一、前言

生成式人工智慧（Generative Artificial Intelligence, Generative AI）近年快速發展，透過大量資料訓練模型，能自動生成具真實感的文字、影像與影音內容。此技術雖在創作、教育及商業領域帶來顯著效益，但也同時衍生資訊安全與倫理風險，特別是在假新聞與深偽影像（Deepfake）方面，其影響已成為全球關注的議題。

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二、生成式 AI 與假新聞風險

生成式 AI 能以自然語言生成高品質文字，使假新聞的製作與散布更為容易與真實化。
1. 生成效率高：AI 可在短時間內大量生成具邏輯與說服力的文本，使假訊息迅速擴散。
2. 內容真實感強：AI 能模仿新聞報導的語氣與結構，降低受眾辨識難度。
3. 社會影響深遠：假新聞可能操控輿論、干預選舉、引發群眾恐慌，進而破壞社會信任。

研究指出，AI 生成的假訊息在網路平台上的轉傳速度遠高於人工撰寫的內容，顯示其在資訊傳播中的破壞性潛力極高。

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三、深偽影像技術的風險

深偽影像是結合生成式 AI 與深度學習（Deep Learning）的人臉或聲音合成技術，可創造出高度擬真的偽造影音。
1. 身份濫用與詐騙：攻擊者可利用深偽技術偽造他人形象進行金融詐騙或網路勒索。
2. 名譽與隱私損害：被偽造者的肖像可能遭用於誹謗或不當內容，造成心理與社會層面的傷害。
3. 政治與國安風險：若政治人物的假影片被散布，可能引發外交誤會、輿論操控或社會動盪。

近期多國已出現以深偽技術偽造政治人物談話的案例，部分民眾誤信影片真實性，顯示其對社會穩定構成嚴重威脅。

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四、可能的因應與解決策略

針對生成式 AI 所帶來的資訊風險，學界與產業界已提出多項應對方向：
1. 技術偵測與驗證機制：開發深偽辨識模型，透過像素異常、語音頻譜等特徵判斷內容真偽。
2. 數位水印與來源標記：於生成內容中嵌入不可見的識別碼，以追溯生成來源。
3. 政策與法規建立：政府應制定相關法律，規範生成式 AI 的應用與責任歸屬，明確禁止惡意使用。
4. 媒體素養教育：提升大眾的資訊辨識能力，使使用者能主動判別假訊息與深偽內容。

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五、結論

生成式 AI 雖帶來創新與便利，但其在假新聞與深偽影像領域的濫用，已對資訊真實性與社會信任構成重大威脅。唯有透過技術防護、法律規範與教育推廣三者並行，方能在促進 AI 發展的同時，維持資訊生態的健康與安全。