有个网站名叫“这只猫，不存在”（This Cat Does Not Exist）。网站的黑色背景墙上挂着一张猫的照片，人们每刷新一次页面，照片就会更换成另一只猫。
这些猫在现实中并不存在，而是由名为“生成式对抗网络”（Generative Adversarial Network）的机器学习技术生成的。换句话说，它们是通过电脑运算合成的极度逼真的假猫。
为确保逼真度，生成这类照片须通过两层运算。第一层运算，让机器从数千张猫照片中，学习生成一张假猫图像。第二层运算则是将假猫与真猫的图像进行比对，再给予反馈，直到机器最终能持续创造出千千万万只假猫。
这项科技沿用到人脸上，便能创造出千千万万虚拟人类。2019年创立的美国公司“生成图像”（Generated Photos），已将这项科技化为商机，标榜能以人工智能生成的头像，取代传统广告拍摄，省下聘请模特儿、摄影师、造型师、化妆师的成本。
它的好处是，广告主可随心所欲地生成许多高度逼真的面孔，并决定其性别、年龄、种族等。图像不是真人，无须担心侵犯隐私或肖像权。从商业角度而言，潜力巨大，除了拍摄广告，也能为电玩设计逼真的角色，甚至在未来制作没有演员的好莱坞大片。
但它也蕴藏巨大的潜在危害，像是用来创建虚假的社交媒体账号。
人类本能地偏好美丽的容貌，越好看的人，越容易被信任。在英国埃克塞特大学的一项研究中，科学家让新生儿看着两张几乎一模一样的脸，唯一区别是其中一张较美丽。结果显示，新生儿平均有八成时间会盯着那张较美丽的脸庞。
当假账号的头像既逼真又具吸引力时，人们落入圈套的可能性将倍增。疫情下，越来越多人转向领英（LinkedIn）等平台拓展人脉。尽管多数人有基本自我保护意识，但随着造假科技的进步，可疑账号越来越难识破。
2019年，美联社报道了一位名叫凯蒂·琼斯（Katie Jones）的30多岁女性。她在一家大型智库工作，领英联系人包括美国著名智库布鲁金斯学会（Brookings Institution）和传统基金会（Heritage Foundation）的高层人员。琼斯也认识一位副助理国务卿和一位参议员的高级助手等重要政治人物。然而，她并不是一个真实存在的人。
这显示，即使加强媒体通识、教导人们如何防范可疑账号，但科技发展迅猛，使得普通人越来越难识破骗局。《防止外来干预（对应措施）法案》预计下个月初在国会提出二读，外国势力干预的科技手段不断升级，相信会是政府用以解释立法必要性的原因之一，尤其是授权内政部长向社交媒体平台发布指示，要求它们协助调查。
对付外来干预日后将更讲求科技实力。以假猫图像为例，尽管肉眼难辨，但可通过图像数据分析破解。这是一场猫捉老鼠的游戏，人工智能生成图像的技术越发达，鉴别科技也要追赶得上。可单有科技还不足，须同时具备对地缘政治的深入了解和专业情报。
或许有一天，假猫比真猫还真。这不仅对各国构成威胁，对于社交媒体巨头也同样不利。尽管彼此理念未必相同，尤其是在立法管制言论自由方面，即便如此，多方合作已是必然。在猫捉老鼠的游戏中，需要的不只是一只猫，而是千千万万只猫。
