第一件事：唔好憑感覺，先拆個講法

好多誤判都係由表面開始：手指、陰影、嘴形、聲線、背景字體。呢啲可以幫你留意問題，但唔足以完成查證。

見到可疑內容，先問三條問題：

1. 個 post 具體聲稱乜？ 用一句說話寫低：邊個、做咗乜、幾時、喺邊度、想證明乜。
2. 原始來源喺邊？ 有冇完整影片、完整錄音、官方文件、研究論文、產品文件、原始上載連結？
3. 上下文對唔對？ 日期、地點、語言、剪接片段、標題、caption 同圖片內容有冇對得上？

如果欠其中一層，唔代表一定係假；但至少代表：未夠證據。美國北卡羅來納州的 N.C. Cooperative Extension 亦將辨認 AI 生成媒體中的錯誤資訊，歸入 deepfake 時代的數碼素養教育。

真片都可以講假故事

一個常見陷阱係：以為影片真，講法就一定真；或者見到似 AI，就當成成件事都假。其實媒體同聲稱可以分開。

• 真影片可以被配上錯誤時間、地點或事件背景。
• 真截圖可以被剪走前文後理。
• AI 圖可以只係用嚟象徵性配圖，唔一定係證據。
• 合成影片可以同另一個需要獨立查證的聲稱綁埋一齊。

所以每次查證最好分兩條線：材料本身係真、改過，定係合成？ 以及：材料有冇真正證明 post 入面嗰句講法？

7 步快查清單：轉發前用一次

下次見到震撼影片、AI 圖、名人錄音、爆料截圖，或者「AI 又突破人類」之類說法，可以跟住呢個次序做。

1. 寫低核心聲稱。 佢究竟話發生咗咩？邊個牽涉其中？想你得出咩結論？
2. 搵原始來源。 唔好只睇轉載 post。試吓搵完整影片、較長錄音、原始文件、研究論文、官方公告或者最初上載者。
3. 對上下文。 查日期、地點、語言、活動背景、畫面裁切、標題同 caption。真片配錯背景，一樣可以誤導。
4. 分開媒體同講法。 問兩次：內容本身真唔真？以及，就算內容真，佢係咪真係支持 post 的結論？
5. 做反向查證。 用圖片反向搜尋、抽影片關鍵幀、對比地標、logo、天氣、衣著、陰影同背景細節。
6. 技術異常只當提示。 扭曲文字、不自然嘴形、奇怪陰影、怪手、聲音斷裂都係警號；但單靠一個瑕疵，未必足以定案。
7. 搵獨立確認。 大件事要等可靠來源確認同一個核心事實，最好仲要指向原始材料。

做完仍然缺日期、地點、原片、原文或者可信來源？最乾淨的判斷通常係：未能證實。

Deepfake 同 AI 圖：來源鏈比像素瑕疵更重要

Deepfake 的問題唔止係「有冇改圖」。佢可以令本來大家最信的「親眼見到、親耳聽到」都變得需要再查。UNESCO 將 deepfake 形容為關乎知識同信任的危機；Reuters 報道的聯合國報告亦要求加強應對 AI deepfake 同錯誤資訊。

實際做法係：一步一步向來源追返去。

• 由短片追完整片： 你見到嘅係幾秒剪輯，定係完整內容？
• 由轉載追原帖： 邊個最先發佈？之後有冇被改標題、改 caption？
• 由截圖追連結： 所謂證據可唔可以打開、封存、核對？
• 由畫面追聲稱： 片中真係顯示 caption 講嗰件事，定只係畫面相似？
• 由瑕疵追證據： 奇怪陰影或者怪聲係線索，但關鍵仍然係有冇原始來源同獨立確認。

牽涉名人、危機、選舉、醜聞或者煽動性指控時，尤其要慢半拍。冇清楚來源鏈同完整上下文，就唔應該扮件事已經「實錘」。

關於 AI 的假新聞：hype 都要當 claim 查

唔係所有誤導性 AI 消息都係 AI 生成。有時問題係誇大：一個 demo 被講到似正式產品，一次測試被包裝成全面突破，一張截圖取代咗原始論文或官方文件。

可以咁問：

• 有冇原始論文、官方產品公告或者技術文件？
• 係實驗室 demo，定係普通用戶已經用得到的功能？
• 有冇交代限制、測試條件、失敗率或錯誤例子？
• 係咪由一個例子跳到一個好大的普遍結論？
• 邊個因為呢個講法得益：流量、廣告、政治效果，定係商業利益？

見到「100% 準確」、「已經證明」、「像人類一樣思考」、「革命性」、「即刻取代所有工作」呢類字眼，唔代表一定假；但足夠提醒你：去搵原始來源，將講法收窄再查。

AI 偵測器：可以幫手，唔係裁判

AI 偵測器可以提供線索，但唔可以取代查證。NIST 的 GenAI 計劃顯示，生成內容可否被分辨、生成敘事有幾可信，正係結構化評估的題目；NIST 亦提到，可信但具誤導性的生成敘事資料，可用於訓練偵測器辨認相關敘事。

用偵測器時，記得問：

• 工具係查文字、圖片、聲音，定係影片？
• 佢查緊 AI 生成、後期改動，定只係統計上異常？
• 佢有冇解釋理由，定只係畀一個百分比？
• 結果同原始來源、上下文是否一致？定只係令你誤以為已經查完？

最重要係：偵測器最多只係提示一段內容可能點樣產生。佢唔會自動證明 post 入面嗰個政治、商業、健康或社會聲稱係真。

可以點樣用 AI 幫自己查證？

AI 工具適合用嚟整理資料同提醒你漏咗咩，但最後判斷「有冇證據」唔應該交晒畀佢。

比較有用的做法包括：

• 將一個長 post 改寫成一句可查證的核心聲稱；
• 列出欠缺的資料，例如日期、地點、人名、原句、來源；
• 建議可能的原始來源，例如官方公告、論文、完整影片；
• 提醒你可以做邊啲反向查證；
• 指出聲稱同證據之間有冇跳步或矛盾。

但 AI 答案如果冇可打開、可核對的原始來源，就只係研究提示，唔係證據。

紅旗：見到呢啲，先停一停

以下警號愈多，愈應該查清楚先分享：

• 只有截圖，冇連結。
• 引文被剪短，搵唔到完整版本。
• 冇作者、冇日期、冇最初發佈地點。
• 內容催你「即刻轉發」。
• 只有一個來源講同一件事。
• 文字好激動，但可核對事實好少。
• 拎一張 AI 偵測器截圖當唯一證據。
• 聲稱好大，證據好薄。

4 句短口訣

日常遇到可疑 AI 內容，記住呢個次序：

1. 先搵原片、原文、原始來源。
2. 再對時間、地點、人物同上下文。
3. 再搵獨立可靠來源確認。
4. 未證實，就唔好幫佢擴散。

正因為 AI 生成敘事可以好可信，而 deepfake 又會挑戰大家對視聽證據的信任，「未能證實」好多時比「我覺得真」或者「我覺得假」更負責任。

第一件事：唔好憑感覺，先拆個講法

好多誤判都係由表面開始：手指、陰影、嘴形、聲線、背景字體。呢啲可以幫你留意問題，但唔足以完成查證。

見到可疑內容，先問三條問題：

1. 個 post 具體聲稱乜？ 用一句說話寫低：邊個、做咗乜、幾時、喺邊度、想證明乜。
2. 原始來源喺邊？ 有冇完整影片、完整錄音、官方文件、研究論文、產品文件、原始上載連結？
3. 上下文對唔對？ 日期、地點、語言、剪接片段、標題、caption 同圖片內容有冇對得上？

如果欠其中一層，唔代表一定係假；但至少代表：未夠證據。美國北卡羅來納州的 N.C. Cooperative Extension 亦將辨認 AI 生成媒體中的錯誤資訊，歸入 deepfake 時代的數碼素養教育。

真片都可以講假故事

一個常見陷阱係：以為影片真，講法就一定真；或者見到似 AI，就當成成件事都假。其實媒體同聲稱可以分開。

• 真影片可以被配上錯誤時間、地點或事件背景。
• 真截圖可以被剪走前文後理。
• AI 圖可以只係用嚟象徵性配圖，唔一定係證據。
• 合成影片可以同另一個需要獨立查證的聲稱綁埋一齊。

所以每次查證最好分兩條線：材料本身係真、改過，定係合成？ 以及：材料有冇真正證明 post 入面嗰句講法？

7 步快查清單：轉發前用一次

下次見到震撼影片、AI 圖、名人錄音、爆料截圖，或者「AI 又突破人類」之類說法，可以跟住呢個次序做。

1. 寫低核心聲稱。 佢究竟話發生咗咩？邊個牽涉其中？想你得出咩結論？
2. 搵原始來源。 唔好只睇轉載 post。試吓搵完整影片、較長錄音、原始文件、研究論文、官方公告或者最初上載者。
3. 對上下文。 查日期、地點、語言、活動背景、畫面裁切、標題同 caption。真片配錯背景，一樣可以誤導。
4. 分開媒體同講法。 問兩次：內容本身真唔真？以及，就算內容真，佢係咪真係支持 post 的結論？
5. 做反向查證。 用圖片反向搜尋、抽影片關鍵幀、對比地標、logo、天氣、衣著、陰影同背景細節。
6. 技術異常只當提示。 扭曲文字、不自然嘴形、奇怪陰影、怪手、聲音斷裂都係警號；但單靠一個瑕疵，未必足以定案。
7. 搵獨立確認。 大件事要等可靠來源確認同一個核心事實，最好仲要指向原始材料。

做完仍然缺日期、地點、原片、原文或者可信來源？最乾淨的判斷通常係：未能證實。

Deepfake 同 AI 圖：來源鏈比像素瑕疵更重要

Deepfake 的問題唔止係「有冇改圖」。佢可以令本來大家最信的「親眼見到、親耳聽到」都變得需要再查。UNESCO 將 deepfake 形容為關乎知識同信任的危機；Reuters 報道的聯合國報告亦要求加強應對 AI deepfake 同錯誤資訊。

實際做法係：一步一步向來源追返去。

• 由短片追完整片： 你見到嘅係幾秒剪輯，定係完整內容？
• 由轉載追原帖： 邊個最先發佈？之後有冇被改標題、改 caption？
• 由截圖追連結： 所謂證據可唔可以打開、封存、核對？
• 由畫面追聲稱： 片中真係顯示 caption 講嗰件事，定只係畫面相似？
• 由瑕疵追證據： 奇怪陰影或者怪聲係線索，但關鍵仍然係有冇原始來源同獨立確認。

牽涉名人、危機、選舉、醜聞或者煽動性指控時，尤其要慢半拍。冇清楚來源鏈同完整上下文，就唔應該扮件事已經「實錘」。

關於 AI 的假新聞：hype 都要當 claim 查

唔係所有誤導性 AI 消息都係 AI 生成。有時問題係誇大：一個 demo 被講到似正式產品，一次測試被包裝成全面突破，一張截圖取代咗原始論文或官方文件。

可以咁問：

• 有冇原始論文、官方產品公告或者技術文件？
• 係實驗室 demo，定係普通用戶已經用得到的功能？
• 有冇交代限制、測試條件、失敗率或錯誤例子？
• 係咪由一個例子跳到一個好大的普遍結論？
• 邊個因為呢個講法得益：流量、廣告、政治效果，定係商業利益？

見到「100% 準確」、「已經證明」、「像人類一樣思考」、「革命性」、「即刻取代所有工作」呢類字眼，唔代表一定假；但足夠提醒你：去搵原始來源，將講法收窄再查。

AI 偵測器：可以幫手，唔係裁判

AI 偵測器可以提供線索，但唔可以取代查證。NIST 的 GenAI 計劃顯示，生成內容可否被分辨、生成敘事有幾可信，正係結構化評估的題目；NIST 亦提到，可信但具誤導性的生成敘事資料，可用於訓練偵測器辨認相關敘事。

用偵測器時，記得問：

• 工具係查文字、圖片、聲音，定係影片？
• 佢查緊 AI 生成、後期改動，定只係統計上異常？
• 佢有冇解釋理由，定只係畀一個百分比？
• 結果同原始來源、上下文是否一致？定只係令你誤以為已經查完？

最重要係：偵測器最多只係提示一段內容可能點樣產生。佢唔會自動證明 post 入面嗰個政治、商業、健康或社會聲稱係真。

可以點樣用 AI 幫自己查證？

AI 工具適合用嚟整理資料同提醒你漏咗咩，但最後判斷「有冇證據」唔應該交晒畀佢。

比較有用的做法包括：

• 將一個長 post 改寫成一句可查證的核心聲稱；
• 列出欠缺的資料，例如日期、地點、人名、原句、來源；
• 建議可能的原始來源，例如官方公告、論文、完整影片；
• 提醒你可以做邊啲反向查證；
• 指出聲稱同證據之間有冇跳步或矛盾。

但 AI 答案如果冇可打開、可核對的原始來源，就只係研究提示，唔係證據。

紅旗：見到呢啲，先停一停

以下警號愈多，愈應該查清楚先分享：

• 只有截圖，冇連結。
• 引文被剪短，搵唔到完整版本。
• 冇作者、冇日期、冇最初發佈地點。
• 內容催你「即刻轉發」。
• 只有一個來源講同一件事。
• 文字好激動，但可核對事實好少。
• 拎一張 AI 偵測器截圖當唯一證據。
• 聲稱好大，證據好薄。

4 句短口訣

日常遇到可疑 AI 內容，記住呢個次序：

1. 先搵原片、原文、原始來源。
2. 再對時間、地點、人物同上下文。
3. 再搵獨立可靠來源確認。
4. 未證實，就唔好幫佢擴散。

正因為 AI 生成敘事可以好可信，而 deepfake 又會挑戰大家對視聽證據的信任，「未能證實」好多時比「我覺得真」或者「我覺得假」更負責任。