还好现在AI技术和区块链技术也加入了反照片造假的大军。
Adobe在此前的CVPR计算机视觉大会上就展示了这样一种技术，用深度学习对大量PS过的图片进行学习和训练，得出深度学习神经网络模型，通过对图像噪点的变化来识别图像有没有被修改过。通过这种方式，Adobe还能识别出拼接、删除、涂抹三种不同的图像修改方式，并且，这一切都是在AI的控制下高速有效地自动进行。
而在美国，一家名为Truepic的企业推出了一款名为DeepFake的产品，通过区块链技术来确保图片的真实可信。DeepFake在手机终端中搜寻照片，通过识别终端号、地理位置和拍摄时间等元数据对照片施加水印，储存这张照片之后再生成不变的区块链。这样一来如果有人对自己的照片进行修改，DeepFake用户就可以通过已经上传过的真实版本来自证清白。
信息安全和远程服务的救星？
防止照片造假的真正意义，并不是想识破谁的照骗，而是为了很多远程服务可以被更好的进行，和在新媒体时代保证信息安全。
最典型的，愈演愈烈的新闻图片造假也有可能就此停止。就拿上面这张照片来说，照片是911发生时小布什和小学生在一起的照片，为了表现小布什的愚蠢无能，好事者把书的封面P成了倒置。一张虚假的照片可能就此给政治家和明星的职业生涯抹上污点。
但如果所有新闻工作者都利用上区块链技术，为照片自证清白，女明星们也不再需要为合照中谁把谁P丑了进行争论。这一招应对前一阵很火的人工智能换脸制作明星的色情照片更是有奇效。
除此之外，最近开始流行的智能保险远程定损，就是用户拍下事故照片上传到App，在通过人工审核或者机器学习通过照片来判定事故的损失。并且很多时候我们需要通过上传身份证照片、驾驶证照片、合同照片等等来进行平台身份认定。
在这一类情况下，照片造假的难度是很低的，但让平台方对照片进行人工审核的成本却很高。这时Adobe推出AI检测图片造假技术就可以很好的派上用场。
总之每一项技术的诞生总要有新的意义，就像反照片造假技术的价值绝不是仅仅让世界上没有照片，而是通过创造信任，来实现商业效率的进步。（作者：脑极体）
