观察下面这张图片，你认为这是真实拍摄的，还是AI生成？
看着是有点可疑，比如有一些汽车的车门、堆起来的样子，好像是拼接起来的。
那下面这两张呢？
如果不仔细查证，你可能有点不信：它们全都是拍摄出来的「真照片」。
十月底开始，西班牙瓦伦西亚地区经历特大暴雨，一天的降雨量相当于一年，还下得连绵不断。
媒体截图）
而瓦伦西亚地区，街道有很多斜坡，这么大的水量完全可以让汽车浮起来，并且沿着斜坡一路往下。最后当洪水退去，就出现了最开始的照片中的景象。
可是在面对这些照片的时候，很多人的反应是：AI做的吧，假新闻。
也不能说这些人不讲理，确实也是被骗到过。之前美国佛罗里达州被飓风袭击，一张穿救生衣的小女孩。在救生艇上抱着小狗流眼泪的图片，就横扫了社交网络。
仔细看的话，这张图比上面的暴雨图「AI味」更重，从手指细节，到身体姿势，都有种说不出的怪异。
果不其然，原帖的帖主也并不知道这张图是从哪儿来的，发出来只是为了表达自己的对受灾人民的同情。
现在，平台已经补充了背景信息，强调这是一张生成出来的图片，而非真正拍摄出来的「照片」。
在救生衣女孩这张图上，网友们的怀疑精神让平台迅速反应，补充了警告。但是同样的怀疑精神，在另一场灾难中，就不再奏效。
毕竟，AI生图确实越来越真假难辨。又因为一次一次，总有人拿着AI图来博眼球，最后变成了大型「狼来了」现场。
越逼真，越危险
在评价由AI生成的图片或视频时，是否足够写实，一直是最重要的标准之一。
图像是不是足够写实、逼真，对背后的模型提出了很多挑战：是不是掌握自然语言的规则？是否理解了常识和现实世界的规律？能不能理解上下文当中的信息，并且呈现出来？
这是对模型能力的考验，也是反映各家技术力的有效指标。
一开始，大家也为AI能够生成出无比逼真的图像而感到兴奋。可是后来，越来越多的「开局一张图，剩下全靠编」的新闻出现了，而且越来越难以分辨。
假照片还是实实在在地，骗过所有人的眼睛，造成了市场恐慌。去年五月时，一张五角大楼发生爆炸的照片，迅速流传。
最后是辖区的消防部门出面辟谣，才让事态平息。
太依赖「眼见为实」，不仅会伤害感情，还会伤害钱包啊。于是就出现了反向操作：一律打成AI。
反向操作，
只要不认识，就是AI图
这样做的背后，起码有一个原因是成立的：躲开平台的推送。
Meta是明确表示要高举AI大旗，扎克伯格认为，有必要专门加一个版块给AI生成或者辅助生成的内容，他说，「我非常有信心，在未来几年里，这将成为重要的趋势之一和重要的应用之一」。
Meta旗下有Facebook和Instagram两个重要的内容平台，而在前者上，AI生成内容越来越多见，因为它的激励政策很诱人：每个超过1000赞的帖子，最高可以获得10美元的曝光奖励。
有一说一，如果能坚定执行「一律打成AI」的路线，有效打击假消息的传播，倒逼平台不再给这些内容推流量、给补贴，说不定是个走得通的路子。没有买卖，就没有伤害。
然而，这种真假难辨的情况，可能会让真正的伤害，消失在互联网的信息海洋中。
互联网观察基金会IWF报告，在过去六个月里，由人工智能制作的非法内容数量已经超过了前一年的总量。而且都是在社交平台、公共图库等公开平台上发现的。
这些非法内容包括AI生成的儿童色情图片、视频；融合了明星名人的照片的Deepfake视频；生成的儿童性虐待裸照等等。
更严重的问题是，很多AI生成的内容已经到了一个临界点。由于过于逼真，工作人员不能轻易确定假图里面是不是有真人，是不是真的有儿童遭到虐待、需要介入。
作为非营利组织，IMF这样的机构只能是收集证据、与平台交涉要求删除。而真正有能力进行更深一步调查的，只有警方和其他执法人员。
当海量的生成照片需要他们来处理，而这些照片都逼真的无人能辨别时，「一律打成AI」会导致真照片混杂其中，没法被辨识出来，从而错过干预的机会。
IWF的分析师表示，「我们所处理的几乎所有包含AI生成的儿童性虐待材料的报告或链接，都是在明网上发现的。像我们这样的组织或者警察，可能会被成百上千张新图片压垮，我们并不总能知道是否真的有一个孩子需要帮助」。
从「眼前为实」到「眼见不再为实」的过程中，消失的是在网上冲浪时的信任。出于自我保护、减少谣言散布，一律打成AI的确是一种有效策略。但一切都不值得相信的世界，会更好吗？