你還在相信眼見為憑？數位時代的視覺詐騙陷阱！
文／瑪琳．唐吉；譯／洪世民
社群媒體上有四十四億八千萬人，也就有四十四億八千萬種聲音。想像那種突如其來的視覺噪音，用「難以忍受」來形容已經算客氣了。前幾個世代──在X世代前出生的任何人──自幼從來沒有同時暴露於那麼多視覺聲音，這是因為網際網路要到一九八三年才問世，此後便突飛猛進，改變了所有人的生命。我們更容易獲悉每個人的意見和想法，這可能同時鼓勵凝聚和助長分歧：固然更容易找到志同道合的夥伴，也更容易天天見到你難以苟同的觀點。正因如此，我們感覺自己活在如此極化的世界。另外，我們如此頻繁地使用網路，意味時時刻刻都有形形色色關於各種主題的資訊，以毫無邏輯的順序提供給我們。在一日之始，當我打開我的社群動態，那就在各種消息之間跳來跳去，從我朋友的個人成就到悲慘的國際新聞：太多、太多了。
這種爭奪你關注的現象，被認為和新聞媒體的一種轉變關係密切：從客觀報導新聞、著眼於真相和事實，轉變成更具娛樂性、更強調評論和轉發意見的個人。在網路上可以透過點閱來賺錢，所以最聳動的視覺內容和故事往往能賺到最多錢，不論它們呈現的到底是不是事實。
AI 也會幫助不道德的消息來源生成更多視覺內容，以比過去更快的速度爭奪你的注意力，而現行系統為他們提供更明確的財務動機。隨著 AI 繪圖在世界蓬勃發展，你得回到你的質疑，重新評估你看到的圖像是不是真的。有些國家已立法防杜錯誤資訊（例如管理不實廣告），但我們一旦上線，分辨虛構與真實、新聞和娛樂、騙點閱的圖片和呼應事實的影像，就是我們的責任了。如果你了解虛構的東西不代表事實，那虛構就不成問題──麻煩的是看似真確、實則不然的圖像。這是影像創作者帕布羅．沙維爾（Pablo Xavier）的親身遭遇：他用 Midjourney 創作了教宗方濟各（Pope Francis）穿羽絨外套的 AI 圖片，當這張圖片在網路上發表，它就被第三方拿來批評天主教會了。
視覺訊息的源頭未必能輕易獲知，但網路上其實有不少工具讓我們得以查驗。Google Images 或 TinEye 都提供反向搜尋圖片的功能。回到那張教宗方濟各穿羽絨外套的圖片──如果你反向搜尋這張圖片，你會發現沙維爾最早是把它張貼在 Facebook 一個名叫 AI Art Universe 的粉絲團，然後貼在 Reddit 上，明確表示那是人為創作。反向圖像搜尋是人工智慧工具能夠支援我們找到真正的源頭，透露是誰分享圖像的一例。找出原始來源很重要，因為一種常見的假新聞策略，就是拿真的圖像或視覺內容套用不同的敘事。原始來源很重要，但分享、轉發的人也很重要，因為他們可能會在新的脈絡底下做這件事。
例如，二○一九年香港抗議期間，社群媒體湧滿警察對抗議群眾蠻橫施暴的圖片和影片。但中國政府試圖藉由變造圖片和影片來掌控敘事、呈現事件的不同版本。一個例子是運用深偽技術製造一段看起來像抗議群眾攻擊警察的影片。那段影片在社群媒體大肆轉發，被中國政府拿來做為鎮壓抗爭的正當理由。後來真相大白，影片其實被動過手腳，並非呈現事件真貌。在另一個例子，中國政府發布好幾段他們聲稱抗議群眾持有槍枝手榴彈等武器的影片，但彭博社揭露，那些影片被移花接木過，其實是來自數年前一場軍事重現活動。
還有一個例子是二○二○年福斯新聞（Fox News）在報導西雅圖國會山自治區「黑人的命也是命」抗議活動時用了數位變造過的影像。抗爭的目標是將西雅圖四億零九百萬美元警政預算的五○％，重新分配給傳統黑人社區的社區營造和服務工作，在動用監禁和警方干預之前解決其根本原因。福斯新聞轉發的照片顯示一名帶武器的男子站在國會山的入口，但原本的照片則是一條空盪的街道。他們給影像動手腳是為了讓抗議看起來比實際更暴力、更混亂。新聞記者和社群媒體使用者紛紛批評福斯新聞變造圖像來扭曲情況。這起事件凸顯了媒體報導竄改影像的潛在危險。
然而，有時候你看到的視覺內容是以較輕微、較小的規模竄改過。塔莉亞．史特勞德教授（Talia Stroud）針對二○二○年的極化和政黨選擇性暴露情況委託進行一項研究，發表於《傳播期刊》（Journal of Communication）。她證明人會受到符合本身政治傾向的媒體管道吸引，包括雜誌和新聞組織，而人們一旦自己選擇既有政治觀點相同的消息來源，便可能助長極化。例如，有政治傾向的媒體管道，可能會選擇性報導特定主題或事件來支持他們的意圖（例如，左傾的新聞管道可能會強調與社會正義議題有關的事件，右傾頻道則可能著眼於犯罪和移民），使消費那些報導的民眾愈來愈堅信他們一直採用的偏頗觀點是對的。這就是說，當你消費的視覺內容絕大多數來自跟你有同樣偏見的源頭──因為你認同它們，你可能很容易受到吸引──你就有在那種偏頗世界觀裡陷得更深的危險，而錯失未被那些媒體優先報導的故事。
至於你在社群媒體動態看到的東西，你可能會因為人們沒有花時間做批判性思考而接收到誤導性的視覺內容。心理學家大衛．蘭德（David G. Rand）和戈登．潘尼庫克（Gordon Pennycook）發現，人們相信的事情與他們在社群媒體上分享的內容，並非完全一致──我們會分享假資訊或誤導性資訊，通常是因為注意力不集中、缺乏審慎推理或相關知識，而非出於黨派偏見或刻意誤報。綜合來看，前述兩項研究告訴我們，就算信任來源，我們仍須持續質疑我們接收到的視覺訊息，因為就連可靠的消息來源也可能只告訴我們故事的片面，而且我們身邊的人不見得一眼就明白某個圖像是騙人的。
在思考某個影像的來源會如何改變影像意義的時候，光是思考是哪些人或組織散播視覺內容，也許還不夠──你取得視覺內容的平台或媒體，也會經由營造你遇上那些內容的情境來塑造視覺訊息。如果我挑了一本雜誌，我會知道我看到的很多視覺內容是廣告，因為販售廣告空間有助於籌措雜誌出版的資金。許多社群媒體平台（就算並不明顯），都是設計來讓你不停往下滑，因此演算法會推薦視覺內容讓你繼續把注意力集中在那個平台上。平台相當於別有所圖的第二來源：操控你去看下一則視覺內容，再看一則，再看一則。雖然創造某個圖像未必是為了博取按「讚」和讓你繼續留在社群媒體，平台卻會將圖像塑造成討人喜歡，吸引人投入、消費，然後滑過去，換下一個視覺內容的東西。
諸如 Facebook、Twitter、YouTube、Instagram、TikTok 和其他許多網路和便於手機使用的社交平台，都使用演算法來展現你最可能繼續盯著看的內容。演算法可能製造出同溫層，當使用者接觸到的內容始終與他們現有的信念或興趣一致，就會出現同溫層。社交平台使用的技術會知道你在什麼時候減緩滑動，在你留言、分享或按讚時認識你的喜好和興趣。這些資料會微調演算法，讓你看到更多會吸引你注意力的內容，而這有時會產生悲劇的後果。
二○二二年十月，一位英國法官判定 Meta（Facebook、Instagram、WhatsApp 的所有者）要為十七歲女孩茉莉．羅素（Molly Russell）之死負責。茉莉一直為憂鬱症所苦，而 Instagram 演算法算到這點，餵給她更多內容而讓情況更糟。一位心理學家在法庭指出，她看了茉莉在 Instagram 見到的圖片，好幾個禮拜輾轉難眠
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二○二一年，數千名支持川普的極端人士衝進美國國會大廈，企圖阻止國會認證拜登當選總統。群眾裡有很多人到場是因為他們相信川普的勝利是被偷走的，就算有六十多起法院案件沒有發現普遍選舉舞弊的證據。社群媒體充斥著涉及散播這種選舉舞弊陰謀論的團體，讓陰謀論看來像是具有可信度的新聞。如果這些人主要是從偽造的圖像和影片中獲取資訊，那也怪不得他們信以為真了。如果我們限制自己觀看和注意的事物，那麼我們全都很容易受到這類的操控。在誰都可以暢所欲言的網路上更是如此。目前沒有法律可以防止謊言傳播，傳播謊言的人也無需承擔後果。
是時候了，是該對我們所消費視覺內容的意圖或潛在意圖，提高警覺的時候了。如果我們對某件事起了強烈的反應，那十之八九是故意的，所以在你按下「分享」之前，你值得再次查證視覺內容的來源，以便更確定其可能的意圖。請不時停下來判斷你看到的各種模式──與你互動的演算法，是如何持續吸引你注意的？請留意這種視覺景觀會觸動你什麼樣的情緒，判斷這是不是你每次上網時想要感受的情緒。