AI偽造影片進化！Google聯手學界打造「火眼金睛」偵測系統

當今AI偽造技術已不僅限於換臉，從人物動作到場景細節都能無中生有。面對這股數位造假浪潮，加州大學河濱分校與Google聯手開發出革命性的「UNITE」偵測系統，即使畫面中沒有人臉，也能揪出AI生成的假影片。

電機與電腦工程學教授Amit Roy-Chowdhury帶領博士生Rohit Kundu，與Google團隊共同研發這套突破性技術。有別於傳統偵測工具僅鎖定臉部特徵，UNITE能全面分析影片畫格中的背景細節與動態軌跡，連完全虛構的場景也無所遁形。

「現在的深度偽造技術早已超越換臉階段，」Kundu指出：「透過強大的生成式模型，造假者能憑空創造整段影片內容，從主角到背景全部都是虛構的。我們的系統就是要攔截這類全方位造假。」

這項技術問世之際，正值AI影片生成工具在網路大肆普及。任何人只要具備基礎電腦技能，就能繞過安全機制，製造公眾人物發表不實言論的逼真影片。「這些工具的取得門檻低得可怕，」Kundu憂心忡忡表示。

研究團隊採用創新的transformer深度學習架構，搭配SigLIP基礎模型提取特徵，並首創「注意力多樣性損失」訓練法，使系統能同步監測畫面中多個關鍵區域，而非僅專注於人臉。這讓UNITE成為首款能同時偵測換臉、場景篡改與全虛構影片的通用型檢測工具。

這項突破性研究已獲2025年計算機視覺與模式識別頂級會議CVPR收錄，論文標題為《邁向通用型合成影片檢測器：從臉部/背景篡改到全AI生成內容》。研究團隊特別感謝Google提供的龐大資料集與運算資源，讓模型能針對各類新型態造假影片進行訓練。

雖然尚在開發階段，UNITE已展現出對抗數位造假的巨大潛力。未來可望協助社群平臺、事實查核機構與新聞媒體，阻止偽造影片在網路瘋傳。「當AI偽造技術日益精進，我們揭露真相的能力也必須同步提升，」Kundu強調：「民眾有權知道自己看到的畫面是否真實。」