色情，科技，与女性

文 | 藏狐

如果有一项新技术出现，那么，色情行业将是第一个为它找到赚钱方法的。

不是我在瞎说，1839年，摄影技术被发明时说的第一句话就是——“让我们拍一些色情片吧”。

在大众除了阿尔法狗还不了解AI到底能干什么的时候，海外用deepfake将明星面部换到色情电影、国内程序员开发AI人脸识别以鉴定风俗从业者，都曾迅速出圈。

在过去的几十年里，人类经历了前所未有的技术进步。而不管你喜欢与否，新科技的主动驱动力，是并且一直是“性”。哥伦比亚大学研究员约翰·蒂尔尼（John Tierney）在1994年的《纽约时报》上写道：“色情是推动技术创新的力量，几乎从石器时代的雕塑到电脑布告栏，它一直是新媒体的最初用途之一。”

对色情和新技术的担忧与监管，也并非什么新鲜事。1995年，美国就推动了《通信欺骗法》（CDA）修正案，把猥亵和反淫秽法扩展到互联网时代蓬勃发展的“计算机服务”当中。今天，有数以万计的网络内容审查员随时待命删除色情内容，互联网巨头们纷纷上线了AI鉴黄功能以实现批量自动化审核。

继续往前，色情与科技将以怎样的关系继续向前发展。从被凝视和消费的客体，到撑起审查员和鉴黄算法训练的大半壁江山，女性的角色又发生了哪些变化？

色情科技简史

不读史无以知兴替。所以要搞懂色情科技的未来，我们还是先回到历史当中。

印刷术发明之后，色情作品就成为了一种奢侈的消费品，只有富人和受过教育的人，才能购买和享受着这些印刷读物。目前被认为是第一位色情作家的作品，是1524年在罗马出版的，16首由吉利奥·罗曼诺创作的诗集，被教皇禁止出版。

到了19世纪90年代，印刷品大量普及，图像质量提高而成本却大大降低，这直接导致了诸多色情杂志的创刊。不过，直到20 世纪 70 年代，要消费这些刊物依然是一件困难、昂贵且尴尬的事儿。导演伍迪·艾伦在1971年拍摄的电影当中，就描绘了一名男子在当地报摊上购买色情杂志的场景。

但很快，录音录像产品出现了。1900年由爱迪生（就是那个发明灯泡的爱迪生）拍摄的《吻》上映，成为最早放映的商业电影，有影评家批评该片中一对情侣18秒的接吻镜头：“将长时间黏贴对方嘴唇的景象放到巨大的屏幕上，重复了三次，这绝对令人作呕。”专家义愤填膺，但无法阻挡人们用脚投票。

仿佛突然之间，与有线电视的普及几乎同时发生的，是深夜档的软色情节目。同时人们开始购买或租用色情视频，并在自己私密的家中观看。有数据显示，当录像机进入家庭时，超过75%的DVD都是色情内容。

这时候，消费色情内容依然是有门槛的，至少你需要有一个私密的房间，买或租得起录像带，找得到购买途径。直到互联网的到来，几乎消除了制造、传播和观看它的所有障碍。

1991年至今，家庭互联网可负担、匿名访问的能力，彻底地改变了人们消费色情内容的习惯，使它直接成为流行文化。夸张到什么程度呢？2003年获得了百老汇最佳音乐剧奖的节目，其中有一首歌曲标题就叫《互联网是色情》。

人们意识到互联网的杀手级应用不是电子邮件，而是色情内容。很快，嗅觉灵敏的商人们开始行动，“羊毛出在猪身上”的免费广告模式被色情创作者发现，充斥着横幅广告的色情网站被建立起来，还创建了新型的交付机制、安全的信用卡支付和实时视频功能——这些精明的策略，主流网站都可以模仿。

互联网的流行，让色情内容可以被轻易找到。2012年出版的《十亿邪恶思想》一书中曾提及，“1991年，万维网上线的一年，美国出版的成人杂志不到90种，仅仅六年后，网上就有大约900个色情网站。今天，过滤软件CYBERsitter阻止了250万个成人网站”。

人工智能的出现，则进一步丰富了色情内容。2017年，一个Reddit账户贴出了用好莱坞女演员的面孔贴在了色情表演者的脸上的色情片段，就是使用人工智能软件捏造的。随后一份报告发现，流传的Deepfake照片中约96%都是色情的。

光是内容大爆炸还不够，机器人等新技术也开始为爱好者们所关注。

比如屏幕眼动追踪技术，原本被设计来用于残疾人和数字世界互动的一种方式，比如当目光已经到达页面底部时，计算机将显示下一页。这项技术也被色情生产者用来找出哪些内容能刺激用户，并自动化地展现出相关图像和视频，以达到更高的点击。

头戴的脑电波设备，该技术的最佳应用场景是游戏和帮助残疾人行动，比如通过脑电波使用电脑、驾驶轮椅等等，也被设计来进行色情有关的活动。比如Fleshlight，就是一种流行的男性用色情道具，模仿真人的触感，并可以由伴侣的想法来进行控制。

各种色情科技产品，也是电子展上受欢迎的亮点。在拉斯维加斯的成人展会，和电脑贸易展一样吸引了许多技术爱好者前来。比如人工智能机器人、虚拟偶像伴侣等，近年来就十分受关注，人工智能专家、国际电脑游戏协会主席大卫·利维（David Levy）预测，到2050年，技术将发展到人类与机器人发生性关系、爱上机器人甚至与机器人结婚的地步。

毫不夸张地说，技术史的每一个阶段，都是与色情所深度勾连的。

内容治理与AI鉴黄

无处不在的色情内容，也产生了许多有害的负面影响。

首当其冲的，就是暴力和人格侮辱。在色情作品中，往往会出现许多与虐待女性有关的内容。因为针对男性异性恋观众的内容占全球色情业的大多数，其中女性角色往往处于从属地位。

1983年在明尼阿波利斯举行的色情制品听证会上，色情电影《深喉》的演员琳达·马尔基亚诺就讲述了她所主演的角色是如何被绑架、催眠、下药、殴打的。显然，这些内容的流行，很可能加强对女性实施暴力的风险。

此外，一些色情作品还涉及儿童。2016年，澳大利亚家庭研究所（AIFS）的研究证据显示，接触和消费网络色情制品对儿童和青少年的影响，近一半的9-16岁儿童经常接触性图像，可能产生不安全的性健康做法。

种种原因的驱使下，色情内容也在许多国家受到限制。在诸多审查工具中，“AI鉴黄”是最新也最高效的一种。

简单来说，“AI鉴黄”就是通过深度神经网络，按照各种描述特征来提取图像中的关键点，比如是否出现皮肤裸露等等，将色情图片与正常图片进行分类。

读到这里，大家可能会发现，“AI鉴黄”还存在一些严峻的挑战，比如：

1.色情图像和正常图像有很多相似之处，判断非常复杂。游泳、比基尼等图片中同样也有大量裸露皮肤，被错误地归类为色情并删除，很可能影响用户网上冲浪的体验。
2.判断色情的标准不同。法官斯图尔特曾有句名言，我无法定义色情，但当我看到它时，我就知道了。对色情内容的监测也有一定的主观性，AI往往会根据特征对裸露身体的大卫塑像而“痛下杀手”，却对部分软色情轻松放过。
3.依赖训练数据带来的风险。那么，是不是给AI尽可能多地语料就能帮助它提升识别的准确率呢？答案也不行。基于深度学习的黑箱性，攻击者如果知道AI鉴黄是根据哪些数据训练出来的，就可以有针对性地攻击、对抗这个模型，使其很快失效。

这也是为什么，人工鉴黄师，即人类审查员，依然还需要兢兢业业地在岗位上为冲浪护航。