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      這些刷屏的「戰(zhàn)地實況」都是 AI 生成的?5 招讓你避免上當

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      「我懷念那些互聯(lián)網上圖片總是準確的時代……等等,好像從來沒有過這樣的時期。」

      最近伊朗沖突的消息開始在各大信息流里瘋狂刷屏,爆炸、防空警報,各種沖擊力極強的畫面,但這里面讓無數(shù)人點贊、轉發(fā)的「戰(zhàn)地紀實」,竟然有一大半都是假的。


      ▲瀏覽量都超過百萬次,但是最后都被證實是 AI 生成的視頻

      在 X 上多個認證的自媒體,發(fā)布了數(shù)條由 AI 生成的假視頻;最后卻在補充信息都提到,視頻內有非常明顯的 AI 跡象,例如煙霧的效果,還有變形的水面和屋頂?shù)奶柲茈姵匕濉?/p>

      這些視頻有的來自 9 年前毫不相干的舊沖突,有的是被 AI 操縱的合成幻影。最為荒誕的還是,美國德州州長 Greg Abbott 也轉發(fā)了一段電子游戲視頻,隨后迅速將其刪除。


      ▲A電子游戲的模擬畫面,該視頻帖子已經有超過 700 萬次瀏覽|視頻來源:X@realJoelFischer

      這條在海外社交媒體上被廣泛引用的所謂「第一手沖突錄像」,竟然是直接截取自軍事題材電子游戲。

      不僅把 AI 當新聞,把游戲畫面當新聞看,十分令人感慨。在這個 AI 生圖生視頻狂飆突進的 2026 年,「有圖有真相」這句古老的互聯(lián)網格言,已經淪為一句徹頭徹尾的笑話。

      而這些百萬次轉發(fā)的內容,也都被證實是個超低級 AI 縫合怪。

      除了視頻的泛濫,引起大家關注的還有一張在 X 上瘋傳的衛(wèi)星圖。畢竟,誰會花幾個億發(fā)顆衛(wèi)星,就為了在網上 P 張圖騙我?

      圖片顯示,位于卡塔爾的一個美軍雷達系統(tǒng),在遭受伊朗無人機打擊后化為廢墟。連伊朗的主流媒體《德黑蘭時報》官方賬號都迫不及待地轉發(fā)了這張「戰(zhàn)果圖」。


      ▲圖片來源:X@TehranTimes79

      短短 48 小時內,這條帖子的閱讀量直接突破了 100 萬。但很快,開源情報專家們就把這張圖的底褲扒光了。

      經過比對,這根本不是什么卡塔爾的雷達基地,而是巴林的一個區(qū)域。更荒謬的是,這圖是用一張一年前的老照片強行用 AI 「捏」出來的。

      怎么看出來的?有網友發(fā)現(xiàn)這張圖片細看非常拙劣,雖然建筑看起來被炸毀了,但周圍停放的車輛位置竟然和一年前一模一樣;更離譜的是,所謂「爆炸后」的光照陰影角度,跟一年前那張晴朗日子的圖分毫不差。

      打敗 AI 魔法,還是這樸素的五步

      盡管目前大多數(shù)的 AI 生成內容,都被強制要求帶上顯示水印或者數(shù)字水印,但這套方案還是容易被繞過。

      就拿 Nano Banana 生成的圖片來說,官方提示會加入 Gemini 的 Logo 水印,和無法被肉眼察覺的 Synth ID 數(shù)字水印,但在社交媒體上,經過多輪的手動截圖裁剪壓縮等操作,Gemini 就很難再識別到之前嵌入的水印。


      ▲在 reddit 上已經有相關繞過 Synth ID 水印的方法

      1、抓細節(jié),看不對勁的地方

      有人問,既然最后都發(fā)現(xiàn)那些 AI 視頻和圖片破綻這么明顯,為什么大家一開始沒看出來?

      理由其實很簡單,當我們看一張 AI 生成的人臉時,我們的大腦會本能地尋找違和感,眼睛、皮膚紋理、耳朵的形狀,這是我們幾百萬年進化出來的生物本能。

      但是,當俯視一張從幾百公里高空拍下來的建筑、道路和地形時,這種本能失效了。因為沒有人天生知道,在特定分辨率的傳感器下,一座炸毀的雷達站「應該」長什么樣。


      沒有太多可以參考的信息,AI 捏造的這些陌生內容,自然而然地就容易變成我們普通人眼里的客觀事實。

      在算法已經能完美模擬光影和肌膚紋理的今天,尋找破綻的邏輯已經變了。除了要打破這種需要依賴參考系的想法,找各種技術上的 Bug,更多地是去尋找現(xiàn)實的邏輯斷層。

      例如,背景里不合時宜的建筑風格、人物違背常理的微小動作等。


      ▲未經查證的照片

      在前段時間馬杜羅被捕后,社交媒體上也瘋傳了幾張他的「囚禁照」,外媒的視覺調查團隊迅速發(fā)現(xiàn),這些圖片存在可疑之處,飛機窗戶的設計與現(xiàn)實機型不符、馬杜羅衣服在兩張照片里不同。

      雖然沒有直接證據(jù)證明它們是假的,但這些疑點,也讓媒體決定不刊登這些照片。

      2、誰發(fā)的信息,比信息本身更重要

      一張圖片背后,發(fā)布者的身份往往比內容本身更能說明問題。


      這張所謂的哈梅內伊遇害的照片,也在社交媒體上獲得了 550 萬次的瀏覽,但這個賬號的主人,在這里的網頁關于部分寫著,「SilverTrade.com 致力于提供貴金屬行業(yè)最準確、最具洞察力和最及時的報道。」

      還有馬杜羅那張照片,即便是在 Truth Social 上發(fā)布,但多個新聞機構依然對圖片的真實性心存疑慮。

      最后,大多數(shù)的媒體是選擇了以截圖形式引用了整條帖子,而非單獨呈現(xiàn)這張照片,很有一種「不信任但有新聞價值」的處理方式。

      3、追蹤數(shù)字足跡,歷史記錄不會說謊

      AI 制造的假新聞,最常見的手法是「挪用」舊素材。通過 Google、TinEye 等搜索引擎的反向圖片搜索,甚至查看圖片元數(shù)據(jù)(比如拍攝時間、設備型號),就能快速判斷內容是否造假。


      ▲https://tineye.com/


      例如這張經典的篡改圖片,只是在一張已有照片的前提下,通過傳統(tǒng)的復制移動手段,就輕松騙過了一眾媒體。

      4、從時間和地點,驗證關鍵背景信息

      假設我們看到一段聲稱拍攝于某地的視頻,我們可以通過 Google Maps 或衛(wèi)星圖像檢查畫面是否與該地點一致。


      ▲Google Earth 會提供完整的歷史圖像和街景

      還可以用 SunCalc,通過畫面里的陰影方向,推算出拍攝的大概時間。如果聲稱是昨晚拍的,但陰影顯示是正午,基本可以判定造假。


      ▲ 在攝影圈,SunCalc 也是一個精準計算太陽和月亮方位,找到拍攝黃金時刻的地理網站

      5、善用深度研究,讓 AI 對抗 AI

      現(xiàn)在幾乎所有的 AI 工具都有自己的深度研究功能,像是之前我們總結的春節(jié) AI 大戰(zhàn)內容,讓 ChatGPT 的深度研究,先跑上半個小時,為我們總結了這些信息。


      深度研究的好處在于,AI 生成的每一句話都附有來源鏈接,你可以直接看到信息出自哪里、屬于什么性質。如果我們對數(shù)據(jù)精確度要求較高,還可以在提示詞里加上:「對每一個結論,給出一個可信度判斷。」

      但要注意一點:深度研究可能靠譜,普通問答不太行。

      直接問 AI「這條新聞是真的嗎」,它有時候會把社交媒體上某人隨口發(fā)的推測,和正規(guī)報道混為一談,給我們一個「看起來有理有據(jù)」的錯誤答案。深度研究至少讓你能看到原始信息源,自己判斷。


      ▲這兩張圖,你能分出哪張是真實的嗎

      例如,當我們把這兩張圖片直接丟給 AI,問「這張圖片是由 AI 生成的嗎?」


      Gemini 說這兩張圖都極有可能是基于同一張原圖,進行了后期圖像處理或 AI 換色生成的產物。而 ChatGPT 和豆包告訴我,那張紅色的圖片更大概率是 AI 生成的。

      專門的圖片篡改監(jiān)測工具現(xiàn)在也有很多,有網友前幾天還專門測試了一波市面上的十多款 AI 內容檢測工具(包括 hivedetect.ai、aiornot.com、copyleaks.com、以及部分通用 AI 工具),結果超過 1000 次的測試顯示,

      魔法打敗不了魔法,用 AI 檢測 AI 是一場注定破產的幻想。


      ▲圖片來源:NYT 文章(These Tools Say They Can Spot A.I. Fakes. Do They Really Work? 這些工具聲稱可以識別人工智能造假。它們真的有效嗎?)

      AI 檢測工具可以作為參考,它能給我們一個方向,但無法直接做判斷。

      Adobe 在 PS 25 周年的時候,還推出過一個圖片真假小測驗的網站,感興趣的朋友可以去看看,當時的技術只能是純 PS,就已經能做到有些圖片難以辨別,更不用說現(xiàn)在強大的 AI。


      ▲ 分辨圖片是 PS 還是真實的:https://landing.adobe.com/en/na/products/creative-cloud/69308-real-or-photoshop/index.html

      「讓子彈飛一會兒」

      面對最近各種 AI 假圖片、假新聞的泛濫,社交平臺也開始了行動。

      從今天起,X 平臺上的創(chuàng)作者如果上傳 AI 生成的相關視頻卻未標注「這是 AI 制作」的,將被暫停 90 天的「創(chuàng)作者收入共享計劃」。如果再次違規(guī),永遠無法從平臺賺到廣告分成。

      X 的平臺分成向來可觀,不少 AI 自媒體都有在 X 同步更新;年初 X 平臺還更新內容激勵計劃,以首頁出現(xiàn)的次數(shù)來對內容進行收入劃分,同時鼓勵長文的創(chuàng)作。


      ▲X 產品負責人 Nikita Bier 發(fā)文稱修改創(chuàng)作者收益分成

      這條政策一出,X 上的創(chuàng)作者和網友們都炸開了鍋。有些人支持,「總算要管管了!」但也有人質疑,「為什么只針對沖突視頻?其他領域的假內容不一樣造成各種危害嗎?」

      我想即便這些措施涵蓋了各個領域的假消息,實際的成效恐怕也并不樂觀。畢竟,用戶可以輕松地使用其他賬戶重新發(fā)布,而平臺的內容審核,遠遠趕不上假圖傳播的速度。

      在 The Verge 采訪虛假新聞專家的文章里面提到,「普通人必須清醒地認識到,當前的數(shù)字環(huán)境,天然就是向操縱和欺騙傾斜的。」

      現(xiàn)在看來更大的問題還是回到了,我們對 AI 偽造的警惕性仍然不足。但作為一個吃瓜群眾,如果要自己對每一條新聞都要去做事實核查也太麻煩了。


      保持耐心或許是更簡單的方法,姜文電影里那句「讓子彈飛一會兒」,會是我們在算法操縱下,最清醒的一種特立獨行。

      特別聲明:以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發(fā)布,本平臺僅提供信息存儲服務。

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