作者 ｜ 周一笑
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先來看一張圖。如果AI接到指令，要畫一張梅西、C羅和內馬爾在夜晚火鍋店里的隨手自拍快照，它可能會生成這樣一張圖片：

是不是感覺挺真實的？如果不是最近刷到了太多這類風格的圖片，你可能還真信了。這就是我們身處的現實，AI生成的內容正以前所未有的速度和逼真度充斥著我們的數字生活，從圖片到文字再到視頻，真假界限日益模糊。

據統計，AI每天能創作數千萬張圖片，短短一年多生成的圖片量就可能超過人類攝影師一個半世紀的總和。這種“以假亂真”的能力也是有代價，比如AI被用來編造某地學校著火的假新聞：

被用來虛構“非遺傳承人”來推銷產品：

甚至某些薦股論壇用AI生成的內容，被海外社交媒體當做了真實的信源進行傳播：

那么，面對AI如此強大“創作力”，普通人還有辦法分辨真偽嗎？硅星人圍繞文字、圖片、視頻這三種內容形式，梳理了一些技巧，希望人人都能練就“一眼AI”的本領。

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識別AI文字：從“AI”味兒入手

你有沒有在網上讀到過一些文字，心里默默嘀咕：“這話……是人寫的還是AI寫的？” 隨著AI寫作工具越來越普遍，這幾乎成了上網沖浪的一項必備技能。有意思的是，就像學者伊森·莫里克說的，當你能輕易感覺出一段內容是AI寫的，那往往說明它本身就還不夠好。所以，學會辨別AI文本，不只是為了“打假”，更是為了在信息爆炸的時代，保持對好內容的品味。

某些AI寫出來的文字有一種特別的“味道”，用得越久越容易辨認。一些明顯的特征是故作精確。人類可能會寫“寒意刺進她的胸膛”，而AI卻會奇怪地用“寒意刺進她第四節胸椎”這樣不常規的寫法。

還有詞匯的堆砌。文章初看令人印象深刻，喜歡用包括但不限于，褶皺，青銅，生物編碼，宇宙，銀河，雪松味，這樣的詞匯。仿佛讓人想起中學時期以為塞滿生僻詞就能得高分的自己。問題不在于詞語本身，而是這種使用方式往往稀釋了文章本該有的情感。

另外一個特征是不停歇的例子和比喻轟炸。你還沒消化一個比喻，三個新的已經蜂擁而至。再加上那種特有的“賽博朋克量子風”詞匯選擇，形成了一種技術上精湛但情感上空洞的“油膩感”。

所以，當你看到一篇過于努力想顯得深刻、比喻像撒糖果一樣隨意拋灑、還對普通人不會關注的細節異常精確的文章時，你可能正在閱讀AI的杰作。

更多時候，AI會傾向于表現出一種過于完美和工整的特質。語法可能無懈可擊，句子結構可能高度一致，但恰恰是這種完美，讓文字失去了人味兒。人類寫作，往往帶著自然的節奏感，有情緒的起伏，會不自覺地融入個人風格和口語化的表達，甚至偶爾的小瑕疵反而顯得真實。

AI也很擅長模式化的輸出。比如，你可能會發現某些賬號發的社交媒體帖子，特別喜歡堆砌一堆不一定相關的表情符號?；或者寫文章總愛用“在【某某】時代……”這類短語開篇；又或者為了吸引眼球，硬湊一些聽起來響亮的頭韻詞組。這種刻意的模式感，也是AI可能露出的馬腳。

更核心的一點是，AI可以整合信息，模仿風格，但很難表達真實的個人經歷、獨特的見解或是微妙復雜的情感。讀AI的文章，你可能覺得信息量挺大，但總感覺少了點什么，那種源于生活體驗的洞察，那種發自內心的感悟。有時，它甚至會“一本正經地胡說八道”（也就是幻覺），編造一些看似合理但經不起推敲的信息。所以，當你讀一段文字，感覺不到作者的真情實感，或者發現一些事實性、邏輯性的硬傷時，不妨多一份警惕。

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識別AI圖片：大家來“找茬”

AI生成的圖片越來越逼真，但并非無懈可擊。仔細觀察，往往能在細節中找到破綻，一些常用的技巧如下。

檢查關鍵細節：手、牙齒、眼睛。 這是AI依然容易出錯的區域。注意手指數量/形態、牙齒排列、瞳孔形狀（是否規則圓形）、眼神光是否自然。

審視一致性與合理性：光影、物理、背景。 光線來源和陰影方向是否匹配？鏡面或水面反射是否符合物理規律？背景元素有無不自然的扭曲、重復或模糊？圖片中的文字是否清晰可讀？

觀察質感與紋理：皮膚、頭發、物體表面。 是否過于光滑缺乏細節（如皮膚無毛孔）？或者紋理奇怪不真實（如頭發糊成一片）？

留意異常對稱和過度完美，有時也是AI的特征。

輔助手段：反向搜圖與元數據。 使用圖片反向搜索，查找圖片來源。對圖片進行反向搜索可以顯示它在哪些網站上出現過，從而更好地了解圖片的背景和來源。

核心方法： 識別AI圖片的關鍵在于仔細觀察細節和判斷邏輯合理性。放慢速度，多問幾個“為什么”。

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識別AI視頻：相信你的直覺

AI不僅能畫圖寫字，還能“導演”視頻了。從換臉（Deepfakes）到完全由AI生成的片段，這些動態影像的逼真度正在快速提升，讓人防不勝防，識別AI視頻的關鍵，是抓住視覺不自然之處。

面部細節是重災區：AI 生成的視頻往往難以完美復制人類的面部表情的細節。判斷視頻是否真實，可以注意眼睛的異常行為、微表情和過于對稱的面部。

兩個角色擁抱時異常的眼神

不合邏輯的動作：日常生活中，我們會進行大量看似毫無意義的動作?？赡軙么蚬P、調整眼鏡或撓撓手。這通常是無意識的習慣。AI 雖然擅長模仿，但并不完全理解這些小動作，所以可能會出現一些不自然的行為。

右手在不自然地模仿人類思考時用筆的動作

環境破綻： 臉部的光照方向、強度是否與周圍環境的光線條件一致？背景中是否有不自然的扭曲、模糊或閃爍？是否有違法物理規律的現象？比如奇怪的漂浮或穿透？

手穿過了盒子

一個實用的互動測試（適用于視頻通話），如果你在視頻通話中懷疑對方是AI換臉，可以禮貌地要求對方做一些簡單的動作，比如，用手指按壓自己的鼻子或臉頰。目前的AI換臉技術還很難完美模擬面部在受壓時的自然變形。如果對方做這個動作時面部變形非常奇怪或完全不變，那就要高度警惕了。

“吳君如”在緬甸求救

最后相信你的直覺， 有時候，即使你說不清具體哪里有問題，但視頻給你的整體感覺就是“怪怪的”、“有點假”，這種“恐怖谷”效應本身也是一個重要的參考信號。

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工具推薦：用AI打敗AI？

隨著AI的能力越來越強，單靠肉眼有時確實力不從心。好在，我們也可以“用魔法打敗魔法”。

市面上已經出現不少AI內容檢測工具，試圖通過分析文本的語言模式、圖片的不自然痕跡或視頻的偽影等方法來判斷其源頭。

一些常見的工具包括：文本檢測類： Grammarly（除了語法檢查，也提供AI檢測功能）、ZeroGPT、Scribbr、Originality.ai、QuillBot 等。主要分析文本的流暢度、復雜度、模式重復性等特征。

圖片/視頻檢測類：deepfakedetector.ai（視頻、音頻檢測）、Hive Moderation（音頻、視頻、圖片）、Deepware Scanner（視頻、音頻檢測）

國內也有機構在研發此類工具。例如，騰訊朱雀實驗室就推出了朱雀大模型檢測的AI生成內容鑒別工具?；谏疃葘W習和自然語言處理技術，它能對上傳的圖片和文章進行深度分析和檢測。

需要注意的是，目前沒有任何一款AI檢測工具是100%準確的，檢測結果只能作為參考。要獲得更可靠的判斷，最好的策略是結合使用多種方法和工具。對可疑的內容，可以先用肉眼觀察，再用反向搜圖追溯來源，最后用一兩個不同的檢測工具跑一下，盡可能提高識別的準確率。

說了這么多技巧和方法，但必須承認的是，這是一場持續的“貓鼠游戲”。今天的“破綻”，明天可能就被更強大的AI模型打上了補丁。以前我們說“在互聯網上，沒人知道你是一條狗”這句話，恐怕要改成“在互聯網上，沒人知道你是一個AI”了。

更深層次的問題在于，當AI生成的內容（無論是好是壞）越來越多地融入我們的信息流，甚至成為訓練下一代AI的“養料”時，會發生什么？這不僅關乎虛假信息的傳播、網絡詐騙的升級，更可能潛移默化地影響我們的認知、信任體系，甚至人類自身的語言和創造力。

無論如何，AI技術和AI生成內容的大潮已經很難阻擋，最可靠的防御不是技巧和工具，而是盡可能保持批判性思維和提高媒介素養，清醒的頭腦是我們最強大的武器。

點個 “愛心”，再走吧