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MacBook Pro 还有大更新?等等党又要赢了

By: 周奕旨
4 November 2024 at 17:47

上周,苹果按照一天一台的节奏,发布了首批搭载 M4 芯片的 Mac,分别是:

  • iMac(搭载 M4 芯片)
  • Mac mini(搭载 M4 与 M4 Pro 芯片)
  • MacBook Pro(搭载 M4、M4 Pro 与 M4 Max 芯片)

作为目前 Mac 家族当之无愧的明星,MacBook Pro 在经历泄露事件后热度不减,依旧作为压轴登场,而在大家期待的 MacBook Air 之前到来,更多关于 Mac 的爆料提前来了。

在这代 MacBook Pro 上,M4 系列芯片获得了更强的 NPU,为即将到来的 Apple Intelligence 做足了准备。

不过,根据 Mark Gurman 的爆料来看,M4 Max 还不算最顶——缺席了 M3 系列芯片的 Ultra 型号将会回归。

与它的前辈 M1 Ultra 和 M2 Ultra 相似,M4 Ultra 也将使用号称「胶水大法」的 UltraFusion 技术将两块 M4 Max 连接起来。

由此,M4 Ultra 最多将会配备 32 核 CPU 与 80 核 GPU 以及 32 核 NPU,在晶体管数量上也将达到 M4 Max 的两倍。

作为参考,M2 Ultra 在 Geekbench 6 多核测试中得分为 21241,而 M2 Max 的得分为 14621,M4 Ultra 也一样,虽然有边际效应的影响,但双倍芯片依旧能带来强大的性能提升。

由于第一批搭载 M4 芯片的 Mac 已经完成发布,M4 Ultra 更有可能出现在尚未发布的机型上,考虑到本身的定位,M4 Ultra 可能与 M2 Ultra 一样,首发于明年较为高端的 Mac Studio 与 Mac Pro 上,为 Apple Intelligence 提供充足的 NPU 以及光线追踪提供性能支持。

除了 M4 Ultra,后续的 M 系列芯片也有消息。

明年,苹果将会推出 M5 芯片,据推测,这将会是常规升级的一代,按照苹果的一贯作风,M5 可能只是对功耗、制程等方面进行进一步的补充与优化。

虽然 2025 年的 M5 芯片看起来可能有些乏善可陈,但 2026 年的 MacBook Pro 一定不会让大家失望。

根据爆料显示,2026 年的 MacBook Pro 将会有三个变化。

按照芯片制程进度,2026 年的 MacBook Pro 将搭载使用台积电 2nm 工艺制作的 M6 芯片。

相较于目前的 M4 芯片使用的 3nm 工艺,制程工艺的缩小意味着晶体管间的距离更小,这有两个好处:电流的损耗与泄漏会更小、以及可以在相同的空间中容纳更多的晶体管。

也就是说,M6 芯片的功耗会更低,性能会更高。

除了芯片,外观也可能会有变化。

按照苹果对 MacBook Pro 五年一更新的计划,的确也快到 MacBook Pro 换新设计的时候了。

上一次更新,苹果设计接班人 Evans Hankey 抛弃了上一代 Jony Ive 主导的楔形机身,将饱受争议的蝶式键盘与 Touch Bar 移除,SDXC 卡槽与 HDMI 接口的回归也揭示了功能性的全面提升。

这样的设计改动获得了大家的一致好评,在一定程度上被视作苹果「拨乱反正」的象征:功能性不再为设计让步,两者达到一个舒适的平衡。

但苹果显然还有更多想法:现在这一代 MacBook Pro 显得比较笨重,苹果想要将它做得更薄。

目前,设计了这代 MacBook Pro 的 Evans Hankey 已经于 2023 年初离职,接任她的 Molly Anderson 虽然已经成为苹果设计总管,但并没有像 Jony Ive 与 Evans Hankey 那样被任命为苹果副总裁。

她的设计代表作是今年 WWDC 上 M4 首秀的 iPad Pro,在她的带领下,iPad Pro M4 在实现了机身厚度变薄的同时,保住了电池容量,并提供了比以前好 20% 的散热性能。

如果不出意外,新 MacBook Pro 的设计也将由她主导,能否在更薄的机身下控制住桌面级元器件的散热,就要看其功力究竟如何了。

苹果今年很爱玩屏幕,比如在刚刚发布的 MacBook Pro 与 iMac 上,苹果就将首次出现于 iPad Pro M4 上的纳米涂层玻璃普及到 Mac 家族的显示屏上了。

在 2026 年,MacBook Pro 的屏幕将迎来整体更新,可能会由目前的 MiniLED 技术升级为 OLED 技术。

这种升级可以带来更高的对比度、更广的色域、更快的响应时间以及更薄的设计,提升视觉体验和电池续航,同时减少光晕效应并改善可视角度,使其更加适合创意和专业用户的需求,不过烧屏的风险也随之而来,能否撑得住 Pro 系列的专业用户使用,还有待观察。

随着 M4 芯片的推出,Apple Intelligence 已经拥有了一个可用的环境,只等落地,而在可预见的未来,进一步优化的 M5 芯片、更强大的 M6 芯片、新的机身设计和显示技术将相继面世,MacBook Pro 的发展步伐不可谓不快。

不过对于有迫切换机需求的朋友来说,当下的产品才是最重要的,爱范儿为目前发布的 M4 Mac 准备了三篇详细评测,哪一款 Mac 最值得购买?M4 芯片三种型号怎么选?在各个使用场景下表现怎么样?这些问题,我们将一次给你解决。

你会选择今年的 Mac 吗?还是做一个等等党,等待更香的型号?

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让我有个美满旅程

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新 MacBook Pro 提前全球首发,这可能是苹果史上最大的泄露事件

By: 周奕旨
9 October 2024 at 18:01

根据彭博社 Mark Gurman 的消息,苹果将在 10 月底左右发布首批搭载 M4 系列芯片的 Mac,其中包括这些产品:

  • 搭载 M4 芯片的 14 英寸 MacBook Pro;
  • 搭载 M4 Pro 和 M4 Max 芯片的 14 英寸和 16 英寸 MacBook Pro;
  • 搭载 M4 和 M4 Pro 芯片,且具备新设计的 Mac mini;
  • 搭载 M4 芯片的 iMac。

这些产品其实都提前爆料得差不多了,按照惯例,苹果的产品往往会在发布前一段时间以文字描述或模具形式浮现在大众视野中,这甚至可能是苹果公司精心策划的营销策略。

但这一次,让苹果措手不及的是,还未发布的 MacBook Pro M4,在互联网上迎来了自己的全球首发。

▲ 图片来自 YouTube @Wylsacom

事情的开始,源于 @ShrimpApplePro 在 X 上分享了一张图片,看起来像是 MacBook Pro 包装盒背面的产品参数标识。

但一张图片的说服力显然不足,因为大家发现图片中新 MacBook Pro 的包装重复使用了与 MacBook Pro M3 包装正面相同的产品示意图。

▲ 图片来自 X @ShrimpApplePro

关于这张照片的争论还未停歇,YouTube 频道 Wylsacom 丢出了王炸。

▲ 图片来自 YouTube @Wylsacom

没错,这家来自俄罗斯的科技自媒体,直接上传了一个清晰度高达 4K 的开箱视频,犹抱琵琶半遮面的 MacBook Pro M4 就这么水灵灵地出现在互联网上。

▲ 图片来自 YouTube @Wylsacom

在这个视频中,Wylsacom 向观众展示了包装上标签的详细信息。

▲ 图片来自 YouTube @Wylsacom

根据 Wylsacom 使用 Geekbench 测试来看,这台新 MacBook Pro 的跑分数据为单核 3864、多核 15288,比今年上半年发布的 iPad Pro M4 略高,也符合之前测试的 M4 芯片比 M3 性能增加了 25% 的描述,进一步印证了泄露的真实性。

▲ 图片来自 YouTube @Wylsacom

除了醒目的「M4 chip」外,还有几个值得注意的信息。

之前有消息称,未来的 Mac 将会从 16GB 内存起步,按照苹果挤牙膏的习惯来看,这次起步内存的升级应该是为即将到来的 Apple intelligence 的端侧运算做准备。

不过由于不知道这些爆料博主手上的版本是否是入门级的 MacBook Pro M4,所以消息还有待确认。

▲ 黑色的 C to C 线,图片来自 @Wylsacom

内在配置升级了,外部的功能性也没落下,新 MacBook Pro 的接口也迎来了升级。

目前在售的 M3 标准版 MacBook Pro 是 2 个,根据产品标识的小字中描述的「Three Thunderbolt 4(USB-C)」来看,搭载 M4 基础版的 MacBook Pro 将配备 3 个雷雳 4 USB-C 接口,向更专业的机型看齐。

▲ 新 MacBook Pro M4 机身右侧新增的雷雳 4 接口,图片来自 @Wylsacom

之前专属于 M3 Pro 与 M3 Max 的深空黑色也下放到 M4 芯片标准版机型上,覆盖整个 Pro 系列产品线。

在这个视频发布后,知名苹果爆料人,彭博社的 Mark Gurman 在社交媒体 X 上也提到了此视频。

紧跟着 Wylsacom 发布开箱视频的第二天,另一个俄罗斯频道 Romancev 768 也在 YouTube 上传了一条短视频。

在画面里,他向观众展示了一台 14 英寸的 MacBook Pro 包装,根据包装背面的标识显示,这是一台配备 10 核 CPU 与 10 核 GPU M4 芯片的 MacBook Pro,拥有 16GB 内存、512GB 存储空间以及三个雷雳 4 接口以及深空黑配色。

▲ 图片来自 YouTube @Romancev768

东拼西凑下,MacBook Pro M4 在互联网上完成了自己的发布和开箱。

从目前泄露的信息来看,搭载标准版 M4 的 MacBook Pro 终于摆脱了当前在售的 MacBook Pro M3 与 MacBook Air 之间难以拉开差距的尴尬局面,全新的 MacBook Pro 无论在外观设计还是功能性能上都迎来了全面升级,彻底转向专业生产工具的入门定位。

开箱愈演愈烈,但相比这些早有爆料的升级,大家对整个泄露事件的来龙去脉更加好奇。

最初的爆料者 ShrimpApplePro 声称至少有一台 14 英寸 MacBook Pro 是在一个私人 Facebook 群组中出售的。

随后,他又在 X 上继续发帖,进一步描述自己的猜测:

我在网上看到有人在打广告,说有 200 台未发布的 14 英寸 MacBook Pro 要出售,这次泄密也许来源于一个存放新 MacBook Pro 的仓库。

▲ 一位莫斯科的苹果爱好者

苹果上一次在发布前发生如此严重的设备泄露事故,还要追溯到 iPhone 4 时代。

2010 年,一位叫 Gray Powell 的苹果工程师在酒吧庆祝生日后,将还没发售的 iPhone 4 原型机遗忘在了酒吧吧台,捡到它的顾客在察觉到这是一台伪装成 iPhone 3GS 的新手机后,以 5000 美元的价格将手机出售给了科技评测媒体 Gizmodo。

于是,传奇机型 iPhone 4 在还未发布时,就迎来了自己的第一次公开拆解——Gizmodo 详细展示了它的方形金属边框、前后玻璃面板、前置摄像头与 Retina 显示屏。

文章发布后在互联网上引起巨大轰动,占据全球科技界的头条。

随后,苹果正式向 Gizmodo 发送律师函,严肃要求归还 iPhone 4 原型机,并同时向当地警方报案。

加州警方因此搜查了 Gizmodo 编辑 Jason Chen 的住所,检查了他的电脑及其他设备,以调查 Gizmodo 获取这台 iPhone 原型机的过程。

面对这些举措,Gizmodo 表示他们是以新闻的身份购买并报道这一事件,并确认该设备属于苹果,在短时间内将其归还,与此同时,警方也证实,这台原型机确实是苹果员工 Gray Powell 在酒吧遗失,而非故意泄露,因此这起事件被定性为「遗失设备」而非盗窃。

此事一度引起了关于新闻自由的争议,但所幸最终没有人因这起事件被起诉或被追究刑事责任,iPhone 4 甚至因祸得福,受到了极高的关注,在两个月后的发布会上,受到市场的热烈欢迎,成为了当时最畅销的手机之一。

▲ iPhone 4 发售后,人们排队购买的盛况

此后,苹果大幅升级了内部保密措施,包括加强对原型机的保护、限制测试设备的使用范围,以及对参与新产品开发的员工进行更加严格的保密培训,但同时,苹果也也找到了维持热度的方法,开始改变严防死守的政策,逐渐放宽了新品在社交媒体上提前爆料的尺度。

不过,这一次 MacBook Pro M4 泄露的性质更甚于此,不仅规模远胜于十四年前,还更像是一场有计划、有盈利的实物泄露。

面对这样大批量、高曝光度的恶性泄露事件,苹果如何通过法律手段追责涉事者固然重要,但眼下最要紧的,是在舆论的风暴中迅速采取行动。

或许趁着目前居高不下的关注度,提前启动这场未定日期的发布会,是苹果四两拨千斤的最好选择。

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如果 MacBook 要搭载触摸屏,可能怎么做?

By: Steven
17 January 2023 at 17:32

问题来源:苹果或将在 2025 年推出触摸屏 Mac,此前其一直抵触触摸笔记本设计,如何解读这一改变?

我的观点是:

媒体们捕风捉影的思路错了,克雷格可没有说是什么形态的 MacBook 啊。

我们假设苹果真的要推出触摸屏笔记本,那么:

1、手臂悬空地在屏幕上点点划划,这是人体工学的死穴,体验极差,所以触摸屏的笔记本一定需要搭配外翻折的结构,折过去变成平板电脑才堪可用;

2;苹果自家目前有着全球最好用、市占率最高的平板电脑 iPad,那么一个带触摸屏的外翻折笔记本可以给公司提供什么「价值」呢?有两个,一是冲击平板的销售,二是让 MacBook 变成另一个装了妙控键盘的 iPad Pro。可见,无论是从哪个角度来看,这件事对公司的经营都没有好处。

既然触摸屏 MacBook 不应该是 iPad Pro 的平替,那么如果非要做,可以怎么做呢?一个比较正常的产品思路是,跳出去,成为另一个东西,例如:

《设以观复 vol.14》视频位置 33:31 点击截图播放视频

图中自左向右的白块分别是:Apple Watch、iPhone、iPad 和 iMac

那么,如果苹果需要打造一款搭载触摸屏的 MacBook 的话,更好的做法一定不是直接在笔记本上装一块触摸屏,因为一款既不好用又影响销量和品牌声誉的产品,百无一用。但是,如果跳出笔记本现有形态的固有观念,在 iPad 和 iMac 之间仍然存在一个有待开发的产品形态:

《设以观复 vol.11》视频位置 13:04 点击截图播放视频

也就是说,这块可能存在的触摸屏不是给现在这个形态的 MacBook 使用的,而是为折叠屏形态的 MacBook 去准备的。从这个角度去理解克雷格说的「谁说得准呢?」,意思就完全不一样了。至少这么理解比较符合商业公司的基础利益逻辑,做一个世人都知道不合理的产品,它图什么?

从近几年的消息和产品更新来看,苹果正在全力打造 AR/VR 产品已经是不争的事实,问题只是发布时间在何时了;与此同时,各个产品线的更新一方面在性能和芯片上开始疯一般堆料,另一方面开始在交互设计上有各种动作,无论是AOD、台前调度、灵动岛、悬空的笔尖操作,都在指向那个万众瞩目的 AR/VR 产品方案。

一头是打破产业困局的新形态产品,是引领全新交互设计的探索;另一头是早已完整的旧形态的非必要、高争议、不赚钱的更新。但凡是个正常脑回路的产品经理,都不会选后者。

何况现在公司的精力都在 AR/VR 和汽车这两件生死攸关的事情上,哪还有多余的研发力量折腾这种没钱途的东西?简单算一下投入产出,这项目就当场黄了。

*本篇内容为应 巫冬 邀请所写

loader.fo – 多平台在线视频下载器,支持 4K、格式齐全

By: Anonymous
30 June 2024 at 14:47

DUN.IM BLOG

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我们还年轻,可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

loader.fo 是一个、快速的在线器,主要用于保存 、SoundCloud、Vimeo、TikTok、IMDb、X〔前身为 Twitter〕和 Twitch 等平台视频,类似的网络服务太多,操作上都大同小异。

loader.fo 和其他网络视频下载一样都支持多种格式,主要分为视频和两种,视频有不同画质的 MP4 和 WEBM 格式,值得一提的是支持最多 4K 画质,而且还会有声音。不像一般下载器可能只能单独获取影像或音频,必须自行将两者合并;音频的话有 MP3、M4A、WEBM、AAC、FLAC、OPUS、OGG 和 WAV。

试试这款独特的工具,从 YouTube 快速无障碍地下载视频。使用这款可靠高效的下载工具,让你的离线视频收藏焕然一新。

进入 loader.fo 后先从网址字段右侧选择要下载的文件格式,分为音频和视频两种,视频从 360p、480p 到最高 1440p〔WEBM 支持 4K 画质〕,将视频网址贴上后点击下载就能获取文件。

loader.fo 能下载 YouTube、Twitter、Facebook、OK.ru、TikTok 等网络影音平台,如果遇到无法正确检测视频或出现问题,也能试试看其他下载服务

将视频网址贴上、选择要保存的格式后点击右边的「Download」下载按钮。

loader.fo – 多平台在线视频下载器,支持 4K、格式齐全

loader.fo 需要一段时间处理视频,当显示「Download in Progress…」时需要等待一段时间,有时候可能无法正常显示视频略缩图,但测试后还是能够正常获取文件。

完成后就会有下载按钮,点击「Download to Your Device」就能将视频保存到你的设备。

Stacher – 基于 yt-dlp 的免费跨平台视频下载工具,支持几乎所有视频音乐平台

By: Anonymous
22 May 2024 at 14:26

DUN.IM BLOG

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Stacher – 基于 yt-dlp 的免费跨平台视频下载工具,支持几乎所有视频音乐平台

Stacher 是最近新问世的免费网络视频下载,支持 和 Linux,本身也是知名开放源码项目 yt-dlp〔由 youtube-dl 分支〕图形化界面〔GUI〕版本,大家都知道 yt-dlp 是终端里的下载工具,使用上会有一定的门槛,将它套用图形化后操作界面后就会更符合大众使用,支持超过 1200 种网络服务,之前曾介绍过的类似软件还有「Hitomi Downloader 」和「Seal」。

Stacher 已经有针对 Windows 和 Linux 三大操作系统推出对应的版本,只要从官方找到需要的版本后下载即可使用,本身没有自带中文界面,但在操作上不会困难,只需要将视频网址复制、粘贴后就能获取文件,也能够选择各种常见视频、格式。

利用 Stacher 可以下载 YouTube、Twitter、Instagram、TikTok、Bilibili、Pornhub 等网站视频,在使用时没有太多复杂难懂的设置,也支持包括 3GP、AAC、FLAC、FLV、M4A、MP3、MP4、OPUS、VORBIS、WAV、WEBM 等格式,最简单的方法就是维持默认值「最佳画质 + 音频」,就能获取包含影像、声音的视频文件咯!

值得一提的是 Stacher 还能针对要下载的平台提前设置账号密码,也有设置浏览器 Cookie 选项,无论是遇到任何状况只要适当设置应该都能顺利获取视频,如果平时会需要从网络平台储存视频的话可以试试看。

其他 YouTube 网络视频下载工具整理:

Stacher. A youtube-dl frontend.

进入 Stacher 网站后跳到下载区,选择要下载的程序版本,支持 WindowsmacOS 和 Linux,要注意的是都只适用于 64 位操作系统。

我使用 Stacher 的 Mac 版本进行操作教程,Windows 版本应该大同小异,进入后会有说明画面,可以得知应用程序是一个图形化界面下载器,以 yt-dlp 作为内核,因此在使用时会自动安装 yt-dlp。

进入 Stacher 主画面后会自动更新相关元件,上方是网址列,将视频网址复制、粘贴后就能进行下载。

从右上角可选择要下载、保存的文件格式,视频格式有 3GP、FLV、M4A、MP4、WEBM,格式有 AAC、FLAC、MP3、OPUS、VORBIS、WAV,建议直接维持默认值「BEST」就会自动获取最佳画质和音频。

下载时会显示视频略缩图、标题、文件大小、下载速率和预计完成时间,试着下载 YouTubeFacebook 和 Instagram 都能正确获取视频,而且下载速度很快。

完成后在视频上方点击右键、从菜单找到「Open Download Location」就能进入下载路径并找到视频文件。

另外,在右上角也能提前设置视频下载后的保存路径。

下载视频的网址列右侧有一个提前设置账号、密码功能,如果要存取的视频需要账号密码可提前设置,另一个选项可以选择浏览器 Cookie 来源,若无法正确下载视频的话就试试看调整这两个选项。

在 Stacher 设置画面能提前调整下载保存的视频路径、视频文件格式等选项,还有像是字幕下载、网络速度限制或是音质等等,可设置的项目很多,不过如果没有特殊需求只需要维持默认值即可。

前面有提到 Stacher 是使用 yt-dlp 作为内核,支持的服务超过 1000+ 个〔支持列表〕,基本上所有常见常用服务应该都能够利用这个应用程序下载,在测试时除了 YouTube 也下载 Facebook、Instagram 视频,也都能够顺利获取视频文件。

Stacher 是一款功能强大、操作简单的免费网络视频下载工具,非常适合新手使用。如果有下载网络视频的需求,不妨试试看 Stacher。

[事实核查] 获取权威、可靠、可信、真实、可验证的事实来源实战指南

By: Anonymous
11 May 2024 at 14:42

DUN.IM BLOG

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在事实核查实践中,找到可靠的信源对于证实或证伪某种说法是最为重要的。

就有据而言,我们鼓励核查员在可能的情况下尽力找到信息的最初源头,也就是一手信源,而非仅仅依靠媒体报道的二手信源。一手信源一般包括采访、统计资料、原始数据、研究论文、调查报告等等。

主要核查美国政治的事实核查组织 Factcheck.org 对于信源的使用标准是:

「我们的目标是使用最好的证据。(Our goal is to use the best evidence)

我们的信源包括:国会图书馆提供的国会证词;众议院书记员和参议院秘书办公室提供的投票记录;劳工统计局提供的就业数据;证券交易委员会提供的公司记录;国税局提供的税务数据;经济分析局提供的经济数据;以及能源信息管理局提供的能源数据,等等。

我们依靠无党派的政府机构提供专业知识、分析和报告,包括国会预算办公室、税务联合委员会、政府问责办公室、国会研究服务处、医疗保险和医疗补助服务中心以及联邦监察长。

我们还依靠一些受人尊敬和值得信赖的外部专家,如凯撒家庭基金会(Kaiser Family Foundation)的医疗保健数据、税收政策中心(Tax Policy Center)的税收数据和全国州立法机构会议(National Conference of State Legislatures)。我们还根据需要采访其他主题的专家—例如,在研究有关外国的问题时,我们会联系这些领域的专家。在引用专家的话时,我们会披露相关的履历信息,比如他们以前在政府或竞选活动中的工作——如果需要的话。“

美国另外一家著名的事实核查组织 Politifact 对于信源的要求是:

「PolitiFact 使用公开信源,并在每次事实核查中公布消息来源清单。在可能的情况下,该清单包括指向免费的消息来源的链接,不过,有些消息来源存在付费墙。

我们总是联系或试图联系发表我们正在进行事实核查的说法的个人、或组织。

我们强调主要来源和原始文件。我们寻求直接使用政府报告、学术研究和其他数据。对我们来说,仅仅得到一些二手的东西是不够的。我们不依赖竞选团队或民选官员告诉我们的东西,我们必须独立核实。

如果 PolitiFact 必须引用其他媒体的报道,而这些报道依靠的是未具名的来源,我们会注明,我们无法独立核实该报道。「

不过,与 PolitiFact 和 FactCheck.org 不同,《华盛顿邮报》的事实核查在某些情况下会使用匿名信源

《华盛顿邮报》事实核查员格伦·凯斯勒(Glenn Kessler)说他不喜欢咨询专家,即使是在解释复杂数据方面。他说: 「我是那种对自己的判断相当自信的记者。我喜欢用自己的声音说话,因为我实际上已经报道了华盛顿的几乎所有事情……你可以看我的简历,你可以看我报道过什么。我带来了一个独特的视角,我在华盛顿听了 30 年的胡言乱语。」

而且,《华盛顿邮报》称,「我们将采用『理性人』的标准来得出结论。我们不要求 100%的证据。证明某个说法准确性的举证责任在于发布者。」

一般而言,信息的可靠度与其信源的可靠度成正比。通常情况下,越是可靠的信源,发布的信息越值得我们信任。我们可以参考使用专业的评估网站和工具,对比评估结果,进行综合考虑。

近年来,全球媒体界出现一些机构和组织,试图对媒体的可信度和立场进行量化评级,它们设定了一些标准,制定了评估流程,使用人工或者算法对媒体或媒体报道进行打分。这些实践在一定程度上解决了评估信源质量的主观性问题,但同时也面临诸多争议。

注意:对事实核查员来说,媒体评级只是一个参考而非决定性证据。同时,我们可以参考这些评级组织的标准,在核查实践中对信源进行自己的评估。

NewsGuard 的媒体可信度评级

单就媒体信源而言,美国 NewsGuard 公司设计了一套可信度评估指标,在核查国际新闻时可作为参考。

NewsGuard 由斯蒂文·布里尔(Steven Brill)和戈登·克罗维茨 (Gordon Crovitz)创办,前者曾是资深记者,创办了法律出版物《美国律师》(The American Lawyer)、法庭电视台(Court TV)和耶鲁新闻倡议(the Yale Journalism Initiative),后者曾是《华尔街日报》的发行人和专栏作家。

NewsGuard 声称其评级涵盖超过 8000 个新闻和信息网站,这些网站占美国、英国、加拿大、法国、德国和意大利在线新闻互动的 95%。其评级不涉及中国媒体。

NewsGuard 聘请了一支由记者和经验丰富的编辑组成的团队,根据 9 项指标为新闻和信息网站制作可靠性评级和分数。这些指标分为「公信力」和「透明度」两大类,满分 100 分。

100(或 100%):高可信度:该网站遵守所有 9 项可信度和透明度标准。

75-99(或 75%-99%):总体上可信:该网站大部分遵守了可信度和透明度的基本标准。

60-74(或 60%-74%):除了例外情况之外,基本是可信的:该网站通常保持基本的可信度和透明度标准——但有重大例外情况。

40-59(或 40%-59%):谨慎对待:该网站不可靠,因为它未能遵守一些基本的新闻标准。

0-39(或 0% 至 39%):谨慎对待:该网站不可靠,因为它严重违反了基本的新闻标准。

有两类网站——幽默讽刺类网站和平台类网站, NewsGuard 不会根据其对 9 项标准的遵守情况而对其进行评分,而是分别用橙色和灰色标签区分。

需要注意的是,NewsGuard 对整个网站进行评分,而不是针对每篇特定文章。同时,并非所有网站都会获得 NewGuard 的评级,这并不一定意味着它们是很糟糕的网站或信源,只是它们的受众比大多数新闻网站都小。

2019 年,为减少虚假信息对互联网用户的误导,美国微软公司在其「Edge」使用 NewsGuard 的新闻评级服务,用户只需在浏览器设置「新闻分级」选项,开启「在地址栏显示分级」功能,就可使用该服务。值得信赖的新闻网站会以绿色标示。

NewsGuard 在其网站上列出了对新闻网站的评分指标。这些指标同样适用于事实核查员在评估信源时参考:

不重复发布虚假内容:该网站不重复发布而且现在也不发布明显虚假的内容,而且这些内容并未被迅速且显著地更正。要不通过这条标准其实很难,因为这意味着该网站每一天都可能在发布明显虚假的内容。(22 分)

负责任地收集和呈现信息:内容提供者在报道和呈现信息方面通常是公正和准确的。他们引用多个来源,最好是那些针对某一主题或事件提供直接第一手信息的来源,或者来自可靠的二手新闻来源,并且他们不会为了对某一主题进行报道而严重地歪曲信息。(18 分)

定期更正或澄清错误:网站在识别错误和发布澄清、更正方面有行之有效的做法,透明地承认错误,并且不会经常不更正重大的错误内容。(12.5 分)

负责任地处理新闻和观点之间的区别:内容提供者如果给人的印象是他们在报道新闻、或既报道新闻又发表观点,则应将观点与新闻报道区分开来。同时,在报道新闻时,不要为了宣扬某种观点而对事实或故事进行过分的挑选。倡导特定观点的内容提供者应披露该观点。(12.5 分)

避免欺骗性的标题:网站通常不会发布包含虚假信息、明显耸人听闻或未反映标题下面实际内容的标题。(10 分)

网站披露所有权和融资:网站要以方便用户的方式披露其所有权和/或融资情况,以及与网站有重大经济利益的人所持有的与网站报道有关的任何明显的政治关联或经济利益。简而言之,读者应该知道谁在资助网站的内容,以及所有者或资助者在网站内容中可能有哪些相关利益。(7.5 分)

清楚地标明广告:网站要清楚说明哪些内容是付费的,哪些不是。(7.5 分)

揭示谁是话事人,包括可能的利益冲突:在网站上标明负责内容的人,并且读者可以通过一种方式就编辑问题联系该网站。换句话说,读者被告知谁负责决定发布什么内容。(5 分)

揭示了谁在负责,包括可能的利益冲突。在网站上标明负责内容的人,并且有办法让读者就编辑问题联系网站。换句话说,读者被告知谁负责决定发布什么内容。(5 分)

网站提供内容创作者的姓名,以及联系方式或简历信息:有关内容生产者的信息可在该网站上找到,并且通常很清晰地显示了是谁制作了哪些内容。(5 分)

NewsGuard 的评分并非没有争议,有一些网站拒绝其评级,也有人质疑其评分标准的科学性。

根据 NewsGuard 网站上的信息,他们也采取了一系列措施进行质量控制,包括:强调 9 项指标是非政治性的;由训练有素的记者组成分析师团队,根据九项指标评估各网站的内容;运行「营养标签」制度——分析师书面解释为什么被评价对象会获得相应评价等级;联系被评价对象,征求对方的意见和回应,这些内容将包含在对该网站的书面评估中;由经验丰富的编辑进行和事实核查,至少有一名高级编辑和 NewsGuard 的联席首席执行官在发布前审查每个营养标签,以确保评级尽可能公平和准确;定期更新对每个网站的评分和评级;实行问责制,每个营养标签都包含参与评级的作者和编辑的姓名,被评价对象可以反馈或投诉。

媒体偏见评级

在有据核查美国政治有关的选题时,有时会参考「媒体偏见图表」(Media Bias Chart)。

目前比较流行的媒体偏见图表包括AllsidesAd FontesMedia Bias/Fact Check等机构编制的图表。虽然这些机构对于编制媒体偏见评级都有一整套方法论,然而有关媒体偏见图表本身是否存在偏见的质疑一直存在。同时,这些机构不评估媒体报道的准确性或可信度。

因此,对事实核查员来说,在核查美国政治选题时,这些图表可以提醒我们尽量多查找来自不同政治光谱的媒体,以免漏掉事实的全部,但总体而言这些图表只应是一种参考。

以 Allsides 为例,该机构目前已经编制了 1400 多个媒体偏见评级列表,它将不同的媒体放在五个类别中:「左」、「左倾」、「中间」、「右倾」和「右」,而且其评级仅限于有关美国政治的内容,仅对在线内容进行评级,不对电视、广播内容进行评级。

AllSides 声称:「每个人都有偏见——这没关系。没有偏见的消息是不存在的,但隐藏的媒体偏见会误导、操纵和分裂我们,所以每个人都应该学习如何媒体偏见。了解媒体机构的政治偏见可以让你获得均衡的新闻食谱,识别新闻中的不同观点和政治倾向,以便你了解全貌并独立思考,避免操纵、虚假信息和假新闻。“

Ad Fontes 和 Media Bias/Fact Check 也有自己的媒体偏见图表。

AllSides 还推出了事实核查偏见图表(Fact Check Bias Chart),试图展示事实核查机构存在的的偏见,例如 Snopes、Politifact、FactCheck.org 等。

Allsides 声称:「通常,事实核查员会为读者分析信息并得出有关事实含义的结论,这在本质上是主观的。其他时候,他们会根据他们选择淡化或强调的事实表现出偏见。他们还表现出基于故事选择的偏见——例如,主要核查左翼政客的事实,或仅核查右翼主张的事实。“

Allsides 同时承认,此图表不评估准确性或可信度。

The Factual 的算法评级

美国新闻评级网站Factual创办于 2019 年,使用算法来评估新闻来源可信度,与 NewsGuard 针对整个网站评分不同,Factual 针对的是具体文章,每篇文章都会得到一个介于 1-100%之间的评分,该评分基于四个指标:网站质量、作者的专业知识、信源的质量和多样性,以及写作的基调。

网站质量:这个网站是否长期发布信源良好、信息量大的文章?

作者的专长:该文章的作者是否曾经就该主题撰写过研究透彻、信息丰富的文章?作者是否专注于该主题,因此可能具有一些专业知识?

来源的质量和多样性:文章中使用了多少超链接信源和直接引用?这些来源的网站评级是什么?

文章基调:文章是以中立的、非观点性的语气写成的,还是带有观点性的情感语言?

Factual 会将这四项指标结合起来,由系统自动为每篇文章创建一个分数,并通过标签呈现给读者。该标签还注明了发布该文章的媒体的政治倾向。

高于 75% 的分数意味着文章写得很好,很可能提供有用的信息。此类文章提供广泛的信源,保持相对中立的语气,并且由在该主题中具有明显专业知识的记者撰写。也就是说,可能仍然存在偏见。

低于 50% 的分数意味着该文章不太可能提供信息。这些文章可能仍然值得一读,但应该与得分更高的文章进行交叉核对。

以《华盛顿邮报》2020 年 2 月 7 日发表的题为「南极洲刚刚达到 65 度,创有史以来最温暖的温度记录」(Antarctica just hit 65 degrees, its warmest temperature ever recorded)、作者为马修·卡普奇(Matthew Cappucci)的文章为例,Factual 将其评分 73%。

Factual 的解释是:

分数:得分 75%以上的文章显示为绿色,50%~75%的文章显示为黄色,50%以下的文章显示为橙色。这篇文章的得分是 73%,信息量适中。

政治倾向:The Factual 援引的是评估新闻媒体政治倾向的 AllSides 和 Media Bias Fact Check 的数据,《华盛顿邮报》被认为是中左派。The Factual 声称,政治倾向指标不会影响事实等级,仅作为故事框架的背景提供。

网站质量:曾经发表过很多高分文章的网站将具有更高的网站质量得分,《华盛顿邮报》正是如此。

作者专业知识:主要看作者历史上发表过的文章是否信息量丰富,以及作者过去就该主题写过多少内容。这篇文章的作者马修·卡普奇之前撰写过大量有关气象学的文章,因此他在这个科学主题方面的专业得分很高。

来源质量:这是衡量文章信源质量和多样性的指标,主要统计文章引用了多少带超链接的信源,以及使用了多少直接引语(至少 5 个词)。这篇文章只有 1 个链接和 4 个引语,在信源质量方面只能是中等。

文章基调:基本中立。

Factual 已经于 2022 年 9 月被雅虎收购,目前已经对 1000 万篇文章进行了评分。不过,Factual 尚未对非英语网站的内容评分,也无法对《华尔街日报》、《彭博社》等有付费墙的媒体内容进行评分。

直接信源:采访

在必要且可能的情况下,我们会鼓励核查员直接联系核查内容的直接当事方或者相关方,以获得直接的证据或者支持性证据。

同样,我们也会根据核查选题,密切关注当事人的公开回应或者有关其本人的一手信息,尤其是这些回应或信息对于验证该说法至关重要。

案例 1:

2021 年 9 月,简体中文社交网络流传一篇文章称,据新加坡《海峡时报》报道,新加坡总理李显龙在一次会议上说,中国战胜美国的唯一前提,就是必须克服自身体制内的「官僚主义」。

核查员检索新加坡《海峡时报》、新加坡总理办公室官网,均无李显龙谈及中国「官僚主义」的报道和内容。

同时,有据核查员还将流传的有关微博和微信链接通过李显龙官方 Facebook 账号发送至其办公室查询,李显龙办公室很快回复称:「你发送的微博链接是虚假新闻。李总理没有说过该文作者在他的帖文中声称的任何信息。」

这一回复也构成了这次核查的决定性证据,可以判断该说法为虚假。(参考阅读:李显龙称中国欲战胜美国必先战胜官僚主义?

案例 2:

2022 年 2 月 10 日,在北京冬奥会男子单人滑的自由滑决赛中,日本选手羽生结弦挑战阿克塞尔四周跳(quadruple Axel,4A)时落地摔倒,以男子单人滑第四名的成绩结束自己的第三届冬奥会。

中文网络流传热搜称「羽生结弦 4A 被国际滑联认定」、「羽生结弦 4A 未被国际滑联认定」等多个热搜,支持和反对的理由也都众说纷纭。认为羽生结弦 4A 未被国际滑联认定的网民认为,他成功完成 4A 动作,旋转周数不足,落冰摔倒。认为羽生结弦 4A 被国际滑联认定的网民和媒体则认为,羽生结弦的小分表上出现了「4A<“的字样,这意味着他的这一跳在国际滑冰联盟的官方赛事——奥运会上被认定为阿克塞尔四周跳。

对于这一颇为专业的问题,有据核查员直接通过邮件联络了国际滑冰联合会(International Skating Union,ISU),国际滑冰联合会的官网上有公开的媒体联络方式。2 月 11 日,国际滑冰联合会回复了我们提出的「国际滑联是否对羽生结弦的阿克塞尔四周跳进行了史上首次认定」的问题称:「根据裁判的详细评分,该跳的旋转度不足,因此未获认定。(According to the detailed Judges scores the jump was under rotated, therefore it was not ratified.)」

鉴于国际滑冰联合会是花样滑冰运动的主管机构和赛事组织、裁判机构,且是传言的直接当事方,因此,国际滑联的明确表态是本次核查的核心所在。我们可以就此判定,羽生结弦 4A 没有被国际滑联认定。(参考阅读:羽生结弦 4A 被国际滑联认定?

案例 3:

2022 年 6 月,中文网络流传说法称,中国机组在巴黎机场受到歧视,因为巴黎戴高乐机场表示,不允许任何机组成员穿成大白模样,否则不允许进入航站楼。

这一流言没有交代任何来源,检索互联网也没有找到戴高乐机场专门针对中国机组的相关规定。此时还有一种可能性不能排除,那就是戴高乐机场确实有类似的针对中国机组的规定,以内部文件或通知的形式发布,没有公布到互联网上。

核查当日为 2022 年 6 月 18 日,正值周日,联系戴高乐机场的公关部门基本不可能及时收到回复。而相比之下,尽管是周日,机场是一定会正常运转的,与机场相关的热线垂询电话也也运转。于是,核查员通过公开的热线电话联系了戴高乐机场所属的巴黎机场集团,工作人员表示,目前巴黎机场与新冠疫情有关的防疫规定已经不再有效,并且强调有关衣着的问题属于「个人自由」,「每个人都可以做他想做的事情」,至于机组人员是否可以穿戴个人防护装备,巴黎机场集团工作人员表示,不同航空公司的具体要求可能会有不同,但巴黎机场方面对此没有任何特别要求。

由此可以判定,所谓「戴高乐机场表示,不允许任何机组成员穿成大白模样,否则不允许进入航站楼」的说法是假的。(参考阅读:巴黎机场禁止中国机组成员穿成大白模样?

案例 4:

比如,中文网络长期流传一段据称是墨西哥作家、诺贝尔文学奖得主帕斯说过的话:「世界上有两民族最可怜,犹太人没国家,中国人没灵魂。两民族,一个 1000 万人,一个至少 13 亿人。1000 万人的民族,几乎每年都有人得诺奖,上市新兴企业数量惊人,这是奇迹;至少 13 亿人的民族,与现代世界最重要思想、科技、艺术等创造几乎无缘,这更是奇迹。」

帕斯 1990 年获得诺贝尔奖,1998 年去世。作为曾经的墨西哥派驻亚洲的外交官,帕斯接触到了日本和中国的诗歌,并表现出特殊的兴趣。

那么,帕斯到底说过这段话吗?

核查员以「Octavio Paz +China/Chinese+jew/jewish」为关键词,结合西班牙语和英语搜索,在帕斯的作品、帕斯的采访、演讲、媒体报道、研究帕斯的论文中均未找到帕斯说过这段话的证据。

同时,我们的核查员采访了帕斯作品的中文译者、北京大学西班牙语语言文学系赵振江教授。赵振江翻译了帕斯的访谈录《批评的激情》、诗集《太阳石》、诗论和文学创作论集《弓与琴》等作品,是国内翻译和研究帕斯的权威。

帕斯向有据表示,他没有见过帕斯这段话,「我只能说,根据帕斯对中国文化比较纯净的感情,我觉得他不会说这种话。……帕斯尤其对中国的老庄很熟悉,而且翻译过很多唐诗宋词,他怎么可能会说中国人没有灵魂?我觉得这个(可能性)不大。」

虽然赵振江教授的内容并非直接的决定性证据,但鉴于他对核查对象的熟悉程度,可以被视为权威信源。(参考阅读:诺贝尔文学奖得主批评「中国人没灵魂」?

在核查实践中,媒体报道是相对容易找到的信源入口,但此时我们依然鼓励核查员根据媒体报道中提到的线索,追根溯源,在可能的情况下,找到更相关的直接来源——包括法律条文、报告、统计、直接引语、新闻发布会的原始记录、当事人社交媒体账号等等。

但是,需要注意的是,推特在 2023 年 4 月 20 日正式取消了蓝色认证标签。长期以来,推特的蓝色认证标签主要面向政府机构、新闻媒体,以及公众知名度较高的用户。然而,推特的新主人马斯克自 2022 年 10 月收购该平台以来,一直表示希望让用户每月付费来获得身份验证。虽然推特公布了新的认证制度,但目前许多正式机构的账号并未认证,这给一些不良行为体创造了假冒了账号的机会。

因此,在进行国际新闻事实核查时,对于可能假冒的推特账号需要加倍小心,可以多留意该账号是否是刚刚才加入推特,粉丝是否相对较少,也可以检查其账号是否在机构的官方网站上有链接。

案例 1:

2021 年 7 月 26 日,东京奥运会男子铁人三项比赛结束后,金牌得主挪威选手 Kristian Blummenfelt 和一些其他选手跪地呕吐,中文网络流传说法称:「铁人三项选手集体呕吐」因为「赛场水中大肠杆菌严重超标」、「铁人三项选手在粪水中游泳」等。

核查这一说法的关键是要搞清楚,东京奥运会铁人三项比赛的水质到底是否符合标准?

首先我们在谷歌中输入一些基本的关键词比如 Tokyo Triathlon water quality,可以发现在过去几年里有关东京奥运会铁人三项游泳开放水域的水质问题确实是一个关注的焦点,不少媒体报道表达了担忧,也有报道称东京奥组委采取了大量措施试图在举办比赛前解决这些问题。但这些偏新闻类的报道都没有直接回答上述问题——东京奥运会铁人三项比赛的水质到底是否符合标准。

换个思路,我们不能仅仅依赖媒体报道,而要尽量找到比较权威的信息、原始出处。

首先要找到的信息是:铁人三项比赛的水质标准是什么。我们在谷歌输入关键词 Triathlon water standard filetype:pdf,第一个搜索结果就是世界铁人三项联盟(World Triathlon)——管理铁人三项运动的国际单项体育组织——官网发布的有关水质问题的技术规定文件:

浏览文件,可以发现世界铁人三项联盟对水质的硬性要求:

游泳比赛水域的水质应进行分开检测,水样应取自游泳水域内三个不同的区域,其中水质检测结果最差的数据将作为决定是否举行游泳比赛的依据。检测结果须符合以下条件方可举行游泳比赛:

海水和过渡水:

-PH 值在 6 至 9 之间;

-每 100 毫升水中肠球菌(Entero-cocci)的含量不超过 100(ufc/100ml);

-每 100 毫升水中大肠杆菌(Escherichiacoli E.Coli)的含量不超过 250(ufc/100ml);

-不含肉眼明显可见的赤潮藻华。

最终的水质有 4 个等级:

2-「水质良好(Good Water Quality)」:大肠杆菌 250-500 或肠球菌 100-200,但是在卫生检验期间没有或潜在的污染或预报有大雨;

3-「水质合格(Fair Water quality)」:大肠杆菌 250-500 或肠球菌 100-200,但是在卫生检验期间有可见的污染且或预测可能有大雨;

4-「水质不合格(Poor Water quality)」:大肠杆菌>500 或肠球菌>200,但是在卫生检验期间有可见的污染且或预测可能有大雨。

至此,我们的第一个问题——铁人三项比赛的水质标准是什么——已经获得了权威信源。

从这一文件上溯,我们在世界铁人三项联盟的官网上翻查,可以发现在 Documents-All documents 项目下,有东京奥运组委会在男女铁人三项赛事赛前举行的技术会的完整文件,这两份文件都是在比赛开始前两天上传到该网站公开的。

其中,针对引起简体中文网络关注的 7 月 26 日男子铁人三项赛的水质报告显示,在肠球菌指标中,有一处取样地数值为 78,其余均小于 10;大肠杆菌指标中一处取样地为 11,一处为 10,其余均小于 10;PH 值也在 6-9 范围内;当地天气预报为晴,无雨;目视污染检测结果为良好。最终水质检测结果为:1 级-水质优良(Level 1: Very Good Water Quality)。

因此,相比其他媒体报道而言,这份男子铁人三项赛的水质报告是决定性证据,足以证实所谓「东京奥运铁人三项选手喝超标粪水导致呕吐」的说法不实。(参考阅读:东京奥运铁人三项选手喝超标粪水呕吐?

案例 2:

2020 年 6 月,希腊华文媒体、国内的门户网站、微博等流传一条消息称,随着当年 6 月 15 日起希腊社会进一步「解封」,政府决定允许当地的妓院重新开张。有关报道声称,虽然政府允许妓院开张,但是要求每位顾客只有 15 分钟的时间来完成他们想要做的一切操作。为了吸引眼球,相关账号纷纷把「15 分钟」这个点放到标题中去:「政府限时每人 15 分钟」、「為防疫每人限啪 15 分」等等。

检索可见,这些中文内容中「限啪 15 分钟」的说法基本上都来自英国小报《每日星报》和塞浦路斯媒体《塞浦路斯邮报》。

事实上,为了迎接这次解封,希腊政府相关部门出台了针对各行业的监管规定,其中就包括针对妓院重开后的严格卫生规定。

查阅这份厚厚的希腊语文件可以发现,页眉部分数字为 24249-24251 的这 3 页,就是有关妓院重开的规定。

然而,文中有关「15 分钟」提法的规定是:要确保性交易场所的通风,性工作者在接待两名顾客之间至少要让有关场所通风 15 分钟。

可见有关说法并非如中文媒体中声称的性行为不能超过 15 分钟,查阅原始文件的重要性可见一斑。(参考阅读:希腊红灯区重新开张,规定每人限时 15 分钟?

案例 3:

2020 年 12 月,中文社交网络上流传消息称,12 月 23 日是决定美国大选进程最关键的一天,因为「这是各州将选举人票认证结果送到参议院认证的最后期限。这一天,副总统彭斯将以参议院议长的身份决定是否否决摇摆州的双重投票或认可一方投票,这将决定川普是否有机会连任。」

检索发现,这一说法应该源于美国保守派《国家档案》(National File)12 月 22 日的一则所谓「独家报道」。该报道称,「特朗普政府的消息人士提供了一份白宫备忘录,根据《美国法典》和《宪法》,副总统彭斯有权力拒绝有争议的选举人团票认证书,但不得晚于 12 月 23 日采取行动。」

那么,「12 月 23 日」这个时间节点到底从何而来?

根据美国法律,美国各州选举人团举行投票后,将进行点票,选举人要签署证明结果的证书。这些证书将与州长办公室提供的公示该州投票总数的证书相配。这些证书将被寄给担任参议院议长的副总统迈克·彭斯、联邦纪事办公室(Office of the Federal Register)、各州州务卿,以及选举人会面地点所在的联邦地方法院的首席法官。

检索《美国法典》的条款发现,如果一个州没有将其选举人团的投票认证成功递交给兼任参议院议长的美国副总统或美国联邦档案总监(Archivist of the United States),那么副总统或联邦档案总监「应该要求」该州的州务卿「以现有的最快捷的方法」将投票认证寄出。

原文如下:

§12.选举人证书未能送达参议院议长或美国联邦档案总监;要求州提供证书。

如果在选举人会议举行后,12 月的第四个星期三之前,参议院议长或美国联邦档案总监没有收到一个州提交的本卷第 9 节和第 11 节所述的投票认证证书和名单,则参议院议长或美国联邦档案总监应该要求该州的州务卿,以现有的最快捷的方法,将该州选举人提交给他的证书和名单送来。他有责任在收到这种要求后,立即以挂号信函的方式将证书和名单提交给参议院议长。

从原始法条可以看出,该条款并没有赋予副总统拒绝各州认证投票的权力。它只是说,如果各州未能按时提交选举人团的投票认证证书,副总统应该努力加快这一进程。2020 年 12 月的第四个星期三是 12 月 23 日,核查时(12 月 25 日)时间已过,公开信息显示,彭斯并没有上述举动。(参考阅读:美国副总统彭斯有权拒绝选举人团的投票?

案例 4:

2023 年 3 月,微博等平台流传说法称:「美对中国开始明抢了。有一种 21 世纪的抢劫行为,叫对中企国际业务追缴税款。这种明火执杖的抢钱行为,美国人是说得出口,做得出来的。美国财政部长珍妮特·耶伦承诺,要对在国际市场上经营业务的中国企业追缴 15%的国际业务税款。」

该说法的原始消息来源——俄罗斯卫星通讯社称耶伦的这些话出自“在国会的发言中”。

检索关键词 Yellen Congress,可以发现耶伦 3 月 10 日出席了美国众议院筹款委员会听证会。

这时我们想了解的是,耶伦到底在听证会上说了些什么?这时候一个非常有用的来源是 C-Span,C-Span 是英文 Cable-Satellite Public Affairs Network 的缩写,是一个非官方的政治性电视广播节目,创办于 1979 年,最开始的时候只有一个频道,获准实况转播众议院的开会现场,后来在 1986 年增开了 C-Span2,在参议院会议厅的二楼旁听席装上了摄像机,开始实时播放参议院的会议情况。

在 C-Span 的网站 c-span.org 上,不仅有国会参众两院会议的完整记录,还包括白宫、最高法院等机构的演讲、致辞、新闻发布会、听证会、辩论的记录。C-Span 视频库是自 1987 年以来在 C-Span 上播出的所有节目的存档。除了视频外,还支持关键词检索文字实录。

就此选题而言,在美国公共事务有线电视网 C-SPAN 的网站上可以查阅这次听证会的完整视频和文字记录,在文字记录中选择 Janet Yellen 并输入关键词「15%」,可以发现耶伦在听证会第 44 分钟时提到了「15%」以及「中国」,可以查证其上下文语境和背景。(参考阅读:美国财长要追缴中国企业 15%税款?

案例 5:

2022 年 3 月 13 日开始,中文网络疯传「加拿大顶级狙击手瓦力,赴乌克兰参战不到 20 分钟,还没找到狙击位置,就被俄罗斯击毙!落地成盒!」「那个加拿大神一样的狙击手,在上场二十分钟后,被无人机火力覆盖,落地成盒,凉了。」「最搞笑的是那个加拿大杯吹上天的狙击手,也在这次袭击(3 月 13 日,俄罗斯国防部声称,当天俄军高精度远程武器打击了乌克兰武装力量在斯塔利奇村和亚沃洛夫斯基训练场的训练中心,多达 180 名外国雇佣军和一大批外国武器被摧毁。——注)中挂了“。

检索加拿大、乌克兰和国际媒体,都只有瓦力本人在抵达乌克兰之前接受采访的内容,并无他在乌克兰的相关内容,推特上也有传说他阵亡的消息,但都没有提供任何可靠的证据。

继续检索加拿大媒体,可以发现有媒体在报道中链接了瓦力本人的 Facebook 主页,进入后可以发现,瓦力此行一直在自己的 Facebook 主页上更新进入乌克兰的所见所闻和最新动态,而且更新频繁,基本上两天一更,甚至一天多更。但是,核查时(3 月 14 日白天)发现,他的 Facebook 最新的一个帖子停留在 3 月 13 日。由此可以判断,瓦力是社交媒体活跃分子,且此行相对高调,如果他还活着,很有可能注意到社交媒体上关于他死亡的消息,并且很可能作出回应。一旦作出回应,即是证明他是死是或的关键证据。

于是核查员密切关注瓦力的 Facebook 主页,定时刷新,以跟踪其本人是否现身。果然,几小时后,他在北京时间 3 月 14 日晚 8 时左右更新 Facebook 称:「不要担心我的问题。我已经远离了昨天被轰炸的基地。我以前也去过那里,但很短暂。该基地有外国志愿兵。那些死去的人可能从未见过俄罗斯士兵。这就是现代战争。很脏,不近人情。」(参考阅读:加拿大顶级狙击手刚到乌克兰就被俄军击毙?

案例 6:

2022 年 2 月 8 日,谷爱凌获得北京冬奥会自由式滑雪女子大跳台项目的金牌后,中文网络疯传谷爱凌父亲是谷歌 5 号员工 Ray Sidney。此前的 2 月 5 日,Ray Sidney 添加了新的 Facebook 头像,修改为他和谷爱凌小时候的合照,谷爱凌的妈妈也为此点赞。这一细节也成为传言中的有力「证据」。

然而,要证实或证伪这一说法相当困难,因公开的资料中并无足够的第三方信息。在此情况下,只有当事人自己的说法才能成为进一步的证据,但当时就此话题直接采访当事的三方显然不太现实。核查员观察到,Ray Sidney 的 Facebook 更新比较频繁,推测他会经常浏览社交网络,应该会注意到有关他和谷爱凌关系的传言,甚至有可能作出某种回应。

于是,核查员密切关注和刷新他的 Facebook 主页。果然,北京时间 2 月 8 日晚 23 点 54 分,Ray Sidney 在 Facebook 上回复了一位用户关于「谷爱凌暗地里是你的孩子?」的问题:「也许我应该澄清一下:谷燕(谷爱凌的妈妈)和我曾经约会了几年。我认识谷爱凌已经很多年了,我为她在雪场内外所取得的成就感到非常自豪。我是在谷爱凌出生后的某个时候,才认识谷燕的。」(参考阅读:谷爱凌父亲是谷歌 5 号员工?

就有据的国际新闻事实核查实践而言,媒体报道依然是事实核查员进行研究时最常用的第一入口。

我们要依然重视主流媒体,尤其是在国际新闻方面。大多数国家/地区的全国性媒体都配备了充足的记者,而且编辑过程非常重视准确性,有明确的、经过验证的内控机制。

所以,尽管一名合格的事实核查员不会把这些媒体上的内容想当然地认为是事实,但是,同样地,任何不承认《纽约时报》或路透社比普通媒体更重要的人在评估信息方面的效率都会降低。我们必须学会识别核查内容涉及的国家/地区的主要媒体,以便更快地评估信息。

我们会尽量寻找接近事件发生地的媒体。在发生恐怖袭击、战争、自然灾害等事件时,当地媒体或在当地有特派记者或驻地记者的国际媒体始终应该是首选信源,因为他们更有可能亲眼目击当地所发生的一切,并且对该地区的历史、文化、政治、经济、社会情况已经有充分了解和积累。

比如,2020 年 12 月,微博和微信群流传消息称,美国当选总统拜登提名的贸易代表人选 Katherine Tai(戴琪)是原国民党军统负责人戴笠的曾孙女。

当时,我们援引了台湾《联合报》的报道,报道指戴琪的父亲名叫戴元亨,母亲为李钟渝,两人皆来自于台湾。《联合报》记者还联系到李钟渝本人。(参考阅读:拜登提名的贸易代表是戴笠的曾孙女?

作为台湾在地媒体,《联合报》在该话题上的可信度显然较高。

在使用媒体信源时,我们要比较多个媒体来源。如果一家新闻机构说「我们可以确认某某事已经发生」,请同时注意其他媒体的说法。因为在理想情况下,我们可以对这些信息进行三角测量并获得一定的真相。当来源是某家媒体自我声称的独家报道时,应该对此保持警惕,这并不是说独家新闻是不可靠的,而是需要考量更多因素和旁证。

一个小问题:《每日邮报》是可靠信源吗?

《每日邮报》(Daily Mail)是英国发行量最大的报纸,其网络版邮报在线(Mail Online)更是流量巨头,来自《每日邮报》的内容在简体中文互联网流传很广。那么,《每日邮报》是可靠信源吗?

2017 年 2 月,维基百科的编辑们把《每日邮报》归入「基本不可靠消息来源」,除非特殊情况,在编辑维基百科英文条目时禁止作为消息来源引用、链接,编辑们称此举的理由是鉴于《每日邮报》「核查事实不力、耸人听闻和纯粹编造」的名声。维基百科对消息来源的取舍「基于常识和谨慎」,但对纸媒或网媒下禁令很罕见,此举也引发争议。维基百科编辑中也有反对禁用《每日邮报》,他们认为这份报纸有时候还是可靠的,从历史上看表现也不是一直很糟糕,而且比它更不可靠的出版物也有,而且一些权威刊物也曾发表过不确切消息。

在有据的国际新闻事实核查实践中,会经常遇到涉及《每日邮报》的搜索结果和报道,我们的处理原则是,不一概而论,而是就事论事,进行交叉比对。如果同一个内容有比《每日邮报》更优质的媒体信源或者原始来源,则援引后者。如果流传的说法是《每日邮报》的独家新闻,则须十分谨慎。

目前国内有一批企业信息查询平台,如天眼查、企查查、启信宝等等,整合了大量工商信息、司法诉讼、知识产权、股权结构等多维度信息,部分功能可以免费使用,在查询涉及国内企业的内容时比较有用。

比如,2021 年 10 月,美国海军「康涅狄格」号核潜艇在南海撞上不明物体后,中文网络流传消息称,「法新社报道,中国南海养殖渔业有限公司 5 万斤黄花鱼的养殖箱被不明物体碰撞,造成约 5 万斤黄花鱼及海洋养殖产品脱逃,造成公司 4 亿多人民币的损失。」

除了其他的众多核查维度外,传言中提及的「中国南海养殖渔业有限公司」也是重要一环,这是一家什么样的公司?主要从事什么业务?公司有没有发布相关的信息?

我们通过天眼查检索企业名字,但是结果显示没有名为「中国南海养殖渔业有限公司」的公司。

近似的结果是「中国南海渔业集团有限公司」,注册在香港,成立于 2015 年,但该公司没有详细信息,也没有该公司在南海部署养殖箱的公开记录。

还有一家「南海养殖有限公司」,注册于香港,成立于 2009 年。不过该公司是一家食品经销商,没有海上养殖场。

由此,至少传言中的涉事主体已经存疑。(参考阅读:美军核潜艇在南海撞上黄花鱼养殖箱?

Our World in Data

重点关注诸如人口、贫困、健康、食物、能源、环境、气候变化、战争、、不平等之类的全球重大问题,使用数据、交互式图表和地图来呈现研究结果,可以在主页搜索不同的主题。

其数据有四个主要来源:

1.专业机构——如奥斯陆和平研究所 (PRIO)

2.研究文章——如 Bourguignon & Morrison (2002)——《美国经济评论》中的“世界公民之间的不平等:1820-1992”。

3.国际机构或统计机构——如经合组织、世界银行和联合国机构。

4.来自政府来源的官方数据——例如, 新冠疫苗接种和检测数据集汇集了全球政府和卫生部发布的最新官方数据。

在每个可视化产品中,该网站都清楚地指出了所呈现数据的来源,如果对合并数据源或对原始数据集进行更改(如区域聚合、人均转换等),也会注明。

该网站上的可视化内容和文本已根据 CC BY 获得许可,可以出于任何目的自由使用。网站上的数据也都可供下载。

Statista

Statista 是一家研究型数据统计公司,2007 年成立于德国汉堡,提供统计和调查数据与资料,目前有超过 200 万项数据统计,覆盖了全球主要的国家和经济体。Statista 拥有超过 22,500 个数据源,包括: 政府机构(各部委,部门,统计机构等)、国际组织、期刊和出版物、市场研究机构、科研机构等。Statista 会把所有信息可视化,每一张 Statista 图表均标注了其数据来源。

在有据的国际新闻事实核查实践中,有公信力的国际组织是最重要的信源,这些组织一般被认为相对中立且拥有权威资源。

比如联合国、联合国教科文组织、经合组织、世界银行、国际货币基金组织的相关网站,在涉及全球政治、经济、社会、文化方面,有大量完备、公开、免费的报告、调查、数据、法律、发言稿等材料。在有关新冠疫情方面,世界卫生组织(WHO)则是最重要的信源。

世界卫生组织、联合国等官网上,不少重要的文件、决议等都有不同的语言版本,包括中文版本,而且这些中文版本都符合国际组织严谨的翻译标准,可以很好地弥补核查员在翻译过程中可能造成的误解和信息流失问题,尤其是涉及法律、专有名词、国际关系等方面。

此外,在一些专业领域,某些国家的机构也被认为是权威信源,比如美国疾病预防控制中心(CDC)、食品药品管理局(FDA)、美国宇航局(NASA)等。

比如,2022 年 5 月底,第 75 届世界卫生大会刚刚闭幕,中文互联网流传说法称,会议修订的《国际卫生条例》将赋予世卫组织一系列强大的强制权力,包括拥有借疫情名义惩戒各国的能力。

检索 International Health Regulations,可以发现有不少的媒体报道,既包括美国保守派媒体称「世卫组织将通过条例修正案夺取各国医疗卫生决定主权」,也包括通讯社对于这次大会以及《国际卫生条例》修订的一般性报道。

我们可以通过阅读这些报道,快速了解有关事件、说法的背景。然后根据报道中提到的关键词检索,可以找到在世界卫生组织的官网上公开的修正案全文。(参考阅读:世卫修订《国际卫生条例》干涉各国内政?

在某一领域具有深厚积淀的研究机构、智库等,也是信源的重要来源。需要注意的是,这些机构最好具有独立性,不为利益集团代言。

案例 1:

2020 年美国大选投票结束后,有微信公众号声称,白宫宣布国家紧急状态,启动了针对国内恐怖主义之战,特朗普欲学林肯引 1807 年法案对抗「政变」。

确实,2020 年 11 月 12 日,白宫官网发布了特朗普署名的「关于继续维持有关大规模杀伤性武器扩散的国家紧急状态」的通告。

那么,到底什么是美国的国家紧急状态?美国总统是否有权宣布国家进入紧急状态?美国历届总统共宣布了多少次国家紧急状态?特朗普发布这一通告的时机是为应对选情失败而特意挑选的吗?

针对这些专业性极强的问题,核查员可以求助于专门的研究机构。比如在这一核查中,核查员就研究并援引了美国法律和公共政策研究机构布伦南司法研究中心(Brennan Center for Justice)的数据,自《国家紧急状态法》颁布以来,截至 2020 年 10 月 5 日,美国历届总统共宣布了 68 次国家紧急状态,其中 39 次国家紧急状态依然有效,持续时间最长的是 1979 年 11 月 14 日因人质危机对伊朗政府资产实施的制裁。(参考阅读:想翻盘,特朗普宣布进入国家紧急状态?

案例 2:

2020 年 11 月,有微博账号发文称,截至 11 月 4 日,美国大选注册选民 1.4 多亿人,目前特朗普 7300 万票,拜登 8000 万票,两者相加约 1.53 亿选票,比大选最后一天注册选民人数多 1000 万人,潜台词是投票率已超 100%。

要厘清这一问题,显然最关键的是要获得美国注册选民人数。美国法律规定,符合投票资格的选民(eligible voters)必须首先是年龄在 18 岁或以上的公民。但是美国没有全国性的合格选民名册。

这时我们援引的是美国佛罗里达大学「独立数据分析项目」(U.S. Elections Project)的数据:2020 年,美国有约 2.392 亿符合投票资格的选民。(参考阅读:美国大选总票数已反超注册选民数?

科学界公认的高质量学术期刊也是重要的高质量信源,比如《科学》(Science)、《自然》(Nature)、《细胞》(Cell)、《柳叶刀》(The Lancet)、《新英格兰医学杂志》(The New England Journal of Medicine,NEJM)、《美国医学会杂志》( The Journal of the American Medical Association,JAMA)、《英国医学期刊》(British Medical Journal,BMJ)等。

这些经过同行评议的学术期刊通常是寻找可信内容的好地方,尤其是涉及科学的主题。同行评议(peer review)是研究论文正式发表前的必要步骤,由多名匿名的同行对文章进行评审,再给出接受(accept),修改后接受(minor or major revision),或拒绝发表(reject)的意见。虽然同行评议流程有时遭到非议,也有其局限性,但它依然是保障期刊质量的公认标准。

在评估期刊和作者可信度时,可以参考几个维度:

该期刊是否已在学术数据库中被编入索引?

该期刊曾经不得不撤回很多文章吗?

期刊网站上关于版权和同行评议的政策是否清晰可见?

是否有可靠的「关于」页面详细说明他们发表的文章类型?

文章作者是否发表过其他文章?一个快速的谷歌学术搜索就会告诉你。

作者是否被其他学者引用过?Google Scholar 还有一个名为「Cited By」的功能,可以显示作者被引用的位置。大量的「被引用」结果通常可以衡量可信度。

但是,在一些特殊情况下,如新冠大流行期间,科学家和专业人士对于新冠病毒病毒的认知和研究是不断进步的,因此也出现了一些后来被证明是错误的或者是有缺陷的研究,以至于有些论文被从影响力很大的期刊上撤回了。

同时,警惕仅用来推广某个观点的期刊。还有一些期刊看起来很正规和可靠,但实际上付费就可以在这些期刊上刊登论文,导致其实际上是低质量的。

此外,在新冠病毒大流行期间,预印本(Preprint)论文非常流行。预印本是一份研究论文的完整草稿,在进行同行评审之前与公众分享。预印本可经过简单的编辑或筛选,但它们通常并未进行排版或内嵌到完整的网页中。在当今的学术出版领域,通常会给预印本分配一个数字对象标识符(DOI),以便其他研究论文对其进行引用。

比如 medRxiv,是由非营利研究和教育机构冷泉港实验室(The Cold Spring Harbor Laboratory,CSHL)、BMJ 出版集团(英国医学会下属专业医学出版机构,British Medical Journal)和耶鲁大学联合运营的免费的、非营利性服务平台。

从积极的角度看,预印本极大地提高了科学领域的知识管理和共享的速度,但预印本文章可能仍然包含错误,并且经常只经过有限的科学审查。在大流行期间,一些预印本论文甚至成为虚假信息的来源。因此,核查员对此必须非常小心。medRxiv 平台一般也会在论文标题下注明,此论文未经同行评议,可能包含错误,其结论未被科学界认可,不应作为临床实践的指导。

相对而言,一般的大众媒体对科学问题没有深入研究,对某些试验结果的报道也不全面,他们一般会夸大某些方面,例如某种新药刚刚完成一期试验就会被说成对一种疾病治疗的重大「新发现」。同样,大众媒体的报道也不太会涉及科学工作的方法和误差程度。所以对于科学领域的核查,一般来说,大众媒体的来源不是最佳信源。

但是,事实核查员可以从更加容易检索的大众媒体获得有关科学研究的信息入口,比如关于一项试验的主要负责人的姓名和工作单位名称,然后利用这些信息去查找这项研究的原始报告或论文,或者直接联系研究人员,并且最终在核查报告中加以引用,而不是直接引用大众媒体的报道。

当然,学术期刊也不仅仅指的是医学、物理、天文等自然科学类的学术期刊,也包括政治、经济、国际关系等社会科学类的期刊,其中的内容在进行国际新闻事实核查时也会频繁用到。

案例 1:

2022 年 4 月 27 日,中文媒体和网络流传说法:「德国最新临床研究:辉瑞 mRNA 疫苗可能引发自身免疫性肝炎」,引起极大关注,不少受众看到这一标题和微博热搜后开始质疑辉瑞 mRNA 疫苗是否可靠。有关的说法援引了一份发布在专业期刊《肝病学杂志》(Journal of Hepatology)上的论文,来自德国的这项临床研究披露了一起接种 2 剂辉瑞 mRNA 疫苗出现的急性肝炎的双峰发作(两次接种后均发作)。

有据核查员通过《肝病学杂志》上的论文署名页,直接联系到研究参与者、论文通讯作者——德国弗莱堡大学医学中心的伯特伦·本格希(Bertram Bengsch)博士,就有关研究的来龙去脉进行了详尽的访谈。

本格希博士不仅解释了研究成果,还提到了欧洲药品管理局药物警戒风险评估委员会的评估:现有证据不支持新冠 mRNA 疫苗与非常罕见的自身免疫性肝炎病例之间存在因果关系。

他在访问中还明确表示,疫苗接种的好处基本上会超过这些罕见的副作用,由病毒诱发的严重疾病的发生率肯定比接种疫苗后极少发生的严重肝炎的威胁更大,接种疫苗对个体和整个社会系统的好处肯定要大得多。

因此,就本案例而言,没有比研究当事人更坚实和更有说服力的信源了。(参考阅读:辉瑞 mRNA 疫苗引发自身免疫性肝炎?

案例 2:

2023 年 3 月,中文网络流传说法称,在中国领导人访俄之前,俄罗斯总统普京在俄罗斯的超前发展区给予中国投资者三大特权,其中之一是,在俄投资的中国企业可以享受「治外法权」的保护,意思就是不受俄罗斯境内的法规和管理体系制约,完全可以根据中国的规矩来往。

对于这个说法,我们首先厘出几个核查点:

1.什么是治外法权?虽然中国读者对这个词并不陌生,但其准确定义是什么?

2.俄罗斯的超前发展区是什么?

3.涉及超前发展区的法律规定是什么?其中是否涉及给中国投资者的治外法权?

对于第一个问题,有关「治外法权」的解释,中英文的来源林林总总,既包括教科书,也包括各种研究论文和官方表述。经过比较,我们可以选择来自《中国大百科全书》作为信源,该书的「治外法权」条目由中国政法大学国际法学院的杨凯撰写:

「『治外法权』(extraterritoriality)在当下有两种含义,一种是现实意义上的治外法权,另一种是历史意义上的『治外法权』。

现实意义上的治外法权,可理解为在一国的外国人不受所在国司法管辖的特权,即『外交豁免权』。具体而言是指部分外国人,依据双边条约和国际法的规定,免除驻在国的司法管辖,使其个人及家人不受当地的民事及刑事诉讼,不会遭受逮捕,其住所及财产不受侵犯,并且免征税款。外交豁免权通常由一国元首、使领馆官员、联合国官员等享有。享有外交豁免不等于不受制裁,若该类人在一国境内犯有罪行,该国可宣称该人为『不受欢迎的人』并予以驱逐。总体而言,现实意义上的治外法权是建立在双方平等互利基础上的国际法基本原则。

历史意义上的『治外法权』,最初同时表达『管辖外国人的法权』之属地主义和『治域之外的法权』之属人主义两层意思,例如:外国人在中国所犯罪行不受中国管辖,也被称为『领事裁判权』。该项权利源自近代以来列强同中国签订的一系列不平等条约,完全违背现代国际法平等互惠的基本宗旨。在中国近现代史上,治外法权的内涵和外延被各国随意扩大,使得外国人不遵守中国法律的情况十分严重,各国租界也成为实际上的国中之国,严重破坏了中国的司法主权。中国人民在反抗外来侵略、争取民族解放的过程中,逐步收回了治外法权。历史意义上的『治外法权』严重违反国际法基本原则,已经为国际社会所废止。「

对于第 2、3 问题,初步检索发现,涉及俄罗斯超前发展区的信息不少,但大多数是碎片化的新闻报道。

此时我们可以检索相关的研究论文,经过比较,我们发现两篇论文提供了比较重要的信息:俄罗斯科学院远东研究所高级研究员Л. В.诺沃肖洛娃的论文《俄罗斯远东超前发展区现状及特点》(《西伯利亚研究》2018 年第五期),其中涉及对超前发展区的来龙去脉和基本现状的介绍。

法律部分,黑龙江大学《俄罗斯学刊》主编靳会新的论文《对《俄罗斯社会经济超前发展区联邦法》及相关法律的解读》(俄罗斯学刊, 2015, (06): 51-56),介绍了超前发展区的建立涉及修改民事、城市建设、劳动、土地、森林等联邦法律的具体情况,列出了所有涉及到的需要修改的 22 条法律的名称。

相关内容显示,俄罗斯为了建设超前发展区而对部分俄联邦法律进行修订,并不涉及给予中国人或外国公民治外法权。

对有关论文内容的引述,提高了核查效率,避免了因为语言(俄语)、专业知识(涉及法律专业领域)方面的欠缺导致的不准确。(参考阅读:俄罗斯向中国人授予治外法权?

常用的英文文献工具包括:

常用的中文文献工具包括:

维基百科是维基媒体基金会运营的一个多语言的网络百科全书,并以创建和维护作为开放式协同合作项目,目前是全球网络上最大且最受大众欢迎的参考工具书。

维基百科在中立性、可靠性方面已经制定了严格的政策,这意味着很多维基百科页面的内容实际上相当可靠。对于事实核查员来说,维基百科是一个非常重要且高效的工具。如果正在核查一个复杂的问题,维基百科词条下面引用的参考资料(References)和外部链接(External links)会是一个很好的入口,可以提供有用的线索并节省大量时间。

但因为维基百科具有自由编辑的特性,对事实核查员来说,一般不能将其作为最终的可靠信源来直接引用,尤其是那些涉及有争议的主题或不断发展的事件的词条。就有据而言,我们一般不在核查报告中出现「据维基百科」的字样。

中文维基百科尤其需要警惕,其词条解释有时会引用有公信力的媒体来源,但有时也会引用普通用户生成的内容(如百度百家号)。

案例 1:

2022 年 6 月,中文维基百科编辑者「折毛」伪造古俄罗斯历史相关条目的行为被揭露。「折毛」自 2019 年 6 月在维基百科注册以来,在中文维基百科上创建了 206 个条目,进行了 4800 次编辑,写下上百万字,主要涉及古俄罗斯历史相关条目,内容主要关于中世纪斯拉夫国家间的政治交互。

这是折毛在伪造条目「鞑靼大起义」中绘制的形势地图,该图片不反映真实历史信息:

案例 2:

2021 年 8 月,塔利班夺取阿富汗政权,中文社交网络流传说法称,阿富汗副总统萨利赫拼死抵抗塔利班的重要原因之一是他「唯一的妹妹遭塔利班残酷迫害致死」。

微博上流传的说法称,萨利赫是在去年「接受《时代周刊》专访时」提到妹妹的事情。

经检索,萨利赫于 2020 年 2 月就职副总统后,在美国《时代周刊》(Time)发表了一篇署名文章,题为《我曾与塔利班战斗。现在,我准备好在选票箱与他们相遇》,其中一段文字讲述了 1996 年塔利班对他的姐姐和其他家人施以酷刑、强迫结婚等行径:「……几天后,恐怖降临到我身边。塔利班正发动对我的追捕,因我曾与之战斗数年。他们找到了我的姐姐玛丽姆,当时已五十多岁,殴打并残酷折磨她,试图强逼她透露我身处何处。姐姐拒绝这么做。接着,塔利班回到她住的社区,要求她将女儿们嫁给那些武装分子。最终她们成功摆脱了塔利班的控制,一起逃离了这座城市。我的姐姐一直挣扎在这段回忆中,直到 2016 年去世。」

那么,相关信息是如何被污染加工的?

2021 年 8 月 17 日,法新社报道了萨利赫誓言抵抗塔利班的新闻,其中提到 1996 年塔利班为追捕他而迫害其姐姐的事情,与《时代周刊》上的文章保持一致。

随后,英文维基百科的用户 Ominae 在修改萨利赫的词条时,尽管援引了法新社的报道,却将此表述为他有一个 sister(姐姐或妹妹)被塔利班武装人员折磨致死:

中文维基百科上萨利赫的词条延续了上述英文维基百科的错误。随后,有用户在修改过程中进一步将「萨利赫有一个妹妹……被塔利班武装分子折磨致死」改为「她惨遭塔利班武装分子奸杀」:

最终,微博平台上流传的说法是萨利赫「唯一的妹妹」被塔利班「折磨致死」或「残暴奸杀」,与萨利赫在《时代周刊》的自述相比,存在重大差异。

核查时,中英文维基百科已修正上述虚假信息:

(参考阅读:坚持抵抗的阿富汗副总统妹妹曾遭塔利班虐杀?

[事实核查] 图片反向搜索核查工具汇总,检测 AI 生成图像的真实性实战指南

By: Anonymous
12 May 2024 at 14:30

DUN.IM BLOG

DUN.IM BLOG

在中文社交上,单纯以文字形式流传的虚假信息从比例上越来越少,以图片、截图形式流传的可疑信息则越来越多。

究其原因,一是「有图有真相」的观念深入人心,网络传言往往会附上图片来增加内容的可信度;二是图片形式更容易在群、朋友圈、微博等社交网络平台传播。

结果,有很多图片被抽离原有的背景和时间线流传,让受众对于该图片产生完全不同的认识和理解。还有的图片被软件加工篡改,完全改变了原有的意义。

因此,使用图片反向搜索(Reverse Image Search)工具,追溯图片的来源,在此基础上检查图片是否被修改或者挪用,是事实核查员最常处理的工作。

目前比较常用的图片反向搜索工具有谷歌、Yandex、Bing、TinEye、百度等,其中以前四个最为常用,各有优势和特点。

谷歌适合大多数基本的反向图像搜索,包括识别照片中的知名人物、查找已在网上大量共享的图像的来源、确定一件艺术品的名称和创作者等等。

使用方法:

1.在电脑上保存要核查的图片,或者复制该图片的网址

2.前往 Google 图片页面(https://images.google.com

3.点击搜索框的相机图标

4.可以选择直接上传图片、拖拽图片或粘贴图片的链接

比如核查以下图片(LIBKOS/AP):

在搜索结果中,可以看到页面右侧「图片匹配结果」中有两张完全一致的图片,点击图片即可找到这张图片的详细说明,包括时间、地点和拍摄者。

点击「查找图片来源」的选项,可以查看所有包含此图片的网页,从中选择可靠的信源,找到图片的详细说明:

还可以点击搜索框的「工具」按钮,进一步收窄搜索结果的范围,可以选择「按图片搜索」、「外观相似」或「更多尺寸」。

「工具」还有「时间」选项,可以选择从「过去 1 小时内」到「过去 1 年内」不同的时间范围,也可以自定义范围。通过这种设置,可以更容易找到图片初次发布的网页。

如果希望进一步搜索图片的局部,谷歌提供了裁剪工具,图片的四个圆角是可以移动的,用来调整搜图的范围,页面右侧会实时展示对裁剪后的画面进行图片搜素的结果。

对核查员来说,有时要核查的图片画面非常复杂,但有效信息只有其中的一部分,这时候裁剪功能就非常有用。

如果使用谷歌 Chrome 浏览器,可以直接在需要核查的图片上点击右键,选择「使用 Google 搜索图片」,搜索结果会在页面右侧显示。

也可以在页面空白处点击右键,选择「使用 Google 搜索图片」,页面会出现「选择要搜索的图片区域」的提示和截图用的图标,可以任意选择要搜索的图片区域,有关该区域的图片搜索结果会出现在页面右侧。

识别图片中的文字信息

在谷歌图片的搜索结果页中,点击「文字」按钮,谷歌可以识别图片上的文字信息,并且将其转换成可复制的文本。

这一功能非常实用,核查带有标语、路牌等元素的图片时,可以快速提取其中的文字,然后检索,以可能的线索。尤其是有关文字元素为俄语、阿拉伯语、韩语等语种时,核查员不必担心电脑输入法问题。

比如,查证一张带有俄语的图片(Alexander Ermochenko/Reuters):

在搜索结果中点击「文字」按钮,光标可以在图片上点击并拖动选择任意文字,也可以选择「选择所有文字」,这是页面右侧已经出现了标语上的文本,这时可以有 4 个选项:「复制文字」、「聆听」、「翻译」和「搜索」,可直接进行下一步的操作。选择「翻译」可知,这是俄罗斯在一个名为苏多普拉托夫的地点的征兵广告。

翻译图片中的文字信息

点击「翻译」按钮,谷歌可以直接在图片上将外语文字翻译成中文,可以大致明白图片上外语文字的意思,但受到识别度的限制,并不完整和准确,仅可提供快速的参考。

比如查证这张带有法语的图片(AFP):

在搜索结果中点击「翻译」,可大致知道这次示威的主题是关于养老金改革。

谷歌 lens 的特点是试图识别图像的主题,而非图像本身。不利的一面是,许多匹配项都侧重于图像中的主题。因此,如果图像搜索的主题不太清楚,可能不会获得高质量的结果。

比如搜索这张乌克兰总统泽连斯基的图片(EPA/UKRAINIAN PRESIDENTIAL PRESS SERVICE – HANDOUT):

返回的大部分却是与战术背心有关的结果:

「关于此图像」功能

2023 年 5 月 10 日,谷歌在 I/O 2023 开发者大会上宣布,将在接下来的几个月里添加一种新方法来帮助用户评估图像来源。

通过在搜索中的「About this Image」工具,用户将能够看到重要的背景信息,例如:

该图片和类似图片是什么时候首次被谷歌索引的,

这张图片可能首次出现的地方,

这张图片还出现在了网上的什么地方(例如新闻、社交或事实核查网站)

用户可以有三种方式来使用这一功能:点击 Google 图片搜索结果中的图片上的三个点;在 Google Lens 中使用图片或屏幕截图进行反向搜索;在使用 Google 的移动时,如果在一个页面上遇到想了解更多信息的图片,可以向上滑动。

按照谷歌的计划,2023 年晚些时候,用户还可以在桌面和移动端的 Chrome 浏览器中通过右键点击或长按图片来使用这一功能。

该功能将首先在美国以英语提供。

Yandex是一个俄罗斯的搜索引擎,检索有关俄罗斯、东欧、中亚等地区的内容时特别有优势,因此在俄乌战争期间很有价值。

使用方法:

1.在电脑上保存要核查的图片,或者复制该图片的网址

2.前往 Yandex 图片搜索页面(https://yandex.com/images/

3.点击搜索框的相机图标

4.可以选择直接上传图片、拖拽图片或粘贴图片的链接

5.单击搜索选项以在 Yandex 上查找相关图片。Yandex 将返回具有完全匹配或视觉相似图像的结果,包括使用这些图像的网页列表。

比如,2022 年 3 月 20 日,有微博用户称:「波兰铁路工人中断了与乌克兰的铁路连接,使装有英美武器的火车无法前往乌克兰。」有关博文还附有一张模糊的铁路照片,画面中有两列列车,但是没有显示地点的明显标记。(参考阅读:波兰铁路工人中断与乌克兰铁路连接?

在 Yandex 上反搜这张图片,可以找到大量的匹配结果:

在谷歌上反搜,首先出现的是一大批相似图片:

下拉数页后才能发现匹配的图像:

2023 年 4 月,中文网络流传一段视频,称「歌手席琳·迪翁参加她儿子的婚礼,因为罕见的僵硬人综合症已无法自己站立,看到的画面让人感伤」。

截取视频画面分别在谷歌、Yandex 和 TinEye 上反搜,可以发现,只有 Yandex 返回了包括大量相似图片的搜索结果,并且其中包含有意义的线索。

Yandex 还可以在搜索结果中显示其找到的核查图片的不同尺寸,如果核查的原图比较模糊,此时可以点击并保存更大尺寸的图片,然后继续反搜大尺寸的图片,一般而言可能更接近于找到图片的源头。

同样,Yandex 也具有识别图片中的文字,裁剪图片等与谷歌类似的功能。

案例 1:

2022 年 2 月,俄罗斯进攻乌克兰之前,中文网络广泛流传一张据称是乌克兰少女拿枪乘坐公交车的图片。

图片中,这位女孩头戴米色编织毛线帽,身穿带圆形拉链的黑色高领羽绒服,左手涂蓝色指甲油,右手涂红色指甲油。图片中没有明确可以提示时间、地点的元素。

有关图片被指拍摄于乌克兰,在俄罗斯和俄语区广泛使用的搜索引擎 Yandex 上反搜图片,可以发现该图片自 2020 年起就在俄罗斯社交网络 VK 上广泛流传。

在 VK 上进一步检索,可以发现能够找到的最早版本发布于 2020 年 3 月 27 日,发布者名为「寻找新西伯利亚的你」。从其主页内容看,这是一个寻人账号,slogan 是「连接命运」。账号介绍称:如果你在某个地方看到一个人,但由于某种原因无法接近和认识,那么你可以通过描述你的故事来尝试找到 Ta。

这张照片由名为 Karpov Sasha 的用户拍摄,配文是:「我一路坐在她旁边,我非常喜欢她,但很害怕打招呼。我在寻找你,美女。」

在帖子下方的评论中,一位名为 Ekaterina Gladkikh 的用户称,她就是照片中的女子。

她还在自己的 VK 页面上转发了这个帖子。

根据 Ekaterina Gladkikh 的 Instagram 账号,她是俄罗斯人,目前在新西伯利亚生活,是一位网红。

检索 Gladkikh 的 Instagram 账号,可以发现她在 2020 年 3 月 10 日发布的视频中,左手涂有红色指甲油、右手涂有蓝色指甲油,与网上流传的照片特征一致。

在 Gladkikh 于 2020 年 4 月 8 日发布的照片中,可以看到她穿戴着与网络流传照片中同款的毛线帽、黑色羽绒服,右手也涂有蓝色指甲油。

(参考阅读:乌克兰少女带枪坐公交?

案例 2:

2022 年 5 月,短视频平台抖音出现一批内容几乎一模一样的视频,文案是:「没有国哪有家,俄罗斯进入最困难时期,民众排队存钱救国!」

视频画面多是俄罗斯人在银行、ATM 取款机等处排长队的场景。

核查的关键之处在于找到每张图片的来源。

比如这张图片,使用谷歌和 Bing 都没有找到理想的结果:

使用俄罗斯搜索引擎 Yandex,裁剪截图的文字部分,可以找到一张同类结果:

点开网页发现,使用这张图片的文章发布于 2014 年 12 月 17 日,虽然可以断定此图与 2022 年俄乌局势无关,但是网页没有提供有关这张图片的详细信息,如图片说明、出处等。

不过,与最初的视频截图相比,这个网页上的照片尺寸较大,也更清晰,我们可以把这张大尺寸照片保存下来在 Yandex 上反搜,可以在第二个搜索结果中发现 Getty 图片社的网站包含了这张图片。

点击搜索结果中的 Getty 网站,可以发现该图片由彭博社记者安德烈·鲁达科夫(Andrey Rudakov)拍摄于 2014 年 12 月 17 日,图片说明是:俄罗斯圣彼得堡的一家 M-Video 商店内,顾客排队购买电子物品。在该国自 1998 年以来最严重的货币危机中,人们担心价格会进一步上涨而抢购消费品。

由此这张图片的身世就完全搞清楚了。(参考阅读:俄罗斯全民排队存钱救国?

Bing 是微软旗下的搜索引擎。在首页(bing.com)的搜索框旁边即有图像搜索的图标,可以直接进行反向图片搜索,而不必像谷歌和 Yandex 那样进入二级页面。

使用Bing 图片搜索时,可以将一张或多张图片拖到搜索框中、粘贴图像或 URL、从电脑上传图像,还可以用设备拍照——然后 Bing 将在网络上搜索匹配的图像。

Bing 也具有和谷歌、Yandex 类似的图片裁剪功能,在搜索结果页面点击「视觉搜索」按钮,可以裁剪照片的不同区域并查看实时搜索结果,这对于查找那些具有多个可识别主题的图像来说会非常有用。

Bing 另一特点是在搜索结果页,选择「具有此图像的页面」后,可以选择以「最新」或「最久」来对搜索结果进行排列。此功能与 TinEye 的按时间排序类似。

此外,与谷歌相比,Bing 会尝试识别照片中的不同元素,然后查找包含所有这些元素的图像。

比如,一张停在树旁的古董车的图片会触发包含一棵树和一辆古董车的相关匹配,而谷歌在这种情况下会选择其中一个更强烈的主题并寻找匹配。

TinEye创办于 2008 年,总部位于加拿大多伦多。TinEye 的最大优势是可以对搜索结果进行时间排序。

TinEye 使用图像识别技术来搜索图像,而不是关键字、元数据或水印。当用户提交要搜索的图像时,TinEye 会使用图像识别为其创建一个独特且紧凑的数字签名(「指纹」),然后将此指纹与其索引中的所有其他图像进行比较以查找匹配项。TinEye 会不断爬取网络并将图像添加到其索引库中。

使用方法:

通过单击上传(upload)按钮从电脑上传图像,也可以用拖曳方式把图片拖入搜索框。如果按 URL 搜索,可以把图像的 URL 地址复制并粘贴到搜索框中。

使用 TinEye 搜索图像时,可以通过几种不同的方式对这些结果进行排序和过滤:

最佳匹配(best match):首先显示视觉上最接近被搜索图像的图像。这也是默认的排序选项。

改动最大(most changed):首先显示对搜索图像改动最大的图像(经过大量编辑的图像)。

最大图像(biggest image):首先显示最高分辨率的图像。

最新的图像(newest):首先显示 TinEye 最新发现的图像。

最早的图像(oldest):首先显示 TinEye 最早发现的图像。

能够对搜索结果按照时间排序,是 TinEye 相比其他图片反搜工具的最大优势。对事实核查员来说,这一功能更容易破解挪用旧图片的传言,足以证明那些被形容为新闻的图片实际上已经有数月甚至数年之久。

以下图为例,2022 年 2 月 26 日,俄罗斯对乌克兰开战 2 天后,微信群流传一张据称是战场的新闻照片,两名儿童面对飘扬着乌克兰国旗的装甲车队敬礼,远处硝烟弥漫。

在 TinEye 上输入照片,排序选择 sort by oldest,可以发现出现在 TinEye 搜索结果第一位的是乌克兰网站 Gordonua 的页面,时间是 2016 年。

点击 Gordonua 的网络链接,可以找到 2016 年 3 月 23 日的一张图片与要核查的图片相同。

图片说明称,这是乌克兰国防部在其 Facebook 页面上发布的「战争之子」系列照片中的一张。

因此可以判定,这张图片至少拍摄于 2016 年,与 2022 年的俄乌战争无关。(参考阅读:乌克兰儿童向乌军车队敬礼?

可以在 TinEye 上搜索哪些类型的图像?

文件类型:TinEye 接受各种格式,包括但不限于 JPEG、PNG、GIF、BMP、TIFF 和 WebP 图像。

图像尺寸:最适合使用至少为 300 像素的图像,但也可以接受低至 100 像素的图像。

文件大小:最大为 20M。

为了获得最佳搜索效果,应尽量避免使用有明显水印的图像,因为 TinEye 可能会搜索水印而不是图像本身。

TinEye 的搜索结果会以域名分类,显示包含相关图片的网站;如果想知道搜索图片的版本是否出现在一个特定的网站上,可以在「按域名/集合过滤」(filter by domain/collection)的输入框里输入该网站的网址。TinEye 也会自动设置一些域名分类,主要包括主要的社交媒体平台和媒体,如 Twitter、Reddit、AFP 等。

如果搜索的图片属于图库里含有的图片,会标记为 stock;如果隶属于某一个系列的图片,则会标记为 collection。当 TinEye 确定一个网站已经无法访问时,会默认隐藏该网站的搜索结果。但如果用户对这些匹配结果感兴趣,可以勾选「包括不可用的结果」(include results not available),TinEye 就会显示该网页的存档。

TinEye 还有比较(compare)功能,可以将搜索结果与用于执行搜索的图片进行比较,这在识别裁剪过的、调整过大小的、倾斜过的或 PS 过的图片时非常有用。

但是,有些图像 TinEye 找不到:

大多数社交媒体网站,如 Facebook 和 Instagram,都限制 TinEye 抓取他们的图片。

受密码保护的页面或不可公开访问的页面上的图像。比如,如果要核查的图片最早发布在一个 WhatsApp 群组或微信群里,并且从来没有在网上被分享过,TinEye 就无法找到。

用户个人设备上的个人照片。

一些太小的或简单的图像,可能没有足够的细节让 TinEye 制作「指纹」。

与其他搜索引擎不同,TinEye 只能找到与我们搜索的图像完全匹配的图像(也包括经过裁剪、颜色调整、大小调整、编辑或轻微旋转的图像),但一般来说无法找到相似的图像。

注意:

TinEye 抓取到最旧的图片并不一定是该图片第一次出现在互联网上的日期。因此,TinEye 不能告诉我们一张图片首次出现在互联网上的时间,只能告诉我们 TinEye 首次发现它的时间。

一般而言,核查员在核查图片时会尝试使用多个反搜工具,而最方便的是下载安装 InVID Verification Plugin 插件,该插件集成了多种图片验证功能。

通过 Chrome 或 Firefox 浏览器下载安装插件后,在网页浏览图片时,可以直接右键点击图片,选择 Fake news debunker by InVID by WeVerify,进一步选择 Image Reverse Search-All,即可同时启动谷歌、Yandex、Bing、TinEye 等多种图片反搜工具,并在不同的新窗口展示搜索结果,极大地提高了效率。

另外一种使用方法是进入 InVID 系统。安装 InVID 后,Chrome 浏览器顶部会出现一个启动图标:

点击后选择「打开工具箱」(Open Toolbox)

进入 InVID 界面,选择图片处理(Image),即可看到 6 大功能:

1.图片分析(Image analysis):针对 Twitter 和 Facebook 上的图片,进行详细的数据分析。

输入图片的网址,点击提交,出现有关该图片的信息。

图片 ID、平台、创建时间、图片链接、点赞数、转推数,同时还抓取了推文下面所有的评论并且分类,包括带有链接的回复数。

比如我们分析 SpaceX 的这则推文图片:

2.放大镜(Magnifier):用户可以在图片上使用放大镜功能,以帮助解读和阅读图像中难以看到的细节——比如汽车牌照、飞机侧面的识别号码、徽章、标志、横幅等等。用户可以输入图片的网址,或者使用本地文件按钮(LOAD LOCAL FILE)从本地上传图像。

比如我们可以用放大镜检查这架战斗机涂装上的信息:

然后可以使用图片下方的谷歌、Google Lens、Yandex、Tineye、百度等按钮对图片进行反向搜索,或使用图像取证选项。

该功能还包括图片编辑(点击 EDIT IMAGE),可以对图片进行裁剪、翻转、锐化等。

3.元数据(Metadata):用户可以查看 jpg 和 tiff 格式的图片的 Exif 数据,可以输入图片链接或上传本地图片文件。

Exif (可交换影像档案格式,Exchangeable Image File Format) 档案会储存照片的重要资料,例如设备、曝光值、拍摄时间、地点以及使用的任何设置。每当用户拍摄新的照片时,几乎所有数码相机和智能手机都会建立这些资料档案。

4.取证(Forensic):帮助用户检测图片是否被篡改,比如是否被 Photoshop 软件编辑过。不过,使用者需要极其丰富的图像知识,且结果可能存在误差,所以,一般而言仅能作为参考,而非决定性证据。

5.OCR:可以将图片上的文字内容,智能识别成为可编辑的文本,不过有时无法识别。

6.检查 GIF 图片(CheckGif):可以对比原始图像和被篡改的图像(包括图像被裁剪过的情况),然后生成一个 GIF 并输出,可以更直观地展示篡改行为。不过,该功能目前仅对事实核查员、记者和研究人员开放。

2022 年 7 月 8 日,日本前首相安倍晋三遇刺后,中文网络流传一张照片称,被称为「日本第一女保镖」的石田萌美也在现场,却未能阻止杀手。

石田萌美此前在中文网络被形容为「日本第一女保镖」。她被指曾是安倍晋三最信任的贴身人员之一,因为外型靓丽和身份特殊受到关注。有文章指她是日本顶尖的武功高手,能够在 0.2 秒内拔枪制服袭击者,曾击退 10 名壮汉。

使用图片反搜工具搜索这张照片,可以确定照片本身是真实的,但是因为安倍身边的这位女士戴着口罩,也无其他明显的识别特征,所以依然很难判断她的身份。

这时我们仔细观察这张被指是石田萌美检查安倍伤势的照片,可以发现这位女士外表可供辨认的几大特征:长发束辫,黑色或深蓝色上衣,带有花卉纹样的裙装,低跟皮鞋。

由于安倍遇刺发生在公开场合,且现场媒体众多,因而有利的一面是,有大量现场照片可供检索。在《朝日新闻》网站上的安倍遇刺现场图片集中,我们可以发现大批同一场景的照片,能够较清晰地分辨出这位女士身穿的是一件罩衫,罩衫内是黄色 T 恤。

在美联社转发《读卖新闻》的一张照片中,安倍被送上救护车,救护车旁有一位女士的正面照片,放大后可见其发型、黄色 T 恤和蓝色罩衫、带花纹的裤装、黑色皮鞋,均与网传照片一致,可以判定她与被中文网络认为是石田萌美的那位女士是同一人。

大量现场视频和照片显示,安倍遭到枪击后,一批身穿黄色 T 恤的人员对其进行了心肺复苏等急救。这些人员的黄色 T 恤与这位女士的黄色 T 恤一致,因此,黄色 T 恤成为识别这位女士身份的最关键因素。

核查员用日语在推特、Facebook 平台上搜索「安倍 黄色衣服」关键词,发现有日本网民的推文中提供了线索,指出这是日本看护联盟的工作人员在急救。

据此线索,检索看护联盟的官方网站,了解到看护联盟是代表日本护理行业的组织,而且网站上的照片显示,看护联盟的成员在参加集体活动时一般均着黄色标志色衣服,有护理、急救知识和经验。

再用日语检索「看护联盟 安倍」,可以发现代表日本看护联盟参加众议院选举的友納理緒在有关安倍的讣告中提到,「在这次事件中,现场的看护联盟的各位在混乱中奋力救助」。

照片中的这位女士也穿着统一的黄色 T 恤,因此可以判定,她不可能是石田萌美,也不可能是安倍的保镖。

从这张照片的核查过程来看,以图搜图只是一个起点,更需要根据图片中的各种信息、图片外的各种新闻报道、社交媒体上的线索等等综合研判,得出结论。(参考阅读:安倍遇刺时网红女保镖就在身边?

2021 年 9 月,中文网络流传一张照片称,被加拿大扣押的华为公司首席财务官孟晚舟「困境中不忘支持国货,穿鸿星尔克出庭」,并附上孟晚舟穿运动鞋面带笑容的照片。不过,这双鞋上并无醒目的品牌 logo。

以「Meng Wanzhou+sneaker」为关键词在搜索引擎检索,可以在德国新闻图片社 IMAGO 的网站上发现一组照片,与中文网络流传的照片一致。

该组照片由加拿大新闻社记者 Darryl Dyck 拍摄,图片说明是:2021 年 8 月 6 日,华为公司首席财务官孟晚舟戴着脚踝监视器,穿跑鞋(running shoes)离开温哥华的家,前往位于温哥华的加拿大不列颠哥伦比亚省高等法院参加引渡听证。

此时我们已经找到了图片的来源,但是原图的图片说明中并未指出这双鞋是什么品牌。

不过,搜索结果很有利的一点是,摄影师拍了一组照片,尤其是有一张特写孟晚舟脚踝监视器的照片,孟晚舟的跑鞋也相比网传图片更加清晰。

这时我们使用 Google Lens 搜索这双鞋,因为 Google Lens 不仅可以搜索图片,还会试图提供图片中的信息,比如你扫描一张产品图片,可能会看到购物链接。果然,搜索结果指向了 HOKA 品牌。

核查员还使用了淘宝 APP 的拍照功能,拍下图片上的鞋子,然后淘宝快速识别出相似的结果,也指向了 HOKA 品牌。

据此线索进入 HOKA 官网的网络商店检索,可以发现孟晚舟所穿鞋款品牌为 HOKA ONE ONE,款式为 Clifton 8。

与此同时,核查员还登录了鸿星尔克官方商城、鸿星尔克淘宝旗舰店,没有发现类似商品。鸿星尔克淘宝旗舰店的客服也证实这款鞋子并非鸿星尔克。

由此可以得出结论,这张照片是孟晚舟于 2021 年 8 月 6 日离开住所前往加拿大不列颠哥伦比亚省高等法院参加引渡听证时拍摄的,她脚穿鞋款品牌并非鸿星尔克,而是法国品牌 HOKA ONE ONE。(参考阅读:孟晚舟穿鸿星尔克运动鞋在加拿大出庭?

2022 年 7 月 8 日,日本前首相安倍晋三遇刺后,中文网络流传一张照片,一位日本电视台的男性主播在咧嘴大笑,画面下方是一行日语字幕,可以辨认出与安倍遇刺有关——“安倍晋三元首相死亡確認”。

首先我们先从照片上的信息入手,这张截图的左上角有日文字样「イット」,在谷歌检索,找到节目的官网,可见这是日本富士电视台和富士新闻网(FNN)播放的一档新闻节目,全称为 Live News it!(日语片假名为:ライブ ニュース イット!),于 2019 年 4 月 1 日开播,一般直播时段为每周一至周五下午 3 点 45 分-7 点。

比对节目官网上的主持人形象,可以确认屏幕上的主播名叫榎並大二郎,毕业于庆应大学,2008 年加入富士电视台,从 2020 年 9 月 25 日起开始担任 Live News it!的主播。

这时我们要确认的是,榎並大二郎在播报安倍遇刺后确认死亡的新闻时是否大笑,所以最好要找到有关的节目视频。在 FNN 的 频道检索,可以发现该频道 2022 年 7 月 8 日上传的一则视频与中文流传截图的字幕、主持人衣着、背景均一致:「速报:安倍晋三元首相死亡確認 元海上自衛官に銃撃される」。

不过,在这则时长 44 秒的视频中,榎並大二郎并无大笑的表情。

那这张网传截图中大笑的表情从何而来?P 图能够如此自然吗?

事实上,随着 AI 技术的进步,常见的人脸编辑器或修图应用已经能很轻松地改变照片中的人物表情,比如国外的 FaceApp 和国内的醒图 App。

核查员从榎並大二郎播报安倍遇刺视频中截取照片,试图复现图片中的主持人大笑效果:

在醒图应用中选择「微笑」的特效选项后,应用自动处理完成后展示的效果如下,与网传图片非常接近:

核查至此,得到两个证据:一是检索到主持人播报该条新闻时的完整视频片段,主持人并无大笑;二是核查员使用修图软件,复现了网传图片中的主持人大笑效果。

但是,为了让结论更坚实,我们还就这张图片联络了富士电视台观众中心,工作人员回复查询时表示,当天紧急速报无异常,播报员榎並大二郎没有大笑的行为。

此时我们可以得出结论,主持人当天播报有关新闻时并未大笑。这一核查案例也提醒我们,随着 AI 技术的日益进步,对于图片的识别难度也在增加,必须借助更多信息加以综合研判。(参考阅读:日本主持人播报安倍遇刺时咧嘴大笑?

三星手机的 Space Zoom 功能可以让用户拍摄到美丽的月球图像,但也引发了由此产生的图像是否「真实」的争议。

2023 年 3 月,Reddit 上的一则帖子引发激烈的讨论,该贴清楚地拿出「证据」说明,指责三星的月球照片是「假」的。

Reddit 用户 ibreakphotos 先故意制作了一张模糊的月球照片,将其显示在电脑屏幕上,然后用三星 S23 Ultra 手机拍摄屏幕上这张模糊的月球照片,最终的照片显示了一张清晰的月球照片,增加了一些以前没有的细节。

制作过程:

1.从互联网上下载了这张高分辨率的月球图片

2.将图片尺寸缩小到 170×170 像素并使用高斯模糊,让月球上所有的细节都消失,这意味着它不可恢复,信息不存在,数字模糊

放大 4 倍的版本,以便更好地看清模糊效果:

3.在显示器上全屏显示该图像(尺寸为 170×170 像素,非常模糊),拍摄者移到房间的另一端,关掉所有灯光,开始拍摄

4.手机拍摄效果

5.对比

ibreakphotos 认为,用三星 Galaxy S23 Ultra 拍摄的月球图像,是通过应用「月球纹理」(Moon texture)来伪造的。 这名用户得出的结论是,三星的月球照片是假的,在没有细节的地方添加了细节,大部分工作是 AI 完成的,而不是光学器件。

对于图片造假指控,三星向著名的科技产品评测指南网站 Tom『s Guide回应称:「三星致力于在任何条件下提供最佳的拍照体验。当用户拍摄月亮时,基于 AI 的场景优化技术会识别出月亮是主要拍摄对象,并进行多帧合成,然后 AI 会增强图像质量和颜色细节。它不会对照片应用任何图像叠加(image overlaying)。用户可以关闭基于 AI 的场景优化功能,这将禁用对用户拍摄的照片进行自动细节增强。」

也就是说,三星否认了 Galaxy S23 Ultra 使用基于 AI 的图像叠加技术来增强月亮照片细节的说法。

科技网站 The Verge 就此评论称:「在这种情况下,『假』到底是什么意思?这是一个很难回答的问题,随着计算技术进一步融入摄影过程,这个问题将变得越来越重要和复杂。我们可以肯定地说,我们对照片造假的理解很快就会改变,就像过去对数码相机、Photoshop、Instagram 滤镜等的理解一样。

摄影正在发生变化,我们对什么是『真实照片』的理解也会随之改变。「

AI 图像生成工具在 2023 年呈现出爆发性应用趋势,可以通过利用海量数据库生成无限数量的图像。

Midjourney是一种使用生成 AI 从简单的文本提示创建图像的工具,2023 年 3 月推出了更先进的模型,能够生成更逼真的图像。

Stable Diffusion是一个文字转图片的生成模型,可以只用几秒钟时间就生成比同类技术分辨率、清晰度更高,更具「真实性」或「艺术性」的图片结果。

DALL-E 的出品方 Open AI 旗下的一个模型,接收文本和图像作为输入,以多种形式输出最终转换后的图像。升级版本 DALL-E 2 在生成用户描述的图像时具有更高的分辨率和更低的延迟。

Craiyon AI是一个免费的在线 AI 图片生成器工具,可以根据用户输入的任意文本生成独一无二的视觉艺术作品。

2023 年 3 月,微软 Bing 在线 AI 绘图功能Image Creator上线,由 Open AI 的 DALL-E 驱动,可通过文字描述生成图片内容。Bing 绘图目前仅支持英文,使用「形容词 + 名词 + 动词 + 风格」的格式可以生成高质量图片。每个由图像创建器生成的图像都会在左下角添加 Bing Logo。

Adobe 也在 2023 年 3 月发布了使用人工智能生成图像的新工具Adobe Firefly。Firefly 允许用户通过文字来描述其软件将创建的图像、插图或视频。

英伟达公司也推出了名为「毕加索「的自有服务,该服务使用人工智能技术从文本描述中生成图像、视频和 3D 应用程序。

虽然篡改图片和创建假图像的做法并不新鲜,但 、DALL-E、Stable Diffusion 的 AI 图像生成工具更易于使用。它们可以快速生成具有详细背景的逼真图像,只需来自用户的简单文本提示即可。这些技术如果被不良行为体利用,可能会大幅提高核查难度。

在过去,包括深度伪造(deepfake)在内的造假者会篡改一张已经存在的图片或一段已经存在的视频,此时尚且可以通过图片反搜等方式,追根溯源找到原图来进行核查。

但是,新时代的造假者已经不需要这么做,他们可以使用人工智能 技术,特别是文本生成图像的模型,创建完美支持其虚假叙述的全新图像,制造逼真的假证据。这种图像,无法通过图片反搜的方式直接追根溯源,因为它本身就是源头。

2023 年 3 月,在美国纽约检方可能因一起案件逮捕前总统特朗普之际,开源调查新闻机构 Bellingcat 创始人 Eliot Higgins 在一系列广为流传的推文中,用 Midjourney 工具的最新版本制作了特朗普虚构被捕的大量戏剧性画面。他在推文中明确表示这些图像是 AI 生成的,也说明了自己在 AI 生成过程中发布的指令:「特朗普在被捕过程中摔倒。新闻报道画面。」 随后 AI 给出了这些图片。

虽然推特的资深用户和人工智能爱好者可能第一眼就能认出这些假图片,但也有很多人并没有,甚至会提出疑问:「为什么特朗普被捕没有成为新闻」?在没有关键背景的情况下,这些视觉效果很快就会被其他人转发。一篇 Instagram 帖子分享了 Higgins 的一些特朗普照片,就好像它们是真的一样,获得了超过 79000 个赞。

虽然这些照片存在瑕疵,比如脸和手明显扭曲,警察制服上的文字乱七八糟,一张图片显示特朗普戴着警用腰带,等等。然而,这些线索没有那么简单被觉察,而且在现阶段可以很容易就被 Photoshop,或者一点动态模糊、像素化所掩盖。可以预见的是,随着技术的进步和迭代,这些瑕疵肯定也会消失,比如 Midjourney 的第五代版本已经可以较好地解决手部问题。

2023 年 4 月,德国摄影师鲍里斯·艾达格森(Boris Eldagsen)的黑白肖像摄影作品「电工」(The Electrician)不仅入围「Sony 世界摄影大奖」(Sony World Photography Awards)的创意类别,更获选为冠军,看起来是以传统摄影技术所拍摄的、两名来自不同世代的女性。

不过,艾达格森在 Facebook 发文坦承,这张其实是由 Open AI 的「DALL-E 2」工具生成的图像。事实上,「电工」是艾达格森 2022 年开始创作的「Pseudomnesia」系列作品之一;Pseudomnesia 在拉丁语中指的是「虚假记忆」,包括从未发生过的虚假事件,而不只是不准确的记忆。

艾达格森表示:「这是一个历史性时刻,这是第一张由 AI 生成的图像赢得了一个国际摄影大奖。」他声明称:「我想检验摄影比赛是否已经准备好接受 AI 生成图像。但事实上并没有明确的规定,关于 AI 图像是否合法,该组别允许编辑和合成图像。」

目前核查这些 AI 生成的图像并无非常有效的工具,只能综合各种信息研判。

人工智能创业公司 Hugging Face 开发了一个人工智能图像检测器(AI Image Detector),能检查图像的显著特征,并对图像是自然的还是假造的做出说明。

比如这张特朗普被「逮捕」的 AI 生成图片,检测器判断出 67%的图像是由人工智能创造的。

这张乌克兰总统办公室 3 月 23 日发布的泽连斯基视察赫尔松的真实照片,检测器判断出其 83%的图像是由人而非人工智能创造的。

但是这种检测只能作为一种参考,而无法成为唯一的决定性证据。

图像数据分析公司 Mayachitra 也有一个针对使用 GAN(Generative Adversarial Network,生成对抗网络)技术生成图像的检测工具,目前只有测试版,不过可靠性仍有待提高。

比如这张特朗普被「逮捕」的 AI 生成图片,Mayachitra 工具却认为它「很可能不是使用 GAN 技术生成的」(Probably not GAN generated)。

人工智能公司 Hive Moderation 也有一个AI 生成内容检测工具,既可以检测文字内容,也可以检测图像内容。图像检测方面,可以检测由 DALL-E、Midjourney 和 Stable Diffusion 等流行工具生成的图像。

上传图片后,Hive 的人工智能检测模型会进行处理,以确定图片是否由 AI 生成,然后给出一个分数结果。如果模型认定图片由 AI 生成,结果还会判断这张图片是由哪个引擎创建的。

比如这张火车站老人与孔雀的 AI 生成图片,Hive 判断其 99.9%由 AI 生成,并且是由 Midjourney 生成的。

这张法国总统马克龙官方推特 4 月 7 日发布的访问中国中山大学的图片,Hive 判断其只有 0.5%的可能性是由 AI 生成的。

另一个核查的线索是找到图片首次发布到网上的时间。在某些情况下,最初的创作者可能会明确表示图片是人工智能生成的,并指出使用的工具。反向图像搜索可以帮助查看图片是否已在搜索引擎中编入索引并查找包含相同照片的旧帖子。反向图像搜索也会找到相似的图片,这时可以将潜在的 AI 生成的照片与来自可靠来源的照片进行比较,发现有用的线索。

有时照片本身也隐藏着线索,例如某些 AI 创作工具使用的水印。

例如,DALL-E 会在其所有图像的右下角自动生成一个多色条。

Craiyon 在同一个地方放了一支小红铅笔。

但并非所有人工智能生成的图像都有水印——这些水印可以被移除、裁剪或隐藏。

2023 年 5 月 10 日,谷歌在 I / O 2023 开发者大会上宣布,将确保每一张由谷歌 AI 生成的图像在原始文件中都有一个标记。其他创作者和出版商将能够添加类似的标记,因此用户将能够在 Google 图像搜索结果中看到这些 AI 生成标签。

另外,尽管生成式 AI 取得了长足的进步,但截至 2023 年 3 月,AI 生成的内容中仍然会出现错误,这些缺陷是目前识别 AI 生成图像的重要方式。比如,逼真的手仍然很难生成。AI 图像也很难产生反射,发现人工智能的一个好方法是寻找阴影、镜子、水,也可以放大眼睛,分析瞳孔,因为拍照时通常会有反光。有时图像会出现眼睛大小不一,颜色不同。还可以查看照片的远景,元素离得越远,物体就越模糊、扭曲并且视角不正确。

但是,AI 生成图像的技术绝对会快速进步,这些视觉缺陷也绝对会被弥补。比如,2023 年 3 月月发布的 Midjourney 的最新版本能够描绘出逼真的手部。所以从长远来看,视觉线索也并不可靠。

为了应对深度伪造图像,科技公司、研究人员、新闻机构正在试图建立内容来源和所有权的标准,从源头出发对影像的创造和传播进行全程跟踪。或许未来我们核查图像时,首先要做的是查看其数字水印。

2021 年 2 月,多家具有影响力的科技和媒体公司结为伙伴,成立「内容来源和真实性联盟「(Coalition for Content Provenance and Authenticity,C2PA),制定媒体内容来源与历史或出处认证技术标准,试图解决虚假信息、错误信息和在线内容欺诈的扩散问题。联盟创始成员包括 Adobe、Arm、BBC、Intel、Microsoft 和 Truepic,着力建立一套标准化溯源解决方案,解决好误导性内容问题。

C2PA 成员将共同针对常见资产类型和格式制定内容溯源规范,让出版商、创作者和消费者能够追踪媒体内容(包括图像、视频、音频和文档)的来源和演变。这些技术规范明确各类资产应标示的相关信息内容、如何显示和存储该信息以及如何识别篡改的证据。

各平台能够通过 C2PA 开放标准保存和读取基于出处的数字内容。一项开放标准可供任何在线平台采用,因此对于在整个互联网上提升信任度至关重要。除了将各类媒体类型纳入其中,C2PA 还着力推动从捕获设备到信息消费者的端到端出处体验。与芯片制造商、新闻机构以及软件和平台公司合作对于促进出处标准和推动整个内容生态系统的推广采用至关重要。

C2PA 的成立将 Adobe 主导的内容真实性倡议(Content Authenticity Initiative,CAI)和 Microsoft 与 BBC 主导的项目溯源(Project Origin)的众创始成员召集在了一起,在一个联盟下统一技术规范。CAI 正在构建一套数字媒体出处与历史系统,创作者可通过该系统声明其作者身份,消费者则可以通过它来判断其所看到的内容是否值得信赖。「项目溯源」针对的是新闻制作与传播。其方向是将证明内容真实性的标示附加到内容上,并让用户能够看到该标示信息,由此来解决数字新闻生态系统中的虚假信息问题。C2PA 成立后,技术标准将统一,上述两个实体将继续在各自社区内进行推广、原型设计和教育。

2022 年 2 月,C2PA 联盟发布了用以对抗深度伪造技术的数字内容认证技术规范的第一版,包括实现指南、考虑因素、用户体验指南以及关于程序目标和基本原理的完整细节。

C2PA 称:「C2PA 规范将为平台提供一种方法,以定义与每种类型的资产(如图像、视频、音频或文档)相关的信息,以及这些信息如何呈现和存储,以及如何识别篡改证据。作为一个开放标准,它被设计用于任何软件、设备或在线平台,以及监管机构和政府机构建立数字来源标准。」

在理想状况下,未来视觉内容的生产、传播与消费可能是这样的链条:制造视频和照片生产工具的公司——包括手机和相机制造商——需要在一开始就纳入 C2PA 身份验证标准。用户需要主动将内容凭证包含在他们制作的视觉效果中。主流出版商和社交媒体公司需要先找到这些凭证,然后才在其平台上显示图像。观众在信任图像或视频之前,可能要先查看一个带有下拉菜单的小图标。

目前,C2PA 联盟的成员已经扩展到包括索尼、佳能、尼康、松下、加拿大广播公司、德国新闻社、纽约时报等等在内的 52 家科技公司、媒体以及其他机构。

从应用层面看,2022 年 10 月,Adobe宣布与徕卡和尼康建立合作关系,这将使这两家相机公司在两款相机中实施符合 C2PA 标准和 CAI 标准的图像证明技术:徕卡 M11 和尼康 Z9,该技术将允许摄影师在相机拍摄时安全地附上照片的来源信息,包括每张照片的拍摄时间、地点和方式。

Adobe 还推出了内容凭据 (Beta)功能,这是 Adobe Photoshop 中一项正在开发的功能,凭借此功能,创作者可向导出的图像中添加其归因详细信息。启用后,内容凭据会收集编辑、活动和制作者姓名等详细信息,然后在创作者导出其最终内容时将这些信息作为防篡改归因和历史数据(称为内容凭据)附加到图像。不过,目前该功能只提供英语、德语、法语和日语版本。

C2PA 联盟中,尤为值得一提的是Truepic 公司,该公司是 C2PA 联盟的创始成员,相比 Adobe 这样的巨头,Truepic 是一家位于美国加州的创业公司,但是 Adobe 的内容凭据功能有一部分就是 Truepic 提供技术支持的。

通过捕获、签名和密封任何照片或视频中的元数据,Truepic 的技术可以创建防篡改数字指纹,并可以在整个网络上进行跟踪。这一流程也被称为「镜对镜」(glass-to-glass)系统,在该系统中拍摄、存储和传输的图片和视频会向观看者发出关于内容已被修改的提醒,无论这些修改是在何时何地进入一则影像从镜头到屏幕的过程中的。

首先,Truepic 的安全相机技术可捕捉、标记和密封每张照片或视频中的关键细节,例如日期、时间、位置和捕捉到的真实像素。

随后,Truepic 对图像实施符合 C2PA 标准的签名并密封。

然后,Truepic 将可以通过 SDK 将数据集成到任何网站或数字服务中,让关注可以查看任何媒体文件的来源和历史记录。

2023 年 3 月底,Truepic 和微软宣布发起「普罗维登斯计划「(Project Providence),利用上述技术和标准帮助记录和保护乌克兰的文化遗产。

2023 年 4 月初,Truepic 和荷兰公司 Revel.ai 合作创造并发布了一段深度伪造的视频:人工智能专家尼娜·希克(Nina Schick)在视频中发出「真实与虚构之间的界限正在变得模糊」的警告。

然而,这并非她本人。视频以一条字幕结尾:「这个深度伪造作品是由 Revel.ai 在尼娜·希克的同意下创建的,并由 Truepic 加密签名」。

这两家公司将这一视频描述为「第一个数字透明的深度伪造」(first digitally transparent deepfake),视频右上角有一个带有 i 标志的水印,表明它是计算机生成的,数据被加密密封在文件中,如果篡改图像,就会破坏数字签名,并在使用可信软件时阻止该证书显示。

除了 Truepic 以外,位于伦敦的机构eyeWitness to Atrocities也开发了类似的系统。作为系统核心的应用有两个功能。首先,当安装有该应用的手机拍摄照片或视频时,它会记录下事件发生的时间和地点,而这些时间和地点是由 GPS 卫星、附近的手机基站和 Wi-Fi 网络等难以否认的「电子证人」报告的。这被称为元数据的受控捕获,它比从手机上收集这类元数据更可靠,因为手机时间和位置的设置是可以更改的。第二,该应用读取图像的整个数字序列(用 0 和 1 呈现),并使用标准数学公式计算出该图像独有的由字母和数字组成的数值,即哈希值。

然后,使用者将图片或视频发动到 eyeWitness 的服务器,eyeWitness 会创建一个受信任的监管链,此链表明原始信息未以任何方式更改。

随后,eyeWitness 收到的所有信息都将由律师,他们对这些视觉证据进行标记、分类和处理,以满足调查人员的需求。

C2PA 项目联合创始人兼主席安德鲁·詹克斯(Andrew Jenks)认为,身份验证标准应该被视为一项重要的数字素养工作,其最接近的类似应用是如今被广泛采用的保证网页安全的 SSL 证书。

网站 SSL 证书是一种遵守 SSL 协议的服务器数字证书,由受信任的根证书颁发机构颁发。SSL 证书采用 SSL 协议进行通信,SSL 证书部署到服务器后,服务器端的访问将启用 HTTPS 协议(超文本传输安全协议),网站将会通过 HTTPS 加密协议来传输数据,可帮助服务器端和客户端之间建立加密链接,从而保证数据传输的安全。

如果某个网站受 SSL 证书保护,其相应的 URL 中会显示 HTTPS。单击浏览器地址栏的挂锁图标,即可查看证书详细信息,包括颁发机构和网站所有者的公司名称。

「我们必须训练用户寻找你今天在每个浏览器中上看到的挂锁图标,」詹克斯说,「那是一个非常困难的问题,花了很长时间,但这与我们今天面临的媒体素养问题完全相同。」

1.工具很重要,但更重要的是常识和逻辑。

2.没有任何工具是完美的,每个搜索引擎都有其优点和缺点,核查员可以使用 InVid 插件,尝试多种工具,确保找到更准确的图片源头。

3.搜寻到相同的图片并非一定就是最终的答案,也不一定能确定图片的真伪。若要确定图片中所展现的原始事件,必须更加谨慎地检查搜索结果,反复比对不同搜索结果对图片的描述;检查图片的拍摄时间和地点;分析包含图片的网页的发布者身份,判断其是媒体、政府机构,还是普通网民,以评估其可信度等。综合考虑搜索结果、影像细节和信源可信度等要素,进行交叉验证,才可能揭示事件的真相。总之,必须全方位分析才能确认原始事件的来龙去脉。

4.仅仅因为反向搜索引擎得到的结果都是同一张图片,并不一定代表该图片是真实且未被修改的。因为,即使一张图片被广泛传播,它也可能会被进行过后期修改,反向搜索结果也可能是其修改后的版本而非原始版本。举个例子,如果某个用户修改了他所拍摄的照片 A 并将其改成了图片 B,然后只上传了经过修改后的图片 B,那么反向搜索引擎将无法搜索到原始的照片 A。因此,需要注意的是,反向搜索引擎仅仅是一种帮助我们找到类似图片的工具,需要进行进一步的验证和核实才能确定图片的真实性和完整性。

5.有时候对原始图片进行某些修改可以更容易地找到最佳结果。

例如,有些人会发布一张照片并声称它是原始图片,但实际上只是对现有照片进行了翻转。在这种情况下,通过对照片进行翻转并进行搜索,可能会找到更准确的搜索结果。

6.留意图片上不起眼地方的水印,有时会提供图片原始来源的线索。

7,搜索结果有时会受到算法的影响,因此出现在前几页或出现多次的信息并不一定代表可信度高或图片的源头,因此需要更耐心地翻查搜索结果。

Fotoforensics是一个检测图片是否被修改过的免费网络工具。

ELA 是其主要特殊功能,ELA 是 Error Level Analysis 的缩写,表示错误级别分析,它通过在图像上显示错误级别来帮助我们检测图像是否经过 处理。

数字图像修改过的地方以及对比度较高的边界,往往 ELA 值较高,即表现为比较醒目的白色;而大面积的同色或者背景,往往表现为暗沉的黑色。

JPEG%的意思是图片质量比,显示上次保存时的图像质量。 每修改一次质量都会下降,一般来说也可证明图片被软件修改过。

元数据显示有关该图片的可用信息,例如创建时间、修改时间以及用于拍摄该照片的相机。

需要注意的是,使用 Fotoforensics 需要专业的影像知识,一般仅作为参考证据之一,而不宜作为主要的或者唯一的证据;还需要利用图片反向搜索工具等方法,寻找图片的来源,作为最终判断的依据。

VerEXIF可以用来查看照片的 EXIF 资料,也可以用来删除照片的 EXIF。

EXIF 是可交换图像文件的缩写,它是一种使用 JPEG 压缩在数码摄影图像文件中存储交换信息的标准格式。几乎所有新的数码相机都使用 EXIF 注释,在图像上存储信息,例如快门速度、曝光补偿、光圈值、使用的测光系统、是否使用闪光灯、ISO 编号、拍摄图像的日期和时间、白平衡,使 用的辅助镜头和分辨率等。有些图像甚至可能存储 GPS 信息,可以查看图像的拍摄地点。

注意:EXIF 资料是可以修改、编辑和删除的,因此只应作为核查参考。

而且,不是所有互联网上的照片都有 EXIF 信息,有些人在将其个人影像上传到网站之前,会先移除 EXIF 档案,例如其 GPS 位置。很多社交网络平台也会移除 EXIF 数据。

用于识别不同旗帜的大型数据库,可以按照不同的维度检索。

LICENSE PLATES OF THE WORLD

Plates Mania

提供全球各国和地区的车牌样式资料,按大洲和国家分类。如果不确定图片是在哪个国家/地区拍摄的,图片上的车牌可能是线索之一。

比如,2022 年 1 月初,中文网络流传一则视频,几名武装分子乘坐三轮车,在街头伏击扫射一辆白色轿车,镜头一转,白色轿车内出现孩子和女性惨死的镜头。有关文字称视频内容是「阿富汗,女人开车,被塔利班全车射杀」。

在视频的后半部分画面中,可以比较清晰地看到受害者的车牌样式和号码「LEH 15 6840」及位于号码下的「PUNJAB」字样。

在搜索引擎中检索「PUNJAB」,可以发现这一般是指是跨越印度和巴基斯坦的旁遮普地区。在上述车牌资料库查询,可以发现视频中的车牌样式是巴基斯坦的。这样可以确认视频不是发生在阿富汗。(参考阅读:阿富汗女性开车遭塔利班全车射杀?

高速公路标志数据库,按照国家分类。当图片或视频没有其他线索的时候,这些信息可以成为一个核查的入口参考。

实用 AI 提示词优化高级指南,新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛冠军分享 [译]

By: Anonymous
7 May 2024 at 16:02

DUN.IM BLOG

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我们还年轻,可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

上个月,我非常荣幸地在新加坡政府科技局(GovTech)组织的首届 GPT-4 提示工程大赛中脱颖而出,这场比赛吸引了超过 400 名杰出的参与者。

提示工程是一门将艺术与科学巧妙融合的学科 — 它不仅关乎技术的理解,更涉及创造力和战略思考。这里分享的是我在实践中学到的一些提示工程策略,这些策略能够精准地驱动任何大语言模型为你服务,甚至做得更多!

作者的话: 在写作本文时,我特意避开了那些已经广泛讨论和记录的常规提示工程。相反,我更希望分享一些我在实验中获得的新洞见,以及我个人在理解和应用这些技巧时的独到见解。希望你能从中获得乐趣!

本文涵盖以下主题,其中 🔵 代表初学者友好的技巧,而 🔴 代表高级策略。

在使用大语言模型时,有效的提示构建至关重要。CO-STAR 框架,由新加坡政府科技局科学与 AI 团队创立,是一个实用的提示构建工具。它考虑了所有影响大语言模型响应效果和相关性的关键因素,帮助你获得更优的反馈。

这里有一个 CO-STAR 框架为何有用的现实案例。

假设你担任媒体经理,需要草拟一条 帖子,用以推广公司的新产品。 未使用 CO-STAR 的快速提示可能是这样的:

这是 GPT-4 的回答:

这一输出虽足够,但显得过于泛化,缺乏必要的细节和针对性吸引力,未能真正触及公司目标受众的心。

下面是一个应用 CO-STAR 模板的示例,它提醒我们在制定提示时,要考虑到任务的其它方面,特别是之前快速提示中缺少的风格语调受众

通过运用 CO-STAR 框架,GPT-4 的响应变得更具针对性和效果:

CO-STAR 框架指引您以有组织的方式提供所有关键任务信息,确保响应完全针对您的需求并进行优化。

分隔符是特殊的符号,它们帮助大语言模型 (LLM) 辨识提示中哪些部分应当被视为一个完整的意义单元。

这非常关键,因为你的提示是作为一个长的 Token 序列一次性传给模型的。通过设置分隔符,可以为这些 Token 序列提供结构,使特定部分得到不同的处理。

需要注意的是,对于简单的任务,分隔符对大语言模型的回应质量可能无显著影响。但是,任务越复杂,合理使用分隔符进行文本分段对模型的反应影响越明显。

分隔符可以是任何不常见组合的特殊字符序列,如:

选择哪种特殊字符并不重要,关键是这些字符足够独特,使得模型能将其识别为分隔符,而非常规标点符号。

这里是一个分隔符使用的示例:

在上述示例中,使用 ### 分隔符来分隔不同的部分,通过大写的章节标题如 对话示例 和 输出示例 进行区分。引言部分说明了要对 {{{CONVERSATIONS}}} 中的对话进行情绪分类,而这些对话在提示的底部给出,没有任何解释文本,但分隔符的存在让模型明白这些对话需要被分类。 GPT-4 的输出正如请求的那样,仅给出情绪分类:

使用 XML 标签作为分隔符是一种方法。XML 标签是被尖括号包围的,包括开启标签和结束标签。例如,{tag}{/tag}。这种方法非常有效,因为大语言模型已经接受了大量包含 XML 格式的网页内容的训练,因此能够理解其结构。

以下是利用 XML 标签作为分隔符对同一提示进行结构化的例子:

在指令中使用的名词与 XML 标签的名词一致,如 conversationsclasses 和 examples,因此使用的 XML 标签分别是 {conversations}{classes}{example-conversations} 和 {example-classes}。这确保了模型能够清晰地理解指令与使用的标签之间的关系。 通过这种结构化的分隔符使用方式,可以确保 GPT-4 精确地按照您的期望响应:

_在开始前,我们需指出,本节内容仅适用于具备系统提示功能的大语言模型 (LLM),与文章中其他适用于所有大语言模型的部分不同。显然,具有此功能的最知名的大语言模型是 ,因此我们将以 ChatGPT 为例进行说明。_

首先,我们来厘清几个术语:在讨论 ChatGPT 时,这三个术语「系统提示」、「系统消息」和「自定义指令」几乎可以互换使用。这种用法让许多人(包括我自己)感到混淆,因此 发表了一篇文章,专门解释了这些术语。简要总结如下:


图片来自 Enterprise DNA Blog

尽管这三个术语表达的是相同的概念,但不必因术语的使用而感到困扰。下面我们将统一使用「系统提示」这一术语。现在,让我们一探究竟!

系统提示是您向大语言模型提供的关于其应如何响应的额外指示。这被视为一种额外的提示,因为它超出了您对大语言模型的常规用户提示。

在对话中,每当您提出一个新的提示时,系统提示就像是一个过滤器,大语言模型会在回应您的新提示之前自动应用这一过滤器。这意味着在对话中每次大语言模型给出回应时,都会考虑到这些系统提示。

系统提示一般包括以下几个部分:

例如,系统提示可能是这样的:

每一部分对应的内容如下图所示:

系统提示已经概括了任务的总体要求。在上述示例中,任务被定义为仅使用特定文本进行问题解答,同时指导 LLM 按照{"问题":"答案"}的格式进行回答。

这种情况下,每个用户提示就是您想用该文本回答的具体问题。

例如,用户提示可能是"这篇文本主要讲了什么?",LLM 的回答将是{"这篇文本主要讲了什么?":"文本主要讲述了……"}

但我们可以将这种任务进一步推广。通常,与只询问一个文本相比,你可能会有多个文本需要询问。这时,我们可以将系统提示的首句从

改为

如此,每个用户提示将包括要问答的文本和问题,例如:

此处,我们使用 XML 标签来分隔信息,以便以结构化方式向 LLM 提供所需的两个信息。XML 标签中的名词,text 和 question,与系统提示中的名词相对应,以便 LLM 理解这些标签是如何与指令相关联的。

总之,系统提示应提供整体任务指令,而每个用户提示则需要提供执行该任务所需的具体细节。在这个例子中,这些细节就是文本和问题。

在之前的讨论中,我们通过系统提示来设定规则,这些规则一经设定,将在整个对话中保持不变。但如果你想在对话的不同阶段实施不同的规则,应该怎么做呢?

对于直接使用 ChatGPT 用户界面的用户来说,目前还没有直接的方法可以实现这一点。然而,如果你通过编程方式与 ChatGPT 互动,那么情况就大不相同了!随着对开发有效 LLM 规则的关注不断增加,一些允许你通过编程方式设定更为详细和动态的规则的软件包也应运而生。

特别推荐的一个是由 NVIDIA 团队开发的NeMo Guardrails。这个工具允许你配置用户与 LLM 之间的预期对话流程,并在对话的不同环节设定不同的规则,实现规则的动态调整。这无疑是探索对话动态管理的一个很好的资源,值得一试!

你可能已经听说过 OpenAI 在 ChatGPT 的 GPT-4 中为付费账户提供的高级数据分析插件。它让用户可以上传数据集到 ChatGPT 并直接在数据集上执行编码,实现精准的数据分析。

但是,你知道吗?并不总是需要依赖这类插件来有效地使用大语言模型 (LLM) 分析数据集。我们首先来探讨一下仅利用 LLM 进行数据分析的优势与限制。

正如你可能已经知道的,LLMs 在执行精确的数学计算方面有所限制,这让它们不适合需要精确量化分析的任务,比如:

正是为了执行这些量化任务,OpenAI 推出了高级数据分析插件,以便通过编程语言在数据集上运行代码。 那么,为什么还有人想仅用 LLMs 来分析数据集而不用这些插件呢?

LLMs 在识别模式和趋势方面表现出色。这得益于它们在庞大且多样化的数据上接受的广泛训练,能够洞察到复杂的模式,这些模式可能不是一眼就能看出来的。 这使它们非常适合执行基于模式查找的任务,例如:

对于这些基于模式的任务,单独使用 LLMs 可能实际上会在更短的时间内比使用编程代码产生更好的结果!接下来,我们将通过一个例子来详细说明这一点。

我们将使用一个流行的实际Kaggle 数据集,该数据集专为客户个性分析而设计,帮助公司对客户基础进行细分,从而更好地了解客户。 为了之后 LLM 分析的方便,我们将这个数据集缩减至 50 行,并仅保留最相关的几列。缩减后的数据集如下所示,每一行代表一位客户,各列展示了客户的相关信息:

设想你是公司营销团队的一员,你的任务是利用这份客户信息数据集来指导营销活动。这是一个分两步的任务:首先,利用数据集生成有意义的客户细分;其次,针对每个细分提出最佳的市场营销策略。

这是一个实际的商业问题,其中第一步的模式识别能力是 LLM 可以大显身手的地方。 我们将按以下方式设计任务提示,采用四种提示工程技术:

下面是 GPT-4 的回复,我们将继续将数据集以 CSV 字符串的形式传递给它。

随后,GPT-4 按照我们要求的标记符报告格式回复了分析结果:

为了简洁,我们选择两个由大语言模型生成的客户群体进行验证——“年轻家庭”和“挑剔的爱好者”。

年轻家庭

– 大语言模型生成的描述:出生于 1980 年后,已婚或同居,中等偏低的收入,育有孩子,常做小额消费。

– 此群体包括的数据行:3、4、7、10、16、20 – 深入查看这些数据行的详细信息,结果显示:


年轻家庭的完整数据 — 作者图片

这些数据完美对应大语言模型确定的用户描述。该模型甚至能够识别包含空值的数据行,而无需我们预先处理!

挑剔的爱好者

– 大语言模型生成的描述:年龄跨度广泛,不限婚姻状况,高收入,孩子情况不一,高消费水平。

– 此群体包括的数据行:2、5、18、29、34、36 – 深入查看这些数据行的详细信息,结果显示:


挑剔的爱好者的完整数据 — 作者图片

这些数据再次精准匹配大语言模型确定的用户描述!

本例展示了大语言模型在识别模式、解读及简化多维数据集以提炼出有意义的洞见方面的强大能力,确保其分析结果扎根于数据的真实情况。

为了全面考虑,我使用同一提示尝试了相同的任务,不过这次我让 ChatGPT 通过编程方式进行分析,启用了其高级数据分析插件。插件应用 K-均值等聚类算法直接对数据集进行处理,以便划分不同的客户群体,并据此制定营销策略。

尽管数据集仅含 50 行,多次尝试均显示错误信息且未产生任何结果:

当前情况表明,虽然高级数据分析插件能够轻松完成一些简单任务,如统计描述或生成图表,但在执行需要较大计算量的高级任务时,有时可能因为计算限制或其他原因而发生错误,导致无法输出结果。

答案因分析的具体类型而异。

对于需要精确的数学运算或复杂的规则处理的任务,传统的编程方法依然更加适用。

而对于依赖模式识别的任务,传统的编程和算法处理可能更加困难且耗时。大语言模型在这类任务中表现优异,能提供包括分析附件在内的额外输出,并能生成 Markdown 格式的完整分析报告。

总的来说,是否采用大语言模型取决于任务本身的性质,需要平衡其在模式识别上的强项与传统编程技术提供的精确度和特定性。

在本节结束前,让我们重新审视用于生成此数据分析的提示,并详细解析关键的提示工程技巧:

大语言模型(LLM)擅长处理简单的任务,对于复杂的任务则表现不佳。因此,在面对复杂任务时,把它分解成一步步简单的指令是至关重要的。这种方法的核心思想是,明确告知 LLM 你自己执行该任务时会采取的每一个步骤。

例如,具体步骤如下:

这样的分步指导,比起直接要求 LLM「对客户进行分组并提出营销策略」的方式,能显著提高其输出的准确性。

在提供步骤时,我们会用大写字母标记每个步骤的输出,这样做是为了区分指令中的变量名和其他文本,方便后续引用这些中间输出。

例如数据聚类(CLUSTERS)聚类描述(CLUSTER_INFORMATION)聚类命名(CLUSTER_NAME)营销策略(MARKETING_IDEAS)策略解释(RATIONALE)

此处我们请求一个 Markdown 格式的报告,以增强响应的可读性和结构性。利用中间步骤的变量名,可以明确报告的构架。

此外,你还可以让 ChatGPT 将报告以可下载文件形式提供,便于你在编写最终报告时参考使用。

在我们的首个提示中,你会发现我们并没有直接将数据集交给大语言模型(LLM)。反而,提示只给出了数据集分析的任务指令,并在底部添加了这样的话:

随后 ChatGPT 表示它已理解,并在下一个提示中,我们通过 CSV 字符串的形式将数据集传递给它:

但为什么需要将指令与数据集分开处理呢?

这样做可以帮助大语言模型更清晰地理解各自的内容,降低遗漏信息的风险,尤其是在指令较多且复杂的任务中。

你可能遇到过这样的情况:在一个长的提示中提出的某个指令被「偶然遗忘」了——例如,你请求一个 100 字的回答,但大语言模型却给出了更长的段落。

通过先接收指令,再处理这些指令所对应的数据集,大语言模型可以更好地消化它应该做的事情,然后再执行相关的数据操作。

值得注意的是,这种指令与数据集的分离只能在可以维护对话记忆的聊天型大语言模型中实现,而非那些没有这种记忆功能的完成型模型。

在本文结束之前,我想分享一些关于这次非凡旅程的个人思考。

首先,我要衷心感谢 GovTech Singapore 精心策划这场精彩的比赛。如果你对 GovTech 如何组织这场独一无二的比赛感兴趣,可以阅读 Nicole Lee——比赛的主要组织者撰写的这篇文章

其次,我要向那些出色的竞争对手们致以最高的敬意,每个人都展现了特别的才能,让这场比赛既充满挑战又富有成效!

我永远不会忘记决赛那一刻,我们在舞台上激烈竞争,现场观众的欢呼声——这是我将一直珍视的记忆。 对我而言,这不只是一场比赛;这是一次才华、创造力及学习精神的盛会。我对未来充满期待,并激动于即将到来的一切!

撰写本文让我感到非常愉快,如果你在阅读时也享受这份乐趣,希望你能花一点时间点赞并关注! 期待下一次的相遇!

ChatGPT 开放 Memory、无痕模式,AI 对话长期、跨频道记忆实测

By: Anonymous
18 April 2024 at 21:37

DUN.IM BLOG

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我们还年轻,可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

在 2024 年 2 月的时候公布了「Memory」新功能,可以在对话中「记住」我们的特殊要求,并且在不同的对话聊天中共享指定记忆,让 助理在处理我们的任务时,可以更符合自己的特殊需要,而不用每次都重复提供资料、重复训练。

这几天〔2024/4/25〕,看到许多朋友的 ChatGPT 账号都开始新增了「Memory」功能,我也同样获得更新,应该是正式对一般用户推出了。

例如,我们可以在某一个对话频道中,讨论了自己某个项目的资料和处理方式,这时候可以请 ChatGPT 总结并「记住」,那么就会形成一个「记忆」记录在 ChatGPT 的记忆库中。下一次,换到一个新的对话频道,可以请他根据之前某个项目的处理方式,来处理这次的新任务。

或许慢慢的,我们的 ChatGPT 就会更像是每一个人指定的个人 AI 秘书,可以根据我们的背景、需求、喜好、特殊要求,更适当的、更有针对性地完成我们提出的任务。

ChatGPT 的「Memory 〔记忆〕」功能可以有哪些案例呢?下面几个是我目前测试后有实际保留使用的:

伴随着「Memory 〔记忆〕」功能推出,也同时推出了更能保护的「无痕模式〔 Temporary chat 〕」。

无痕模式跟记忆模式刚好相反,是让用户在相对隐私有保护的情况下对话,对话中的内容不会成为 AI 训练材料,也不会有任何记忆,离开对话频道后,对话内容也会消失。

下面文章,我会一一这些功能的实测心得,以及示范一个利用「记忆」功能训练摘要助理的案例

我们先来看看 ChatGPT「Memory 〔记忆〕」功能的基本应用。

例如我可以直接跟 ChatGPT 说明要记住的基本个人资料,这时候 ChatGPT 回答时会出现一个「Memory updated」,就代表在这里进行了记忆的操作。

你也可以用这样的方式:「请记住……资料。」,让 ChatGPT 记住任何特殊资料,以后回答时就能重复利用。

或者,有时候在 ChatGPT 回答后,经过几次修正,终于修改出我想要的风格了。这时候也可以回答 ChatGPT「很好,之后……要记住目前这样的……」,让 ChatGPT 以后记得用同样风格撰写。

那么,ChatGPT 同样会启动「Memory updated」的处理,不只是回复记住了,而是真的记在他的库,跨对话频道时都能记住要用这样的要求来处理。

有时候 AI 回答就是会跳到英文,无法 100%根据我的需要用中文回答。现在有了 ChatGPT 的「Memory 〔记忆〕」功能,也可以获得解决。

这次我同样说:「请记住,一定要用中文回答。」而 ChatGPT 现在会真的记在自己的数据库中,就算更换对话频道也会记得

那么,经过上述提供个人资料信息、要求的文章风格、要用中文回答等等的「记忆」训练后,ChatGPT 记住的成效如何呢?

于是我打开一个全新的对话频道,直接提出一个没有提供任何资料、条件的要求:「撰写一篇推荐我的博客的文章,适合发布在 。」

结果如同下图所示,而且我反复打开新的对话,测试了十来次,都可以看到拥有「记忆」的 ChatGPT 提供了符合我的资料、风格、格式的回答

经过了更多的测试,我也 ChatGPT 的「Memory 记忆」是可以在对话中被持续修改、调整的!

例如下面这个框起来的「记忆条目」,就是我在几次对话讨论中,让 ChatGPT 慢慢记住与修正的。

ChatGPT 会自动判断哪些条目是「相关的」,针对我们需要记住的回答去反复更新,让记忆越来越符合自己。

我们还可以在「设置〔 Settings 〕」中的「Personalization」,进入、关闭「Memory」功能。

如果 Memory 开启,保存的对话记忆会自动修正、使用、处理。

关闭时,就回到原本的 ChatGPT 模式,不会在接下来的对话生成「记忆」,也不会在对话中使用「记忆」。避免有时候现有记忆的干扰,反而让自己想要的新内容无法顺利生成。

当然,如果某一条「记忆」成为生成内容时的干扰〔我目前尚未遇到,但总觉得应该会发生〕,可以到「Manage」处删除指定的记忆条目即可。

下面来示范一个比较进阶的例子,利用 ChatGPT 的「Memory 〔记忆〕」功能,训练一个自己想要的摘要助手,之后不用下复杂的指令,就能符合我的需求与特殊格式进行摘要。

首先,先用正常模式进行摘要:

这时候,通过对话回馈,调整自己更想要的摘要方式,例如要尽量引用原文,并且 ChatGPT 记住,进入他的记忆模式。

当他做得很好时,例如用表格总结出我想要的逻辑系统,就通过正向回馈,让 AI 记住这样的摘要处理格式,进入 ChatGPT 的记忆模式。

换一个对话频道,这次直接说要摘要,然后贴上文章,不下任何复杂的指令。

但这次虽然没有复杂提示语, AI 却也记得之前我要他记住的:根据问题找出原文,列出重点清单,并用表格总结。

那么,ChatGPT 就成为「记住」我的摘要助理了。

有记忆模式,也有「无痕模式〔 Temporary chat 〕」在无痕模式中:

就像是的无痕模式一样,这个模式的对话频道本身不保留,离开对话频道,这次讨论就会完全消失。

但是在该次讨论内,还是可以上下文对话互相总结,应该适合用在某种指定需求上。

ChatGPT 这两个新功能,应该可以用在许多不同的需求上,也欢迎跟我分享你的利用方式。

Meta AI 官方机器人使用教程,从注册、聊天到生成图片实测

By: Anonymous
14 April 2024 at 17:47

DUN.IM BLOG

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我们还年轻,可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

Meta 正式宣布推出新一代 AI 大型语言模型 Llama 3 后,也同步推出 Meta 聊天机器人,能够根据用户问题进行回应,能依照文字描述生成或制作动画与 GIF 图片。

想免费使用 Meta AI 聊天机器人可以通过本文介绍了解,告诉你如何使用 Meta 最新的 Llama 3 模型,而且还支持中文聊天对话,让你免也能使用脸书 Meta AI 聊天和生成图片服务。

Use Meta AI assistant to get things done, create AI-generated images for free, and get answers to any of your questions. Meta AI is built on Meta's latest Llama large language model and uses Emu, our…

不管是手机、平板或电脑都能使用 Meta AI 聊天功能,只要通过打开 Meta AI 网站后,点击「Log in with 」登入 FB 账号。

目前 Meta AI 聊天机器人仅开放美国、澳大利亚、加拿大、加纳、牙买加、马拉维、新西兰、尼日利亚、巴基斯坦、新加坡、南非、乌干达、赞比亚和津巴布韦国家才能使用。

尚未开放国家要使用 Meta AI 功能,可以通过 DUN.IM 匿名服务连接美国地区就可以使用 Meta AI 功能,不管是电脑版或手机版都可以。

当进入 VPN 后,刷新 Meta AI 网页就正常显示 Meta AI 聊天界面。

其实 Meta AI 聊天功能与 或 Claude AI 界面很像,只要在聊天室框内输入想要问的问题,像是规划活动行程之类问题,可以直接用中文提问,Meta AI 同样看得懂也能回答。

目前 Meta AI 算是测试版本阶段,默认都会是以英文回应,要是想要用中文回答,就要在问题后面加入「请用中文回答」Meta AI 才会直接改用中文回复,或者也可以直接打「后续都要用中文回答每个问题」,但容易会跳回英文会应。

测试用 Meta AI 来规划马祖四天三夜活动行程,其实在行程规划的算是不错,会列出每天上午、下午和晚上行程建议。

同时也测试看看 Meta AI 对于未来大盘走势,Meta Llama 3 会直接说无法预测未来走势,同时还会给出影响股市因素,以及提醒投资不要单纯依照预测和猜测。

Meta AI 也同样能够支持生成 AI 图片功能,不过这点就需要完全用英文描述〔Promp〕才能生成,直接输入后就会立即生成 4 张不同 AI 图片。

像是我直接要求 Meta AI 生成哥斯拉大战进击的巨人图片,图片在精致度和光影效果都算不错。

也可以要求 Meta AI 生成漫威黑寡妇穿旗袍图片,聊天机器人生成人物图片同样也是没太大问题。

通过 Meta AI 生成的图片,可以点击右上角「•••」点击「Download image」就可以下载到设备,每张图片大小也算是 1280×1280 高分辨率,基本这功能与 Meta Imagine 功能几乎是完全一样,图片左下角都会加入水印。

以上就是 Meta 最新语言模型 Meta Llama 3 使用方法,目前官方仅开放部分国外地区使用,未来也会陆续开放到更多国家,包含 Meta Imagine AI 生成图片功能,能依照文字描述来回答和生成各种图片。

未来 Meta 也计划将 Meta AI 延伸到 WhatsApp 聊天、Ray-Ban Meta 眼镜与 Meta Quest 设备上。

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