考慮普通解釋
壓縮、反光、風格化及後續編輯可形成看似奇怪的特徵。小型或縮小的圖片可能隱藏解讀所需的細節。
AI圖片分析可描述可見模式,但無法單憑模式確定作者或真實性。
- 檢查原始解析度。
- 列出可見特徵。
- 避免過早判定來源。
尋找來源證據
詢問圖片來自何處,以及是否有原始檔或記錄脈絡。將來源證據與模型評論分開。
決定重要時,也應查核提供的來源描述。網站不會獨立驗證出處紀錄。
- 記錄所稱來源。
- 要求相關脈絡。
- 獨立查核證據。
使用謹慎措辭
描述你實際能觀察到的內容。若某特徵有數種可能原因,應保留不確定性,而非選擇最戲劇化的解釋。
重要決定應採用適當專業審查和原始證據。視覺模型回應不應成為真實性指控的唯一依據。
- 指出可見觀察。
- 說明未解決問題。
- 重要決定使用更強證據。
實作範例
使用前
壓縮圖片中的邊緣看似不均勻。
使用後
不均勻邊緣需要檢查;壓縮、編輯及其他原因仍有可能。
此範例將觀察與AI製作圖片的無根據主張分開。
完成前檢查
- 已考慮原始檔案。
- 已記錄來源脈絡。
- 已保留多種解釋。
- 未虛構機率。
常見問題與解答
奇怪反光能證明AI生成嗎?
不能。許多視覺過程都可能形成不尋常反光。
哪些證據更有用?
原始來源資料和可核實脈絡能支援超越外觀的審查。