俄罗斯一家机器人公司 Promobot ，近日发起了一项天价买脸的活动。面向全世界征集合适的脸用在人形机器人产品上，并为最终采用的脸支付 20 万美元。

只要年满 25 岁，面相看起来“ 友善 ”，都有机会被这 20 万美元砸中，代价则是拿外形和声音等信息的永久使用权来交换。

至于买来的生物信息呢，会在 2023 年被应用在新款机器人上，并投放到北美和中东的机场、购物中心和零售店等地方，以提供智能服务。

至于今后有没有潜在用途，会不会告知脸的主人，Promobot 公司对此还未作出明确答复。

虽然听起来有点不靠谱，但是看在 20 万美元的面子上，网友热情高涨，短短几天就提交了两万多份申请，迫使 Promobot 公司提前关闭报名通道。

这个项目有多受欢迎？在一项投票中，3000+ 网友有九成选择了把自己的脸卖出 15 万英镑（ 折合 20 万美元 ）。

虽然我 拿不到 不理解，但我大受震撼。

公司开出天价，只为买一套真人脸，有必要吗？20 万美元的背后，一定有着不得不扒的秘密。

我们先来了解一下该公司的机器人产品，下图是去年在时代广场上出尽风头的防疫机器人 Promobot （ 对，它也叫这个名字 ）。

机器人 Promobot 的主要任务就是四处巡逻，询问行人是否有发烧、干咳、头痛、腹泻等症状，并提出看医生或继续遵守防疫规则的建议。

这款机器人被媒体称为“ 安装了一个底座的笨重平板 ”，为了增加互动而设置的眨眼动作也有着“ 说不出的诡异 ”，因此广遭嫌弃。

至于这次需要用到人脸的仿真人形机器人产品， Robo-C ，则是为更高端的社交服务设计，可以提供迎宾、对话、介绍等功能。

为了让它看起来更加友好， Promobot 打算在这个机器人的头部安装上更逼真的脸。

好怪，再看一眼。

捏出来的假脸总有挥之不去的违和感，有没有什么办法可以让它看起来更逼真一点？

想要做到真假难辨，生成对抗网络 GAN 或许是个方案。

之前我们也写过， GAN 可以造假万物，在生成不存在的假人脸方面，表现尤其突出，仅靠肉眼根本无法分辨出来。

至于其中的原理也很简单。

生成对抗网络中，生成器G和判别器D反复博弈，就可以训练出真假难辨的图像。

简单来说，就是 G 先造个假人脸， D 判别为太假，不像人，重做；G 根据 D 的反馈进行修改，造个新的脸出来，再次给 D 鉴定；多次重复这个步骤，直到 D 判定为真，这时候就产生了逼真的假人脸。

不过 GAN 生成的人脸是二维平面数据，现阶段转换到 3D 数据还差了一层，与机器人脸模的应用依然有段距离。

另外， GAN 生成人脸的效果好坏，也取决于喂给判别器 D 的训练数据质量，也就是用来判断 G 真假的参考标准好坏。

训练用了什么数据，就会生成什么东西，训练数据量越大，最终效果就会越逼真。

目前该领域应用最广泛的人脸数据库是 LFW ，这是世界上最大的自然人脸数据库。不过该数据库有着明文规定，禁止用于商业活动，仅限科学研究。

而其他类似的数据库，数据量远远达不到 LFW 的规模，也很少有能允许商业用途的，实在不行。

也就是说，在现有的条件下，想让 GAN 做一款假人脸，还得先搜集一波真人脸搭建合适数据库。这仿佛又回到了问题的原点。

既然用 GAN 造假需要大量的真实人脸？那为什么不直接拿一张真人脸来做呢？

这公司之前还真这样做过。

Promobot 曾使用了阿诺德施瓦辛格的脸制作 Robo-C ，广告词就是“ 让施瓦辛格会见你的客人 ”。

无论怎么看都好怪。

除此之外，施瓦辛格因为自己的肖像被随意用在了机器人上，起诉了 Promobot ，要求停止这款机器人的生产，否则就得支付 1000 万美元购买肖像的使用权。

前前后后地这么对比一下， 20 万美元购买一整套详细的数据永久使用，好像也不是那么天价哈。

不过为机器人天价购脸的事，也不是第一次出现了。

2019 年就有一家不愿透露姓名的公司这样做过，他们委托 Geomiq 机器人零件制造商以 10 万英镑的价格征集一张“ 友善 ”的脸。

当时，人工智能和机器人领域专家 Kate Devlin 也对此提出了两点质疑：

1.为什么机器人必须使用逼真的脸？

2.为什么必须使用真人的脸？

不过由于甲方公司完全保密，不仅传说中机器人产品在互联网毫无踪迹，甚至连幸运儿是谁都没有走漏半点风声，大家想一睹天价脸模机器人真容完全没有机会。

这次放到 Promobot 身上，会不会也是雷声大雨点小。

毕竟，外表再像真人，总说出一些弱智的对话也还是难逃满满的违和感，还不如直接把爱酱拉进三次元。

撰文：兴坤 编辑：面线