目錄

1. 前言
2. 辨別AI生成的圖像、視頻
3. 甄別AI生成的音頻
4. 鑑別AI生成的文本
5. 小結

今年雙十一，竟然有不少人，為了騙商家“僅退款”，用AI來p圖。

比如賣襪子的商家在網上怒斥某職校生買家用AI生成有質量問題的襪子。再比如有買了洗鼻器的男子，直接P了個圖，給商家説，這個頭有問題，結果商家放大圖片一看，有AI水印（這哥們忘記p掉了）。

（左為襪子p圖退款，右為洗鼻器p圖退款）

AI不知何時，從單純的好助理，變成了身兼數職的複雜角色——除任工作好秘書一職外，還任詐騙者的幫兇，混淆視聽者的狗腿子。

對，屏幕前的你想的沒錯，壞的是人，不是AI。

不過幕後操控AI之人散落各方，要想解除他們帶給我們的負面影響，還是對付AI生成內容的可操作性最強。而應對AI生成結果，第一步就是要辨別它。

為了幫助大家甄別信息真假、防止被誘導和被消費，本篇針對不同模態，教給大家一些快速辨別真偽的方法。

一、辨別AI生成的圖像、視頻

AI圖像可以結合如下五個維度去判斷：

一、看結構邏輯

其實就是人體五官和比例邏輯，物體、空間結構邏輯。這是AI最容易出錯的地方。AI常見的異常有：

• 身體問題。身體比例不協調，手臂過長、關節奇怪、姿勢物理不合理。手部問題突出，表現為手指數量多或少，指尖融合，手部的三視圖邏輯有誤，手部變形。
• 空間問題。就是距離和尺寸問題，具體表現為AI圖像中的“長寬高（深）”基本是不可能三角，多人之間的距離、兩（多）個物品的尺寸對比、兩（多）個人物的身高對比不符合常理。
  
• 背景問題。背景透視畸變、地平線彎曲、背景漂浮等。

二、看光影反射

這也是辨別大多數AI生圖平台生成結果的重要方法，即便是數一數二的AI生圖模型，也容易出現其中一方面的問題。

• 光照方向。陰影方向矛盾、光照不對應。
• 陰影邊緣。陰影邊緣形狀與實物不一致，或者有物理錯誤。
• 反光反射。鏡面反射圖像扭曲、不對應或缺失。金屬/玻璃反光區域亂或模糊一片
• 眼睛高光。高光位置不同、反射物怪異。 

三、看材質細節

• 紋理問題。人臉顏值高，人的皮膚平滑均勻、沒什麼瑕疵。金屬、木頭、植物紋理重複或對稱分佈。動物毛髮整齊、過密或很模糊。
• 對稱問題。成對的物品，比如手套、耳環等，出現不對稱或樣式不同。
• 背景問題。背景模糊不清、邊界拉扯。

四、看文字符號

• 文字書寫。文字模糊、亂碼、扭曲，英文拼寫錯誤。
• 文字排版。行距亂、偽拉丁文。

五、看整體氛圍

• 環境方面。光線夢幻、景深誇張、色調統一。
  
• 風格方面。畫面“像渲染”，沒有拍攝噪點。

最重要的還是前三點。比如看陰影邊緣和動物毛髮：

（左為實拍，右為即夢4.0生成）

（左為實拍，右為即夢4.0生成）

即夢4.0生成的太陽沒有外層輪廓，邊緣分界不明，小狗臉上的毛髮和鬍鬚模糊。

（左為實拍，右為即夢4.0生成）

不過也有無法分辨的，比如上面湖景圖。

當碰上圖生圖復刻能力和細節處理優秀的工具時，或者碰上夢幻唯美類的藝術圖片時，就還是需要工具檢測。比如國內的朱雀 AI 檢測助手、Deepfake Defenders，國外的AI Image Detector、Undetectable AI Image Detector等。

視頻的辨別方法在圖像和音頻方法的基礎上多瞭如下兩部分：

一、看一致性（百試百靈）

• AI圖片的主體（形象、面貌、裝扮）、環境的構成元素和位置（靜物）連續幀容易不一致。

二、看動態邏輯（百試百靈）

• 面部動態。AI易嘴型不同步、眨眼頻率很低、聲畫不同步等
• 行為動態。AI大多難以生成短時變化多、大的動作視頻，所以這種動作下的AI視頻就顯得動作不自然，比如快速切菜、武打、體育、抖腿等。

就比如這個真實和AI生成的對比視頻，你能分辨出來哪個為真嗎?

當然，我們網上看到的優質AI視頻也能從中發現AI味兒，儘管它最大程度上繞開了上面説的AI問題。但它產生的新特點就是場景切換快、同框角色少、運鏡有瑕疵，引導的視覺重心在劇情。

若實在分辨不出，或者提升辨別效率，可使用朱雀 AI 檢測助手、DeepReal、Sensity AI等工具進行檢測。

二、甄別AI生成的音頻

相比音樂，普通人更能聽出AI人聲。AI人聲沒有呼吸聲，語速四平八穩，停頓很有規律，情緒假或者根本就沒有情緒波動，説的方言奇奇怪怪。

所以，這裏重點講區別AI音樂和人類製作音樂的方法。需要注意的是，這裏所講的方法還是更適合有樂理基礎和音樂敏感人士哦~

方法如下：

一、聽和聲

• AI音樂的和聲過於結構化，失去了人類音樂中細微的不和諧感，聽起來不自然。

二、聽音樂片段

• AI音樂容易出現出現“編曲突兀”的問題。
• AI音樂容易出現插入不協調的編曲段落。
• AI音樂容易出現“幽靈音效層”的問題。

這三個問題都是因為AI模型有難以規避的連貫性弱點，在構建長時序音樂時容易暴露。 

三、聽動態與情緒

• 相比人類製作音樂，通常AI音樂的動態變化不大。有研究發現AI音樂的振幅標準差可能比人類音樂更小。
• AI音樂可能缺乏人類作曲中那種層層遞進的情感張力。

四、聽人聲

• AI音樂中人聲通常有電音，聲音在音區轉換平滑、情緒線條機械。
• 人聲“貼耳”、共鳴單一或無共鳴。
• 人聲無生理噪聲，完全乾淨。
• 之前提到的情感不足，演繹與詞義脱節。

五、聽空間與樂器

• AI音樂大多無法體現聲場定位，無法生成錄音室、音樂廳等不同演繹場景的歌曲
• AI音樂所用的樂器聲可能沒有層次感、共鳴和本身質感。

對於小白羣體，若連聽人聲也無法鑑別，那麼使用專業工具就是最佳方法。這類專業工具常見的有Resemble AI、Hiya Deepfake Voice Detector、SafeEar等。

三、鑑別AI生成的文本

因為甄別是為了規避被誘導、被消費、被騙的不利影響，所以下面不對“AI激發文本創意”作討論，僅對講求原創、需要保持客觀真實的文本（大多來源於教育科研、文學藝術和傳媒領域）作探討。

這類文本大多篇幅較長（除詩詞之外），我們可以從如下五個方面結合去判斷：

一、看語言節奏

若提示詞未經精雕細琢，AI生成的文本大多具有語氣平穩、結構模板化、頻繁使用邏輯連詞、詞彙和句式重複的特點。不過若文本本身就是説明性、研究性較強的文章，就需要結合其他維度判斷。

二、看內容邏輯

• 框架上，AI提煉的框架往往全面但重點不明；人工寫作可能框架不全，但重點突出。
• 內容上，AI寫作無明顯錯誤，但也深度不夠；人工寫作或可有歧義、語病的情況，但篇內也有明顯所長之處。
• 銜接上，AI容易在層次交接處出現生硬、銜接不通的問題，人工寫作此情況較少。

三、看情緒、修辭（百試百靈）

• AI寫作一般語氣單調，很少出現反問或感嘆（除了小説之外）；人工寫作視體裁而定，語氣可能有多樣性（如敍事、抒情散文、小説等）。
• AI寫作難以正確運用修辭手法，可能出現濫用、應用不當的情況，更是不會運用反語、雙關、隱喻等修辭手法，也不會正確表達幽默、諷刺等情緒。

四、看細節痕跡（百試百靈）

• AI寫作易出現細節邏輯問題，比如不符合現實行為規律、前後描述不一致等。
• AI寫作易出現語言誇張、誇大情況，衍生出違背現實的邏輯問題。
• AI寫作往往沒有詳實案例或案例不真實，往往數據有誤、匱乏或缺失。

五、看個人風格

• AI寫作通常風格混雜，沒有自己獨特“標籤”，即便是仿寫文章，它也會削弱對方風格，添入自己的屬性。

就比如我讓Gemini寫的散文《背影》（提示詞見評論區）

（文由Gemini生成）

一句句細看後，我們能發現它有幾個突出的問題：

送別場景重點不突出；有幾處邏輯問題（父親嘴上只説了不送，但母親卻勸他不送；一般深夜歸來時視覺上看到的是正面而不是背影；2次提到“最後一次”）；修辭太多；用詞風格跨度大（近代、現代、二次元都有）。

不過細看耗時較多，且當碰上用AI生成、人工修改的文本時，區分就非常費力了。此時還是需要用上專業鑑別工具，比如朱雀 AI 檢測助手、PaperYY、Papertime等。

四、小結

經過AI提示詞的反覆訓練，AI生成文本、音頻、圖像和視頻的結果會更逼真，不過無論如何逼真，只要抓住如下關鍵，就能快速發現它們的“狐狸尾巴”：

1.圖像抓身體、空間結構邏輯，光影反射和材質細節。

2.視頻抓一致性和動態邏輯。

3.音樂抓人聲音質、編曲協調性和動態變化。

4.文本抓細節邏輯、帶有數據的具體案例（科研、商業文）和表現情緒的手法。

好了，今天的分享就到這裏了。若你也有一些辨別AI生成式內容的心得和方法，歡迎在評論區分享和討論哦~

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