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黄佩：北京邮电大学数字媒体与设计艺术学院教授、传播学博士，网络系统与网络文化北京市重点实验室副主任；王文红：北京邮电大学数字媒体与设计艺术学院教授，网络系统与网络文化北京市重点实验室主任
基金项目：国家社科基金重大项目“智能时代的信息价值观引领研究”（18ZDA）
科技行业的进步与变革对于整个社会来说都有着极为深远的影响，人类文化的每一次进步与发展都离不开科技的进步与推动作用。回顾历史上的技术变革，从印刷术到电视电影，再到互联网，每一次科技变革都带来了整个文化产业生产、传播等方式的深刻变革。现如今，迅猛发展的人工智能技术再一次冲击了文化产业，尤其是在文化产业的内容生产和传播方面有着颠覆性的力量，其中，人工智能仿制技术的发展与应用尤其引人注目。
年月，中国社交网络广为流传着朱茵“变脸”杨幂的照片，其相关微博话题阅读量瞬间达到1.亿，讨论量.8万，引发大众对人工智能仿制技术内容生产能力对于传统文化产业的颠覆，以及对其传播伦理问题的忧虑。年初始，以生成对抗网络技术（GAN）为代表的人工智能仿制技术的应用，在文化产业内部产生了不小的震动。先是将娱乐行业的明星以及社会名人进行“变脸”，并在社交媒体上广泛传播，为网络文化生产增添了新的方式和手段。之后，又对政治人物进行“变脸”实验，显示了它对社会道德以及国家政治传播的潜在破坏力。因此，探寻人工智能技术与文化产业深度融合的良性发展机制已然成为当下发展道路上必须要考虑的问题。
一、人工智能仿制技术的前世今生
人工智能仿制技术是在人工智能基础技术上发展而来的，其代表性应用是DeepFake。DeepFake最早是Reddit上的一个账户名，随后形成了一个社群，它们编写各种软件工具，这些软件可以轻易将一个人的脸换到另一个人的身上。它的工作机制类似各语言间的互相翻译，先使用一种称为深层神经网络的机器学习系统来检查一个人的面部运动，再合成目标人物的脸，让后者作出类似的动作。人工智能仿制技术并不局限于视频，其原理亦适用于文字、图片、音频等领域。
人工智能仿制技术是一种新的技术，但对图形图像进行模仿改造在历史上早已有之。计算机图形图像仿制技术始于0世纪60年代，艺术家们使用计算机创建三维模型，然后手绘纹理与其他细节。0世纪80年代，计算机生成图像技术得到了广泛应用，在电影行业尤其明显。例如，年电影《阿甘正传》中主角与肯尼迪总统握手的情节便是借助计算机生成图像技术，才得以实现。但那仅仅是图形图像的简单挪移与重叠，且多是基于静态的图像变化。
0世纪90年代后期，随着人工智能领域深度学习技术的发展，图形图像技术与人工智能技术紧密联系在一起，人工智能仿制技术应运而生。深度学习使用模拟神经网络的简单数学公式层，通过读取数据，更好地完成任务。例如，计算机科学家可以通过给深度学习工具喂养成百上千张图片，教授它识别人脸。在经过一段时间的学习之后，遇到新的图片，机器便会迅速对图片中是否有人脸作出判断。
当然，深度学习工具的发展不局限于识别某些特定的事物，一种名为生成网络的深度学习工具开始学着创造一些新的事物。例如Google推出的Duplex，是一款基于WaveNet软件的人工智能助理。它可以表现的与人一样自然，讲话有恰当的停顿，还辅之有语气词，这些表现骗过了许多用户。
但是生成网络的成功运转需要拥有训练它的大数据集，这可能需要大量的人力、物力，如何让人工智能进行自我训练成为研究人员下一阶段的研究方向。年，蒙特利尔大学的研究人员通过生成对抗网络（即GAN）来达到让人工智能实现自我训练的目的，使其学会区分真假，并且可以制作各种各样的东西。
人工智能仿制技术的不断完善增强了其应用场景，应用与渗透范围越来越广，也逐渐走向普通民众。从历史发展上看出，原本只限制在专业领域的仿制技术，由于与参与式文化、用户生成内容等新兴的文化产业模式有很好的适配性，因此也开始和文化有了融合的机会。
二、人工智能仿制技术在文化产业的应用
传统的文化产业有着自身相对独立的生产和运作机制，当科技大潮渗透到文化产业的方方面面，文化产业就呈现出了新的面貌。以人工智能仿制技术为例，它的发展对文化产业的内容生产、内容传播和商业运作三个方面产生了巨大的影响。
首先，文化内容生产手段更加丰富，生产更为高效。基于深度学习技术的人工智能仿制技术，如机器人写作、电脑取代人工的文案写作等，通过大量的数据喂养，通过强大的数据分析、自我学习能力，可以模仿人类的写作手法与语法风格，甚至在速度与精度方面还超过了人类智能。这大大减轻了内容生产的工作负担，提高了内容生产效率。
其次，人工智能仿制技术刺激了社交化、病毒式的传播，有利于扩大传播效果。一方面，人工智能仿制技术本身可以成为有力的传播渠道。“变脸”（Deepfake）最早诞生于社交网络Reddit上，社群成员专注开发软件，这种新奇的技术引发了许多网友的
