愛啟導・人工智能啟導學院 - AI 時代如何辨別資訊真假？

AI 時代如何辨別真偽資訊：

面對「幻覺」與深度偽造的實用指南

NOVEMBER, 2025

人工智慧（AI）已深植於資訊生成與傳播的每一個角落，但伴隨而來的也有假消息（misinformation）與深度偽造（deepfakes）的風險。大型語言模型（LLMs）如 ChatGPT 在產出流暢、具說服力的文字時，偶爾也會出現所謂的「幻覺」（hallucinations）──看似權威、合乎邏輯，卻不一定正確的資訊或捏造引文。

因此，不論是教師、學生或一般社會大眾，都需要提升 AI 素養（AI literacy），用批判性思維去審視、驗證並合理利用 AI 的輸出。

檢視 AI 生成內容的基本策略：事實檢查與交叉比對

AI 生成內容應視為草稿而非最終答案。面對任何重要資訊，請務必執行以下步驟：

1. 專業審視與事實核查

專業把關：在法律、醫療等專業領域，務必由具資格的人員檢核 AI 的結論與建議。
交叉比對多方來源：不要只信任單一回覆；用至少兩到三個可信來源（學術期刊、政府網站、主流媒體）進行交叉驗證。
引文核實：AI 輸出的引文或參考文獻常有錯誤或虛構（例如錯誤頁碼或不存在的文章）。收到引用時要逐一查證來源是否真實存在並與原文對照。

2. 辨識「幻覺」與語氣陷阱

識別幻覺：若敘述包含看似詳盡卻無法查到來源的統計或引述，應懷疑其真偽。
風格判斷：AI 文字常過於「完美」或公式化，缺乏個人化觀點或細節錯誤，這可能是機器生成的跡象。
邏輯驗證：逐段檢查論證是否自洽、有無矛盾或跳步推論。

3. 追問並迭代檢驗

追問關鍵假設：與 AI 互動時，主動針對前提或推論提出驗證性問題（例如：「這個結論的依據是哪些研究？」）。
要求來源與方法：請求 AI 列出具體來源、數據範圍及計算方式，進一步審查其可靠性。
讓 AI 自我反思：要求模型指出可能錯誤或不確定之處，並嘗試修正回應。

辨識深度偽造（Deepfakes）與偽造媒體的實務方法

AI 生成的影像、音頻與影片日益逼真，以下是幾個簡單有效的「鷹眼檢查法」：

1. 圖像檢查要點

放大觀察細節：手指數量、牙齒、耳朵形狀、頭髮邊緣是否異常。
檢查光影一致性：主體與背景光線是否自然、陰影是否合理。
反向影像搜尋：使用 Google Images、TinEye 等工具追查圖片來源與發布歷史。

2. 影片與音頻檢查要點

觀察動作真實度：眨眼頻率、口型與說話節奏是否同步、面部表情是否自然。
測試互動回應：在直播或通話中請對方做出即時動作（按鼻子、揮手），真實臉部會出現即時物理變形。
音畫同步驗證：檢查嘴型與聲音是否精確對應，異常延遲或不同步可能為合成痕跡。

3. 帳號與服務可靠性檢核

優先使用官方渠道與已驗證帳號。
對涉及個人或金融資訊的服務，務必在官方網頁或 App 中查詢並多方確認。

教育與心態轉變：把「懷疑」當作基本技能

資訊環境已從「稀缺且較可靠」變為「豐富但不可靠」。教育應當把批判性思維、來源標註與事實核查納入課程核心。

教學落實建議

實作練習：讓學生對 AI 生成文章進行「錯誤找出與修正」練習。
雙階段作業：先不使用 AI 自行撰寫論點，再用 AI 檢驗，觀察差異並討論可信度。
強化歸因文化：訓練學生精準標註資料來源與授權（citation、attribution），養成對信息負責的態度。
媒體素養訓練：教導如何使用反向搜尋、元資料檢查與多語系比對以防範跨語境偽造訊息。

成為 AI 時代的「總編輯」與事實核查員

面對 AI 的「幻覺」與深偽威脅，我們的任務不是完全拒絕科技，而是成為最嚴格的總編輯。把 AI 當作強大的草稿工具，但用人類的專業知識、邏輯推理與多重驗證程序，將不可靠的草稿轉化為可信的知識成果。

在 AI 時代，懷疑精神與批判性思考，比以往任何時候都更接近一項「生存技能」。把它教給下一代，就是給社會最堅實的防禦力。