AI 生成影片在社交平台氾濫，Deepfake 影片數量從 2023 年 50 萬條激增至 2025 年 800 萬條。多位美國專家接受媒體訪問時指出，影片長度、構圖方式、發布來源等均為辨識 AI 影片的重要線索，並提醒民眾：「越能激發強烈情緒反應的影片，便越要謹慎。」
AI 影片如洪水淹沒網絡空間
大量 AI 生成的低質素影片在社交平台充斥，被美國媒體形容為垃圾內容（Slop）。網絡素養專家 Mike Caulfield 指出，這些內容如洪水般充斥空間，數量多到一定程度會耗盡大眾分辨真偽的能力。Facebook 和 TikTok 成為重災區，因 AI 內容能為創作者帶來廣告收入，吸引發展中國家用戶大量製作迎合美國市場的偽造影片。
獨立調查媒體高階調查員 Kolina Koltai 警告，偽造影片氾濫帶來更大風險，並非有人會相信假影片，而是大眾反而不相信真實影片。這種現象恐帶來「騙子紅利」（Liar’s Dividend），讓不法分子聲稱影片造假以逃避責任。
影片長度與構圖成關鍵線索
加州大學柏克萊分校研究媒體操弄專家 Hany Farid 指出，判斷 AI 影片的重要線索在於長度。AI 影片生成公司均會限制影片長度，因生成影片的運算成本非常昂貴，大多數 AI 影片僅長約 8 秒至 10 秒。專家提醒，當看到這類短片時，必須停下來思考。
AI 生成影片通常會將主角置於畫面正中央，動作開始與結束非常明確，營造出具專業水準的感覺。攝影機位置可能過於靠近主角，或移動得過於平穩順暢。Google DeepMind 最新開發的 ReStraV 檢測系統，透過分析影片在神經網絡表徵域中的時間曲率，在 VidProM 基準測試中達到 97.17% 準確率。
檢查發布來源與交叉查證
Caulfield 表示，影片發布處為重要判斷依據。看清影片出處與留言均可找出蛛絲馬跡，發布者身分相當重要，若貼文包含其他類型內容，可增加可信度。偽造一支影片雖然容易，但回頭偽造過去 10 年的貼文內容則幾近不可能。Intel 開發的 FakeCatcher 系統採用光體積變化描記圖法（PPG）技術，透過分析臉部血流變化檢測 Deepfake，準確率達 96%，並能在毫秒內完成即時檢測。
注意情緒挑動與多方查證
Koltai 提出，需留意影片是否引起強烈情緒反應，或內容與大眾既有觀念相違背。越能激起強烈情緒反應的影片越需謹慎，許多造假影片刻意製造衝突或戲劇效果，挑戰既有認知，目的是吸引流量、製造留言分享等互動。
專家建議民眾對影片存疑時可動手查核，利用 Google 或其他平台以圖搜圖（反向搜尋），尋找原始貼文或同一事件其他影片，查看媒體有否支持或否定關於該影片的相關報道。部分帳號會註明是 AI 生成影片，留言區亦經常有人指出。
專家提醒，現今社交媒體演算法重視速度勝於準確度，網絡上大量充斥的 AI 影片是為創造流量的誘餌，有疑慮時最佳做法是稍作等待，多方查證。Farid 表示，若無法分辨網絡真偽，情況將非常危險。雖然 AI 偽造影片氾濫，但民眾未需絕望，目前仍有方法分辨真假。
資料來源：INSIDE
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