深伪技术的冒起与普及，导致社交媒体上出现更多错误和虚假信息；加上人工智能生成的多媒体内容泛滥，使得区分事实与虚构变得越来越困难。
製作深伪的有心人利用此技术试图在选举期间扭曲大众的公共认知，或在危机议题上误导民众。
这包括了于五月在网路上疯传、以 AI 生成的美国五角大厦爆炸影像；三月，AI 生成的美国前总统特朗普被捕和教宗方济各穿着羽绒服的虚假图像也在社交媒体上广泛传播。在今年尼日利亚大选期间，一段声称总统候选人阿布巴卡尔（Atiku Abubakar）、他的竞选伙伴奥科瓦医生（Ifeanyi Okowa）和索科托州州长坦布瓦尔（Aminu Tambuwal）计划操豆投票的伪造音频在网路上传播。
Dubawa 研究员、非洲开源调查学院（African Academy for Open Source Investigation）学人 Silas Jonathan 表示，深伪技术无疑为媒体带来了重要的问题和担忧；加纳记者兼 Dubawa 加纳的事实查核员 Jeffrey Nyabor 亦表示，虚假信息传播者越能成功地利用深伪技术，媒体的公信力就越减弱，因为受众越来越无法辨别箇中真假。
不过，AI 既可以成为问题，也可以成为解决方案。
以下就是记者可以用来打击深伪的一些有用工具：
深度神经网络
TensorFlow 和 PyTorch 是使用深度神经网路来识别深伪的两款免费工具。它们可用于分析影像、视频和音频线索以侦测技术操弄的痕迹。用户只需上传真实和虚假媒体内容的例子，即可训练侦测模型来区分两者。
Jonathan 说：“这些网络可以从大量数据中学习，辨别面部表情、动作或言语模式的不一致，这些不一致可能表明存在深伪。[用户] 还可以训练机器学习演算法来分析和检测视讯或图像中的模式，以确定它们是否是经深伪技术操豆或生成的。”
Deepware
Deepware 是一款开源技术，主要用于侦测 AI 生成的影片。该网站有一个扫描仪，用户可以将影片上传，以查明它们是否经过人为处理。
与其他深伪侦测工具类似的是，Deepware 模型会寻找人脸上的操弄迹象。该工具的主要限制是它无法辨识语音替换技术，这比换脸的危险要大得多
“结果并不总是 100% 准确。有时它成功还是失败，取决于深伪内容的品质、它所使用的语言以及其他一些因素，” TheCable 的特约编辑 Mayowa Tijani 说。
Sensity
Sensity 专注于深伪侦测和 AI 生成的影像辨识，其先进的机器学习模型可用于分析视觉和内容背景线索，以识别 AI 生成的图像。
此工具并非免费，费用按每月使用情况和个人兴趣领域自订。
Hive
借助 Hive，独立事实查核人员和互联网用户可以快速扫描数码文字和图像以验证其真实性。用户只需将文件上传到 AI 生成内容侦测页面，进行快速处理，即可查核图像的真伪。
用户亦能使用 Hive AI 侦测工具的 chrome 扩充功能，在桌面电脑上使用。这令用户能免费从浏览器中检测 AI 生成的文字和图像。
Illuminarty
Illuminarty 也提供侦测 AI 生成图像和文字的能力，其免费版本包括基本服务，而进阶方案则提供更多功能。
透过此工具，用户可以辨识虚假影像中出现操弄的地方，以及由哪些 AI 模型生成的。它还可评估图像由 AI 创建的可能性。
上述这些工具都可以帮助用户识别和打击深伪，虽然它们并不是 100% 准确。Jonathan 解释，误报的风险始终存在，真实可靠的内容可能会被错误地标籤为深伪内容，反之亦然。
记者和独立的事实查核人员该以更批判性的态度去细察内容，以检测深伪的存在。并非所有 AI 生成的图像和影片都是无懈可击的；大部份仍然可以透过仔细检查来发现。
图片来源：Steve Johnson on Unsplash.
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