你會因為名人推薦而買書嗎？為什麼？｜【科科齊打交】

本文與 PAMO車禍線上律師 合作，泛科學企劃執行

走在台灣的街頭，你是否發現馬路變得越來越「急躁」？滿街穿梭的外送員、分秒必爭的多元計程車，為了拚單量與獎金，每個人都在跟時間賽跑 。與此同時，拜經濟發展所賜，路上的豪車也變多了 。

這場關於速度與金錢的博弈，讓車禍不再只是一場意外，更是一場複雜的經濟算計。PAMO 車禍線上律師施尚宏律師在接受《思想實驗室 video podcast》訪談時指出，我們正處於一個交通生態的轉折點，當「把車當生財工具」的職業駕駛，撞上了「將車視為珍貴資產」的豪車車主，傳統的理賠邏輯往往會失靈 。

在「停工即停薪」（有跑才有錢，沒跑就沒收入）的零工經濟時代，如果運氣不好遇上車禍，我們該如何證明自己的時間價值？又該如何在保險無法覆蓋的灰色地帶中全身而退？

薪資證明的難題：零工經濟者的「隱形損失」

過去處理車禍理賠，邏輯相對單純：拿出公司的薪資單或扣繳憑單，計算這幾個月的平均薪資，就能算出因傷停工的「薪資損失」。

但在零工經濟時代，這套邏輯卡關了！施尚宏律師指出，許多外送員、自由接案者或是工地打工者，他們的收入往往是領現金，或者分散在多個不同的 App 平台中 。更麻煩的是，零工經濟的特性是「高度變動」，上個月可能拚了 7 萬，這個月休息可能只有 0 元，導致「平均收入」難以定義 。

這時候，律師的角色就不只是法條的背誦者，更像是一名「翻譯」。

施律師解釋「PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』，轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言。」 這包括將不同平台（如 Uber、台灣大車隊）的流水帳整合，或是找出過往的接單紀錄來證明當事人的「勞動能力」。即使當下沒有收入（例如學生開學期間），只要能證明過往的接單能力與紀錄，在談判桌上就有籌碼要求合理的「勞動力減損賠償 」。

300 萬張罰單背後的僥倖：你的直覺，正在害死你

根據警政署統計，台灣交通違規的第一名常年是「違規停車」，一年可以開出約 300 萬張罰單 。這龐大的數字背後，藏著兩個台灣駕駛人最容易誤判的「直覺陷阱」。

陷阱 A：我在紅線違停，人還在車上，沒撞到也要負責？ 許多人認為：「我人就在車上，車子也沒動，甚至是熄火狀態。結果一台機車為了閃避我，自己操作不當摔倒了，這關我什麼事？」

施律師警告，這是一個致命的陷阱。「人在車上」或「車子沒動」在法律上並不是免死金牌 。法律看重的是「因果關係」。只要你的違停行為阻礙了視線或壓縮了車道，導致後方車輛必須閃避而發生事故，你就可能必須背負民事賠償責任，甚至揹上「過失傷害」的刑責 。 

數據會說話： 台灣每年約有 700 件車禍是直接因違規停車導致的 。這 300 萬張罰單背後的僥倖心態，其巨大的代價可能是人命。

陷阱 B：變換車道沒擦撞，對方自己嚇到摔車也算我的？ 另一個常年霸榜的肇事原因是「變換車道不當」 。如果你切換車道時，後方騎士因為嚇到而摔車，但你感覺車身「沒震動、沒碰撞」，能不能直接開走？

答案是：絕對不行。

施律師強調，車禍不以「碰撞」為前提 。只要你的駕駛行為與對方的事故有因果關係，你若直接離開現場，在法律上就構成了「肇事逃逸」。這是一條公訴罪，後果遠比你想像的嚴重。正確的做法永遠是：停下來報警，釐清責任，並保留行車記錄器自保 。

保險不夠賠？豪車時代的「超額算計」

另一個現代駕駛的惡夢，是撞到豪車。這不僅是因為修車費貴，更因為衍生出的「代步費用」驚人。

施律師舉例，過去撞到車，只要把車修好就沒事。但現在如果撞到一台 BMW 320，車主可能會主張修車的 8 天期間，他需要租一台同等級的 BMW 320 來代步 。以一天租金 4000 元計算，光是代步費就多了 3 萬多塊 。這時候，一般人會發現「全險」竟然不夠用。為什麼？

因為保險公司承擔的是「合理的賠償責任」，他們有內部的數據庫，只願意賠償一般行情的修車費或代步費 。但對方車主可能不這麼想，為了拿到這筆額外的錢，對方可能會採取「以刑逼民」的策略：提告過失傷害，利用刑事訴訟的壓力（背上前科的恐懼），迫使你自掏腰包補足保險公司不願賠償的差額 。

這就是為什麼在全險之外，駕駛人仍需要懂得談判策略，或考慮尋求律師協助，在保險公司與對方的漫天喊價之間，找到一個停損點 。

談判桌的最佳姿態：「溫柔而堅定」最有效？

除了有單據的財損，車禍中最難談判的往往是「精神慰撫金」。施律師直言，這在法律上沒有公式，甚至有點像「開獎」，高度依賴法官的自由心證 。

雖然保險公司內部有一套簡單的算法（例如醫療費用的 2 到 5 倍），但到了法院，法官會考量雙方的社會地位、傷勢嚴重程度 。在缺乏標準公式的情況下，正確的「態度」能幫您起到加分效果。

施律師建議，在談判桌上最好的姿態是「溫柔而堅定」。有些人會試圖「扮窮」或「裝兇」，這通常會有反效果。特別是面對看過無數案件的保險理賠員，裝兇只會讓對方心裡想著：「進了法院我保證你一毛都拿不到，準備看你笑話」。

相反地，如果你能客氣地溝通，但手中握有完整的接單紀錄、醫療單據，清楚知道自己的底線與權益，這種「堅定」反而能讓談判對手買單，甚至在證明不足的情況下（如外送員的開學期間收入），更願意採信你的主張 。

車禍不只是一場意外，它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和 。

在這個交通環境日益複雜的時代，無論你是為了生計奔波的職業駕駛，還是天天上路的通勤族，光靠保險或許已經不夠。大部分的車禍其實都是小案子，可能只是賠償 2000 元的輕微擦撞，或是責任不明的糾紛。為了這點錢，要花幾萬塊請律師打官司絕對「不划算」。但當事人往往會因為資訊落差，恐懼於「會不會被告肇逃？」、「會不會留案底？」、「賠償多少才合理？」而整夜睡不著覺 。

PAMO看準了這個「焦慮商機」， 推出了一種顛覆傳統的解決方案——「年費 1200 元的訂閱制法律服務 」。

這就像是「法律界的 Netflix」或「汽車強制險」的概念。PAMO 的核心邏輯不是「代打」，而是「賦能」。不同於傳統律師收費高昂，PAMO 提倡的是「大腦武裝」，當車禍發生時，線上律師團提供策略，教你怎麼做筆錄、怎麼蒐證、怎麼判斷對方開價合不合理等。

施律師表示，他們的目標是讓客戶在面對不確定的風險時，背後有個軍師，能安心地睡個好覺 。平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。

從違停的陷阱到訂閱制的解方，我們正處於交通與法律的轉型期。未來，挑戰將更加嚴峻。

當 AI 與自駕車（Level 4/5）真正上路，一旦發生事故，責任主體將從「駕駛人」轉向「車廠」或「演算法系統」 。屆時，誰該負責？怎麼舉證？

但在那天來臨之前，面對馬路上的豪車、零工騎士與法律陷阱，你選擇相信運氣，還是相信策略？ 先「武裝好自己的大腦」，或許才是現代駕駛人最明智的保險。

PAMO車禍線上律師官網：https://pse.is/8juv6k 

• 採訪編輯｜陳儀珈

關於「臺灣學生閱讀能力退步」的說法，早已不是新聞了，但這現象真的存在嗎？就算存在，怪罪社群媒體、影音平台，然後多讓學生們多讀幾本經典名著就能解決問題嗎？如果不是，還能怎麼做？

現代問題要有現代手段，國立臺灣師範大學教育心理與輔導學系講座教授，同時也是該校副校長的宋曜廷帶領研究團隊，先用科學方法研究學生的閱讀能力，接著透過評量，逐步找出解方。

「考試領導教學」一直是臺灣教育的硬傷，在當今臺灣「應試教育」的體制下，無論是什麼內容或教學方式，只要你是名師，在補習界永遠都可以有一席之地，然而，閱讀習慣這件事，沒有辦法透過應試導向的「補習」補起來。

在「應試」體制下的臺灣教育

針對臺灣學生的閱讀能力，宋曜廷的研究團隊發現，臺灣學生整體閱讀能力的確退步得很顯著，但學校端遲遲無法提出積極、有效改善閱讀教育的作為，家長也無法得到外界的有效支援。

以應試導向作為教育主軸，或許在臺灣和部分亞洲國家是可行的、能創造亮眼成績的，但這只是現在，而不是未來，更不是全球的趨勢。這個資訊爆炸的時代，應試取向的教育並非長久之計，新的學習觀念和教育研究都顯示，應試教育將會被「素養教育」所取代。

為了解決上述問題，宋曜廷藉由語言學、心理學、人工智慧技術，成功研發出「適性閱讀系統 SmartReading」平台，不僅能夠診斷學生的閱讀能力、客觀分析文本的難易度，也可以推薦適合學生程度的書籍，結合適性測驗、文本難度測驗，達到最好的學習和教學效果。

找到適合不同程度閱讀能力的文本

讓低年級的孩子讀《盲眼鐘錶匠：解讀生命史的奧祕》、《沙灘上的薛丁格，生活中的量子力學》等有一定難度的書籍，不是訓練，而是一種折磨。那要怎麼才可以選對書，讓學生讀到難度適中的文本呢？

以英語為例，「Lexile 藍思」是全世界最知名、最有公信力之一的英語閱讀程度指標，有無數的老師、家長和書商，甚至是美國教育部，都大力推廣使用 Lexile 藍思來增進孩子的英文閱讀能力，並追蹤學習的狀況。

那麼臺灣呢？宋曜廷表示，其實我們早就做出來了！畢竟臺灣學生的知識背景、典型的知識空間，是很簡單就可以整理出來的。

為了讓人們更精準、客觀地了解文本的難易度，宋曜廷結合閱讀心理學、語言學及機器學習，研發出「中文文本可讀性指標自動化分析技術」（Chinese Readability Index Explorer, CRIE），分析文本中的五大客觀指標（基本層次、字詞層次、句法層次、語意層次、以及凝聚類層次），以評估文章的用字遣詞及文章結構。

除了上述語言特徵外，宋曜廷的研究團隊更整合不同特定領域的知識，以評估文章中「專業知識」的難度，最終開發出通用型的文本可讀性模型，可用來量化不同領域書籍或文章的「SR 值」及「適讀年級」。

其中 SR 值為文本的難度值，若 SR 值愈大，則代表這篇文章或書籍的難度愈高。

若是好奇 CRIE 的分級成果，歡迎大家前往適性閱讀系統 SmartReading 的「閱讀分級書庫查詢系統」，該網站已收錄了「金鼎獎」、「中小學生讀物選介」、「兒童文學牧笛獎」等超過兩萬筆優良書目的得獎好書，並公布各個書籍的難度分級，提供大眾作為閱讀選書的參考依據。

踢走閱讀教育的絆腳石：太難懂、不適合和不深刻

除了書籍本身的難易程度，學生的閱讀能力，也會影響閱讀的成效和訓練。

因此，宋曜廷以閱讀心理學、閱讀能力發展歷程理論為基礎，參酌國際重要閱讀能力評量（PISA & PIRLS）與美國國家教育進步評量（NAEP）後，研發「中文閱讀能力診斷評量」（Diagnostic Assessment of Chinese Competence, DACC），藉由線上測驗，檢測出學生的閱讀能力。

根據認知發展理論，DACC 將學生的閱讀能力分為五大向度，分別為「字詞辨識」、「表層文意理解」、「文意統整」、「推論理解」以及「分析評鑑」。

適性閱讀系統 SmartReading 結合了能夠判斷書籍難易程度的 CRIE 技術，以及診斷學生五大向度閱讀能力的  DACC 評量，結合「書」與「人」的兩種指標，提供一組符合孩子閱讀能力的推薦書單，並讓學生自由選擇有興趣的書籍。

然而，匹配到適合的好書還不夠！研究團隊指出，臺灣學生缺乏的是「較高層次的知識整合與闡釋的能力」，因此一個培養閱讀習慣的好系統，還必須訓練學生「規劃閱讀計畫、評估閱讀成效、調整閱讀技巧」，讓孩子讀書讀得夠深刻。

適性閱讀系統 SmartReading 不僅有「讀後評量」、「閱讀計畫」的功能，更開發出評量學生摘要、心得的技術，並自動給予評分，是目前全世界第一且唯一的中文閱讀心得自動評分技術！

讀得多不等於讀得好，看 YouTuber 說書也不等於讀書

以往似乎會認為，只要孩子的閱讀量越大，就代表閱讀能力好、閱讀的效果也會好，但宋曜廷指出，這是很有爭議的說法，在教育學與心理學上，仍然無法證實閱讀量與閱讀力的有相關。

光是如何評估「閱讀量」，就有許多討論的空間。閱讀量等於文字量嗎？這些文字的品質如何？看了這麼多，究竟讀了什麼？有深入反省和批判嗎，抑或只是囫圇吞棗呢？

由於「認真讀」和「隨便讀」展現出來的成果、文字解構能力是完全不一樣，因此，在適性閱讀系統 SmartReading 中，會用相當嚴謹的平台互動、閱讀評量和讀後心得來檢驗閱讀的整體成效。

此外，若只單論閱讀能力的話，那就太「認知」了，在閱讀教育上，宋曜廷同樣看重的是閱讀的動機以及興趣。

孩子到底有沒有越來越喜歡閱讀？

宋曜廷指出，有許多人在進行閱讀教育時只在乎認知面，而忽略了情意面，尤其是「閱讀習慣」這一塊，更是難以被客觀測驗，而必須追蹤長達數年，才可以判斷孩子究竟有沒有持續的愛閱讀。

隨著時代數位化，除了紙本的閱讀，學生更多了電子書，甚至是有聲書、影片說書的選擇，然而，這到底算不算是一種「真正的閱讀」呢？

宋曜廷認為，「文字」的閱讀是不可取代的。除了文字是更深入、更有效率和效果的知識擷取外，在大腦處理資訊的過程，文字與影像進入記憶的機制是完全不一樣的，因此影像式的閱讀是另一個面向，無法真正取代傳統的文字式閱讀。

對於宋曜廷而言，YouTube 更適合作為一個引子，導引我們進入文字、發掘更深入的閱讀，也許當今影像的開發性、可能性比較高，也可以傳達更細膩的細節，但這幾千年來，人類對於文字的心領神會，是無可取代的。

在影視媒體的大舉進攻之下，若長篇文字（例如：書籍）的閱讀已經式微，像泛科學這種以「單篇文章」來乘載知識的方式，也許是值得推薦的。這種單篇、組合式的閱讀，只要足夠震撼、精煉，不僅維持文字原有的穿透性，也能「擾動」讀者去閱讀更多知識，作為一種閱讀的敲門磚。

從賣書的變成讀書的，再變成教書的！

宋曜廷感慨道，五十年前他小時候是個沒有書可以念的時代，在那個資源匱乏的社會，只有成績好的學生，才可以得到老師獎勵的一本書，考不到前三名，就沒有書可以看，《國語日報》更是許多人愛不釋手的寶藏。

回想起《國語日報》和當年的光景，宋曜廷也相當的懷念，「沒想到《萬能車》真的實現了！」

然而，隨著科技與網路技術的崛起，對於現在的學生而言，不僅書本唾手可得，還有著其他無限多的內容：遊戲、電影、動漫畫、網路影音等在搶奪人們的注意力，曾經輝煌、風光無限的出版業，如今卻變得灰頭土臉。

在科技狂潮下，數位化時代對出版業帶來巨大的衝擊，讀者閱讀習慣的轉變，更讓出版業面臨轉型的危機。

面對出版環境的驟變，傳統的大型出版社和書商，究竟該如何因應？中游的電商、科技學習或線上學習公司，可以怎麼協助相關的電商工作並擴展市場？在茫茫書海中，學生到底要怎麼選到正確的好書？

宋曜廷的研究團隊靠智慧型閱讀系統 SmartReading 平台打造「智慧型閱讀小聯盟」，集結了志同道合、願意推廣閱讀教育的聯盟會員，一起讓孩子喜歡讀書。加入聯盟後，作為上游的出版社與圖書銷售業，可以獲得前文所提及的  CRIE 自動分級技術，隨後由中游的電商與行銷單位利用 SmartReading 平台，將上游會員的書籍和文本推廣給有需求的下游會員，營造適性化閱讀的環境，讓家長和老師協助培養學生的自主閱讀習慣和能力。

「將出版業從賣書的，變成讀書的，再變成教書的！教書不是教真正的內容和知識，而是讓孩子對閱讀有興趣，因讀書而滿足。」宋曜廷這麼說道。

透過聯盟將閱讀的上中下游串連了起來，讓出版社不只是出版社、學生也不僅僅是只能接收知識的讀者，如此一來也才有機會讓「閱讀的生態系」能夠生生不息。

參考資料

• SmartReading 適性閱讀
• 智慧型閱讀小聯盟
• 文本可讀性指標自動化分析系統 CRIE 3.0
• 中文閱讀能力適性診斷評量
• 「基本能力指標」之發展與概念分析

S編按：【科科齊打交】是我們希望可以與大家一起進行的對話形式。泛科學編輯部會盡力蒐集資料，提供可以協助討論的科學內容，期待能夠塑造一個開放與理性討論的空間。

這一次想特別和愛書的科夥伴們一同聊聊：大家究竟會不會因為名人推薦而買書呢？你買書的依據又是什麼呢？

現在，我們想邀請你，在閱讀完相關內容後，在此文底下留言，與我們分享你的想法！

名人一推薦，就上排行榜？

事情是這樣的，話說 1 月 13 日時，YouTube 頻道「老高與小茉 Mr & Mrs Gao」所推出的影片中，談到了尼采的著作《查拉圖斯特拉如是說》。

挾帶著 300 多萬訂閱的高人氣與 200 多萬的影片瀏覽量，兩日後，這本經典成功登上了博客來即時排行榜第二名，而尼采的精裝版三冊套書也一路飆升至即時榜第六名。

這樣的氣勢與後續效應引發了不少正反面討論，相關內容歡迎大家敲碗，我們下次再做一集齊打交給大家講解。

所以說，大大到底看了哪些書？

名人推薦書單或談論書籍從不是新鮮事，像是比爾蓋茲年年都會公布自己的夏季與冬季書單，許多通路都會設立專區分享相關資訊。

除了比爾蓋茲之外，歐巴馬、歐普拉等等名人也都有推薦書籍的習慣。

大家真的會根據名人建議來買書嗎？

不過，名人書單這麼多，推不推薦真的會是購書指標嗎？

根據 SmartM 世紀智庫所進行的「2017台灣閱讀習慣大調查」，透過兩千多份問卷發現，大多數人會逛網路／實體自行選購書籍 (62.5%)，名人分享與推薦則約三成 (28.3%)，部分人則會透過廣告與出版社通知了解書訊並購書。（為複選題會重複計算）

那科夥伴們呢？你們選書屬於哪一派？

A. 名人推薦就是讚，跟著大老準沒錯！

B. 相信自己的判斷，我自有套選擇法！

C. 看心情，還在猶豫買不買的時候，會想看看是否有名人推薦

D. 其他

歡迎大家留言分享！

編按：你的理智知道「眼見不為憑」，但你的眼睛還是會背叛你的理智，不自覺得被眼前的影像所吸引，儘管你真的、真的知道他是假的。Youtuber 小玉於2021年底涉嫌利用 Deepfake 技術，偽造多位名人的色情影音內容並販售的事件，既不是第一起、也不是唯一、更不會是最後一個利用「深偽技術」進行科技犯罪的事件。

當科技在走，社會和法律該如何跟上甚至超前部署呢？本次 Deepfake 專題，由泛科學和法律白話文合作，從Deepfake 技術與辨偽技術、到法律如何因應，讓我們一起全方位解析Deepfake！

第一篇，讓我們就 Deepfake 技術做一基礎的介紹，那我們就開始囉！

什麼是 Deepfake？

深偽技術 Deepfake 於 2017 年陸續開始進入大眾的目光中。原文 Deepfake 源自於英文「deep learning」（深度學習）和「fake」（偽造）組合，主要意指應用人工智慧深度學習的技術，合成某個（不一定存在的）人的圖像或影片、甚至聲音。最常見的應用，就是將影片中的人臉替換為另一張臉（常是名人），讓指定的臉在影片中做出自己從未說過或做過的事情。

現今談到 Deepfake，大多數人想到的可能是偽造的成人影片，就如前述 Youtuber 小玉的事件，Deepfake 一開始受到關注，主要與名人或明星的臉部影像被合成到成人影片有關，然而，Deepfake 的功能遠不僅於此，相關的技術使用還包括了替換表情、合成一整張臉、合成語音等等。

除了像是讓過去或現在的名人在影片中「栩栩如生」做出使用者想要的表情與動作，之前在社群媒體上曾有好幾款 APP一度風靡，包括上傳一張照片就可以看看「變老」「變性」自己的 FaceApp，甚至於讓自己的臉在經典電影中講上一段台詞的「去演」APP，這類的功能也是應用前述 Deepfake 的技術。

雖然有些線索顯示這類 APP 常有潛在的資安疑慮[註]，但好歹技術的成果多屬搏君一燦自娛娛人，尚可視為無傷大雅。

而過往電影的影音產業要仿造人臉需要應用許多複雜、耗時、昂貴的電腦模擬，有了 Deepfake 相關的技術，也使得許多只能抱憾放棄的事情出現了彌補的空間。最有名的應用應是好萊塢電影《玩命關頭7》與《星際大戰》系列。《玩命關頭7》拍攝期間主角保羅・沃克（Paul William Walker IV）意外身亡，剩下的戲份後來由弟弟擔綱演出，劇組再以 Deepfake 的技術讓哥哥弟弟連戲，整部電影才得以殺青上映。

Deepfake 讓「變臉」變得太容易了？

想想過去的電影如《魔戒》中的咕嚕、或是 2008 年布萊德・彼特主演的《班傑明的奇幻旅程》，將影片或照片中人物「換臉」「變老」的修圖或 CG 技術，在 Deepfake 出世之前就已經存在了。Deepfake 受到關注的核心關鍵在於，應用 AI 的深度學習的演算法，加上越來越強大的電腦與手機運算能力，讓「影片換臉」這件事情變得越來越隨手可得、並且天衣無縫。

過往電影中採用的 CG 技術要花好幾個月由專業人士進行後製，才能取得難辨真偽的影像效果，而應用了 AI 演算法，只需要一台桌上型電腦甚或是手機，上網就可以取得軟體、有機會獲得差強人意的結果了。

進一步，傳統軟體演算法主要依靠工程師的持續修改調整，而如 Deepfake 這類技術，內部的演算法會經過訓練持續進化。有許多技術被應用於提高 Deepfake 的偽造效果，其中最常見的一個作法被稱為「生成對抗網路（Generative Adversarial Network, GAN）」，這裡面包含了兩組神經網路「生成器（Generator）」和「辨識器（Discriminator）」。

在投入訓練資料之後，這兩組神經網路會相互學習訓練，有點像是坐在主人頭上的小天使與小惡魔會互相吐槽、口才越來越好、想出更好的點子；在練習的過程中，「生成器」會持續生成偽造的影像，而「辨識器」則負責評分，反覆訓練下來，偽造生成的技術進步，辨識偽造的技術也得以進步。

舉例來說，This Person Does Not Exist 這個網站就充滿了使用 GAN 架構建構的人臉，這個網站中的人臉看上去非常真實，實際上都是 AI 製造出來的「假臉」。

Deepfake 影片不一定是問題，不知道是 Deepfake 才是問題

現今的 Deepfake 技術得以持續進步、騙過人眼是許多人努力的成果，也不見得都是壞事。像是《星際大戰：俠盜一號》片尾，年輕的萊婭公主出面驚鴻一瞥，就帶給許多老粉絲驚喜。這項技術應用癥結在於，相關演算法輕易就能取得，除了讓有心人可以藉以產製色情影片（這類影片佔了Deepfake濫用的半數以上），Deepfake 製造的影片在人們不知情的情況下，很有可能成為虛假訊息的載體、心理戰的武器，甚至於影響選戰與輿情。

因此，Deepfake 弄假似真不是問題，閱聽者因此「不辨真假」才將是最大的問題所在。

相關的研究人員歸納了幾個這類「變臉」影片常見的特徵，可以用來初步辨識眼前的影片是不是偽造的。

首先，由於 AI 尚無法非常細緻的處理一些動作細節，因此其眨眼、視線變化或臉部抽蓄的動作會較不自然。其次，通常在邊緣處，如髮絲、臉的邊緣線、耳環等區域會出現不連貫的狀況。最後，在一些結構細節會出現不合理的陰影瑕疵，像是嘴角的角度位置等。

由於現階段的 Deepfake 通常需要大量的訓練資料（影像或影片）才能達到理想的偽造成果，因此會遭到「換臉」的受害者，主要集中在影像資源豐富的名人，如電影明星、Youtuber、政治人物等。需要注意的是，如果有人意圖使用 Deepfake 技術製造假消息，其所製造的影片不見得需要非常完美，有可能反而降低解析度、非常粗糙，一般人如用手機瀏覽往往難辨真假。

人眼已經難辨真假，那麼以子之矛攻彼之盾，以 AI 技術辨識找出 Deepfake 的成品，有沒有機會呢？隨著 Deepfake 逐漸成為熱門的議題，有許多團隊也開始試圖藉由深度學習技術，辨識偽造影像。2020 年臉書與微軟開始舉辦的「換臉偵測大賽」（Deepfake Detection Challenge）就提供高額獎金，徵求能夠辨識造假影片的技術。然而成果只能說是差強人意，面對從未接觸過的影片，第一名辨識的準確率僅為 65.18%。

對於 Deepfake 可能遭到的濫用，某部分我們可以寄望技術的發展未來終將「道高一尺」，讓社群平台上的影像不致於毫無遮攔、照單全收；然而技術持續「魔高一丈」讓防範的科技追著跑，也是顯而易見的。

社群網路 FB 在 2020 年宣布全面禁止 Deepfake 產生的影片，一旦有確認者立即刪除，twitter 則強制註記影片為造假影片。Deepfake 僅僅是未來面對 AI 浪潮，科技社會所需要應對的其中一項議題，法律、社會規範如何跟上？如何解決箇中的著作權與倫理問題？這些都將是需要經過層層討論與驗證的重要課題。

至少大家應該心知肚明，過往的網路流行語：「有圖有真相」已經過去，接下來即將面臨的，是一個「有影片也難有真相」的網路世界了。

• 註解：推出 FaceApp 與「去演」的兩家公司其軟體皆要求註冊，且對於上傳資料之後續處理交代不清，被認為有侵犯使用者隱私權之疑慮。

參考資料

1. Deepfakes and the New AI-Generated Fake Media Creation-Detection Arms Race – Scientific American
2. What To Do About Deepfakes | March 2021 | Communications of the ACM
3. Tolosana, R., Vera-Rodriguez, R., Fierrez, J., Morales, A., & Ortega-Garcia, J. (2020). Deepfakes and beyond: A survey of face manipulation and fake detection. Information Fusion, 64, 131-148.
4. Deepfake 深偽技術的技術濫用與道德困境，大眾正要開始面對 | TechNews 科技新報
5. 台灣團隊研究辨識Deep Fake影片　深偽技術的正邪之戰開打 | 台灣事實查核中心 (tfc-taiwan.org.tw)

S編按：【科科齊打交】是我們希望可以與大家一起進行的對話形式。泛科學編輯部會盡力蒐集資料，提供可以協助討論的科學內容，期待能夠塑造一個開放與理性討論的空間。

這一次想特別和愛書的科夥伴們一同聊聊：大家究竟會不會因為名人推薦而買書呢？你買書的依據又是什麼呢？

現在，我們想邀請你，在閱讀完相關內容後，在此文底下留言，與我們分享你的想法！

名人一推薦，就上排行榜？

事情是這樣的，話說 1 月 13 日時，YouTube 頻道「老高與小茉 Mr & Mrs Gao」所推出的影片中，談到了尼采的著作《查拉圖斯特拉如是說》。

挾帶著 300 多萬訂閱的高人氣與 200 多萬的影片瀏覽量，兩日後，這本經典成功登上了博客來即時排行榜第二名，而尼采的精裝版三冊套書也一路飆升至即時榜第六名。

這樣的氣勢與後續效應引發了不少正反面討論，相關內容歡迎大家敲碗，我們下次再做一集齊打交給大家講解。

所以說，大大到底看了哪些書？

名人推薦書單或談論書籍從不是新鮮事，像是比爾蓋茲年年都會公布自己的夏季與冬季書單，許多通路都會設立專區分享相關資訊。

除了比爾蓋茲之外，歐巴馬、歐普拉等等名人也都有推薦書籍的習慣。

大家真的會根據名人建議來買書嗎？

不過，名人書單這麼多，推不推薦真的會是購書指標嗎？

根據 SmartM 世紀智庫所進行的「2017台灣閱讀習慣大調查」，透過兩千多份問卷發現，大多數人會逛網路／實體自行選購書籍 (62.5%)，名人分享與推薦則約三成 (28.3%)，部分人則會透過廣告與出版社通知了解書訊並購書。（為複選題會重複計算）

那科夥伴們呢？你們選書屬於哪一派？

A. 名人推薦就是讚，跟著大老準沒錯！

B. 相信自己的判斷，我自有套選擇法！

C. 看心情，還在猶豫買不買的時候，會想看看是否有名人推薦

D. 其他

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