AI 防線告急,研究指「直覺」才是辨識 Deepfake 關鍵

作者 | 發布日期 2026 年 07 月 23 日 8:10 | 分類 AI 人工智慧 , 資訊安全 line share Linkedin share follow us in feedly line share
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AI 防線告急,研究指「直覺」才是辨識 Deepfake 關鍵

人工智慧(AI)產生人臉日益精進,單靠傳統的自動偵測工具或是用肉眼尋找「破綻」,已經不足以應對幾可亂真的深偽(Deepfake)技術。最新研究證實,面對不斷進化的 AI 圖像,人類大腦若經過短期訓練,就能建立不可取代的「直覺防線」。

探討人類判斷的重要性之前,我們必須先正視現有科技防線的侷限。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 產生圖片後發現一個致命弱點:工具雖然能準確辨識「原始」AI 圖,但只要圖片裁切編輯過,高達 55% 便能成功躲過驗證。

儘管 Meta 解釋內建「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。這顯示無論自動偵測系統或浮水印,都難做到百分之百可靠的守門員。

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)對現代影像生成技術的進步深入探討

過去,人們常尋找不合理的手指數量、變形耳環或扭曲背景識破 AI 圖片。但 StyleGAN3 與新擴散模型(Diffusion models)等成熟後,低級瑕疵已逐漸絕跡。研究員直言,依賴「視覺缺陷」辨識 AI 圖策略已失效。

為了建立新辨識標準,團隊轉而訓練受試者觀察 AI 臉孔常有的六項特徵:

  • 過度對稱:臉部左右兩側異常一致。
  • 完美比例:五官分布與大小太符合標準。
  • 異常吸引人:外貌顏值普遍高於平均。
  • 臉部結構通用:缺乏個人特色,長相偏向「大眾臉」。
  • 表情變化少:臉部肌肉的情感傳遞較僵硬或單一。
  • 缺乏記憶點:看過之後,大腦很難留下深刻印象。

實驗數據顯示,未受訓前,受試者辨識真偽的準確率僅約 40%;但經約一小時引導學習,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程度。此外,受試者判斷時的「自信心」也更貼近實際表現。

團隊指出,人類大腦能像機器運作,即用大量範例與重複練習,逐漸建立對真偽的「直覺」。這種直覺,成為未來對抗深偽內容的重要武器。

培養這項能力已是迫在眉睫的任務,因 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 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「升級」。

(首圖來源:Pixabay

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