如今，AI技术发展迅猛，能轻松生成逼真图文，“眼见为实”早已不可靠。从假新闻照片到明星虚假代言视频，网络世界真假难辨。我们该如何避免被“数字谎言”欺骗？
2025年TED大会上，深耕数字取证领域30多年的美国学者哈尼·法立德（Hany Farid）给出了方向。曾凭借照片证据破获凶杀案的他指出，AI造假虽然厉害，但存在致命弱点，无须畏惧。
01
AI图片造假是如何做到的?
如今，照片移形换位、清除人物已成常规操作，过去靠修图软件，现在手机AI就能轻松完成。
要识别假图片，得先了解AI“画图”过程：它像超级聪明的画师，先学海量图片掌握技巧，再将真实图片打散成无序像素点，学习重组，这样既能还原图片，还能按指令重新排列像素，创造出长颈鹿穿毛衣、凭空生成鲨鱼等内容。
AI创作与相机拍照完全不同，相机靠光线与物理世界真实互动记录影像，是物理学产物；而AI仅依据数据和概率“猜”画，是统计学产物。例如，AI知道狗有毛发、尾巴和4条腿，会随机组合这些元素，却不懂狗的身体结构。
02
揭穿AI的“小破绽”
AI因不懂物理规律，即便画面惊人，也会留下“小破绽”。哈尼·法立德及其团队正是利用这些缺陷判断图片真假。
“像素指纹”：从噪点中寻找线索
手机拍摄的真实照片，有光线在传感器上留下的独特随机的噪点；而AI生成图片的噪点，放大后呈规律排列，如同AI盖下的“数字指纹”。
哈尼·法立德通过对比图证实：真实照片物体噪点混乱，AI生成图片物体噪点呈独特星状结构，即便肉眼难以察觉，专业分析也能识破，我们可凭规则噪点判定是否为AI作品。
“歪七扭八”的透视：AI的几何学弱点
现实中，铁路轨道等平行物体远处会交会于一点，这是透视规律。画家早就运用此原理营造立体感。
但AI不懂透视本质，画的“平行线”常方向杂乱。在演讲中，哈尼·法立德以“士兵”图为例，图中地下室墙壁本应平行，延长边线却发现未交会于合理消失点，这说明场景在物理上不可能存在。AI在处理复杂场景时，难以保障物体透视关系准确，这就成为重要的鉴定线索。
“不靠谱”的影子：AI的光源逻辑混乱
同一场景中，影子应源于同一光源、方向一致，这是基本物理规律。但AI常“画”错影子，导致同一场景的影子方向各异，仿佛多光源照射。
若图片中影子指向不同，大概率是AI生成的——目前AI无法像人类一样，在三维空间中准确模拟光线和阴影关系。对于专业人士而言，分析物体影子投射方向、检查是否指向合理光源，是判断图片真实性的重要步骤。
这些漏洞揭示了AI本质：它是强大的模式匹配机器，不懂世界运行法则，即便画面逼真，细节仍能找到破绽。
05
你的“反击”武器：4个超实用小技巧
即便没有专业数字取证工具，我们也能像“数字侦探”一样，保护自己不受虚假信息侵害。哈尼·法立德给出4条建议。
“别急着转发”：遇到令人震撼、愤怒的图片，先冷静。点击分享前，通过官方新闻机构等多渠道交叉求证，无佐证的单张图片大概率为假图片。
“学会看‘身份证’”：未来更多图片、视频会自带内容凭证（Content Credentials），其如同“出生证明”，学会识别它，可辨别真假。
“社交媒体不是新闻站”：社交媒体的算法会优先推送能引发强烈情绪的内容，这类内容常是虚假的。因此，获取新闻时应选专业、有编辑团队把关的官方新闻网站。
“做个有责任心的分享者”：转发未证实的信息，会成为假新闻的“帮凶”。分享前应确认信息真实性，做负责任的信息传播者。
AI造假与识别技术的博弈，恰似一场永不停歇的攻防战。今天辨别虚假的破绽，或许很快会被技术迭代抹平，真假边界可能更模糊。但技术是人类意志的延伸，AI这把双刃剑，是制造混乱的工具还是构建可信数字生态的助力，关键在于每个人的选择。面对海量信息多一分审慎，传播前多一次求证，就是在为抵御数字谎言筑防线。
责任编辑 | 段雯娟 赵青云
运营编辑 | 赵青云
质量审核 | 王维嘉 李雅欣
图片来源|《知识就是力量》杂志《识别AI造假照片，做数字时代“鉴真达人”》，图文/王治钧（内容整理自信息取证专家哈尼·法立德的演讲）,原创作品转载请注明来源。
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