為何虛擬人大多是女性

2022年以來，如果翻看目前較為主流的虛擬人排名榜單就會發現，在TOP10-50的排名中，90%以上都是女性。男性虛擬人屈指可數。而她們，也有一張更像人類的“臉”。

為何是女性面孔

? 2020年前，市面上最火熱的虛擬人形象是走“二次元日漫風”的虛擬偶像，比如扎著綠色雙馬尾唱《甩蔥歌》的“初代歌姬”初音未來、登上春晚獻唱的中國虛擬歌手洛天依，以及靠“中之人”驅動的虛擬偶像女團A-soul。

? 而隨著“元宇宙”概念爆火，連帶著盤活了虛擬人賽道，百度、騰訊、阿里、字節跳動、網易等互聯網公司紛紛躬身入局。虛擬人也因此走向了一個更廣闊、更有想象力的市場空間：虛擬網紅、虛擬博主、明星分身虛擬偶像、虛擬品牌代言人等全面開花。這一階段，其也從視覺上發生了翻天覆地的變化，從“二次元日漫風”向更“擬真”的人類形象轉變。

? 靠AI驅動的、有著獨立人設和匹配外貌的虛擬人悄然出現在各大內容平臺上，擔起品牌營銷的大任。但這些虛擬人往往造價高昂，愿意為之付出真金白銀的都是有財力的大品牌，而出于營銷吸引最大化的目的，虛擬代言人的“顏值”尤為重要。

? 一位不愿具名的提供虛擬人技術的公司相關負責人說，要走虛擬偶像、代言人這條路，外形肯定要拔尖的。“但實話說，我們目前能采集到的人臉數據就決定了，男AI的外形條件不可能比女的拔尖?！?/p>

? 該團隊曾經用同等規模的男性數據訓練模型，模型“吐”出來的男性臉，差異化非常大，平均值也低，“打個比方說，女AI平均顏值是8分，那男AI顏值最后可能6分都達不到”。

? 在這種現實背景下，制作方也更樂意采用女性角色。

? “虛擬人本質也是‘產品’，呈現的是服務。好看的女性形象，符合大眾認知中的服務業，類似于現實生活中的護士、空姐、乘務員、客服、主播，這些詞一提，腦海里自然就是女性形象?！币晃磺疤摂M主播經紀人分析，“那產品公司要的都是女性虛擬形象，也就不奇怪了?！?/p>

進入優勝劣汰時期

? 盡管對于要造一張怎樣的臉，市場已經有了初步共識，但如何造，卻是留給科技公司的一道難題。

? 事實上，憑空“造臉”的過程，也是制作方和市場的一場雙向選擇。

? 小冰公司CEO李笛介紹，虛擬人的外形技術選型主要是兩條路：一條是CG建模（通過虛擬三維空間構建出的數據模型），類似動漫人物，大多是在妝容、發色、發飾上進行區別，五官差異很小，也就是俗稱的“建模臉”；另一條是神經網絡渲染，用大模型、大數據方式去學習、演化人類面孔，生成一張全新的3D臉。

? 過往，業內最常用的辦法，是找特定的面容，用5000-10000張訓練數據作精準標注，但這種辦法生成的面孔精度不夠。

? 當下，改進后的訓練方法分為兩步：第一步是訓練 Fundation Model（基礎大模型），不分類別地把所能收集到的數據都“喂”給模型，便會得到一個足夠多參數的通用大模型。在此之上，再疊加一個精確標注的小模型，在小的訓練過程中，迭代大模型。

? 也因此，科技公司可以根據品牌方的需求，較為精準“定制”出想要的面容。至于科技公司們推出的“自有IP”，形象和人設，都是觀眾選擇出來的。

? 2022年6月時，代號為F201的“小堂妹”在抖音以一首《孤獨頌歌》“出道”，以假亂真的歌聲和舞姿甚至讓評論區出現了“是AI換臉”的質疑。

? 實際上，“小堂妹”的“本體”兩年前就已存在，她的前份“工作”是在小冰虛擬人電臺做虛擬主播。在一眾主播中，她的人氣最高，后來小冰團隊才決定，“賦予她一張臉”。

? 在行業發展初期，虛擬人造價高，制造方要靠專家企劃，用質量評審的方式來確?！吧a”出的虛擬形象符合市場要求，“做一個必須成一個，不然幾百萬就打水漂了”，李笛說。

? 隨著神經網絡渲染技術成本的降低，小冰得以制造更多虛擬人進行優勝劣汰：投入一批有潛力的、同類型的虛擬人到市場，再讓市場作選擇。制造一個虛擬人的過程，也就是復制人類社會的“偶像選拔”。

? 2022年，小冰本來計劃至少要投入101個“虛擬練習生”到市場，調整后為投入數十個虛擬IP，抖音上的小冰賬號，就是用以“測試”哪種人設和樣貌的虛擬人更受喜愛，流量最佳。最終，“勝出”的“小堂妹”和“夏語冰”，在抖音上播放量累計都超過了1億。

“如果要追求最大性的成功，最簡單的方式是隨大流，觀眾刻板印象是什么，你就得做什么。”李笛表示，從成本上來考量，市場對虛擬人的容錯率很低。

等待彌合的數字偏見

? 技術雖然是中立的，但AI學習的仍舊是人類社會的“知識”。

? AI會學習人腦中的刻板印象和邏輯，甚至是無意識的、隱形的偏見。而在虛擬人賽道中，虛擬人設定也反映出一些人類的固有印象：比如，在偏服務類角色上，品牌和廠商偏好采用女性；而涉及到“體育教練”等偏專業型身份，就會想要一個男性角色。

  當下技能教育和技術部門內也存在著嚴重的性別比例失衡。數據顯示，在人工智能開發人員中，僅12%是女性；軟件開發人員中的女性比例低至6%；信息通信技術專利申請人中的男女性別比例為13：1。

? 根據相關機構預測，全球大型科技公司2022年女性員工平均占比約33%，相比2019年小幅增長兩個百分點。其中，擔任技術崗位的女性員工占比較整體女性員工占比低約八個百分點。

? 正因此，在當下市場中，虛擬人的制造者仍喜歡將自身喜好加諸于自家產品。

? “很簡單啊，因為我們（程序員）都是男的，選的都是好看的女性形象?！币晃怀啥继峁┨摂M人技術的公司程序員周京坦言，從制作難度上來說，男女差距并不大。就連膚色也可以調整，一切偏好可被定制。“那我們（造虛擬人）標準就很簡單，老板喜歡?！?/p>

? 他指了指展示屏幕上閃過的4個外觀相似的虛擬人，努努嘴：“沒發現（這些虛擬人）膚色都很相近嗎？膚色偏黑的都被老板否了?！彼聹y，這是為了拉近跟受眾的距離，迎合“白瘦美”的喜好。

? 周京說，他們采集數字人的面孔來源都是網絡公開數據，多是明星、網紅等。為了打造出來的虛擬人外觀的和諧度，會有意加大某些知名明星的面部采集比例，“我們（故意）調得又像又不像，就有點打擦邊球”。

? 一家給文創機構提供數字形象的上市公司項目經理紀希說，他們會給需求方提供多種選擇?！暗恢罏槭裁矗瑱C構方沒有很喜歡男性形象?！?/p>

? “實話說，現在區別算蠻大了，時間再往前撥幾年，一套臉走遍天下?！奔o希說，他們提供的虛擬人，都從基礎模板演化而來，主持人、快消代言人各有各的通識樣貌。而當下，技術支撐已足夠作出精細面部細節，再配以繁復的服飾設計，就能定制出中式國風、潮流風、性感風等諸多風格。

? 就在剛過去的WAIC2022（世界人工智能大會）上，上海社會科學院經濟研究所所長沈開艷也表示，在可預見的時間內，對性別鴻溝造成顯著影響的數字化因素仍將會在數字技術側（即數字技術的研發攻關與試驗）存在，而這有可能延續技術類崗位對女性的歧視和偏見。因此，提升女性數字技能，促進女性數字技術崗位就業，打破數字技術崗位性別歧視仍將是未來的方向。技術能否彌合偏見？還需要一定時間來解答。

（文中紀希、周京為化名）

（摘自《博客天下》趙子坤）