我們該如何辨別、對抗 AI 生成的假消息？
2023/09/18
ChatGPT 在近兩年迅速的發光發熱（圖片來源：Unsplash）
最近聊天時，說到關於人工智慧與機器學習的話題，有人意外提出了這個問題：「ChatGPT 很會一本正經的講話，有辦法快速簡單的找出 AI 說的錯誤訊息嗎？」這個問題陷入思考，當下給不出任何答案。回家找了一些資料，基本確定一件事：文字型 AI 內容糾錯，必須依賴用戶的使用習慣；影音、圖片型 AI 內容，則可以透過軟體協助判斷。
文字型 AI 內容，有一些工具可以簡單用來糾錯
先說結論，現在並沒有找到適合大眾使用、可完全放心依賴的 AI Fact Checker 工具。理由在於，現階段的 AI Fact Checker 工具，本身多半也是利用 AI 大模型在做回應。這是一個無限循環，又如何能確定，AI 給你的糾錯資訊本身是正確的呢？
辨別 AI 的錯誤訊息，是相當困難的（圖片來源：Unsplash）
當然，還是可以提供一些目前查到的工具：
Debunkd：一款幫你判斷文字敘述是否正確的 Chrome Extension 軟體。它的優勢在於界面簡潔直覺、支援文字糾錯以及 AI 圖片協助判斷功能。當輸入內容時，Debunkd 會幫你判斷是否正確，並且附上參考資訊來源出處；如果輸入的是中文，也會自動幫你翻譯成英文，再來幫忙驗證正確性（但是他的回答一律是使用英文）。
簡單的外掛，可以協助辨別資訊正確性（圖片來源：Chrome Extension 截圖）
聽起來是不是很迷人？但是這系統本身應該也是用 AI 在運行的（軟體頁沒有明確說明），在輸入框的下方，Debunkd 依舊有免責聲明：無法保證內容的正確性。
等等，這不就跟 ChatGPT 一樣了嗎？
另外，雖然它會提供參考資訊的來源，但這些來源點進去後有可能出現 404 無法顯示網頁，不確定哪裡出了問題。不過經過個人的測試，一些明顯的錯誤，它還是能夠辨識出來的，但問題依舊：無法放心的完全相信它，在重要時刻可能還是要「想辦法驗證這個驗證工具所驗證出來的資訊的正確性」，無限套娃。
Bing Chat、Google Bard：應該不需要解釋了吧？這是微軟與 Google 所推出的兩款 AI 聊天機器人。當無法確定 ChatGPT 生成的内容是否正確時，或許可以考慮使用這兩款 AI 聊天機器人進行「交叉驗證」，看看這兩款機器人有沒有不一樣的看法。
使用 AI 來查證 AI 訊息，是一條可行但不一定可信的路（圖片來源：Unsplash）
當使用 Bing 的時候，則可以利用 ChatGPT、Bard 來驗證，以此類推。不過問題跟前面的 Debunkd 相同，這些工具全都無法保證它的正確性，還是不能完全放心的運用他們來糾錯。
面對 AI 生成的假消息，還是需要靠用戶改變習慣來對抗錯誤
這說來容易，但做起來難，簡單講就是媒體識讀的一部分：用戶要養成尋找「消息來源」的好習慣。
今天無論看到的內容，是來自 AI 如 ChatGPT、是來自媒體、來自 YouTube 或抖音，來自 PTT 爆卦，還是來自 Dcard 分享，都必須習慣主動驗證消息的正確性。
如何驗證？不是再去找另一家媒體的說法（這或許有用，但大部分沒用，因為現在天下媒體一大抄，看十篇有九篇是自體繁殖，都來自同一個出處），而是回頭找最原始的內容來看：
是來自英文、俄文還是韓文、簡體中文的報導嗎？看看原始消息來源，是地方小報？是大媒體？有誰背書嗎？
原始來源是論文嗎？找出來看看，這論文有經過同儕審查嗎？別人有對論文進行評論嗎？
還是根本沒有原始來源，來源不可考呢？或是來源根本是一個社交媒體的假帳號？
面對錯誤訊息，用戶需要養成查證習慣（圖片來源：Unsplash）
到頭來，用戶自己的判斷，依舊是最重要的一環。很多時候，可以從「其他人對於該消息的評論」來間接找到有用的訊息。（首先你必須無視那些聳動的、訴諸民粹的無效評論，從無數內容中辨識出有幫助的資訊。當然，這依舊需要依賴個人的判斷能力）
AI 內卷時代來臨：錯上加錯，垃圾訊息大爆發
如果想偷懶、節省時間，透過上面提供的 AI 工具進行交叉判斷，可能是最簡單的 AI 糾錯方式，但相對應的，必須承擔「可能發生的錯誤」風險。事實上，隨著網路 AI 內容的增加，想要透過搜尋引擎糾錯、找到問題的答案，也變得越來越困難，因為 AI 時代讓一切都內卷了起來。
由 AI 所生成的錯誤訊息，被發送到網路上，再被搜尋引擎收錄，找到的資訊很可能依舊是錯誤資訊。可怕的還沒結束，AI 的訓練每天都在發生，這些被發送到網路上的錯誤資訊，很可能再被收錄成大數據的一部分，再被拿去訓練 AI，更加强了 AI 生成內容的錯誤率 ……。
目前還不確定這些 AI 大廠會如何避免這些問題，但可以確定的是，個人「尋找源頭資訊、判斷可信度」能力的重要性，在 AI 時代不但沒有下降，反而還更高了呢。
*本文為科技人授權轉載，原文為《我們該如何辨別、對抗 AI 生成的假消息？》
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