深度伪造技术已从研究实验室走向消费级应用。2024 年世界经济论坛《全球风险报告》将 AI 生成的虚假信息列为最主要的短期风险之一，并指出视频和语音克隆变得触手可及的速度之快。好消息是：检测技术也在进步，而那些明显的破绽——尽管越来越少——仍能识破大多数低投入的伪造内容。
本指南介绍在视觉上应留意什么、在音频中应聆听什么，以及哪些免费工具值得你花时间去用。
视频深度伪造——视觉迹象
口型同步偏移
口型与辅音对不上——尤其是 'p'、'b'、'm' 等音，在真实视频中嘴唇会明显闭合。
不自然的眨眼
要么眨眼太少（较旧的换脸模型），要么眨眼节奏过于机械规律。真实的眨眼是不规则的。
光照不匹配
面部受光的角度与其身后房间的光照不一致。这是未对植入面部重新打光的换脸流程常见的破绽。
发际线和下颌处的边缘
合成面部与原始头部衔接处出现轻微模糊、色差或扭曲——暂停并放大即可看到。
牙齿和眼睛反光
牙齿看起来像融成一整排；眼睛的反光与实际光照环境不符。
语音深度伪造——音频线索
情感平淡
语音克隆常常缺少真实说话中的微停顿、呼吸和音高变化，产生一种异常平滑的表达。
背景环境不匹配
声音听起来'干'（录音棚般干净），而视频却显示在户外或有回声的环境中。
呼吸不自然
真实说话者会在短语之间呼吸。许多语音克隆会省略或错放呼吸声。
值得一试的检测工具
Intel FakeCatcher
检测像素中的血流信号（PPG），真实视频具有这种信号，而深度伪造通常无法复现。
Sensity AI
媒体机构和平台使用的商业深度伪造监测服务。提供免费演示版供个人检测。
Microsoft Video Authenticator
随 2020 年美国大选一同发布，专注于检测换脸视频中细微的褪色和灰度破绽。
Deepware Scanner
免费、对移动端友好的工具，可扫描上传的视频或网址以查找深度伪造迹象。
AI or Not (audio)
专注于语音克隆检测。适用于在通讯应用上流传的简短可疑音频片段。
怀疑是深度伪造时该怎么做
首先向托管平台举报——每个主流平台（YouTube、TikTok、X、Meta、WhatsApp）都有合成媒体政策和举报流程。对于未经同意的私密深度伪造内容，StopNCII.org 试点项目接受举报，并与各平台合作下架内容。对于政治或选举相关的深度伪造内容，你所在国家的 IFCN 签署方事实核查机构是合适的下一站。
另外：不要为了辟谣而转发。为了指出某段深度伪造内容是假的而重新上传它，反而会扩大它的传播。请用文字描述，附上事实核查的链接，让原内容自行失去传播力。