專欄——陳楸帆

科幻作家、學者

代表作：《荒潮》《人生算法》

《我們能否改變潮水的方向》等。

2024年2月，香港一家跨國公司的財務人員接到一通視頻會議邀請。屏幕那頭，公司CFO正襟危坐，幾位同事表情自然，討論著一筆緊急轉(zhuǎn)賬。他按照指示操作，2500萬美元隨即消失。事后調(diào)查發(fā)現(xiàn)，那場會議里每一張臉、每一個聲音，全部由AI偽造。你大概覺得這些人太天真。換成你，肯定不會上當。這恰恰是最危險的想法。

英劇《真相捕捉》描繪了一個

深度偽造（deepfake）技術泛濫，真相被扭曲的時代?

心理學家丹尼爾·卡尼曼（Daniel Kahneman）花了一輩子研究人類判斷中的系統(tǒng)性錯誤。他發(fā)現(xiàn)，我們的大腦有兩套運行模式：一套快而自動，一套慢而費力。日常生活中，那套快的幾乎壟斷了我們的決策。它靠什么判斷信息是否可信？很大程度上靠感覺，讀起來順不順，看起來像不像。

AI生成的內(nèi)容恰好完美命中這個弱點。語法無懈可擊，排版賞心悅目，論證看似嚴密。大腦的快速系統(tǒng)掃過一遍，蓋章：可信。慢速系統(tǒng)本該出來復核，但它太懶了，多數(shù)時候直接放行。

當AI給你一個完整、連貫、細節(jié)豐富的回答，你不會去想它遺漏了什么、歪曲了什么。敘事越圓滿，你越覺得可靠?？善幑适率茿I最擅長的事。

我們常嘲笑父母輩轉(zhuǎn)發(fā)養(yǎng)生謠言，覺得他們信息素養(yǎng)不夠。但仔細想想，老一輩至少還保留著一種樸素的懷疑本能。而今天的年輕人在信息過剩中長大，習慣了隨手搜索就能得到答案。搜索引擎給出的結(jié)果看起來客觀中立，AI聊天機器人的回答更是條理清晰、溫和有禮。這種包裝制造了一種前所未有的信任慣性。研究顯示，在社交媒體上消費新聞的人更容易受deepfake影響，而且這個效應和智商高低無關。

電影《她》中的西奧多愛上了邏輯清晰、溫柔有禮的

聊天機器人薩曼莎?

更隱蔽的威脅來自AI的幻覺問題。大語言模型在預訓練中只學習了什么樣的文本讀起來像是對的，卻從未學過什么是對的。它預測下一個詞的概率，卻不理解詞語背后的事實。當前的技術架構決定了，AI寧可自信地胡說八道，也不會承認自己無知。而多數(shù)使用者完全沒有意識到這一點。最可怕的場景是：被騙了卻渾然不覺，還把錯誤信息內(nèi)化成了自己的知識。

聽到這里你可能想問：那我是不是應該懷疑一切？大可不必。懷疑一切和相信一切，最終殊途同歸，都是放棄理性判斷。哲學家卡爾·波普爾（Karl Popper）給過一個更精準的態(tài)度：別問一條信息能不能被證實，要問它能不能被推翻。這個態(tài)度落到每天刷手機、讀新聞、用AI的日常里，可以變成一套相當實用的操作。

《黑鏡》第一季第二集《一千五百萬的價值》描述了一個

人們在逼仄的房間里進行所有生命活動的世界?

1.給自己建一份信源白名單。花點時間篩選出你信任的媒體、記者、學者和專業(yè)機構，把它們設為你的一級信源。白名單不必大，五到十個靠譜的來源就夠你交叉驗證了。養(yǎng)成這個習慣之后，那些來路不明的信息自動就降了級。

2.學會識別“一眼假”的特征。AI偽造的內(nèi)容有幾個共性：來源鏈條斷裂（追不到具體的人、機構和時間地點），情緒濃度異常高（讓你看完立刻憤怒或者立刻感動），細節(jié)豐富但缺乏可驗證的錨點。一篇看似專業(yè)的科普文章，如果引用的論文你在Google Scholar上搜不到，大概率是AI編的。

3.用AI打假AI。你完全可以把一段可疑的文字丟給AI，讓它幫你檢查事實。這篇文章里引用的數(shù)據(jù)出處在哪里？這個案例是真實的嗎？AI善于編造，但也善于拆解。讓兩個AI互相審問，效果遠好過你獨自判斷。圖片方面，Google的以圖搜圖功能可以幫你追溯一張圖片的原始來源；Hive、AI or Not等在線工具能檢測一張圖是否由AI生成。這些工具未必百分之百準確，但作為初篩已經(jīng)足夠。

4.給自己裝一個情緒斷路器。虛假信息幾乎總是裹著濃烈的情緒外衣。在你轉(zhuǎn)發(fā)、相信、采取行動之前，先等一等。哪怕只是等10分鐘。

5.最后也是最根本的一點：在你關心的領域里讀幾本扎實的書。有了基本概念和邏輯框架，新信息進來時你才有東西拿來交叉比對。知識網(wǎng)絡越稠密，單條虛假信息擊穿它的可能性就越小。我們正在進入一個偽造廉價而驗證昂貴的時代。但你愿意為真實付出的耐心和努力，將成為最有價值的智識資產(chǎn)。你的大腦不會被AI取代，但需要你主動升級它的防火墻。

正如《黑客帝國》中的紅色藥丸，

選擇它即代表要秉持著懷疑精神探尋萬物的真相?

原文刊載于《時尚COSMO》4月刊

編輯：若菲

編輯助理：王阿果

排版：萱萱

設計：棒棒

圖源：網(wǎng)絡、受訪者提供