視覺真實性與虛假性的模糊：人工智能時代深度偽造技術的挑戰

［摘 要］ 探討了深度偽造技術（Deepfake）對視覺文化和藝術創作的影響，分析了其在藝術、影視和商業領域的應用所帶來的機遇與挑戰。盡管深度偽造技術提升了創作效率并拓寬了藝術表達的可能性，但其對藝術原創性和公眾視覺信任造成了深遠影響。結合具體案例，揭示了人工智能在藝術領域的滲透如何模糊創作主體與技術之間的邊界，并分析了技術濫用對藝術生態和社會認知的潛在危害。同時，強調了在深度偽造時代視覺文化需重新定義真實性的意義，并提出通過引入深度偽造識別技術、區塊鏈溯源和倫理規范，平衡技術應用與藝術本質的建議。未來，藝術創作與技術的融合需在保護原創性和捍衛真實性的框架下持續推進，以確保藝術的獨特性和文化價值。

［關" 鍵" 詞］ 深度偽造技術；視覺文化；藝術創作；人工智能；原創性

引言

深度偽造（Deepfake）技術是指利用機器學習技術生成逼真的視頻或音頻文件，創建出虛構但能以假亂真的內容［1］。隨著人工智能（AI）和深度學習技術的快速發展，深度偽造技術對圖像和視頻真實性的挑戰達到了前所未有的高度。它的出現讓我們進入了一個圖像和視頻不再能直接代表真實的時代。在過去，照片或影像通常被認為是客觀事實的證據，然而深度偽造技術通過復雜的算法和生成對抗網絡（Generative Adversarial Network， GAN），能夠輕松生成虛假的視覺內容。“它可以通過模仿人類認知過程，完成類似于人類藝術創作的表達，能夠突破線性思維框架。”［2］由于技術的高精度和廣泛應用，圖像和視頻的證據性正逐漸被消解，社會對視覺媒介的信任度顯著下降。

這一現象是技術發展的必然結果，也對視覺文化的基礎提出了挑戰。從視覺文化理論的視角來看，圖像的“真實性”是其長期以來被賦予的重要屬性。然而，深度偽造技術的普及正在顛覆這一傳統價值觀。影像作為“真實”的符號，正在被一種“技術化真實”取代，這種真實并不依賴于現實，而是取決于技術生成內容的逼真程度。這迫使我們重新審視影像在視覺文化中的地位與功能。深度偽造技術的普及正在模糊真實與虛假的界限，在這樣的背景下，視覺文化理論面臨著重新建構“視覺信任機制”的任務。

一、深度偽造技術的崛起：藝術創作的機遇與挑戰

深度偽造技術憑借人工智能和深度學習算法，能夠生成高度逼真的圖像、視頻內容，不僅為藝術創作和文化傳播領域注入了新的活力，也大幅提升了創作效率和表現形式的多樣性。“當前數字技術迅速發展，不僅深刻地重塑了全球經濟業態，也推動了數字藝術從奇觀美學進入互動美學時代。”［3］例如，藝術家可以通過人工智能生成繪畫素材、優化設計方案，甚至直接利用深度偽造技術合成復雜的視覺場景。虛擬概念場景的生成使電影特效、游戲制作等行業得以突破傳統技術的局限，為觀眾提供了前所未有的沉浸式視覺體驗。“尤其是技術賦能為AI藝術插上騰飛的翅膀，藝術創新形塑AI藝術的形式、內容和審美品格，并使AI藝術的審美表意拓展新空間、呈現新意境。”［4］深度偽造技術在商業領域的應用同樣展現出巨大的潛力。在廣告和市場推廣中，人工智能可以生成定制化的虛擬人物和場景，根據用戶畫像精準匹配個性化內容投放。這種方式提升了商業營銷的效率，極大地提高了用戶的接受度和參與度。

盡管深度偽造技術的初衷是為人類提供便利，但其在藝術和文化領域的深度介入也帶來了一些亟待解決的問題。特別是在創作主體的模糊化和技術濫用的問題上引發社會對藝術和文化的重新思考。美術從業者直接照搬人工智能生成的畫面進行臨摹，冒充人類藝術創作參展或直接用于個人宣傳的行為不僅挑戰了藝術作品的原創性原則，也對藝術行業的公平競爭帶來了沖擊。同時，在追求效率的現代社會，人工智能生成的內容正以驚人的速度滲透到大眾的視覺世界。當大眾的視覺文化水平難以跟上技術的快速迭代時，深度偽造的泛濫可能造成混亂。例如，一些未經審查的AI生成作品以偽裝的形式進入公共視野，混淆了創作的真實性，也對圖像消費和藝術欣賞帶來了前所未有的困擾。

傳統的圖像真實性原則是否仍然成立？視覺還能否作為記錄和證明真實的有效手段？這些問題不僅關乎技術發展的方向，更涉及藝術形式的反思與文化變革。視覺文化理論需要重新思考技術與社會的互動方式，為圖像的真實性提供更有力的理論支持，同時探索在技術快速發展的背景下如何堅守技術應用的底線，為大眾視覺文化生態的健康發展提供保障。21世紀初，學者維貝克提出“將技術道德化”［5］，道德是人類獨有的素養，是人類駕馭技術的前提。當革命性技術廣泛介入人類獨有的藝術領域時，人類獨有的“道德”必須同時介入藝術創作，以平衡技術應用與藝術本質之間的關系。道德的參與不僅是一種規范性的需求，更是藝術創作維持其精神性和真實性的核心保障。

二、視覺文化的真實性危機：藝術作品中的視覺信任

長期以來，圖像和視頻因其直觀性和細節性以及創造技術的不可篡改性，一直被人們視為事實的客觀呈現。然而，深度偽造技術的興起以一種前所未有的方式模糊了圖像與現實之間的界限，使圖像不再簡單等同于事實。另外，這項技術的高度精準性和可塑性讓偽造的影像內容難以分辨。也恰是因為深度偽造這樣的技術特點，藝術創作界成為被人工智能滲透的重災區。近年來，多起疑似通過臨摹人工智能生成作品參與重要藝術作品展覽的案例引發了廣泛關注。其中，2024年廣東省美術作品展中的一件名為《刻光者》的作品，因其具備多種典型的AI繪圖特征而成為網絡熱議的話題。這一事件不僅引發了關于人工智能技術在藝術創作中的倫理邊界的討論，也凸顯了當下藝術領域在面對技術革新時的規范化缺失問題。盡管直接照搬人工智能生成的圖像參展是否符合展覽規范目前尚無明確界定，但這一現象正在挑戰美術作品長期以來作為人類獨特審美表達形式的傳統認知。藝術本被認為是人類創造力的延伸，是一種深刻的個體精神活動。當AI生成的內容被搬上藝術的舞臺時，這一共識開始面臨前所未有的沖擊。人工智能生成的作品的創作過程和審美意義與人類藝術創作存在本質差異。這種差異不僅讓公眾對展覽作品的真實性產生懷疑，還動搖了人們長期以來對美術作品的價值判斷標準。“創作作品的人是作者，作者身份的歸屬取決于對創作行為的定性。創作行為本質上是關于作品內容和呈現的選擇、判斷和控制力。”［6］換言之，人工智能介入藝術創作的興起，不僅是一種技術革新，更是關于藝術定義和社會審美標準的深刻變革。

這種現象在藝術類從業者的創作中表現得較為明顯。近年來，筆者在瀏覽各藝術平臺發布的作品時，發現藝術作品中AI技術的痕跡愈發突出。從圖像生成到構圖輔助，人工智能正在成為創作流程中的重要工具。倘若這種依賴缺乏規范與引導，可能導致創作者逐漸失去藝術創作的敏感度與原創性。更重要的是，AI生成的內容會削弱觀者對藝術作品獨特性的期待，使得美術作品與技術產物之間的界限日漸模糊，未來的藝術生態可能面臨深遠的負面影響。一方面，藝術創作者可能因為對技術的過度依賴而逐漸失去自主表達的能力；另一方面，藝術欣賞者也可能因為技術的高度參與而喪失對藝術原初情感與思想表達的敏感度。因此，如何平衡人工智能技術在藝術創作中的應用與傳統藝術創作價值的傳承，已成為當前藝術領域亟須解決的重要課題。

深度偽造技術還將對公眾的認知習慣和社會信任體系產生深遠影響，缺乏批判性思維的群體可能輕信偽造信息，從而被誤導甚至操控。與此同時，在一個真假難辨的視覺環境中，信息篩選的難度不斷加大，這種現象可能導致“認知過載”，從而引發心理疲勞，逐漸使人們喪失對影像內容的敏感性和興趣，甚至誘發信息焦慮。“人工智能迷思還體現在削弱人類對自己主體性的認識和尊重，以及主體行為的責任意識。”［7］長期處于這樣的視覺環境中，人們的閱讀習慣可能從深度閱讀轉向淺表化瀏覽，這不僅影響個人的信息文化素養和社會參與度，也會對整個社會的文化結構和信息生態造成潛移默化的沖擊。

三、視覺文化的真實性辨別：藝術與技術的互動

深度偽造技術的發展引發了視覺真實性辨別技術和倫理的雙重挑戰。目前，許多企業和科研機構正在開發反偽造工具，以減少這一技術帶來的負面影響。這些技術試圖通過算法分析偽造內容的特征痕跡，揭示圖像的非自然性，從而幫助人們辨別圖像或視頻的真實性。一些國際企業和機構在反深度偽造技術上已經取得了初步進展。例如，微軟推出的“視頻認證器”（Video Authenticator）能夠通過分辨率這一高效率的識別切入點分析視頻中的像素級偽造痕跡，判斷其真實性。“人工智能快速發展的今天，在模仿人類創作的過程中，雖然能夠生成一些看似合理的文本，但在情感表達和人性洞察方面仍存在著明顯的不足。”［8］目前，在國內外的藝術作品展中，主辦方已經開始逐步引入“深度偽造識別”技術，以輔助藝術品的原創性識別。通過這些技術手段，展覽主辦方能夠最大限度地保護藝術作品的原創性特征，確保參展作品真正體現創作者的個人思考與表達。此外，這種技術的應用對于展覽的公平性也起到了重要的保障作用。在競爭性藝術展覽中，人工智能生成的作品若未經識別，很可能對依賴純手工創作的藝術家造成不公平競爭，從而干擾評審的公正性。引入深度偽造識別技術可以為藝術家創造更公平的競爭環境，也能增強公眾對藝術作品的信任感和關注度。例如，在第十四屆全國美術作品展的評選中，就利用該技術檢測了參賽作品的圖像特征，評選中引入了相關檢測工具，針對可能存在爭議的作品進行了進一步驗證。這種技術的引入標志著藝術展覽在面對技術變革時邁出了規范化的第一步，同時也為未來藝術創作的技術規范化提供了重要的參考模型。雖然深度偽造識別技術仍處于發展初期，但它為藝術行業提供了一種有力工具，不僅保護了原創藝術創作的核心價值，也為應對人工智能帶來的藝術生態變化提供了技術支持。

此外，區塊鏈技術也被嘗試引入圖像數據中，從而實現內容來源的可追溯性。“NFT數字作品的唯一性、稀缺性、公開性以及不可篡改性為其交易適用發行權及權利用盡原則提供了技術上的可行性。”［9］然而，這些技術手段在實際應用中仍然面臨諸多局限，技術成本的高昂和應用普及的滯后也限制了反偽造工具的廣泛應用。另外，深度偽造技術的訓練就是通過“生成對抗網絡的體系”反復訓練，判別器（Discriminator）一方面要協助督促深度偽造技術更加真實，另一方面還要自我提升進一步識別其虛假以協助人類判斷圖像。只有生成技術和判別技術二者同時發展，深度偽造技術才能更被人在可控的范圍內合理利用。

技術之外，深度偽造還帶來了嚴峻的倫理挑戰。這些問題不僅涉及圖像作品在技術層面的濫用風險，也關乎公眾對虛假圖像的態度和社會責任。這種信任危機對視覺文化世界產生了深遠影響。其引發公眾對影像真實性的懷疑，這種“真實性疲勞”可能使人們逐漸對所有圖像甚至藝術內容保持疏離態度，甚至對真實內容也失去信心［10］。所以，我們在確保技術蓬勃發展的同時，也要保護社會文化和藝術不被技術吞噬。

結論

深度偽造技術的迅猛發展正以不可逆轉的趨勢加速迭代，而這一技術對視覺文化的沖擊遠未停止。隨著深度學習算法的不斷優化，偽造內容的精確性和真實感將進一步提高，使視覺真實性與虛假性之間的界限變得更加模糊。在此背景下，視覺文化理論的未來研究必須快速適應技術發展的步伐，積極探索在技術與倫理之間尋求平衡的路徑。我們需要一個既能擁抱技術便利又能有效遏制虛假信息負面影響的策略體系，從而確保技術的健康發展不以犧牲大眾的視覺信任以及公眾審美為代價。如今深度偽造技術介入了藝術、影視、新聞等多個領域，與我們的日常生活和文化實踐深度交織。在這一背景下，“保護與捍衛真實”則成為更重要的使命。這不僅是學術研究的呼聲，更是公共領域和個人生活的現實需求。面對真假難辨的視覺時代，視覺文化理論的研究者和實踐者需要從多個維度重新定義影像的功能與責任，確保影像在信息傳播中的可信度。

技術是解決深度偽造問題的關鍵因素之一。在促進深度偽造技術迭代升級的同時，必須重視與之相匹配的檢測工具的開發。判別器作為深度偽造生成機制中的核心組件之一，其性能的提升對于偽造內容的檢測至關重要。未來的技術研發需要將生成器與判別器的研究置于同等地位，通過分析圖像結構異常以及視覺表現語言的特征差異，進一步優化偽造內容的識別精度。此外，區塊鏈技術的引入為藝術等圖像作品的溯源提供了新的可能性。通過數字加密技術實現對圖像來源和修改記錄的追蹤，從而為視覺真實性提供更可靠的技術保障。

面對深度偽造技術的挑戰，技術使用應設立清晰的道德界限與行業規范，從而有效限制技術的非法使用。例如，技術開發者、創作者、媒體從業者以及政策制定者需要共同推動深度偽造技術的健康發展，使文化藝術借助科技的力量煥發新的生命力，這樣視覺技術的突破將更大程度地服務于大眾。

參考文獻：

［1］DE RUITER A. The distinct wrong of deepfakes［J］. Philosophyamp;Technology， 2021， 34（4）：1312.

［2］于婉瑩.人工智能對藝術創作的變革性影響分析［J］.南京藝術學院學報，2014（1）：190-194.

［3］祁震.人工智能美學：AI技術與藝術創造力［J］.中國拍賣，2024（10）：45-49.

［4］彭文祥，張羽珺.技藝相生：AI藝術創作的審美特征與現代性［J］.當代電視，2024（10）：4-10.

［5］［荷］彼得·保羅·維貝克.將技術道德化：理解與設計物的道德［M］.閆宏秀，楊慶峰，譯.上海：上海交通大學出版社，2016：49.

［6］章凱業.機器中的作者與創作：從攝影技術到生成式人工智能［J］.中外法學，2024（6）：1-20.

［7］郭全中，張金熠.生成式人工智能價值觀的存在問題及倫理風險［J］.新聞與寫作，2024（10）：68-76.

［8］阿布都外力·克熱木，裴家偉.危機與挑戰：人工智能科技下的文學創作何去何從［J］.甘肅社會科學，2024（5）：75-84.

［9］周建軍，楊淳.區塊鏈技術下NFT數字作品交易適用發行權的證成［J］.宜賓學院學報，2024，24（11）：54-63.

［10］VACCARI C，CHADWICK A. Deepfakes and disinformation：exploring the impact of synthetic political video on deception， uncertainty， and trust in news［J］. Social Media+Society， 2020， 6（1）：2.

作者單位：清華大學美術學院

作者簡介：沈添洋（1992—），男，滿族，遼寧撫順人，碩士，研究方向：當代藝術、美術教育。