隨著人工智慧（AI）生成人臉技術的日益精進，傳統的自動偵測工具和肉眼尋找「破綻」的方法已經難以應對幾可亂真的深偽（Deepfake）技術。最新研究指出，人類大腦若經過短期訓練，就能建立起不可替代的「直覺防線」。
現有科技防線的侷限
現有的科技防線存在著明顯的侷限。以 Meta 近日推出的 AI 圖像偵測工具為例，路透社分析 40 張由 Muse Image 生成的圖片後發現，該工具雖然能準確辨識「原始」AI 圖，但只要圖片經過裁切編輯，高達 55% 的圖像便能成功躲過驗證。Meta 解釋，內建的「Content Seal」浮水印設計一般編輯後仍能辨識，但大幅裁切會導致訊號流失。這表明，無論是自動偵測系統還是浮水印，都難以做到百分之百可靠的防護。
人類直覺的新希望
既然科技工具並非萬無一失，人類該如何自保？英國阿伯丁大學（University of Aberdeen）與澳洲國立大學（Australian National University）的研究團隊深入探討了現代影像生成技術的進步，提出了一種新的辨識方法。過去，人們常尋找不合理的手指數量、變形耳環或扭曲背景等低級瑕疵來識別 AI 圖片。然而，隨著 StyleGAN3 與新擴散模型（Diffusion models）等技術的成熟，這些低級瑕疵已逐漸消失。研究員直言，依賴「視覺缺陷」辨識 AI 圖的策略已失效。
為了建立新的辨識標準，研究團隊訓練受試者觀察 AI 臉孔常有的六項特徵：過度對稱、完美比例、異常吸引人、臉部結構通用、表情變化少、缺乏記憶點。實驗數據顯示，未受訓前，受試者辨識真偽的準確率僅約 40%；但經過約一小時的引導學習並反覆接觸真實與合成臉孔後，準確率大幅飆升至接近 80%，少數人甚至能達近乎完全辨識的程度。此外，受試者的判斷自信心也更貼近實際表現。
Deepfake 的社會安全威脅
培養這項能力已是迫在眉睫的任務，因為 Deepfake 技術早已跨越娛樂範疇，成為嚴重的社會安全威脅。根據 Deloitte 估算，明年美國因 AI 深偽詐騙造成的損失，可能從 2023 年的 120 億英鎊暴增至 400 億英鎊。這類跨國犯罪也已真實上演，例如香港曾發生詐騙集團利用深偽視訊會議，成功誘騙企業員工匯款高達 2,500 萬英鎊；此外，也有調查揭露 AI 生成的 LinkedIn 假檔案已成功滲透美國政策圈。
當 AI 越來越懂得偽裝成人類，單靠機器防禦已顯不足。這項研究清楚傳達訊息：在這個真假難辨的時代，大腦也需要執行系統性的「升級」。
從產業面來看，Deepfake 技術的迅速發展對社會安全構成了重大威脅。培養人類的直覺辨識能力不僅是一種防禦手段，更是未來數位時代的一項基本技能。建議各行各業的專業人士和一般民眾都應接受相關訓練，以提升自身的辨識能力。
在這個真假難辨的時代，我們每個人都是自己最好的守門員。如果你對自己的辨識能力有所懷疑，不妨花一些時間進行訓練，提升自己的直覺辨識能力。這不僅能保護自己免受詐騙，也能為社會的安全貢獻一份力量。
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由科技新報發布。
常見問題 FAQ
Deepfake 是什麼？
Deepfake 是一種利用人工智慧技術生成的虛假影像，可以逼真地模擬特定人物的外觀和動作，常被用於惡意目的如詐騙和網絡攻擊。
現有的 AI 圖像偵測工具有哪些局限？
現有的 AI 圖像偵測工具雖然能準確辨識「原始」AI 圖，但只要圖片經過裁切編輯，高達 55% 的圖像便能成功躲過驗證。
如何通過訓練提升辨識 Deepfake 的能力？
通過訓練觀察 AI 臉孔常有的六項特徵：過度對稱、完美比例、異常吸引人、臉部結構通用、表情變化少、缺乏記憶點，可以大幅提升辨識能力。
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