原标题：当“P图”泛滥之后，Adobe如何对待它带来的创新和技术阴暗面？
文／彭新
10月21日，在Adobe MAX 2020大会期间，软件公司Adobe工程副总裁Scott Prevost接受界面新闻记者采访称，在转向人工智能技术后，Adobe高度关注当下的“内容真实性”问题，在其中投入大量的技术和研究，公司目前已经提出“内容真实性倡议”，希望引导市场正确发展。
Scott Prevost是Adobe的AI和机器学习技术负责人，在机器学习领域有深入研究。他表示，就Adobe而言，他们更希望的是通过各种创意性工具帮助创意内容者，使后者能更专业地从事工作。
就Adobe本身而言，和那些大型科技公司类似，AI已经成为推动公司业务前进的核心。作为人工智能的分支领域，机器学习的概念大致是：一台计算机能像人类一样，从无数的数据当中获得“经验”，从而有判断和预测的能力。
比如最新版PhotoShop刚刚加入的神经网络滤镜工作区（Neural Filters）模块，它提供大量风格化滤镜供选择。其中人像修改这款滤镜可以协助工作者更好地改变人像的年龄、表情、姿势以及肤色等。软件将分析人像，并赋予用户改变像面部特征的能力。此外还能改变头发的厚度、微笑的强度、加点惊喜或愤怒，或使人像变老或变年轻。
又比如新推出的“ComicBlast”设计工具，能够大大增加创作漫画的效率。AI可以分析脚本，识别分镜格、特效文本等等，只需导入然后一键生成就能有很好的效果。
正如网络上所评论的：“你已经是个成熟的PS，该自己画漫画了”——显然不可能，不过ComicBlast甫一公布，就很快获得了漫画大国日本的关注。
Neural Filters和ComicBlast之外，Adobe在MAX 2020大会上公布的诸多新软件功能，都是基于Adobe旗下人工智能平台Adobe Sensei的支持——让图片处理变得更自动，降低学习门槛。
实际上，在Adobe Sensei支持下，AI技术成果渗透到图像识别的以外的诸多方面，Sensei（日语“老师”的罗马音写法）也成为这家软件公司的“大脑”，比如改进图库的检索能力，让用户更好地找到相似图片。
“尽管很多人把Sensei称之为老师或者是导师，但是我觉得Sensei的角色远远要比老师和导师的含义深很多。“Scott Prevost解释，“其实在我们日常使用的过程中，Sensei也会通过人工智能数据的实时更新覆盖更多新生领域。”
除了图片上基于“像素”地修改，图像所表达的情感、构图等高级概念也逐渐被Adobe Sensei所理解。Scott Prevost称，Adobe正在对Sensei进行训练，帮助其理解图像中更丰富的信息。“我们甚至可以通过Sensei来理解图像的风格和它的美学属性。”他举例说。
不过，借助机器学习系统，如何识别愈远愈烈的图像造假和随之而来的假新闻，成为当下技术领域的热门课题。
人工智能造假技术的更迭，图像篡改变得越来越容易。随着人工智能发展的，还有图像视频和音频内容，更改人脸、物体或环境呈现方式的深度伪造（Deepfake）技术，也让这家以“P图”而闻名的公司，市场不经意间走上新闻头条，成为困扰这家公司的负面因素。
“我们都知道市场当中也有其他一些人，他们出于各种恶意性的目的会编辑或者是进一步地采取恶意的方式来使用所生成的高质量的图片，包括视频。”Scott Prevost承认。
他表示，如何识别图像造假变得费时费力，但目前，Adobe提出一个方案，就是“内容真实性倡议（Content Authenticity Initiative)”。
所谓内容真实性倡议，即一套对图片从创作开始就进行真实性识别、标记、认证的系统。它将会内置在未来的智能手机、相机，以及电脑等各种能创建图片的产品中。
以一张图片为例，在用户拍下照片、创作图像的同时，CAI功能就会赋予这张图片一个唯一的“数字签名”，来保证图像地真实和未篡改。但如果用户对图片进行了后期处理，CAI不仅仅会报告“图片经过修改”，还会具体识别出改了哪些部分。
Scott Prevost认为，在创作人士释放创意制作视频和图像的过程中，为这些内容打上创意标签，并且要求他们提供一些内容生成的源头，这种一是最好能够保证内容真实性的体系。
“我们希望通过这种内容真实性的倡议，使我们内容的观看者或者是后期的使用者清楚地了解这个视频是由谁来负责录制的，谁以什么样的方式进行创造的。通过这些数据的收集从而验证这段视频的真实性。”他说。
显然，该计划还需要内容创作者、软件公司、出版商和社交媒体平台的支持。在MAX大会期间，Adobe宣布纽约时报、Twitter、微软、BBC、高通和CBC等科技巨头和媒体公司将成为内容真实性倡议的合作方。
“我们相信新计划将打造一个良性循环。”Adobe产品副总裁William Allen表示，“创作者更多地传播可信内容，人们能够据此做出正确判断，从而程度地减少欺骗性内容的影响。”