为何虚拟人大多是女性

2022年以来，如果翻看目前较为主流的虚拟人排名榜单就会发现，在TOP10-50的排名中，90%以上都是女性。男性虚拟人屈指可数。而她们，也有一张更像人类的“脸”。

为何是女性面孔

  2020年前，市面上最火热的虚拟人形象是走“二次元日漫风”的虚拟偶像，比如扎着绿色双马尾唱《甩葱歌》的“初代歌姬”初音未来、登上春晚献唱的中国虚拟歌手洛天依，以及靠“中之人”驱动的虚拟偶像女团A-soul。

  而随着“元宇宙”概念爆火，连带着盘活了虚拟人赛道，百度、腾讯、阿里、字节跳动、网易等互联网公司纷纷躬身入局。虚拟人也因此走向了一个更广阔、更有想象力的市场空间：虚拟网红、虚拟博主、明星分身虚拟偶像、虚拟品牌代言人等全面开花。这一阶段，其也从视觉上发生了翻天覆地的变化，从“二次元日漫风”向更“拟真”的人类形象转变。

  靠AI驱动的、有着独立人设和匹配外貌的虚拟人悄然出现在各大内容平台上，担起品牌营销的大任。但这些虚拟人往往造价高昂，愿意为之付出真金白银的都是有财力的大品牌，而出于营销吸引最大化的目的，虚拟代言人的“颜值”尤为重要。

  一位不愿具名的提供虚拟人技术的公司相关负责人说，要走虚拟偶像、代言人这条路，外形肯定要拔尖的。“但实话说，我们目前能采集到的人脸数据就决定了，男AI的外形条件不可能比女的拔尖。”

  该团队曾经用同等规模的男性数据训练模型，模型“吐”出来的男性脸，差异化非常大，平均值也低，“打个比方说，女AI平均颜值是8分，那男AI颜值最后可能6分都达不到”。

  在这种现实背景下，制作方也更乐意采用女性角色。

  “虚拟人本质也是‘产品’，呈现的是服务。好看的女性形象，符合大众认知中的服务业，类似于现实生活中的护士、空姐、乘务员、客服、主播，这些词一提，脑海里自然就是女性形象。”一位前虚拟主播经纪人分析，“那产品公司要的都是女性虚拟形象，也就不奇怪了。”

进入优胜劣汰时期

  尽管对于要造一张怎样的脸，市场已经有了初步共识，但如何造，却是留给科技公司的一道难题。

  事实上，凭空“造脸”的过程，也是制作方和市场的一场双向选择。

  小冰公司CEO李笛介绍，虚拟人的外形技术选型主要是两条路：一条是CG建模（通过虚拟三维空间构建出的数据模型），类似动漫人物，大多是在妆容、发色、发饰上进行区别，五官差异很小，也就是俗称的“建模脸”；另一条是神经网络渲染，用大模型、大数据方式去学习、演化人类面孔，生成一张全新的3D脸。

  过往，业内最常用的办法，是找特定的面容，用5000-10000张训练数据作精准标注，但这种办法生成的面孔精度不够。

  当下，改进后的训练方法分为两步：第一步是训练 Fundation Model（基础大模型），不分类别地把所能收集到的数据都“喂”给模型，便会得到一个足够多参数的通用大模型。在此之上，再叠加一个精确标注的小模型，在小的训练过程中，迭代大模型。

  也因此，科技公司可以根据品牌方的需求，较为精准“定制”出想要的面容。至于科技公司们推出的“自有IP”，形象和人设，都是观众选择出来的。

  2022年6月时，代号为F201的“小堂妹”在抖音以一首《孤独颂歌》“出道”，以假乱真的歌声和舞姿甚至让评论区出现了“是AI换脸”的质疑。

  实际上，“小堂妹”的“本体”两年前就已存在，她的前份“工作”是在小冰虚拟人电台做虚拟主播。在一众主播中，她的人气最高，后来小冰团队才决定，“赋予她一张脸”。

  在行业发展初期，虚拟人造价高，制造方要靠专家企划，用质量评审的方式来确保“生产”出的虚拟形象符合市场要求，“做一个必须成一个，不然几百万就打水漂了”，李笛说。

  随着神经网络渲染技术成本的降低，小冰得以制造更多虚拟人进行优胜劣汰：投入一批有潜力的、同类型的虚拟人到市场，再让市场作选择。制造一个虚拟人的过程，也就是复制人类社会的“偶像选拔”。

  2022年，小冰本來计划至少要投入101个“虚拟练习生”到市场，调整后为投入数十个虚拟IP，抖音上的小冰账号，就是用以“测试”哪种人设和样貌的虚拟人更受喜爱，流量最佳。最终，“胜出”的“小堂妹”和“夏语冰”，在抖音上播放量累计都超过了1亿。

“如果要追求最大性的成功，最简单的方式是随大流，观众刻板印象是什么，你就得做什么。”李笛表示，从成本上来考量，市场对虚拟人的容错率很低。

等待弥合的数字偏见

  技术虽然是中立的，但AI学习的仍旧是人类社会的“知识”。

  AI会学习人脑中的刻板印象和逻辑，甚至是无意识的、隐形的偏见。而在虚拟人赛道中，虚拟人设定也反映出一些人类的固有印象：比如，在偏服务类角色上，品牌和厂商偏好采用女性；而涉及到“体育教练”等偏专业型身份，就会想要一个男性角色。

  当下技能教育和技术部门内也存在着严重的性别比例失衡。数据显示，在人工智能开发人员中，仅12%是女性；软件开发人员中的女性比例低至6%；信息通信技术专利申请人中的男女性别比例为13：1。

  根据相关机构预测，全球大型科技公司2022年女性员工平均占比约33%，相比2019年小幅增长两个百分点。其中，担任技术岗位的女性员工占比较整体女性员工占比低约八个百分点。

  正因此，在当下市场中，虚拟人的制造者仍喜欢将自身喜好加诸于自家产品。

  “很简单啊，因为我们（程序员）都是男的，选的都是好看的女性形象。”一位成都提供虚拟人技术的公司程序员周京坦言，从制作难度上来说，男女差距并不大。就连肤色也可以调整，一切偏好可被定制。“那我们（造虚拟人）标准就很简单，老板喜欢。”

  他指了指展示屏幕上闪过的4个外观相似的虚拟人，努努嘴：“没发现（这些虚拟人）肤色都很相近吗？肤色偏黑的都被老板否了。”他猜测，这是为了拉近跟受众的距离，迎合“白瘦美”的喜好。

  周京说，他们采集数字人的面孔来源都是网络公开数据，多是明星、网红等。为了打造出来的虚拟人外观的和谐度，会有意加大某些知名明星的面部采集比例，“我们（故意）调得又像又不像，就有点打擦边球”。

  一家给文创机构提供数字形象的上市公司项目经理纪希说，他们会给需求方提供多种选择。“但不知道为什么，机构方没有很喜欢男性形象。”

  “实话说，现在区别算蛮大了，时间再往前拨几年，一套脸走遍天下。”纪希说，他们提供的虚拟人，都从基础模板演化而来，主持人、快消代言人各有各的通识样貌。而当下，技术支撑已足够作出精细面部细节，再配以繁复的服饰设计，就能定制出中式国风、潮流风、性感风等诸多风格。

  就在刚过去的WAIC2022（世界人工智能大会）上，上海社会科学院经济研究所所长沈开艳也表示，在可预见的时间内，对性别鸿沟造成显著影响的数字化因素仍将会在数字技术侧（即数字技术的研发攻关与试验）存在，而这有可能延续技术类岗位对女性的歧视和偏见。因此，提升女性数字技能，促进女性数字技术岗位就业，打破数字技术岗位性别歧视仍将是未来的方向。技术能否弥合偏见？还需要一定时间来解答。

（文中纪希、周京为化名）

（摘自《博客天下》赵子坤）