联的内容外，马化腾还表示，希望「 科技向善」成为公司使命与愿景的一部分，引导其善用科技，避免滥用，杜绝恶用，让日新月异的科学技术创新更好地造福人类。

——《马化腾寄语腾讯科学周：希望科技向善成为公司使命与愿景的一部分》来源：新浪财经

威廉姆 科瓦契奇：强大技术可能压倒选择「向善」的能力 | 科技向善大咖说

11月1日，作为对中国经济社会情况了解极深的学者，威廉姆·科瓦契奇在与腾讯研究院的对谈中，以全球化视野，从技术发展与公共政策的角度，分享了他对「科技向善」的深刻见解。

威廉姆 科瓦契奇表示其最大的担忧是技术如此强大，发展过于迅猛，以至于压倒了大多数人以及研究机构掌握技术和做出向善选择的能力。我担心这些技术的成长速度太快了，而这又同时伴随着极为重大的影响力，在这样的前提下，我们可能会在技术使用方面做出错误选择。一旦失去了对技术的控制，我们就成了技术灾难的制造者。

全国政协副主席、中国科学技术协会主席万钢：科技向善 服务人类共同价值和利益

11月2日，全球科技发展与治理国际论坛在清华大学举办，全国政协副主席、中国科学技术协会主席万钢在主旨演讲中希望科技工作者以「 科技向善」为出发点，构筑科技治理的互信框架，打造全球科技价值共同体，引导科技始终朝着服务人类共同价值和利益的方向发展。

万钢指出，当前新一轮科技革命和产业变革大规模加快速度进行发展，呈现出新的态势：基础科学向宏观拓展、微观深入和极端条件方向交叉融合发展；前沿技术呈现多点群发的集群式创新态势；重点领域在学科高度融合汇聚及科学技术螺旋上升的驱动下，带动其他科技领域快速跟进地持续发展；科研组织模式与科学研究范式正在重构，科技革命和产业变革的科学基石、主导力量、组织载体、资源基础正在发生明显的变化。

——《科技向善 服务人类共同价值和利益》 来源：新华网

张江：大科技时代，「向善」是基本趋势 | 科技向善大咖说

11月6日，北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人、集智学园创始人张江老师从宏观视角分享科技向善的时代背景，进一步分析相关科技事件，对科技向善的未来发展走向及阻碍作出思考，并对如何进一步践行「科技向善」发表见解。

张江认为竞争力的价值观和科技向善本质上是违背的，竞争意味着不是你死就是我活，但现在社会已经变得非零合了，竞争思维在未来会变得越来越不重要。换句话说别人怎样不用影响到自己，我们自身一直都在变更好就行了。这样一个世界最后还是善的东西会占据更主流的位置，如果从更长的周期和更大的范围来看，只有善才能往前发展。大科技时代选择「向善」，是一个基本趋势。

本周，谁实践了科技向善 ？

AI换脸鉴别率超99.6%，微软用技术应对虚假信息

图：网友用AI技术把《都挺好》的苏大强换脸成了吴彦祖

DeepFake等技术的出现不仅提升了换脸的真实性，其开放源代码的方式更是降低了将该等技术滥用于虚假信息制作和传播门槛。除了 DeepFake，市场上存在多种换脸技术，不同算法生成的图像结果千差万别，难以使用同一个换脸鉴别模型解决所有换脸技术的进攻。与此同时，换脸鉴别模型还需要对目前不存在、但未来可能出现的换脸技术也具有判别力，如何去预测未来换脸技术的发展趋势，提前布防，也是重要课题。

近日，微软亚洲研究院研发的换脸鉴别算法，基于 FaceForensics 数据库的测试结果均超越了人类肉眼的识别率以及此前业界的最好水平*：对于 DeepFake的识别率达到了99.87%，对于 FaceSwap 的识别率为99.66%，对于Face2Face 的识别率为99.67%。

除了准确识别已知算法合成的图像，换脸鉴别的另一大挑战是应对尚未出现的新算法。将现有的换脸鉴别算法直接用于新算法时，它们的有效性往往会显著下降。为此，微软亚洲研究院提出了一种通用换脸鉴别方法。随着研究团队对模型的进一步优化，通用鉴别模型能越来越精确地帮助我们应对新算法所带来的问题和挑战。

——《AI换脸鉴别率超99.6%，微软用技术应对虚假信息》来源：微软亚洲研究院

AI超分辨技术让老电影「 重生」

图：《海上钢琴师》剧照 来源：豆瓣

11 月 15 日，全球瞩目的经典电影《海上钢琴师》4K 修复版即将登陆全国院线。影片中的经典场景，在老胶片的保存下只剩模糊的影像。而此次经 4K 技术修复的版本，采用先进的图像超分辨率技术，分辨率和效果大幅度提升。

超分辨率 (Super-Resolution) 是一种通过硬件或软件的方法提高原有图像的分辨率的技术，其中，通过一系列低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像过程就是超分辨率重建。超分辨率重建的核心思想就是用时间带宽 (获取同一场景的多帧图像序列) 换取空间分辨率, 实现时间分辨率向空间分辨率的转换。

除了可以对传统影视节目的视频图像进行修复重建外，这项技术在医疗图像分析、生物特征识别、视频监控与安全等实际场景中也有着广泛的应用。例如，警察能够最终靠超分辨率技术识别监控视频中的罪犯，医生能够最终靠超分辨率技术得到更清晰的病灶图像等。

图：利用超分辨率技术处理视频前后

——《让老电影“重生”的AI超分辨技术，即将形成一波热点》 来源：凤凰网科技

本周，哪些问题值得思考？

报告：人工智能能够在一定程度上帮助医生避免渎职诉讼，但可能会出现风险

11月4日，根据医疗事故保险公司The Doctors Company 的最新报告，人工智能（AI）能够在一定程度上帮助医生避免某些最常见的医疗事故诉讼，但可能会给医生和患者带来新的风险。

该报告称，该技术能够最终靠提供意见或帮助加深理解来协助医生提高其评估能力，从而有助于避免错误诊断，而错误诊断是渎职诉讼的根本原因。Watson Health Platform总经理IBM Watson Health在报告中说：「 人工智能将影响几乎所有的医疗健康领域。」

该报告确定了在医疗保健中使用AI的一系列好处，包括：协助案例分类、增强的图像扫描和分割、更快，更准确的疾病检测、支持的决策、集成和改进工作流程、个性化护理、自动肿瘤追踪、疾病发展和风险预测、患者预约和治疗跟踪。该报告重点介绍了AI的这些积极方面，同时也指出了与新技术相关的许多风险。这些包括：错误肯定/否定、系统错误、无法解释的结果、问责制不明确、对医师的新技能要求、易受恶意攻击的网络系统、看到不存在的事物（人工智能幻觉）、加剧医生的偏见或非正统行为。

同时，报告表明随着技术的广泛应用，这些风险以及更多的风险将会实现。

——《Report: AI can help avoid malpractice lawsuits, but risks may emerge》来源：MedicalEconomics

Facebook正在测试面部识别技术以阻止机器人进入

11月6日，为了使自己的社交网络不受恶意程序的侵扰，Facebook一直在尝试新的策略。在最新的测试中，它正在部署面部识别技术来发现虚假个人资料。它要求用户进行视频自拍并左右转动头部，以确认不是机器人。

Facebook发言人在一封电子邮件中告诉TNW，该公司正在尝试使用此功能来确定是否有真人在操作该账户：该测试是我们用来确定真实的人在操作账户而不是机器人的步骤之一。它不使用面部识别。相反，它会检测运动以及视频中是否有面部。

如果社交网络公司认为个人资料是假的，它将要求他们提交简短的自拍视频进行验证。应用程序研究人员Wong还指出，该社交网络公司正在尝试改进其ID验证过程。通过这些新方法，Facebook能够在一定程度上帮助使其社交网络更加安全，但是人们是否愿意与公司共享这种个人数据还有待观察。

——《Facebook is testing facial detection tech to keep bots at bay》来源：TNW

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我好看吗？