你活在深度伪造的时代,做那个先去核实的人

这是我们对盖茨 2023 年《AI 的风险真实存在,但可以管理》一文的解读。想读原文(英文),请点这里 →

先接受一件事。

你是历史上第一代必须默认"眼前这段视频,可能是假的"的人。你看到的一段政治家演讲,一段名人发言,甚至一段"你朋友的语音消息",都可能是 AI 合成出来的,而且合成得越来越像。盖茨 2023 年就在文章里写:"在深度伪造和量身定制的错误信息的时代,分辨真假的能力,将是一项基本的生存技能。"三年后的今天,那不再是提醒,是每天早上打开手机就要面对的现实。

这听起来吓人。但盖茨在同一篇文章里,也说了另外一件事,而且他有理由这样说。

"我们能相信自己有能力管理住这些风险,最有力的理由是:我们以前做到过。"

什么意思?想想你没赶上但你父母赶上过的那一波:1990 年代末,骗子给人发邮件,冒充尼日利亚王子,说"帮我转一笔钱,分你一半"。一开始很多人上当。慢慢地,大家学会了,遇到那种邮件就习惯性地翻个白眼。今天你看到诈骗邮件,几乎不用停下来想。这份"翻白眼"的肌肉,是被时间练出来的。深度伪造这一次,我们也得练出同一块肌肉,只是节奏要快得多。

盖茨自己讲的那个类比更有意思。

他说,计算器进课堂的时候,一批数学老师担心孩子们再也不会算算术了。另一批老师转过身,开始教"算术背后的道理",为什么进位是那样,为什么小数点在那里,加法在生活里到底代表什么。前一批老师,输给了计算器。后一批老师,教出的孩子,反而更强。同样一件事,不同的老师,拉开了两代人。

你现在跟 AI 的关系,就是那个岔路口。AI 会替你写作业。这是事实。问题是:你要不要因此变笨。

盖茨引了一位英语老师 Cherie Shields 2023 年在《Education Week》上写的一篇文章。这位老师没有禁 ChatGPT。她做了相反的事:围绕 ChatGPT 设计课堂。她教学生怎么给 AI 写提示词、怎么读 AI 生成的初稿、怎么挑里面的毛病、怎么改写成更好的版本。她的学生学到的不是"少写",而是"更会写"。因为她把 AI 当成了一块磨石,而不是一台代笔机。

你能做的,是同样的一件事。

每次 AI 给你写了一段东西,你先别交。做三件事:

一、大声念一遍。你会听到那些空洞的、华丽但没内容的句子。它们是 AI 的口头禅,不是你的。

二、挑一个具体的说法,去查。AI 说"研究表明"?哪一份研究,谁做的,发在哪本期刊?查不到,就删掉。查得到,你就学到了。

三、用你自己的话,重写一段最重要的。你会发现你写出来的比它更像你,虽然不那么"顺"。那份"不顺",是你的印记。

这三件事,加起来大概十分钟。但它做的事,是把 AI 从"帮你混过一次作业"变成"帮你练一次脑子"。

关于图像和视频,规则更简单。

看到一段让你情绪剧烈波动的内容,特别愤怒、特别感动、特别害怕,停下来。问自己三个问题:

这段东西是从哪里来的?第一手源头,还是转来转去的截图?

谁会因为你相信这段东西而受益?流量的?一家公司的?一个政治派别的?

如果我要证明这是假的,我会去查什么?是不是有反向图片搜索?是不是有原始视频?

这三个问题练到成为本能,你就是那个在群聊里最先说出"等等,这个可能是假的"的人。三年之后,那种人会是被大家最信任的人。

最后一件事。

你身边的同学里,会分成两批。一批会用 AI 帮自己交作业、发朋友圈、写道歉信,然后越来越不敢自己想问题。另一批会用 AI 当磨刀石,把自己练得更快、更清晰、更会分辨。十年后,两批人不会站在同一条起跑线上。你选哪一批,决定权只在你自己手里。

### 值得停下来想想的问题

一、上一次你转发一段"觉得非常震撼"的视频或者截图之前,你有没有停下来去查一下它的来源?如果没有,你多快就分享出去了?

二、你身边的同学里,谁最爱在群里说"等等,这个可能是假的"?他给这个群带来了什么?

三、如果一年之后,你的老师告诉全班:"你们的作业允许用 AI",你希望那个时候的自己,是"AI 帮我写完了作业"的那个学生,还是"我用 AI 练得更会写了"的那个学生?