你會因為名人推薦而買書嗎？為什麼？｜【科科齊打交】

本文與 Panasonic 合作，泛科學撰文 

●以下科學研究內容作為知識分享，不直接與Panasonic A La Uno全自動洗淨馬桶產品功能連結

在做家務的痛苦排行榜上，「刷馬桶」絕對名列前茅。明明天天都在沖水，但過不了幾天，馬桶內壁邊角總會浮現黃黃的水垢、角落發黑的霉斑，甚至是那些刷掉又長出來的粉紅色污垢（黏質沙雷氏菌）。

許多市售衛浴設備常標榜「神奇抗污」或「永久不沾」，讓人誤以為安裝後便能永保潔淨。然而從材料科學的角度來看，世上並無能使污垢憑空消失的魔法。所謂「耐污」的實質機制，並非打造完全不沾染髒污的材質，而是調整表面的物理與化學屬性，使水垢和微生物難以強力附著。一旦降低了污垢與內壁之間的附著力，透過日常水流沖刷，便能輕易地將髒污帶走。

為什麼污垢「黏不住」？ 

要搞懂為什麼某些特殊表面能做到「耐污」，我們得先像偵探一樣，拆解馬桶裡的髒污究竟是怎麼「抓緊」材料表面的。馬桶內壁的污垢主要有兩大難纏的元兇：

1. 水垢與礦物沉積*1：我們日常使用的自來水中含有鈣、鎂等金屬離子。當水滴在表面經歷反覆的濕潤與蒸發乾燥循環時，這些離子會逐漸結晶析出，變成硬度極高、緊緊「卡」在微觀縫隙裡的礦物質水垢。
2. 生物膜與有機物*2：包含尿液中的無機鹽、油脂殘留，以及細菌入侵後分泌出像超強膠水一般的聚合物，所組成的黏滑防禦大本營。

這兩大類污垢想要在材料上「落腳」，前提是它們必須能在表面找到足夠的附著點與黏合力。那麼，材料科學家是如何讓這些髒污「站不穩」的呢？答案就藏在「表面能（Surface Energy）」與「濕潤性（Wettability）」這兩個核心概念中。

當我們把水滴在某個表面上時，水滴會聚成一顆圓滾滾的水珠，還是迅速攤平開來？這取決於表面的特性：

• 疏水路線（Hydrophobic）*1：具備低表面能的疏水表面，能顯著減少水分子或污染物與表面之間的極性作用力與氫鍵。水滴在這種表面上會因為表面張力而收縮成水珠，當水珠滾動滑落時，就能順便把表面的灰塵與礦物質顆粒帶走，這就是著名的「自清潔效應」。
• 親水路線（Hydrophilic / Superhydrophilic）*2：相反地，極度親水的超親水表面則會強烈地吸引水分子，在材料最外層形成一層薄薄的「水化層（Hydration Layer）」。這層水化層就像是實體的液體盾牌，讓油污、蛋白質或細菌無法直接接觸到材料基底，只能漂浮在水膜上方。

如果要用攀岩來比喻：傳統粗糙的表面就像是有許多凹槽的攀岩牆，髒污就像攀岩者，需要找到落腳點並用力撐住才能攀附；而我們做的是抽掉把手點，或是在把手上塗上潤滑油，讓髒污找不到施力點，自然難以停留。

不給細菌「握手」的機會

解決了水垢，下一個更棘手的對手是「細菌」。

馬桶內壁那些黑黑粉粉、摸起來滑滑的污垢，在微生物學中被稱為「生物膜（Biofilm）」。細菌並不是孤立生長的，當單顆細菌落在表面後，如果覺得環境舒適，它就會開始分泌胞外聚合物（EPS），這是一種天然的超強膠水。細菌們用這種膠水把自己與同伴緊緊黏在一起，並築起堅固的防禦堡壘，這時一般的沖水就很難把它們沖洗乾淨了。

根據《Nature Communications》與《Microsystems & Nanoengineering》的學術期刊研究指出，要阻止生物膜形成，除了化學上的抗菌，材料的「表面微幾何結構」扮演了至關重要的角色。

材料科學領域中有一個著名的「附著點理論（Attachment Point Theory）」：

1. 粗糙與微孔洞表面：如果材料表面存在許多微小的裂縫、氣孔或微米級凹洞，細菌（體積通常約 1 到 3 微米）就會興高采烈地鑽進這些小凹槽裡。這些凹槽不僅提供了極佳的機械咬合支點，還能幫細菌擋掉水流的沖刷。
2. 極致平滑與微結構表面：相反地，如果材料表面做到極致平滑，完全沒有微米級的缺陷；或者反過來設計出尺寸遠小於細菌的奈米結構，細菌的足跡構造（如鞭毛或纖毛）就無法在表面找到穩固的「接觸附著點（Contact Points）」。

當細菌發現自己在這個表面上連「手都握不緊」、隨時會被水流吹走時，它就無法順利定殖並分泌膠水築巢。此外，現代衛浴結構在設計時，也越來越強調「一體成形」與「無接縫工藝」。消除接縫與死角，等於直接拔除了細菌與水垢最喜歡的避風港。

當材料、結構與流體科技組隊聯防 

了解了材料化學與微觀幾何，我們就能勾勒出一座現代耐污馬桶的完整防禦體系：【材料層（低附著力）】+【結構層（無縫平滑）】+【動態流體層（泡沫與水流剪切力）】= 高效清潔！

以市面上備受矚目的 Panasonic A La Uno 全自動洗淨馬桶為例，就是將材料科學、結構工程與流體力學發揮到極致的典型代表：

1. 材料層：有機玻璃系新素材

A La Uno 全自動洗淨馬桶採新開發的「有機玻璃系新素材」（以壓克力高分子為基礎研發的衛浴專用材料，這類高分子成形技術亦被廣泛運用於大型水族館高壓觀景窗與飛機機艙罩）。這種材料表面具備極佳的疏水性與耐水垢特性，水滴不易長時間攤平停留；材質堅固、不易破裂，耐刮、不易造成細小傷痕。通過實驗測試，這種素材配合泡沫洗淨，在沖洗後能有效沖刷掉高達 99.99% 的大腸桿菌，從源頭阻斷細菌定殖。

2. 結構層：無接縫工藝與三重防濺防護

在宏觀結構上，A La Uno 全自動洗淨馬桶採用無水箱沖水與便器、溫水洗淨便座一體成型設計，減少傳統水箱與座體之間的結構層次及接縫，並搭配可動迴轉式排水系統完成沖洗。更貼心的是其「三重防護」設計：

• 泡沫防護：在水面上製造一層充沛的泡沫緩衝層，有效抑制男性站立小便時的尿液與污水飛濺；
• 外圍防護：馬桶邊界特別設計了高約 3mm 的水檔，防止液體延著外壁滴落至地板；
• 測漏防護：便座與馬桶本體採用不外露的防護設計，避免液體從縫隙飛濺滲漏。

3. 動態流體層：雙效泡沫洗淨、漩渦水流與 nanoe™ X

當污垢降落在馬桶內壁時，A La Uno全自動洗淨馬桶 的動態流體科技便接手進行徹底打掃。其「雙效泡沫洗淨」會先釋放直徑約 5mm 的「毫米泡沫」包裹並帶走大塊髒污，再透過直徑約 60微米的「微米泡沫」深入微觀縫隙，徹底溶解殘餘的油脂與細微污垢。接著，配合高度清潔力的「漩渦型強力水流」，利用旋轉產生的流體剪切力，一口氣將附著力已被削弱的污垢剝離並沖走。此外，Panasonic A La Uno 全自動洗淨馬桶還搭襯了 nanoe™ X 健康科技，釋放氫氧離子有效抑制異味與髒污，維持空氣與內壁的良好衛生狀態。

科技讓生活變輕鬆，但物理法則依然誠實

從材料化學的低表面能設計，到微觀幾何的附著點控制，再到流體力學的水流沖刷，一座現代抗污馬桶的演進，縮影了人類如何運用基礎科學來解決日常生活痛點的智慧。

我們習慣將衛生清潔想像成一場與細菌髒污的硬碰硬死鬥。然而，A La Uno全自動洗淨馬桶 等現代衛浴技術的突破，展示了材料科學的另一種聰明思維：不靠強酸強鹼硬打，而是透過物理與化學邏輯，將「污垢固著」的機率降到最低。

當材料科學與現代衛浴技術結合，刷馬桶不再是一件令人頭痛的辛苦瑣事。透過這些前沿科技的加持，我們得以從繁重的家務勞動中解放，享受更加乾淨、舒適且有品質的日常生活。

*1 參考論文：A metallic anti-biofouling surface with a hierarchical topography containing nanostructures on curved micro-riblets

*2 參考論文：Brushing up functional materials

• 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

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)