AI 學會直播的語法

「世足賽開幕」竟然是 AI 假影片，吸引大量觀眾追看，表面是一宗假新聞事件，但值得討論的地方是這段假畫面被包裝成直播之後，為何會變得可信。過去我們判斷影像是否真實，主要看畫面本身是否合理，但在平台時代，很多人先相信整個觀看環境。只要標題像真、時間點合理、畫面持續播放、旁邊有觀看人數和聊天室，觀眾很容易先接受它正在發生，然後才在細節上慢慢懷疑。

直播本來是一種技術形式，也是一種信任承諾。它暗示畫面與現實同步，暗示觀看者和事件處於同一個時間之中。一般影片可以剪輯、重播、加工，但直播給人的感覺是即時、未完成、不可完全控制。正因如此，直播比普通影片更容易產生現場感。觀眾覺得自己正在參與一個正在發生的事件。體育賽事、發布會、災難現場、政治活動都依賴這種形式，因為直播本身會給內容加上一層真實性。

然而，這層真實性其實可以被模仿。AI 假影片之所以危險是因為它可以進入平台早已建立好的觀看語法。所謂直播語法，包括標題中的「Live」、盛事名稱、即時觀看人數、滾動留言、持續播放的畫面、鏡頭切換、主持語氣、背景音樂、倒數節奏，以及平台推薦系統帶來的人流。這些元素合起來會讓觀眾不用逐一驗證也先感到「這應該是真的」。當 AI 能夠模仿這套格式，它偽造的就是一個可信的觀看場景。

很多人被騙，大多都因為判斷的入口被改變了。人在網上觀看內容時，很多時都是依賴一系列快速線索作出判斷。這些線索包括來源是否像官方、觀看人數是否很多、標題是否符合預期、事件是否正在熱議、留言區是否有人互動，直播尤其如此，平台環境越即時，人就越少停下來核對，因為它製造一種時間壓力：如果這正在發生，觀眾便傾向先看、先追、先轉發，查證往往被推到後面。

這種機制與傳統假新聞不同。傳統假新聞主要偽造資訊，讀者還有機會透過來源、日期、文字矛盾去判斷。假直播則偽造情境，讓你進入一個看似正在發生的現場。情境一旦成立，觀眾的心理位置便改變了。你像在現場旁觀。這種參與感會降低懷疑，因為人通常不會一邊參與一邊保持完整距離。大量觀眾同時在線，也會進一步加強可信度。別人正在看，本身就變成一種證明。

AI 在這裡學會平台如何生產真實感，它知道甚麼畫面容易被接受，甚麼節奏像正式活動，甚麼標題能引起點擊，甚麼形式能讓人停留。這與一般的「真假」問題不同，因為牽涉到信任的基礎被格式化。過去我們以為真實來自事件本身，現在越來越多真實感其實來自呈現方式。只要呈現方式足夠像真，內容本身即使有不合理之處，也可能被延遲懷疑。

這會改變人對影像的基本信任。以前看到照片和影片，人們仍然會預設它們與現實有某種連結。即使知道可以修圖，也不會每次觀看都從懷疑開始。AI 生成內容普及後，這種預設會被削弱。更麻煩是當假內容越來越多，人們不一定會變得更理性，反而可能變得更依賴立場和熟悉來源。相信甚麼慢慢取決於它是否出現在自己熟悉的平台、群體和語氣之中。這會令公共判斷變得更分裂。

平台在這個過程中不能只把責任推給觀眾。因為直播語法本身是平台長期培養出來的。觀看人數、推薦流量、即時互動、演算法推送，都是平台用來提高停留時間和參與度的設計。當這套設計被造假者利用，平台不能只說用戶需要自行辨認。它至少要重新思考哪些內容可以標示為直播，哪些盛事名稱需要驗證，AI 生成內容是否應有更清晰標記以及當異常觀看量出現時，系統是否應該主動降低擴散速度。否則，平台一方面利用現場感賺取流量，另一方面又把錯誤判斷的成本交給觀眾承擔。

這件事提醒我們 AI 假影片的問題在於它開始掌握人類相信影像的環境條件。未來辨認真實不能只靠看畫面是否逼真，也要看這個畫面如何被呈現、由誰發布、以甚麼形式推送、是否借用了直播和群眾互動來製造可信感。當直播也可以被偽造，現場感就不再是可靠的證明。需要被重新建立的是一套面對平台語法的判斷習慣：不要因為某件事看起來正在發生，就立即相信它真的正在發生。