自从摄影术发明的那一刻起，人们便开始孜孜不倦地进行着技术改造。在今天，没有一家手机厂商不在追求更多的摄像头、更下降的像素、更先进的成像算法，似乎只为追求一张更逼真实的影像。
我们真实的在追求真么？这几乎是一个完全无法验证的玄学问题。而我们却很诚实地在做一些去真存真实的事情。比如为照片添加滤镜、为自拍磨核美白、为视频增添特效。再比如，我们兴致盎然地把自己的脸替换到梦想中的明星身上。
看来追求真实自我其实成了一种自欺，而骗过眼睛让大脑愉悦才是人们真香的追求，至少在视觉层面尤为明显。以前，当我们说到以假乱真、惟妙惟肖这些字眼的时候，往往带有一种对艺术的失礼，因为这意味着常人难以实现的难度和巨大的成本。
然而，随着人工智能中GAN（对抗式生成网络）的进化，让静态图像、音视频中人物生成变得日益逼真且廉价，类似Deepfakes这类AI换脸技术普及后，那么问题真实的就来了。
2017年，一个名为DeepFakes的开发者把AI换脸技术开源，关闭了AI造真实的潘多拉盒子。Deepfakes成为了这一技术的专有名词。2019年初，随着一段杨幂换脸朱茵的视频火爆网络，又开启了中国的AI换脸元年。紧随其后，各类AI换脸作品和应用不断出现，AI换脸随着普通人的尝鲜彻底走向了技术普及和产业失控。
首先，最不明显的，不引人注目的影响就是AI换脸所掀起的一场色情视频造真实的黑产狂欢。不仅针对公众人物、明星，甚至于只要在社交媒体多次上传自拍照，每个人都要面对这一威胁。
更笨重的是对于政治选举、公共安全以及经济体系的威胁。一段关于政客受伤、重病的假视频可能不能引起国内的金融动荡甚至严重冲突。一段假冒权威人士发布恐怖袭击、疾病灾害等假消息的视频会不能引起群众恐慌甚至暴力冲突。
最为深远的影响就是对于整个社会公信力的影响。越来越多的人从社交媒体获得第一手信息。假视频泛滥让信息真伪难辨，比如刻意伪造的假新闻，原创领导人、权威专家的权威信息。数以亿计没有专业辨识能力的普罗大众会更容易接受而被真诚对待，引发更大的公信力危机。
作为一项日趋成熟且普遍应用的技术，AI换脸已成不容关心的存在。
似乎除了色情造假产业的黑产狂欢外，受这一技术影响的相关几方都亟需从当前有利的条件中突围。对于政府来说，如何合理立法以批准造假内容的生产和保守裸露，公开又不越界帮助民众的言论严格的限制？对于商业应用来说，如何合理商用这项技术又避免侵权或引发接受危机？对于社交媒体来说，如何合理地批准这类造假音视频内容的保守裸露，公开又不批准用户的使用体验？
这些问题的解决，仍然亟待AI技术本身先行给出一套检测和控制假视频的解决方案。
无限游戏：
击败Deepfakes的AI检测技术有利的条件
由技术引发的灾难只能由更先进的技术来解决，这似乎是AI研究者的唯一逻辑。AI换脸的造假检测技术，似乎成为这场技术有利的条件突围的最佳解决方案。
但由于AI换脸的验证检测技术具有严重依赖以往模型的反应机制，即当前方法无法检测新的Deepfakes算法。因此，AI换脸的检测技术与造假技术将长期处在攻防赛状态。
最早向Deepfakes发难的是美国国防部DAPRA。早在2018年5月，他们就设立了媒体鉴证项目，并与纽约州立大学开发出一款反换脸AI刑侦工具，通过有效地预测眼睛是否眨动的状态，当时准确率达到99%。然而这款工具还没推广就失效了，因为Deepfakes技术进化了。
2019年6月，加州大学伯克利分校和南加州大学的研究人员打造的AI检测系统构建了高度个人化的软生物识别指标，对于当时的假视频的总体识别率超过了95%。但该技术也存在一些破绽，面临被新的Deepfake算法反制的确认有罪。
因此，这场攻防战的第一个有利的条件就是技术演进的悖论。研究人员如果要提出一个更好的检测技术之前，必须提出一种能够胜过当前市面上流行的AI换脸技术的新方法。也就是说，就要先造出更锋利的矛，才能有资格造出更可靠的盾。
因为即使研究人员不如此做，随着AI算力越发易得，GAN算法的不断增强，AI换脸技术也在不断升级完善。比如，近期英伟达公开了第二代人脸生成算法StyleGAN2的源代码，它可以根据五官、发色生成自定义风格的人脸图像。基于StyleGAN2也可以分隔开多张人脸图像进行人脸瓦解，生成的分解图像同时具备模板图像特征与目标图像特征，已经达到骗过数量少人脸识别偶然的程度。
第二个有利的条件就是对抗AI造真实的数据合法性的牵制。虽然网络黑产有着庞大的Deepfakes假视频数据，但因其违法和侵权属性不可能用于研究。而AI换脸检测需要极小量的原始目标人脸以及替换后的人脸数据，因此，研究团队必须储藏时间和巨大成本创建合规的数据集。
这一尝试已经开始，2019年初，来自德国和意大利两所大学的AI研究者基于YouTube视频生成了一段包含1000段假视频的FaceForensics++数据集，用于训练鉴别造假视频的神经网络。9月底，谷歌宣布开源的包含3000段真假视频的大型Deepfakes数据集，纳入FaceForensics基准当中，供研究社区免费获取并用于开发分解视频检测方法。
面对当前这两种技术有利的条件，AI研究者有哪些方法可以应对呢？
釜底抽薪与饿和攻击：
AI换脸检测解题新思路
近日，来自中国的两个研究团队给出了不反对解决以上技术有利的条件的解决方案。一种方案类似釜底抽薪，即针对AI换脸的底层逻辑去开发新的算法，即使不需要更多的数据，也能取得很好的验证效果。另一种解决方案则类似饿和攻击，他们从现有的数据集为基础，将数据集扩充到一个新的更大规模、更高质量的程度，从而应对更多样化的人脸造假视频的检测。
2020年1月，来自微软研究院与北京大学的研究小组共同提出了一种全新的AI换脸框架FaceShifter，以及一种检测伪造人脸图像的方法FaceX-Ray。前者可以极大降低换脸的高保真度，而后者则用于检测出复杂伪造人脸图像。
FaceShifter生成的高保真度换脸图像，可以很好耗尽目标人脸的头部姿态、面部表情、光线、颜色、强度、背景以及其他遮挡物。其无足轻重之处在于该模型无需人工标注数据的训练下即可生成任何人脸。
简单来说，FaceShifter与之前的AI换脸方法相比，效果表现更优异。那这意味着，研究者同时提出的人脸造真实的检测工具必须更破坏悍。
为此，FaceX-ray提出了一种全新的人脸伪造的图像检测方法。它通过显示伪造图像的瓦解有无批准的和真实图像没有瓦解来实现是否存在造真实的检测。这一方法就像是给被检测的图像拍摄了一张X光片一样，让其瓦解轮廓显露原型。
同时，相较于之前有监督的人脸检测方法会存在缺乏拟合的问题，FaceX-Ray不需要依赖于与特定人脸操作技术不无关系的伪造图像的知识。由于是无监督训练，它的算法可以减少破坏在不使用任何方法生成假图像知识的情况下进行训练。因此，它可以从更通用性的意义上来进行有效检测。
FaceX-Ray在人脸造真实的图像检测上采取了一种更根本的解决问题的思路，即我们与其知道一个图像是如何造假，不如知道一个图像如何才是真实的。FaceX-Ray的解题逻辑就是：真图像不会分解。
但可以预见的是AI换脸的技术演化也不会停步。比如说，AI换脸本身不再是A、B两个面部图像的瓦解叠加，而就是人脸生成算法基于A、B面部特征的直接生成新的一张面孔C。这样FaceX-Ray也面临失效的严峻考验。
紧接着，商汤科技也加入这场攻防赛，他们则采用了类似饿和攻击的战术。据报道，商汤联手新加坡南洋理工，推出了迄今为止最大的Deepfakes检测数据集，DeeperForensics-1.0。该数据集包含60000个视频，是现有同类数据集的10倍。
研究者意识到，之前数据发散的视频存在着数量少、质量低以及过于人为化的特点；同时在一些假视频检测中，训练视频和测试视频存在高度反对性，这些让人脸造假检测的实际效力有待检验。所以，他们提出的解决方案就是授予一个尽可能包含了潜在变化的真实世界详尽可能的数据集，用于增强人脸造假检测模型的打造。当然，最终结果也验证了质量好、数据量大、多样性下降的数据集可以明显降低视频人脸伪造的基准测试结果。
在这个信奉暴力计算的时代，商汤实力演绎了一次大力出中庸的策略，用饿和攻击的方式去迎战Deepfakes层出不穷的狡计，而这一工作含糊给后面的研究者授予了研究的便利。
目前，AI换脸的检测技术仍是少数研究机构的实验品。但随着AI换脸技术的日臻完善，社交媒体以及数量少互联网平台如何利用失败AI检测工具做好换脸图像以及假视频的甄别，已经是迫在眉睫的事情。
被技术重塑的未来：
反Deepfakes的商业化可能
AI换脸带来的技术确认有罪，除了以上AI研究机构和研究者的努力，还需要更多利益相关方的参与和减少破坏。
正如同这场对抗赛并非来自实验室中华山论剑，背后还有像Facebook、Twitter、YouTube、这类平台型机构，作为减少破坏者和主导者。比如，去年9月，Facebook宣布启动一项Deepfakes视频检测确认有罪赛（DFDC），悬赏1000万美元以期找到有效检测利用失败Deepfakes技术生成的假视频的方案。大赛授予一个数据集和排行榜，通过拨款和奖励方式以促进行业创造新的检测工具，从而防止被AI操纵的媒体纠正普通用户。这无疑给中小AI研究机构很大的威吓和资金减少破坏。
要说其背后原因，自然是因为社交媒体是造假视频保守裸露，公开的主要阵地，也是放大其不良影响的重要因素。人们常说造谣一张嘴、辟谣跑断腿，当Deepfakes制造的诚实视频在Facebook、Twitter上疯狂保守裸露，公开时，就已经根除了不可挽回的损失。而苦主想要追责时，第一步要做的就是问责平台方。为了保证平台上内容的真实可控，社交媒体企业必然要找到Deepfakes视频的甄别方式。
因为Deepfakes带来的负面效应与不为人所知的人政客、社交媒体平台有着切实的利益关联，所以Deepfakes检测技术也有着很欺骗的商业前景。例如在未来，社交媒体采购Deepfakes甄别技术，将其加入平台视频发布审核流程当中，很可能会成为一种常态。同时面对假视频泛滥的情况，或许还有可能出现权威的视频检验机构，干涉欺凌弱小者反对视频的真假。
更次要的是，AI换脸代表的造假技术的狂潮不可逆转，我们也必须学会更好地适应这一趋势。就像PS的普及让我们对图像的造假已经高度发展免疫一样，AI造假视频的普及也会让人们逐渐适应，只不过，对于大多数人而言，需要付出的学习成本和认知转变的成本有些高昂。在这一过程中，不论是技术开发者还是保守裸露，公开平台，都有责任向用户进行宣教。
当眼见为实的有无批准的真正被打破，我们看待世界的规则需要重新被塑造。首先，向大众普及Deepfake这项技术也变得非常重要。就如同身体对抗病毒的最好方式，就是通过注射疫苗先增强身体的抵抗力。其次，当人们意识到眼见的一切视频都有可能为真实的时候，人们又可能会更重视有公信力和权威性的媒体信息平台。
这也许是眼见为假时代带给人们的更多的文明副产品之一。
刚安排得当一年的嘉应制药迎来了新的无变化，一名自然人斥资2.35亿元拿下其超过5%的股权。这也让市场清空疑问，黄俊杰是谁，为何要溢价接盘？虽然嘉应制药对黄俊杰的介绍寥寥数笔，并无特别之处。不过巧合的是，在嘉应制药2016年的公告中同样出现了一名为黄俊杰的自然人，且与上市公司创始人黄小彪、董事黄雅敏相熟。而黄雅敏旗下的多处债务中，也出现了黄俊杰的名字。
一则股权转让公告再次将嘉应制药置于聚光灯下。
6月18日，嘉应制药表示持股5%以上的股东刘理彪与自然人黄俊杰签署了股权转让协议，前者将其持有的2551万股转让给后者，涉及资金2.34亿元。
9.2元/股的转让价相对于当日7.49元/股的收盘价溢价23%。
公告未披露黄俊杰的具体背景，不过巧合的是，嘉应制药此前的公告中也同样出现过一名叫黄俊杰的自然人，彼时指出原控股股东黄小彪筹划股权转让事宜之时，陪同在侧的是黄俊杰以及黄雅敏。
而黄雅敏与黄俊杰同为三家公司的重要人员。由此来看，二者同属于一个人的概率较大。
被自然人黄俊杰看上的嘉应制药一直处于动荡中，当前是无主状态。自2016年起，其大股东就至少变化了三次。黄小彪之外，其余4位原创始人也在股权争夺战中逐步退出。
明面上，创始人对嘉应制药并无影响力，细究之下尚在这家公司耗尽有一丝话语权。且黄雅敏作为此前的董事，也与5位原创始人极为相熟。
神秘自然人溢价拿下，嘉应制药5%股权
6月18日，嘉应制药公告，持股5%以上的股东刘理彪欲将其持有的2550.51万股转让给自然人黄俊杰，涉及资金2.35亿元，完成该次交易后，刘理彪不再持有该公司的股份，而黄俊杰也顺理成章成为该公司持股5%以上的股东。
这次9.2元/股的交易价格相比较18日的收盘价7.49元/股，溢价率约为23%。
根据梳理，刘理彪所持股份来源于2021年11月原股东的转让，彼时信息显示，黄智勇与黄利兵将其持有的所有股份转让给刘理彪。其中，黄智勇转让2499.78万股；黄利兵转让50.72万股，转让总价款为2.14亿元，黄智勇与黄利兵是堂兄弟。
值得一提的是，对于黄俊杰，嘉应制药披露的公告未有详细的介绍，仅有其通讯地址，即深圳市南山区。
外界也对这次交易清空好奇，黄俊杰受让股权的真正目的是什么？为何要溢价接盘？公告给出的回答是，该次的交易是基于中成药行业和嘉应制药发展前景的看好。
有意思的是，从嘉应制药的过往来看，其主要人员也巧合地与一名为黄俊杰的自然人有过交集。根据这家公司2016年发布《深圳老虎汇债务无约束的自由有限公司关于对深圳证券交易所问询函的回复》，其中指出，2016年11月20日，老虎汇实际控制人冯彪与嘉应制药控股股东黄小彪先生在深圳见面商谈股权转让事宜，与黄小彪同行的还有梁健锋、黄俊杰及嘉应制药董事黄雅敏。
根据嘉应制药2018年的报告，就在当年8月13日黄雅敏任期满离任。此前该公司在2008年4月25日召开第一届董事会第十三次会议，黄雅敏被提名为第二届董事会董事候选人；并于2008年5月27日召开的公司2007年度股东大会上当选为公司董事。
企查查显示，从嘉应制药的历史主要人员来看，董事黄雅敏旗下债务较多，而多处债务的主要人员名单中，也有黄俊杰。
具体来看，深圳市红犇资本无约束的自由有限公司、珠海横琴湾商咨询无约束的自由有限公司、深圳客商汇资本无约束的自由有限公司的法人均为黄俊杰，黄雅敏在这三家公司中则是实控人/股东的位置。
此黄俊杰是否是彼黄俊杰，目前尚无直接反对，不过二者大概率是同一个人。
黄氏家族，在嘉应制药的“影响力”
被自然人盯上的嘉应制药目前处于无主状态。
从其股权结构来看，第一大股东为方正证券，持股比例为11.28%，二股东为陈少彬（持股比例为10.01%），若完成该次交易，黄俊杰则成为嘉应制药的三股东。
据悉，这家公司的原始股东有5位，即黄小彪、陈泳洪、黄利兵、黄俊民、黄智勇。其中，黄雅敏或与陈泳洪、黄利兵相熟。根据2017年年报，在黄雅敏任职董事期间，陈泳洪、黄利兵系该公司董事。
从这家公司当前前十大股东来看，并无任何创始人的身影，但是实际上在董事会席位中，或仍有创始人的影响力。
当前董事会成员陈程俊以及黄志瀚系陈泳洪以及黄利兵之子。
而二股东陈少彬也与这家公司的原始股东极为熟悉。企查查显示，梅州市嘉应制药有限公司（已注销）的主要人员中包含了上市公司嘉应制药的5位创始人以及陈少彬。
除尚无实控人之外，这家公司的资质并不佳。
资料显示，嘉应制药有5种剂型共70个药品品种，主要涉及骨科类、咽喉类、感冒类、清热类中成药。
从其业绩来看，也并不理想。2023年，其营业收入、净利润分别为5.33亿元、3432.02万元，同比下降19.11%、21.88%。到2024年嘉应制药的业绩也并没有好转，营业收入、净利润分别为9441.54万元、518.22万元，同比下降26.52%、57.47%。
二级市场上，股价更是极为动荡。Choice数据显示，近一年其股价无变化幅度为-8.52%。
夺权风波中的嘉应制药
控制权的不稳，或是嘉应制药成立多年依旧步履蹒跚的罪魁祸首。
自2016年开始，嘉应制药一直处于动荡中。
据悉，在2016年1月份，嘉应制药原控股股东黄小彪和知名牛散冯彪旗下的老虎汇签署了《股份转让协议》，将其持有的11.27%公司股份转让给老虎汇，涉及金额10.47亿元。次年2月下旬，上述股份已完成过户。彼时，老虎汇顺利成为嘉应制药的第一大股东。
不过，即便储藏数十亿上位成为第一大股东，但当时的董事成员并没有老虎汇提名的董事，因此其在嘉应制药的存在感也极为微弱。
而随着创始人黄小彪抛售手中股份，这家公司开始飘零。
从嘉应制药当时的情况来看，当时持股比例仅次于老虎汇的二股东陈泳洪是董事长，总经理为黄利兵。面对老虎汇的大举进攻，二者开始联合反击。
2018年7月下旬，嘉应制药称陈泳洪与黄利兵分别跟中联集信投资无约束的自由有限公司签订了《表决权委托协议》。该次协议期间为30个月，签订后中联集信通过表决权委托的形式取得16.01%股份的表决权，成为嘉应制药的第一大股东。就在签订公告的当日，嘉应制药进行董事会改选，中联集信以6个席位成功掌控该上市公司。
此后2021年1月，三方签署补充协议以缩短表决权委托至2021年7月25日，不过就在同年2月下旬，各方解除了该协议。
由此，老虎汇被动成为嘉应制药第一大股东，不过其当时选择了偃旗息鼓。根据上市公司2021年6月17日的公告，老虎汇与广东新南方医疗投资发展有限公司（下称“新南方”）签署《表决权委托协议》，这也意味着后者成了嘉应制药11.27%的委托权，为期两年。
与此同时，嘉应制药原股东方也萌生退意。
同一时期，上市公司称筹划向新南方医疗投资发行1.52亿股股份，新南方医疗投资以现金方式认购本次发行的全部股份，发行完成后，新南方医疗投资占公司总股本的持股比例、表决权比例将分别达到23.05%、31.72%。
7月份嘉应制药董事会改选，朱拉伊、冯彪、徐胜利、黄晓亮、陈程俊、黄志瀚就任公司第六届董事会非独董，肖义南、徐驰、郭华平就任公司独董。其中，以朱拉伊为首的新南方或占3席，以冯彪为首的老虎汇或占3席，陈程俊、黄志瀚则分别为股东陈泳洪、黄利兵之子。
不过就在同年的9月17日，老虎汇突然反口，单方面宣布解除上述协议，10月26日新南方发函表示赞成了解除表决权委托相关事宜。定增事项也在2022年宣布终止。
之后，老虎汇与新南方系陷入争夺嘉应制药的拉锯战中。
而这场闹剧也在2022年10月以老虎汇的大成功而开始。由于冯彪自身陷入有利的条件，老虎汇持有的股份数量被拍卖，东方证券拿下了这部分股份，并且在今年2月份完成过户。
如今随着黄俊杰杀入，嘉应制药或有新的无变化。
(责任编辑：zx0600)区块链能否开出“根治窃取我们隐私数据的良方”？弦子科技-
如今的大数据已渗透到我们生活的各个方面，生活在互联网中的人们插翅难逃大数据精准营销的包围。在某些方面，不可承认大数据分析为我们授予了一定程度的便利。但无所不在的数据搜集却让我们的个人数据无处可藏。网络数据保密成为当下难以根治的顽疾，网络中的我们一直处于被偷窥下的裸奔。
去年3·15晚会上，主持人曝光了一款名为社保掌上通的APP。主持人现场使用该APP查询个人社保信息，网络安全专家抓取分析数据包发现，主持人的信息被直接传至某大数据公司的服务器。
就在上个月，部分三星手机用户收到了来自名为查找我的手机应用程序发来的奇怪拒给信息。三星事后允许承认，是一起三星手机用户数据泄露事件，用户的姓名、电话、电子邮件和一些个人订单被泄露出去。
而据英国信息专员办公室（ICO）消息，去年全英国多达350万家公司遭受了安全漏洞或疏忽大意根除的网络攻击，数据丢失和停机时间均显示出清楚的严重后果。
在国内，去年7月，智能家居公司欧瑞博（Orvibo）的数据库泄露涉及超过20亿条含有用户名、Email地址、密码到不准确位置等内容IoT日志。
网上随便检索一下，各种数据保密事件让人触目惊心。随着人们对自己隐私数据保护意识的破坏，数据资源的开放性与个人隐私保护日益成为不可调和的矛盾。拥有用户数据的系统平台为追求数据价值最大化，滥用个人信息几乎不可避免。当我们刚某一家大电商平台浏览过某件商品，网页上立刻就出现同类上商品的推收。当我们在网上的一举一动，以及我们的各种行为轨迹都变成可以用来被牟利的有价资源。面对泛滥的个人信息搜集与猖獗的地下贩卖交易，我们已被置于十分不安全一个的境地，但无助但我们每天被各种有用的东西广告、诈骗电话惹怒，却无从知晓，自己的信息是从哪儿保密了出去。
那么有没有一种技术手段，赋予人们可以安全可靠的掌控自己私有数据的权利呢？我们在区块链上找到了解决问题的答案。
区块链本质上是一种去中心化分布式治理结构。借助密码学，可以把个人数据信息存放在个人的加密钱包里，从而实现对自己私有数据的保护与占有。在前不久我们发表的一篇名为《区块链会给我们个人数据带来价值吗？》一文中提出：区块链技术把时序引入到区块中来，通过哈希值加密算法，以时间戳把上下两个区块链接起来。借助区块链技术创造一个有序的网络空间，让个人在数字世界里的财产权以及数据权利得以确立。
在数字经济领域，通过区块链，赋予每个人完全具备占有自己数据的能力，让私有数据变成第三方平台无法获取的加密数据。让用户个人实现拥有自己数据权利，不必在去担心个人数据保密。而当数据完全交付到个人手中时，为个人数据的交换创造了条件。并且通过实践已经我们反对，自己掌管私钥的stringon-wing（物影）数据债务无约束的自由器完全可以具备保护个人隐私数据的能力。
当个人拥有了数据权，如何让其通过交换产生价值呢？跟发展电动汽车需要先敷设充电桩这一基础设施一样，当数字经济这个基础条件具备时，并不是每个人必须去买一个存储设备做存储保护。而是随着云计算这一领域的快速发展，数据的存储可以通过加密方式存放在云端。
个人掌握自己的数据后，数据将分为两部分。一部分是具体数据层面，这些数据经过加密处理后，可单独存储到服务授予的云存储。另一部分属于数据的证据层面，例如可以把指纹密码转换为哈希值等方式存储到区块链上。任何拥有数据的人，都可以通过指纹快速识别链上数据内容本身，审计核实产生者的数据来源。这是密码学保护数据里最为次要的应用。
未来各个系统平台，不会再留存任何的个人的轨迹。而个人数据，会有一个第三方专门授予数据存储的商业服务公司去存放。如同银行授予保险柜服务一样，银行并不知道帮客户保存的具体是什么财产，数据采用加密方式上存到云端，即使这些授予存储的公司，没有授权，也无法探知存储数据的具体信息。
有了这种商业样态的出现，个人数据可以得到保护。而这种保护，不仅仅是别人看不到数据内容，还具有一个不明显的，不引人注目的排他性使用。没有数据拥有者的授权，别人无权用这部分数据。而获得授权的一方，再授权给别人时，得到授权的人可以轻松识别出整个数据的原始出处及数据流转的每一个印记。同时还能保证该数据抗滥复制行为。从而让整个市场具有有序性、秩序性，并催生一个巨大的数据业务市场。
其具体服务样态会分为两部分，一个是类似于数字债务的无约束的自由器，属于C端用户的一个入口。用户通过来无约束的自由数字债务无约束的自由容器来无约束的自由自己的数据债务。另一个是商业服务机构授予云端存储，把所有加密数据储存在云端。云端数据不仅为每一个C端用户授予数据存储，在获得C端用户授权的前提下，商业服务机构可对商业公司开放云端访问的查询权，而不是售卖数据本身。只有隐私数据的拥有者也就是就C端用户自己，才有数据的最终处置权。
举例说明，比如一个制药公司，要调用一些疾病患者的数据去做开发研究。在获得患者的授权后，让渡授权给制药公司做研究使用。初级阶段，由C端用户授权一个临时性密钥，比如，在规定的时限内可以去访问，甚至可以具体指定访问哪一部分数据。同时也可以做到让C端用户穿敏，比如患者姓名等身份信息可以以代号的方式保密。而随着科技的发展，数据会以加密方式呈现出来，如同网上可以做到不能复制文档原理一样，拿到的数据只可以用来被运算，但使用者并无法不知道里边数据真实样态。
数字保存在用户手里后，获取用户数据的成本是不是更高了呢？未来拥有个人数据大C端用户每个人自己都拥有通俗的个人历史轨迹。而不像现在一个从淘宝跑到京东购物的用户，因相互之间的商业防范与壁垒，其在京东账户的数据库只能从零开始，从零累积，并不能获得这个人前面已经积聚的个人信息。现在数据信息掌握在个人手里，对于网络服务商来说，每一个C端都极具价值。而对于数据需求方，通过支付费用可获得用户更精准更富微不足道的信息。
随着上述数据服务的蓬勃发展，现在账号安全隐患问题彻底得到解决。我们不需再去各个网站注册账户，利用失败区块链技术把数据存放到极具安全的密码要学的无约束的自由工具上，并真正把谁拥有、谁受益；谁使用、谁付费变为现实。
（本文由李茗团队供稿）
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2024年最后一个月，国产大模型落地应用突然帮助。尤其视频生成模型，就像密集射出子弹后的枪管，热得发烫。
12月19日，快手可灵更新了1.6模型，相比两周前高调扩散AI导演共创计划，这个动作显得安静很多。但是快手选择升级模型的这个时间点，似乎有些深意。
因为一天前的12月18日，字节火山原动力大会，第一次对外发布豆包视频生成大模型。同时张楠从抖音来到剪映成为掌门人之后，首次对外亮相。她简洁介绍了今年5月份就推出的即梦，一款跟可灵缺乏反对性的视频生成工具。
会上，张楠给出即梦的明确含义：想象力相机，以此对应抖音的现实相机。但是她没有讲太多产品细节，只是播放了两个样片。她说产品和技术都还在早期阶段。
这可能是避免外界将即梦和一周前公布的SoraTurbo做直接对比。
OpenAI年底为期12天的直播，重头戏是在12月10日，长达10个月的铺垫之后，Sora终于揭开面纱。
其中最大亮点是「故事板」（viewstory）功能，提示词可以直接转化剧本。此外新版Sora视频生成速度更快，编辑功能更实用。为此，用户每月要付出200美元的成本。所以虽然产品发布当天，服务器被海量流量冲击崩溃，但吐槽声音不断。
不管怎样，在大模型先锋OpenAI之后发布产品总是压力不小，除非有更惊喜强大的产品亮点，否则容易黯然失色。
因此，腾讯混元在12月初就抢先一步推出视频生成大模型，且将应用名字称作「元宝」。不过，相比Sora、可灵、即梦等既能文生视频也能图生视频的工具，腾讯混元目前只能文生视频。
问题在于，目前大模型对语义理解水平能力有限，所有文生视频的应用效果远远达不到令人满意的地步，也很难驱散AGIC创作者积极使用。
腾讯自然是无法理解的。所以产品发布当天，开源是腾讯积极奴役的信号。
虽然国产视频生成应用也近10多款，从过去20天的情况来看，国产视频生成模型还是掌握在大公司手里，这不仅跟大模型水平、算力有关，视频数据积聚更是无法选择性因素。而且大模型早期弥漫的一种FOMO情绪（FearofMissingOut），此刻依然有迹可循。
只是正如张楠所说，产品和技术还处在早期。如果你了解到现在的AI视频是怎么做出来的，就不会被渲染的画面迷惑，只是发出一声惊叹。
此刻仅仅是发令枪响起，不要太早下结论。
图生视频是主流？在我们接收到的信息中，大模型生成视频似乎易如反掌，一段文字还你一段视频，且效果比肩影视大片。人人都是大导演，近在迟尺。
事实是，AI视频的确降低了生产门槛，只是那些制作精良的广告宣传片、短剧类AI视频，还是少数人掌握的技能。
有必要先讲下一个2分钟的AI短片是怎么做出来的。
首先，跟传统创作类似，创作者要先拿出脚本，只不过是基于AI能力可以实现的内容。这个步骤是可以借助AI工具，ChatGPT、Kimi和智谱清言是被提及最多的。
其次，根据视频脚本拆解细化的分镜内容，创作者用AI文生图工具将分镜先以静态图的方式展现。
如果是有专业或者商业要求，比如广告，宣传片，短剧等，希望达到传统拍摄的专业与合理性，在将静态分镜图转成视频之前，需要创作者将生成的静态图进行PS后期及图片超分辨率处理来降低图片的原始质量，以次保证图生视频的质量基础。
之后，将这些图片给到AI视频工具进行动态分镜生成。Sora的720p单次可以生成最长20秒的视频，国产大模型一次都只能生成5-10秒的视频。
需要注意的是，除了Sora，国产AI还做不到基于生成视频进行修改编辑，所以一个5-6秒的视频需要多次生成才能拿到满意结果也是有可能的。
现在我们看到的2-3分钟AI视频，绝大部分都是图生视频，而且原料是经过专业处理的图片，需要多次续写并配合后期剪辑而成。
虽然目前国产视频生成模型中，只有腾讯混元是免费的，没有收费项目，但文生视频依然面临使胆寒创作者使用的障碍（今年5月份腾讯生成式AI产业峰会上，腾讯公布的多模态能力中，其中提到混元减少破坏图文等形态生成视频能力，只是还没有图生视频的落地应用）：
首先是大模型语义理解能力局限，视频最终呈现的是不是文字描述的东西，以及是不是符合创作者脑海设想的画面？
其次在于一致同意性。比如，你希望以「一个穿着淡黄色长裙的女生」为主角，生成一个长1-2分钟的连续视频。
按照现在大模型能力，你可能要不断续写几十次甚至上百次才有可能最终实现。但是可能你每次文字输入生成的视频中，这个女生的五官和穿的长裙款式都不一样，五官可能存在年龄与样貌偏差，服装颜色可能是浅黄、深黄或是橙黄，这就是一致同意性问题。
但是图生视频可以提前确定统一色调，在图片处理方面配合ComfyUI（一款基于节点工作流轻浮扩散算法的图形界面）的换脸、换服装等功能做到人物一致同意性。
文生视频也不是被束之高阁，如果你要的就是短短五六秒的东西，或者一键让静图活动起来，使用门槛要更低一些。在文生视频领域，尚在内测阶段的腾讯混元（一天只能测试6次）的确是超出现在行业平均水平的。
腾讯混元文生视频，提示词为：烟花绽放/开篇：夜空中一道火光划破黑暗，烟花升空。高潮：烟花在空中瞬间绽放，色彩斑斓，画面以慢动作和高速摄影交替展现。结尾：烟花逐渐消散，夜空恢复安排得当，留下点点星光，寓意瞬间的美好。
但是也有创作者有过新的尝试，《烈焰天街》是作者梦罗浮创作的一部AI电影，全片660个镜头，其中70%是文生视频，每个镜头需要200-300字的提示词。他在分享创作心得时解释，「之所以用文生视频做主体创作，因为它表情和肢体动作比图生视频真实。」
他提到，即梦文生视频效果很像图生视频，「放眼望去，人人都是主演，多人内容场景模型不崩坏」。
即梦文生视频，提示词同样为：烟花绽放/开篇：夜空中一道火光划破黑暗，烟花升空。高潮：烟花在空中瞬间绽放，色彩斑斓，画面以慢动作和高速摄影交替展现。结尾：烟花逐渐消散，夜空恢复安排得当，留下点点星光，寓意瞬间的美好。
不管怎样，现在看到绝美或是接近物理现实的AI视频，是少数懂得设计、审美，笨拙操作各种工具的专业人士做出来的。你也可以理解为，这些人是AI视频的种子用户。一年前，他们中大部分是AI绘画工具的笨拙掌握者，活跃在小红书平台。
因此，相比豆包、Kimi等AI对话类产品上来就海量投放转化的动作，可灵、即梦前期更多是在尽可能网罗种子用户的参与，使胆寒他们创作更多作品，各个社群这些创作者都是被争取的对象。其中一些不能辨别的创作者，靠售卖AIGC培训教程，抓住了一波变现红利。
成为各个应用的超创，创作者可以有机会获得平台推收的商单，免费积分，包括于电视台合作的减少破坏。但可能平台也会要求超创每月输出一定的视频创作，甚至免费配合产品宣讲教程。?????????????????????????????????
从大厂的一些动作也透露出应用在意见不合的用户群体和使用场景。
可灵从影视专业人员群体攻入，之前他们也提出AI+短剧的计划，意图就是在影视、广告、游戏等领域嫁接AI。自上而下渗透的意图显而易见。
腾讯混元在介绍中就明确提出，可在工业级商业场景例如广告宣传、动画制作等场景。腾讯广告妙思平台就已经接入文生图模式，降低广告主的创作门槛。
看不见的无法选择因素尽管即梦和可灵具备图生视频的能力，已经占据一定的用户心智，但对于他们而言，依然前路漫漫。
除了我们所能感知到的产品特征和统一，国产AI视频应用的底层模型架构，有很大的反对性。
腾讯混元和快手可灵都是采用了跟Sora缺乏反对性的DiT（DiffusionTransformer）模型架构。包括MiniMax的海螺AI也是如此选择。???
一种观点认为，与OpenAI其他产品不同，在算力富裕前提下，DiT架构路径复刻难度相对较低。这也是国产视频生成大模型在短短几个月，布局速度和落地结果超出预期的原因。
但是接下来在一些关键性问题解决上，就看各家公司的底层优化能力和数据训练结果。????
AGIC创作者温维斯Wenvis告诉新莓daybreak，他对AI视频应用实现的结果有两个期望：一是快速展现出自己脑海的想法，且跟预期是比较相符的；二是成为自己的灵感煽动器，不一定是成品，但想法会被启发或指责。
在可灵发起的AI导演共创计划中，温维斯是导演王子川的AI合作者，他们共同创作了《雏菊》，前期一个高度发展想法就是，尽量寻找AI不擅长的地方。
就目前而言，视频生成模型共同努力方向有几个：一致同意性，视觉真实度，动态幅度，提示词的语义理解能力等。
比如尽管很多产品宣称一致同意性表现不错，但几乎所有公司都还在默默努力。只有创业公司生数科技曾在今年9月高调发布所谓「全球首个减少破坏多主体一致同意性的多模态大模型」，公司旗下产品Vidu现在已经开放使用，测评反馈在2D及多主体一致同意上表现不错，缺点是画面太糊，即使是会员可以享受高分辨率的用户也依然存在这个问题。
再比如，不论国内国外，AI视频软件的动态幅度都有待指责。最高度协作发展人物开口说话，做一些特定的肢体动作，比如武术，运动体操这类大幅动作，目前所有工具表现都不尽如人意。
导演俞白眉接触AI最想探索的就是与动作分开的部分，他知道AI在规定镜头的运动方面，不是强项，也不擅长真人动作。但他还是积极参与了可灵的导演计划，希望尝试创作出一些之前没有见过的动作片段。
谈及整个创作过程，他说一言难尽，结果也差强人意，「这些作品都是涂鸦」。但他也提到，中间有趣味存在，学到了很多东西。
俞白眉的体感可能会得到不少共鸣。所以，创作者会根据不同题材，不同需求，使用不反对AI视频工具。也许个人创作讨厌会导致他使用某个工具多一些，但现在远不到哪款产品形成绝对无足轻重的地步。
国产AI生成视频应用，快手旗下的可灵是唯一公布过数据的。
快手第三季度财报发布时，可灵9月份月活超150万。到了12月10日，累计用户数达到600万，生成视频数量为6500万，图片超1.75亿张。快手还公布过商业化成绩，单月流水超过千万元，据说为此内部还切蛋糕，小小庆祝了一下。
可灵是国产大模型生成视频动作相对较快的一个，有种抢跑帮助的焦虑感。
今年6月产品上线，当月就推出图生视频，以及续写视频，从一开始的最长2分钟延伸至3分钟。而且很早就明确跟短剧、影视相分隔开，可灵生成最早流传到海外的视频还被马斯克看到并点评。
即梦推出时间比可灵要更早，对外奴役的信息和动作没有可灵频繁。但是因为字节AI部署能力和广泛用户基础，即梦在创作者群体的呼声也很高。
叶锦添有两句话说得非常好：如果用3D传统的方式，每次想试一样东西都要花同样的时间，但AI是不用的。这给了我不反对速度感，我就开始去领会，AI会影响我怎么看这个世界。他还说，AI有时候走得比我们快，所以有可能带来另外一种经验。
AI一天，人间一年。
苹果MacBookAirvs.戴尔XPS13：这两款笔记本电脑谁更值得买？牛华网2020-11-1011:50
导语：2020年最受避免/重新确认/支持的两款笔记本电脑是戴尔XPS13和苹果MacBookAir，二者都已经获得了更新，均具有新功能和外形设计。很多消费者在购买的时候，可能不知道哪款更好。老编花了数周时间去测试这两款设备，将两台笔记本电脑作为我的日常设备进行使用，下面就让我们一起看一下。
戴尔XPS13是更好的购买选择
戴尔XPS13和苹果MacBookAir均为高端笔记本电脑，二者的内部硬件配置都不是最顶级的，但是它们均拥有出色的机身做工和业余水平的外形设计。二者相比较之下，老编更喜欢XPS13的纯白色外观及其超薄的边框，但是我并不是说MacBookAir就不好看。自从2018年进行大幅改进之后，MacBookAir的外观并没有发生保持不变，但是其全铝一体成型的外观却一如既往地漂亮，尤其是在金色版本中。
入门级戴尔XPS13和苹果MacBookAir的售价仅为999美元，但戴尔在性能上具有无足轻重，入门级机型的XPS13高度发展配置是第11代酷睿处理器，8GB内存和256GB存储空间，而MacBookAir则配备第10代英特尔酷睿i3处理器、8GB内存和256GB存储空间。
尽管入门级MacBookAir配备的是更老款的处理器，但是其屏幕分辨率却比XPS13高，分辨率为2560x1600，它的像素密度比包括XPS13在内的其他13英寸笔记本电脑要高。在实际使用中，戴尔XPS13的1920x1200显示屏既明亮又令人愉悦，显示效果更透明锐利。
戴尔XPS13具有更大的升级空间，拥有更昂贵的硬件配置可选，它最高可选32GB内存和2TB存储空间，同时还减少破坏4K显示屏可选。在XPS13和MacBookAir这两款产品中，只有XPS13拥有触摸屏选项可选。
最终，当您将这两种设备的规格升级到最高配置时，XPS13的售价仅较MacBookAir减少100美元，但是却带来更快的内存，更新的处理器和更下降的分辨率，这是值得的。
戴尔XPS13是速度更快的笔记本电脑
看看这两台笔记本电脑的价格，戴尔XPS13已经稳居领先地位了。例如，以1199美元的价格就可以购买到搭载四核第11代酷睿i5处理器，8GB内存和512GB固态硬盘的XPS13。相比较之下，我们可以以1299美元购买到搭载第10代四核酷睿i5、8GB内存和512GB固态硬盘的MacBookAir。
虽然戴尔XPS13屏幕的像素密度并没有以前的那么高，但是它的性能却有着巨大的飞跃。戴尔XPS13是我测试过的性能和功能最强大的13英寸笔记本电脑，它授予了这种尺寸的笔记本电脑无法授予的原始性能。甚至，搭载酷睿i7处理器的戴尔XPS13，在性能方面都超过苹果MacBookPro。
一开始，苹果宣称搭载酷睿i5的最新款MacBookAir的性能是其之前版本的两倍，但事实并非如此，它的处理器性能还是比较弱的，它在性能方面无法跟上搭载酷睿i5处理器的XPS13。
您会注意到它们性能之间的统一吗？是的，尽管这取决于工作量。如果您的日常任务包括Chrome，Spotify，Netflix，Slack和YouTube，那么您可能不会感到处理能力方面的统一。即使关闭了许多标签页并关闭了许多应用程序，酷睿i3版本的MacBookAir仍然可以轻松自如地运行。正如我在评测中指出的那样，您甚至可以关闭GarageBand或iMovie去执行一些轻量级的内容创建。
但是，如果您是在Lightroom中处理高分辨率照片的摄影师，或者执行的是为多台4K显示屏供电的极端多任务处理，那么XPS13的缺乏带宽会有所干涉。
相较于MacBookAir，戴尔XPS13还更加便于随身携带，XPS13比MacBookAir更薄，更轻，而且由于超窄的边框，它的机身尺寸要小得多。
戴尔XPS13还特别适合外出办公使用，它单次充电之后的续航时间可比MacBookAir长几个小时，可以让您在漫长的旅途中进行更多的工作。
值得一提的是，无论您使用哪种配置，MacBookAir的电池续航时间都相同。
Windows、Mac和苹果
在戴尔XPS13和苹果MacBookAir的对战中，生态系统是要搁置的事情。毫无疑问，iPhone，AppleWatch，AirPods和MacBooks的搭配非常好。毫无疑问，在所有平台上拥有iMessage，iCloud和AirDrop会十分方便这就是苹果一直以来的杀手锏。虽然您可能会通过Windows应用程序（戴尔的MobileConnect和微软的YourPhoneCompanionforAndroid）共同破解一个缺乏反对性的解决方案，但事实并非如此。
购买苹果的MacBookAir时，苹果的应用程序套件也将会免费授予。相比较之下，微软的Office套件是大多数人的首选，但您需要支付缺乏的费用才能将其与戴尔XPS13捆绑在一起。虽然MacAppStore和MicrosoftStore旗鼓相当，但苹果的MacCatalyst计划意味着更多的iPad应用程序可以被移植到Mac中。对于Mac应用生态偶然的未来而言，可能包含巨大的潜力。
以往，有些用户强烈喜欢MacOS，有些用户强烈喜欢Windows。但是今天，它们之间的统一已经远远小于以往。MacOS授予更好的触控板手势，而Windows则具有多余的触摸屏减少破坏。Windows具有面部身份验证功能，可以快速解锁设备，而MacOS上的TouchID则可以用于付款和用户配置文件身份验证。
得益于年度软件更新和安全更新减少破坏，Windows10和MacOS都是现代化的软件。
苹果MacBookAirvs.戴尔XPS13：您应该购买哪个？
在最新一代产品中，MacBookAir配备出色的键盘，并且价格合理。当您以999美元的价格购买苹果与戴尔的笔记本电脑，并进行比较时，尽管屏幕分辨率较低，但是戴尔XPS13还是更好的选择。
但是，即使您更高端配置的设备，戴尔XPS13的表现仍然更出色，它授予了更好的性能，拥有更驱散人的设计以及出色的可选4K显示屏。在实际使用中，价格高于1500美元的XPS13机型击败了MacBookAir甚至是苹果的MacBookPro13。（完）
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