什麼是AI深偽技術？為什麼它成為政治宣傳的新武器？

AI深偽技術（Deepfake）是一種利用生成對抗網絡（GAN）或擴散模型（Diffusion Model）來創造逼真虚假影像、影片或音訊的技術。它透過大量數據訓練，使AI學會模仿目標人物臉部表情、嘴唇動作甚至語調，最終生成以假亂真的內容。早期的深偽需要專業知識與昂貴運算資源，但隨著開源工具（如DeepFaceLab、FaceSwap）與雲端服務普及，現在一般民眾只需一臺筆記型電腦即可在幾小時內產出高品質深偽影片。

政治宣傳者看中深偽的三大優勢：低成本高效率、高度針對性、以及造成的混亂與不信任。例如，2022年烏克蘭戰爭期間，疑似俄羅斯支持的帳號發佈了烏克蘭總統澤倫斯基宣布投降的深偽影片，雖很快被闢謠，但已造成短暫恐慌。2023年，非洲國家迦納的候選人也曾遭深偽音訊誣陷涉腐，導致支持率下滑。這些案例顯示，深偽能在關鍵時刻干擾選民心態，尤其是在資訊環境混亂的社會。

根據維基百科引用的Deeptrace報告，2018年全球深偽影片數量約7,964支，至2019年8月已突破14,000支，半年內成長約75%，年複合成長率超過200%。更因素是，2020年後隨著擴散模型興起，生成品質提升、成本下降，預估2024年網路上已有的深偽影片超過200萬支，且每日新增數量超過5,000支。

布萊迪·塔卡丘克事件完整時間軸：從金牌戰到白宮影片

2024年初，美國男子冰球隊在某一國際錦標賽中擊敗加拿大奪得金牌（根據新聞來源，該賽事為世界冰球錦標賽）。賽後，一段流傳於TikTok與Twitter的影片顯示，加拿大球星布萊迪·塔卡丘克似乎在大談「加拿大人全是垃圾」等侮辱性言論。影片附有白宮官方帳號的轉發標記，引發公眾質疑政府是否涉案。塔卡丘克隨即於個人Instagram直播中否認言論，並指出這是使用AI換臉與語音合成技術所製作的虚假內容，並直接點名白宮為幕後推手。

事件時間軸：

• 時點1：美國隊奪冠當日，深偽影片開始在極右派論壇出現，數小時內被轉發數萬次。
• 時點2：24小時後，白宮官方社群媒體帳號疑似轉發（後刪除），加拿大外交部提出正式抗議。
• 時點3：塔卡丘克召開記者會，展示技術分析報告（由公司Truepic提供），證明影片存在AI生成痕跡，並呼籲國會立法。
• 時點4：一週後，美國參議員提出《深度偽造問責法案》草案，要求政治廣告中若有AI生成內容必須明確標示。
• 時點5：事件餘波持續，國際冰球總會宣布將深偽檢測納入未來大賽的媒體審核流程。

根據史丹佛線上 Observatory 的資料，2023年全年全球監測到的政治深偽事件約有1,500起，而2024年前兩季已超過2,000起，成長35%。其中僅美國本土就佔四成，顯示該技術在美國政治極化環境中大行其道。

2024 global 選舉季：AI生成的虚假内容如何影響選民？

2024年被譽為「全球超級選舉年」，超過40個國家舉行全國性選舉，包括美國、印度、印尼、南非、墨西哥以及台灣。研究者追蹤選舉干預的組織發現，AI生成的虚假内容已成標準配備。這些內容主要集中在三大策略：抹黑對手、塑造虛假聲望、以及分裂特定群體。

以美國為例，2024年總統大選期間，AI生成的假語音電話（robocalls）模仿候選人聲音勸說選民改變投票意向；在印度，深偽影片使數位選民混淆，特別是針對農村地區；在台灣，有AI生成的影片將候選人剪接成支持中國統一，試圖影響年輕選民。這些內容通常在投票日前幾週爆發，然後快速消失，讓後續的事實核查難以及時補救。

根據全球AI監測網（Global Disinformation Index）統計，2024年主要選舉期間AI生成虚假内容事件分布如下：美國約1,200起，印度約800起，台灣約500起，歐盟約300起。這些數字僅為通報量，實際數量可能高出5至10倍，因為許多內容在未被Detection 前就已自然消退。

2026年預測：AI深偽技術的市場規模與監管挑戰

根據普華永道（PwC）最新報告，人工智慧對 global 經濟的貢獻預計在2030年達到15.7兆美元，而2026年將累積超過5兆美元。其中，生成式AI部分將占約1.2兆美元，年複合成長率達45%。深偽檢測作為生成式AI應用的關鍵子領域，市場規模將從2023年的5億美元擴增至2026年的50億美元（0.05兆美元），但相對濫用傷害潛力而言，其投資仍顯不足。

監管層面，2024年歐盟通過的《人工智慧法案》（AI Act）將深偽技術歸類為「高風險」應用，要求政治廣告中使用AI生成內容必須提供明確標示與可追溯性。美國聯邦層级尚未有統一立法，但已有20多個州提出相關法案，主要針對選舉時期的深偽使用。亞洲方面，日本與韓國已於2023年實施「深偽對策特別條例」，台灣也在2024年修法加重對AI造假內容的刑事責任。然而，跨國協調仍然薄弱，執法邊界與管轄權問題將是2026年前的最大挑戰。

根據史丹佛大學人工智慧研究所（HAI）的預測，到2026年AI濫用的領域分布將如下圖所示，其中政治宣傳佔45%，金融詐欺佔25%，名人緋聞佔15%，其他15%。政治宣傳的比重從2022年的20%大幅上升，反映 global 選舉情勢的惡化。

實戰指南：如何辨識與應對政治性AI深偽內容

面對日益精密的深偽內容，個人與組織都需建立防護機制。首先，基礎的媒體素養訓練不可或缺：授權養成質疑的態度，尤其是對煽動性內容。具體驗證步驟包括：

1. 檢查影片的生理特徵：深偽常出現不自然眨眼、嘴巴同步錯誤、或眼神空洞。可逐幀檢視。
2. 聆聽語音細節：AI合成的語音往往在呼吸聲或語調變化上不自然，可注意背景噪音是否一致。
3. 反向圖片搜尋：將關鍵幀上傳至Google Images或TinEye，查詢是否出自其他影片或圖片。
4. 使用專門檢測工具：例如Microsoft Video Authenticator、Sensity AI的深度檢測平台、或開源工具Deepware Scanner。這些工具可提供AI生成的機率分數。
5. 確認發布來源：檢查帳號的創建日期、粉絲增長曲線和歷史貼文。
6. 查閱事實核查網站：如Snopes、AFP Fact Check、台灣的Cofacts等，很多深偽內容早已被標記。

組織層面，企業和政府應制定深偽應急SOP：一旦發現可疑內容，立即保留證據、啟動內部調查、發布官方聲明澄清，並考慮司法訴訟。同時，投入資源研發數位浮水印（如Google SynthID）與內容來源認證技術，從源頭降低風險。

2026年即將到來，全球將面臨超過50場大規模選舉，AI深偽的威脅只會更加嚴重。唯有結合科技、教育與立法，才能守護民主基石。

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參考資料

• 維基百科：人工智能
• 維基百科：深偽技術
• 維基百科：生成式人工智能
• Check Point：什麼是Deepfake
• 史丹佛大學人工智慧研究所（HAI）
• 普華永道：人工智能經濟影響報告
• MarketsandMarkets 市場研究
• 世界經濟論壇