比颶風更可怕的，是一張 AI 生成圖片

9 月 26 日颶風「海倫妮」從佛羅里達州登陸美國，襲擊美國南部多州多地，至今已造成超過 230 人死亡，「海倫妮」也已經成為 2005 年「卡特里娜」颶風以來，導致美國本土死亡人數最多的颶風。

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與此同時，一張 AI 生成的照片，也在社交媒體上掀起軒然大波，甚至在下個月選舉來臨之前，引發了兩黨的「紅藍對決」。

到底是什麼圖片，能比颶風帶來的影響更嚴重？

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颶風營救 or 非洲禿鷲

共和黨全國委員會的委員、Women for Trump 的聯合創始人 Amy Kremer 發在 X 上推文「這張照片深入腦海，令我心痛」，配圖是一個楚楚可憐的小女孩，身著救生衣，在救生艇上眼中含淚抱著一隻小狗。

這類聚焦在單一受害者，無辜的女童不得不躲避災禍的照片，都非常容易調動起人們的同情心，就像那張《飢餓的蘇丹》，瘦骨嶙峋的小女孩背後是一隻緊盯著她的禿鷹，越戰中躲避燃燒彈的《凝固汽油彈女孩》激起過無數年輕人的反戰情緒，那張學習中的「大眼女孩」也讓希望工程深入人心。因此這張「颶風中緊抱小狗的女孩」照片也在社交媒體上被大量轉發。

但在情緒過後仔細再看，小女孩的手臂和腿部極度光滑且和膚色不符，頭髮也呈現非常奇怪的紋理，大拇指骨節也呈現怪狀凸起。沒錯，這張照片是一張 AI 生成的圖片。

這張 AI 痕跡更濃了，但不妨礙收穫百萬級觀看量｜圖片來源：X

在被留言區的人指出「假圖」之後，Kremer 直接發文開懟稱「是啊，我是不知道這張照片是從哪來的，說老實話，哪兒來的無所謂。它已經永遠烙印在我的腦海中了，有些人比這張照片所顯示的經歷還要糟糕得多。它象徵著人們現在正在經歷的創傷和痛苦。」換言之，她知道這張圖片是假的，但她不在乎，因為她的目的不在於同情這位「AI 女孩」，而是攻擊執政黨應對「海倫妮」颶風的失責。

因為類似的 AI 照片也被極右翼政客 Laura Loomer、共和黨 KOL 及川普支持者 Buzz Patterson 和 Juanita Broaddrick 轉發，配文則是「我們的政府又讓我們失望了」或「執政者拋棄了他們」。這些推文的傳播量均已上百萬。

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傳播只為甩鍋｜圖片來源：X

AI 假圖片已經成了黨派之間相互掣肘的政治工具，伴隨著這張照片一同傳播的還有各種陰謀論和假新聞，諸如「聯邦緊急事務管理局正在準備把災民財產充公」「當局在控制共和黨支持州（颶風受災州多為支持共和黨的（紅州）天氣」。

相應的，Facebook 上也流傳著川普冒著洪水幫助居民的圖片，當然也是 AI 合成的。該帖子在兩天內被分享了超過 16 萬次。

圖片來源：PolitiFact

川普本人也在前不久泰勒·斯威夫特公開表態支持民主黨總統候選人哈里斯後，在自己的 X 上發布了「Swifties for Trump」（支持川普的泰勒粉絲），附上的圖片全是 AI 生成的假圖。

圖片來源：X

這並不是川普第一次發 AI 假圖，作為馬斯克支持的候選人，川普不可能沒有分辨 AI 內容的能力，畢竟不久前他還發布了他和馬斯克一起跳舞的 DeepFake AI 合成影片。

但在碎片化的社交媒體平台，政客們不在意資訊真假，不管是實拍還是 AI 生成的照片，只要有傳播效力即可，造勢才是社交平台上政治宣傳的首要目的，感性的印象取代客觀事實，「造謠一張嘴，闢謠跑斷腿」的傳播學原理在 AI 時代更猛烈地迴響著。

誰在製造 AI 垃圾

但追根溯源，這些 AI 假內容是誰生成的，又怎麼在各種社交媒體上廣泛傳播，能騙一個是一個的呢？

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這張圖加配文「親手製作，謝謝大家的喜歡」在 Facebook 上收穫了 87 萬按讚，3.5 萬的評論，然而它是 AI 生成的一張假圖片。

而餵給 AI 的原圖，則是一個木雕藝術家 Michael Jones 和他創作真實存在的木雕狗，Jones 的原帖只獲得了 1063 個贊，110 條評論，與 AI 假帖相去甚遠。

同時，在 Facebook 上還流傳著不同種族、性別、狗的品種的類似圖片，它們的來源都是 Jones 的這張圖，這意味著任何人都可以每小時用 AI 創造上百張以假亂真的圖像，然後在社交平台上隨即發布，總有幾條能斬獲不錯的流量和曝光。其中，Facebook 是重災區。

去年底，科技網站 404 Media 的記者就發現，Meta 旗下的 Facebook 上明顯是 AI 生成內容的帖子數量激增，同時也擴散到 Meta 旗下的 Threads。

Facebook 這種「一眼假」的圖片數據都驚人的好｜圖片來源：Facebook

為什麼 Facebook 是重災區？原因很簡單：平台算法化趕上了用戶老齡化。

在最近的一次財報電話會議上，Meta CEO 祖克柏告訴分析師，為了跟上 TikTok 等平台的變化，Facebook 向用戶算法推薦的帖子數量翻了一倍，推薦帖子現在約占用戶主頁的 30%。

然而據 OBERLO 調查機構的數據顯示，Facebook 25 歲以上用戶占比達到 77.4%，其中 35 歲用戶以上占比達到 46.6%。對於大量出生在前網際網路時代，可能在中年才開始使用社交媒體和智慧型手機的中老年人來說，理解 AI 是什麼都費勁，更別提鑑別 AI 內容了。

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8 月由斯坦福網際網路實驗室發布的論文《垃圾內容和騙子如何在 Facebook 上利用人工智慧生成的圖像來增加受眾》也在測試中發現，他們用 AI 生成的圖像總共獲得了數億次曝光。AI 生成的圖文帖通常是標題黨配合奪人眼球的圖片，比如一個斷腿的小孩子舉著牌子說「祝我生日快樂」就能收穫 7 萬按讚和 3000 條評論。用戶的評論也能顯示出他們並沒有意識圖片是由 AI 生成。

而且算法推薦就像一個上升的螺旋，研究者發現，在點進幾個 AI 生成內容帖後，哪怕沒有關注和按讚，後續自己的主頁也會推送越來越多的 AI 帖。已經有一些活人用戶在 Reddit 上辣評「Facebook 已經變成刷不完的 Midjourney AI 照片牆了。」

一眼 AI 但能收穫大量流量｜圖片來源：404

更弔詭之處在於，許多照片可能正是用 Meta AI 所生成，Meta AI 的目的之一就是讓照片以假亂真，然而這些照片騙過了自己的用戶，矛盾至此轉換成了流量的循環。

AI 生成垃圾內容影響的不僅是「老齡化」的 Facebook，就連曾經以高質量文本內容出名的「美版知乎」Quora，都不得不面對 AI 生成內容去稀釋社區內容質量的現狀。

更糟糕之處也在於，現在許多 AI 生成圖片正在和現實牢牢捆綁在一起，就比如海倫妮颶風尚未平息，但在 AI 假圖被識破後，每個用戶都會質疑每一張照片的真實性，哪怕它是基於現實的實拍照片，在經過大量假內容稀釋後，都要面臨「真假美猴王」自證清白的窘境。

巴以衝突、美國大選、巴西洪水、海倫妮颶風……這些現實生活中真實發生的天災人禍，在碎片化、簡介資訊、圖文為主且注重高度時效性的內容社區來上，戰地記者的實拍圖收到的瀏覽量可能遠比不過 AI 生成的假圖片。

而這些內容往往都針對毫無戒心的老年人，他們基於同情心，貢獻了自己的按讚和轉發，不知不覺中卻成了算法的幫凶。而這些 AI 的養料則是基於原創但不被看見的藝術家。

而作為具有重要責任的社交平台，例如 Meta，則陷入了 AI 的自我「矛盾之戰」：用戶使用 Meta 的 AI 工具生產出虛假資訊和垃圾資訊，將其發布到 Meta 平台，而 Meta 的 AI 團隊則需要通過技術鑑別到底哪些是真實圖片，哪些是 AI 生成的。

其中的諷刺耐人尋味——AI 生成技術團隊越進步，審核和鑑別團隊就越難做。

在垃圾資訊已經充斥網際網路的當下，AI 生成工具的誕生，無疑再次為網路垃圾化的進行提供了加速度。如果無法解決這個挑戰，被「困在系統中」的不僅僅是用戶，或者平台，而是所有人。