Day 16｜深偽（Deepfake）帶來的信任危機

一、從娛樂到威脅

Deepfake 最初多用在「好玩」的場景：

• 把明星臉換到電影角色上
• 把自己套進偶像 MV

但隨著技術普及，問題越來越嚴重：
👉 任何人都可能被「生成」出從未做過的行為，這直接挑戰了社會的信任基礎。

二、信任危機的四個層面

1. 個人層面：隱私與名譽

• 假冒影片：有人被合成進色情片，名譽受損。
• 社交攻擊：假語音騙家人轉帳。
• 結果是：任何人都有可能一夜之間「形象崩壞」，卻難以澄清。

2. 政治層面：資訊戰武器

• Deepfake 可被用來偽造政治人物的演講或行為。
• 在選舉、外交談判時，可能成為「假新聞 2.0」。
• 危險之處在於：即使事後澄清，謠言已經造成傷害。

3. 商業層面：詐騙與詐騙升級

• CEO 語音詐騙：有人用 AI 偽造 CEO 的聲音，騙財務人員轉帳。
• 品牌假廣告：有人合成代言影片，讓消費者誤信真有合作。
• 這讓企業不得不投入更多資源做「真實性驗證」。

4. 社會層面：真假難辨的普遍焦慮

• 當假影像太多，人們開始懷疑一切。
• 結果不是「信錯」，而是「乾脆不信」。
• 這種普遍的不信任，可能會削弱社會共識，帶來更大分裂。

三、技術對抗：能否以毒攻毒？

1. 檢測工具

   • AI 偵測 AI：用模型辨識深偽影像特徵（像素異常、眨眼頻率）。
   • 缺點：技術軍備競賽，今天能檢測的，明天可能被繞過。

2. 數位浮水印（Watermarking）

   • 在生成內容中加入不可見標記，事後可驗證來源。
   • Google、Adobe、OpenAI 都在推這類方案。

3. 來源驗證（Content Authenticity Initiative）

   • 在相機或創作工具上加「真實性簽章」，證明內容沒被竄改。
   • 缺點：需要產業鏈共同採用，推廣難度高。

四、法律與倫理的追趕

• 法律：許多國家開始立法禁止惡意 Deepfake（特別是選舉、色情、詐騙）。
• 倫理：平台（YouTube、Twitter）逐步規範上傳規則，要求標註 AI 生成內容。
• 挑戰：法律滯後，跨國管轄困難。

五、我的觀察

我第一次真正感受到 Deepfake 的威脅，是看到一則「假政治人物演講」影片，細節幾乎無破綻。
雖然我理性上知道它是假的，但仍有瞬間被動搖。
👉 這讓我意識到，危機不只是「真假難辨」，而是「人類大腦本來就容易被影像說服」。

六、結語

Deepfake 不是單純的技術問題，而是 信任問題。
未來我們可能需要兩種「免疫系統」：

1. 技術免疫：檢測、浮水印、來源驗證。
2. 社會免疫：媒體素養、法律規範、平台責任。

👉 當「眼見不為憑」成為常態，新的信任機制才是人類社會真正的挑戰。