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刷到一個又一個假視頻后，我不敢相信互聯網了

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前陣子差評君刷到一個視頻 。
一只貓打碎花瓶后迅速逃走 ， 主人從房間沖出來 ， 二話不說把賬算到了旁邊狗頭上 。
狗一臉委屈 ， 舉起爪子嗷嗷叫 ， 仿佛在說：冤枉啊大哥 ， 我沒動 。

靠 ， 貓壞狗好的經典劇情 ， 差評君當場就看樂了 。
但轉念一想 ， 這會不會過于巧合了 ， 還正好給人拍下來了？
直到我看到平臺那一條“疑似 AI 創作”的提示 ， 以及評論區那句“我已經不能第一時間分辨出 AI 視頻” 。
差評君才意識到 ， 這是一個徹頭徹尾的 AI 視頻 。

其實偶爾刷到一兩個 AI 視頻 ， 不算什么大事 。
真正讓人細思極恐的是 ， 最近兩周 ， 我已經刷到了幾十個 AI 視頻 ， 而且頻率越來越高 ， 真假也更難以分辨 。
就說前兩天 ， 抖音上有個視頻很火 。
一個國外高校教授忍無可忍 ， 在課堂上批評學生使用 AI 完成作業 。 視頻被國內一堆藍 V 轉發 ， 并配上黃字封標解讀 。

評論區的網友們也是一片叫好 ， 紛紛贊揚教授的堅守 ， 還有老師把這段視頻轉發給了學生 。

可真相你可能想不到 ， 這段視頻本身——
就是 AI 。
大學教授查不到任何信息 ， 兩只手也不自然 ， 黑板上板書都是鬼畫符 。 類似的教授紅溫主題 AI 視頻 ， 在 TikTok 上也有一堆 。
圖源@全民較真-騰訊新聞

諷不諷刺 ， 魔幻不魔幻？
再看看下面這個 。
一匹失控的馬在路上橫沖直撞 ， 先是踩碎了汽車玻璃 ， 接著又撞壞了門板 。

視頻在 TikTok 上斬獲了 210 萬點贊 ， 3 萬條評論 ， 熱度爆表 。
符合直覺的物理反饋 ， 抖動的鏡頭 ， 整個畫面的真實感幾乎讓人無法質疑 ， 差評君盯著每一幀都找不出破綻 。
直到最后發現作者主頁全是類似主題的 AI 視頻 ， 我才勉強確認 ， 這 TM 又是 AI 的杰作 。

其實差評君不反感 AI 視頻 。
還記得秦朗暑假作業事件嗎？擺拍可以 ， 但你得標注清楚 ， 不能拿擺拍當真事兒來忽悠大眾 。
同樣的道理 ， 差評君并不是反感AI 視頻本身 ， 而是反感那些不主動聲明的 AI 視頻 ， 以及看到有噱頭的事件不去求證轉手就當新聞發的媒體 。
如果這種 AI 視頻欺騙網友的現象持續發生 ， 那么很快：
每當大伙看到一個視頻時 ， 第一反應不再是驚訝 ， 而是立即產生條件反射般的懷疑——
這 ， 不會又是 AI 吧？

這絕不是什么好兆頭 。
幾十年來 ， 視頻憑借其制作門檻的天然壁壘 ， 一直是最可信的媒介形式 。 圖片可以 P ， 但從頭到尾做一個假視頻很難 。
可AI 視頻出現后的短短兩年 ， 這道防線正在土崩瓦解 。
眼見為實成了過去式 。
你發現沒 ， 越來越多的評論區已經不再討論內容本身了 ， 而是變成大型偵探現?。 和衙侵鷸》治觥⒀罷?AI 痕跡 ， 集體陷入了“我們已經分辨不出 AI”的恐慌中 。
震撼的變成了“真的假的” ， 可愛的變成了“AI做的吧” ， 驚奇的變成了“哪個模型生成的” 。

當 AI 視頻充斥并偽裝在社交媒體中 ， 我們就徹底失去了純粹欣賞內容的權利 。 每看一個視頻 ， 都要先當一回福爾摩斯 。
說實話 ， 差評君已經受到影響了 。
前幾天我在小紅書刷到一段搬運視頻 ， 英國演員 Simon Pegg 在 instagram 上對 AI 視頻深惡痛絕 。
他說自己原本特別享受刷小孩和小狗的互動視頻 ， 看完心情都能好一天 ， 結果現在這些視頻沒一個是真的 ， 全是 AI 批量生產的 。

Simon 這段話 ， 讓我深有共鳴 。
以前那些溫馨的、巧合的、讓人感動的瞬間之所以珍貴 ， 就是因為它們不可復制 。 這種偶然性本身就是價值的一部分 。
但現在呢？
“貓狗互動”“動物救人”“完美時機” ， 這些東西都能批量生產 ， 要什么場景要什么情緒 ， 都可以交給 AI 按需定制 。
當奇跡變成流水線產品 ， 當社交媒體上全都是“巧合” ， 大眾情感自然就會貶值、廉價 。

然而 ， 正當差評君準備把這段視頻當文章素材、試圖找到原始出處時 ， 卻遇到了一個問題——
我在西蒙 instagram 主頁上找不到這個視頻 ， Google 搜索也一無所獲 ， 我聯系了搬運者詢問出處 ， 但截至發稿仍未收到回復 。
換句話說 ， 現在 ， 我無法確認這段“西蒙怒斥AI”視頻是真是假 。
去年的差評君 ， 看到這種視頻可能還是會相信一下 。
但現在 ， 一個再真實 ， 再毫無破綻的視頻 ， 只要沒找到最直接、最實錘的證據 ， 我都不敢確定它是真的 。
這還不是最可怕的 。
最可怕的是 ， 當我們越來越難以分辨 AI 視頻 ， 謠言傳播將變得前所未有的容易 ， 辟謠也越來越難 。
今年 1 月 ， 西藏日喀則發生地震 ， 社交媒體上迅速流傳一張震撼人心的照片：一個小男孩被壓在廢墟下 ， 臉上滿是塵土 。 無數人被這張圖片深深觸動 ， 轉發、評論、祈禱 ， 關心這個孩子是否平安 。

直到相關話題沖上熱搜 ， 官方辟謠 ， 大家才發現：這是 AI 生成的圖 ， 根本沒有這個孩子 。
那些真摯的擔心和情緒 ， 全都喂給了一張假圖 。
3 月 ， 新疆阿克蘇地區發生地震 ， 震后僅僅三小時 ， 就有人用 AI 拼接出“已致3人死亡、65戶房屋倒塌”的虛假圖片 。 實際上 ， 這次地震根本沒有造成人員傷亡 。
這陣子 ， 網上又流行起了用 AI 生成“流浪漢闖入進家”的圖片視頻去整蠱自己的家人 ， 很多人都上當 ， 甚至還報了警 。。。

可想而知 ， 當視頻能被 AI 迅速偽造 ， 當 AI 視頻越來越真實 ， 謠言的傳播力就無法想象 ， 辟謠的難度更會指數級上升 。
你可能會說 ， 不是有監管 ， 不是有技術手段可以識別 AI 嗎？
的確 ， 平臺和監管部門都在努力——AI 檢測技術、強制水印、立法規范 ， 各種措施層出不窮 。
但問題是：
識別技術總是慢生成技術一拍 ， AI 視頻水印能被技術手段移除 ， C2PA 也可以通過外部錄屏去掉 ， 境外工具生成的 AI 視頻 ， 你在境內也管不了 。 （C2PA 是一種嵌在圖片、視頻元數據中的認證標準 ， 用于追溯內容創建 ， 相當于出生證明）

差評君知道 ， AI 視頻本身不是什么洪水猛獸 ， 它確實能帶來創作便利和無限創意 。
但在擁抱技術紅利的同時 ， 我們是否該警醒正在失去一些什么東西？
內容分析平臺 Graphite 曾發布過一項數據 ， 早在 2024 年 11 月 ， 網絡上 AI 生成的文章數量就超過了人類撰寫的文章 。
AI 視頻 ， 會不會也快了？

也許要不了多久 ， 只要一個視頻出現 ， 評論區就會呈現出三種截然不同的反應 。 有人在評論區逐幀分析 ， 有人點贊轉發 ， 有人直接說“管它真假 ， 開心就好” 。
當這種分化愈加明顯時 ， 社會就會出現三種人 。
有被動接受者 ， 他們不知道 AI 視頻的存在 ， 照常被感動、逗樂 ， 然后點贊 ， 轉發給朋友 。
也有懷疑者 ， 他們有能力也有精力去驗證每個視頻的真假；
還有放棄者 ， 知道有假 ， 但累了 。 每天做信息鑒定太麻煩 ， 索性不管了——反正都是娛樂 ， 真假無所謂 。
這讓我想起了《黑客帝國》里的經典一幕 ， 墨菲斯遞給尼奧兩顆藥丸：
藍色藥丸 ， 回到美夢中；紅色藥丸 ， 看清殘酷真相 。

未來 ， 我們也要面臨同樣的選擇 。
藍色藥丸的確很誘人 。 管它真假 ， 刷到貓狗視頻就笑 ， 刷到感人故事就哭 ， 多簡單 。 反正 AI 做的夢也很美好 ， 為什么要戳破它?
可是 ， 當我們為一只不存在的狗感動落淚 ， 當被一個虛構的故事騙取同情 ， 當把情感投入到一堆代碼生成的像素里——
這樣的快樂 ， 還是真的嗎？
【刷到一個又一個假視頻后，我不敢相信互聯網了】

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