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时间：2023-03-16 02:46:02来源：新媒体
一年一度的“3·15”消费者权益日如期而至，这一天，全民最期待、各家公关最紧张的环节，应该是“打老虎”的高光时刻。
但在3月15日这一天之外，人们日常还会面临各式各样、层出不穷的造假售假，不能都指望一天时间、一台晚会来解决。
能够全年无休的AI打假师，也就被科技企业推进了大众的视野。不过，想要真的用好AI打假，还要对它的逻辑、能力和有限性，有一定的了解。
本文希望通过科普AI打假的段位，帮大家在日常维权时用好科技的武器。
初级段位：机器视觉PK假货提到打假，很多人日常接触到的假东西，应该是各类假冒伪劣、以假乱真的消费品。以消费者服务平台——黑猫投诉为例，对假货、售假、货不对板的投诉量非常之大。
先说AI应用在货品打假上的基本逻辑。
逻辑：人工打假难、打假贵、周期长、套路多——通过机器视觉提升“眼力”。
人工打假难：随着现代制作工艺技术越发精湛，越来越多的“大牌”包包、高仿潮鞋、收藏品伪作，不再是粗制滥造的“一眼假”，可以做到以假乱真的地步，看走眼的专家数不胜数。有些造假技艺出神入化的“古玩”，甚至连专业仪器都不能准确鉴定。
人工打假贵：人工甄别需要多名鉴定师“背靠背”鉴定，因此收费也往往是在线鉴定的数倍。国内某奢侈品鉴定平台，在线鉴定49元，实物鉴定收费则达到199元。
周期长：制假售假贩假大多是流水线式团队作战，批量生产，加上越来越多生活富裕的人加入消费/收藏的队伍，交易数量多，相应的投诉量也增多，维权周期也很长，很多消费者只能选择自认倒霉。
套路多：很多人觉得，专家的意见很可靠，专业机构出具的证书有背书作用，但架不住造假套路太多，市场上充斥着仅在鉴定培训班学习过几天而取得“结业证书”的廉价大师，还有不具备相应条件又未经过合法审批的鉴定中介机构浑水摸鱼，证书只要给钱就能出，所以即使人工鉴定也可能陷入套路。
所以，近年来通过在线平台，用户拍摄照片上传，AI系统比对鉴定，变得流行起来。有企业推出的“AI鉴定师”，一秒钟能识别20个假冒商标，有的艺术品鉴定，可以对文物进行“一物一图”的识别鉴定，规避仿造的问题。这些都是靠什么能力实现的呢？
能力：机器视觉的快、准、惠。
面对假货，没有“眼力”就会处于弱势。机器视觉是AI的一个分支，让机器能够“看”和“理解”视觉信息，类似于人类的“眼力”。
首先，机器视觉系统会对物品的高精度图像进行识别和分析，提取出物品的形状、颜色、纹理等相关特征。
然后，系统结合已知真假货的数据集，根据真假货的规律和特征，比如正品大牌包包的五金件颜色，logo字母的形状等，进行比照。
当然，随着造假技术的提高，很多直观的细节不再是造假的难点，仅仅单一特征的图像比对是不够的。比如有的古籍造假，会使用年代久远的纸张，文字或图案通过软件调色贴近真迹，真中有假，假中藏真，让很多专家也只能凭感觉“觉得哪里不对”，而AI算法可以快速找到多种特征的彼此矛盾之处，找到真假“杂拼”的违和感，再由人工鉴定师进行判断。
通过机器视觉，可以快速、准确地识别出假货特征，与人工鉴定相结合，降低鉴定的整体成本。
有限性：造假升级，数据瓶颈
当然，基于机器视觉的在线鉴定，还不能百分百取代人工鉴定，技术的有限性主要来自于：
一是造假手段的科技化。造假不可怕，就怕造假的人有文化，现在很多产品的造假技术也上了一个新的台阶，比如购入正品后，拆解成几个部分，再拼凑在一起高价卖出；有的大牌包包在各种细节上都与正品一致，不同的可能是五金件的铜含量不一样，这就需要借助专业的金属检测设备，仅靠机器视觉识别是不够的。
二是真假数据的限制。机器视觉算法的准确率，需要庞大的真假货特征数据集来支持，而大牌产品更新换代很快，数据集的速迭代速度如果跟不上，就会让新款假货成为漏网之鱼。此外，很多艺术品/收藏品都是孤件，收藏家没有动力将其数字化后共享数据，这也会影响算法结果的准确度。同时，很多鉴定标准都是行业专家口口相传的口诀，没有形成一定的算法规则，垂直品类如紫砂壶、明青花等，行业知识匮乏、数据稀疏，也会影响算法的有效性。
这里要说的是，以假乱真的造假，更多用于艺术品、奢侈品等价值昂贵的产品上，吸引的群体比较有限。正是市面上大量流通的大众消费品，才导致了规模庞大的受害者，而这些产品的造假一般不会费心地精益求精，AI的到来，无疑提供了一把价廉物美的打假武器。
中级段位：Anti-Deepfake PK Deepfake
