「2018 年，世界開始談論 Deepfake，我就覺得好像有商業化的潛力。」Rask AI 創辦人 Maria Chmir 回顧 Deepfake 引起自身好奇心的原因。
Rask AI是一款AI影片語音翻譯服務，可以直接將一部影片翻譯為六十多種語言，還能讓影片中的人物變換嘴型、調整口音。舉例來說，任何講中文的影片創作者，都可以輕鬆地用Rask AI，讓影片中的人看起來就像是真的在講英文，而非僅是翻譯。Rask AI的客戶包含環球音樂等。
透過Rask AI的Deepfake技術，基本上演講、線上課程、企業培訓都不必再請翻譯，可以直接發布於全球市場。但事實上，Maria Chmir最初踏入這一行的原因，是為了拯救公司財務危機。
為了拯救圖片搜尋引擎Everypixel資金危機
Maria Chmir發揮人脈行銷Deepfake技術
Maria Chmir（見下圖）碩士原就讀廣告系，畢業後便理所當然地進入廣告公司工作，負責為公司開拓客源、經營與合作廠商的關係，2年後被挖角至圖片搜尋引擎Everypixel擔任產品經理，也無意間開啟認識Deepfake技術的大門。
（Source：Linkedin）
2017年，Everypixel開發AI技術，幫助使用者在各個圖庫平台上搜尋，而且能自動篩掉畫質差、構圖不佳的圖片，即便產品對於消費者來說十分方便，也被各大媒體報導，卻遇到一個棘手問題：無法賺錢。
公司想到了兩個解決方案：增加廣告服務、向投資人募資。前者需要增加大量平台流量，才能吸引企業購買廣告版位；後者則是因Everypixel從來沒有與投資人打交道的經驗，成功機率較微小。最後，Everypixel並沒有選擇其中任何一個方案，而是將希望放在第三個選擇：AI影像辨識服務。
Everypixel內部當時正發展一套功能，幫助使用者在上傳完照片後，為照片貼上標籤、自動新增文字描述，希望能夠藉此獲利，最終還是失敗收場。
當時剛上任行銷長的Maria Chmir就在思考究竟是哪個環節出了問題？
她發現Everypixel無法盈利的原因，是因為沒有用消費者的角度來看待產品，缺乏和消費者近距離互動、溝通，因此無法察覺消費者的根本需求，「這是一個矇眼的行業：你不會知道今天要製作哪些內容，也不會知道產品會被哪些消費者購買。」
正好在2018年，也是Deepfake技術越趨發達期間，Maria Chmir看到了比利時社會民主黨透過Deepfake技術製作的一段假川普影片，第一時間便想到這技術是否能為公司賺錢、商業化應用，於是針對Everypixel的另一項AI換臉工具Reflect尋找客戶，聯繫過往在廣告業培養的人脈，而這次總算成功，為公司增加許多收入。
眼見Everypixel終於開始賺錢了，公司高層決定重點發展Deepfake技術，為此成立一間新公司Dowell，並讓Maria Chmir兼任創辦人暨執行長的角色，專門為影視產業提供服務。
過了一年多的時間，Dowell走上正軌的同時，Maria Chmir的野心也越來越大，認為Deepfake具有更多可能性，促使她決定跳出來成立了Rask AI。
將Rask AI定位為教育科技！
Maria Chmir指出Deepfake技術3大發展挑戰
Rask AI是一個影片語音翻譯SaaS服務，如同Maria Chmir的願景，該服務全自動化，使用者只要把影片上傳、選擇指定語言，就能把影片自動翻譯為六十多國語言，而人物的嘴型、口音也會隨之而變。
目前分為2種費用方案，分別是基本版（每月49美元）和進階版（每月119美元），前者可翻譯25分鐘、後者有100分鐘的時間，如果影片時間較長，則每多1分鐘增加1美元。
有趣的是，Maria Chmir將公司定位為「教育科技」，期望透過Deepfake技術的力量擴大世界上所有內容的影響力，「我們正在打破語言障礙，使人們能夠學習新事物，或以母語觀看他們最喜歡的YouTuber。」
Rask AI的應用場景也不局限於影視產業裡，而是更加廣泛，例如幫助YouTuber、線上課程和國際企業的員工培訓課程翻譯，也正呼應了Maria Chmir多年前學到的教訓：「始終以消費者的角度打造產品」。
即便Deepfake技術得以讓歷史人物「復活」，她也補充Deepfake技術3大發展挑戰，第一，無法得知該人物過去的習慣行為、動作、情緒，「我們明白我們的觀眾往往不想創造某個英雄的外表，而是想要現人物的性格、本質、思維、言談舉止、情感。」
第二，光線容易影響Deepfake換臉技術的完整度，例如在很暗的環境下，就難以實現換臉技術；最後，則是容易吃官司，因此需要特別注意圖庫使用權限。
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