網(wǎng)上都說他死了，他也沒法證明自己還活著

撰文 | Skin

2025年的奧斯卡金像獎的最佳真人短片獎頒給了比利時/荷蘭電影短片《我不是機器人》。這部短片的劇情很簡單：一個女人在上網(wǎng)時，很難通過一個困難的驗證碼測試，也就是我們常見的CAPTCHA測試。

也就是說，系統(tǒng)無法證明她“不是機器人”，而她的生活也開始受此影響，在多次嘗試無果后，她甚至自己開始懷疑：“我到底是不是機器人？”

有時候，人機測試確實會比較困難……｜截圖

這一劇情看似十分荒誕，但在2026年，比這更荒誕的事情卻在現(xiàn)實世界中發(fā)生了。2026年3月，以色列總理本杰明·內(nèi)塔尼亞胡（Benjamin Netanyahu）在網(wǎng)絡上發(fā)布了一段視頻。而后網(wǎng)絡上謠言四起，說內(nèi)塔尼亞胡已經(jīng)“死了”，這段視頻是AI生成的。網(wǎng)上的消息愈演愈烈，人們議論紛紛，關于這段視頻的分析也不斷升級。

深信內(nèi)塔尼亞胡已經(jīng)死了的人們認為，在視頻中，他的右手看起來似乎“多了一根手指？”，人們認為這是AI深度偽造生成的假視頻。而后出現(xiàn)了更多延伸的推測和陰謀論。過了幾天，內(nèi)塔尼亞胡不得不又發(fā)了第二條、第三條視頻，用來自證“自己還活著”，甚至還拉來了身邊的人一起拍視頻以平息網(wǎng)絡上的謠言。

內(nèi)塔尼亞胡甚至還在一個視頻里伸出了自己的手，證明自己確實有5根手指。｜BBC Verify

但是，謠言傳播容易，破解謠言卻十分困難，在解釋這項事件時，各個專家和部門不得不通過各種細節(jié)來尋找事實。比如BBC的事實核查部門BBC Verify提到，內(nèi)塔尼亞胡在說話時碰到麥克風的聲音中斷，目前還不是AI能實現(xiàn)的。又比如加州大學伯克利分校的數(shù)字取證專家則針對視頻做了語音分析、逐幀人臉檢測、光影檢查，仔細偵測AI造假的痕跡，均無法證明這是AI生成的。另外，另一位專注于AI內(nèi)容的媒體負責人則表示，目前，AI已經(jīng)不會再犯6根手指這樣的錯了，網(wǎng)上說的“6根手指”應該只是光影造成的是錯覺。

辟謠所花費的時間的精力要比傳播謠言高的多得多。｜BBC Verify

其實不只是復雜的政治領域，在網(wǎng)上隨便一搜，關于AI的懷疑和焦慮也已經(jīng)遍布社交媒體的討論場，甚至影響到了我們的日常生活。明星發(fā)布一條視頻，評論中便有了這樣的討論：“他臉上的痣位置變了，這一定是AI生成的視頻。”撰稿人托馬斯·杰曼則提到，當他有一天忽然發(fā)了一條防詐騙的推文到家庭群，就連他媽媽也開始懷疑他。導致他也開始“反思”自己做事有點不像“自己”，是不是太沖動了？

還有些人則因為AI的語言習慣，開始改變自己的語言習慣。原本的“接住”、“dive into”、 “delve”（深入研究）“meticulous”（細致入微）等詞匯，由于AI聊天機器人的大規(guī)模使用，成為了一種判斷AI生成文本的標簽。那我們還要用這些詞嗎？

人們開始對自己接收到的任何信息都持有懷疑態(tài)度，這是什么造成的？｜截圖

事實上，這種看似荒誕的討論背后是真實的受害經(jīng)歷帶來的種種AI焦慮。深度偽造視頻確實已經(jīng)開始遍布社交媒體，甚至我們真實的生活。根據(jù)英國一項防欺詐機構的報告，在2025年一年的時間里，英國消費者就被詐騙了94億英鎊。雖然調(diào)查中，80%的人都認為自己能“區(qū)分騙子”，但如今詐騙和深度偽造的手段已經(jīng)遠遠超過大多數(shù)消費者的防范范圍。

另外，偽造的成本實在太低。比如視頻，一位醫(yī)生親眼看見“自己”在短視頻平臺上推薦保健品的視頻，視頻和音頻太過真實，就連他自己都差點信以為真。又比如AI已經(jīng)偽造了文本、數(shù)據(jù)、甚至證據(jù)：比如法律專業(yè)的學生開始使用深度偽造視頻完成作業(yè)，醫(yī)療從業(yè)者偽造臨床數(shù)據(jù)。

在這樣的情況下，人們對于真實世界的焦慮也隨著互聯(lián)網(wǎng)的傳播而愈演愈烈。一項針對8個國家用戶的大規(guī)模調(diào)查發(fā)現(xiàn)，如果人們曾接觸過“AI假信息”，那么也會更加懷疑之后接觸到的信息的真?zhèn)巍?/strong>

調(diào)查顯示了8個國家的人們對四種深度偽造技術的感知準確度。研究中，先前遇到過深度偽造技術的人（藍色），比先前沒有看過假消息的人更容易懷疑自己看到的內(nèi)容是假的。｜參考資料4

“證明”則是另一項嚴重的問題。Schiff等人的一項實驗則發(fā)現(xiàn)，如果一段真實的錄音被形容為“不確定真假”，那么，當人們心里認為它是真的或假的，都變得很難解釋。正如上文中關于內(nèi)塔尼亞胡事件，雖然各領域專家不得不花費巨大的工作量來進行仔細的調(diào)查，卻仍然難以具有十足的說服力。

加拿大拉瓦爾大學的教育技術教授Nadia Naffi認為，想要改變現(xiàn)狀，一家公司或機構首先要修復威脅，直視系統(tǒng)的脆弱性，以及珍惜優(yōu)秀的員工；而行業(yè)和社會則需要制定更完善的標準，建設知識共享平臺。

在這篇1983年的文章里， Geary Rummler 指出，“你讓一個優(yōu)秀的員工對抗一個糟糕的系統(tǒng)，結果永遠是系統(tǒng)獲勝”。｜參考資料8

她也提到，對于我們個人而言，在短期之內(nèi)，也許需要和家人創(chuàng)建一些特定的暗號或手勢，用來“對答案”。雖然聽起來有些荒謬，但誰也不知道我們會不會真的迎來需要證明“我不是機器人”的那一天。

Nadia Naffi的一篇文章中寫道：

在AI合成的媒體世界里，人工智能素養(yǎng)不僅僅是學會AI工具，而是要在AI主導的現(xiàn)實中生存下去。在這個“現(xiàn)實”中，耳聞和眼見也許不再是事實。

參考資料

[1]https://www.bbc.com/news/videos/cr5lgv34j87o

[2]https://www.bbc.com/news/articles/c0j59vydxj9o

[3]https://edition.cnn.com/2024/02/04/asia/deepfake-cfo-scam-hong-kong-intl-hnk

[4]https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/08838151.2024.2410783#abstract

[5]https://www.cambridge.org/core/journals/american-political-science-review/article/liars-dividend-can-politicians-claim-misinformation-to-evade-accountability/687FEE54DBD7ED0C96D72B26606AA073

[6]https://www.unesco.org/en/articles/deepfakes-and-crisis-knowing

[8]https://eppicinc.wordpress.com/wp-content/uploads/2018/10/training-still-isnt-enough-training-magazine-1983.pdf

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