真實情境演練：
從課堂、職場到詐騙案例判斷 AI 可信度

查核重點不是只聽聲音像不像，而是同時檢查：① 是否存在可信原始發言場合；② 是否有官方頻道或主流媒體報導；③ 聲音偵測工具的分數是否只能當輔助線索；④ 內容是否與當事人公開立場和已知脈絡一致。

RFA / Asia Fact Check Lab 判定 2024 年 5 月流傳的「賴清德抱怨蔡英文」音訊缺乏證據，且可能由 AI 生成。台灣事實查核中心也曾整理 2024 選舉期間的 AI 變造影音案例，提醒政治影音不能只憑「看起來像」或「聽起來像」判斷。

• 來源查核：任何「候選人聲明」，若找不到對應的新聞報導、記者在場的直播或官方發布，極有可能是偽造
• 一致性比對：此聲明是否與候選人的已知立場一致？劇烈的立場轉變，若沒有主流媒體報導，應高度懷疑

① 反向圖片搜尋：截取關鍵幀找出影片更早出現的版本；② 時間線比對：確認影片是否早於聲稱事件；③ 醫療脈絡：把「倒下、暈厥、急救」與「死亡、疫苗因果」分開判讀，不用單一影像推論醫療因果。

這類案例示範了「情境造假」的典型手法：真實影片若被配上錯誤時間、錯誤原因或錯誤醫療結論，就會製造出完全不同的意義。反向搜尋和醫療專業來源必須一起使用。

• 專業人士必有官方紀錄：真正的律師有律師公會登記；真正的醫生有醫師執照號碼可查；真正的公司有統一編號可查。先驗證資格，再決定是否委託。
• 影像不是身分證明：可疑「專業人士」照片要做反向圖片搜尋，但沒有歷史紀錄不等於一定是假；只能當作風險訊號。
• 視訊也不是最終證明：視訊可提高門檻，但不能取代官方資格查詢、公司登記、實體聯絡方式與第二管道確認。

Bellingcat 說明，這類驗證通常結合地理位置比對、時間線判讀、衛星圖與社群影像交叉檢查。重點不是只看單一畫面是否「像真的」，而是把影像放回可驗證的地點、時間與事件脈絡。

這個案例示範了「不要只靠直覺判斷真假」的重要性。正確的反應不是相信一切，也不是懷疑一切，而是做系統性的驗真工作。 地理位置比對、時間線分析與多來源交叉查證，既能揭露假內容，也能保護真實的視覺證據。