DW事實核查：如何識破AI偽造語音？

（德國之聲中文網）美國前總統奧巴馬是否曾暗示，民主人是其繼任者特朗普遇刺未遂事件的幕後黑手？

2024年11月美國大選前，網上一度流傳著幾段據稱是奧巴馬與其前顧問大衛·阿克塞爾羅德（David Axelrod）討論大選的錄音。

其中一段錄音裡，一個聽起來像奧巴馬的聲音說道：“那是他們唯一的機會，而這些蠢貨竟然錯過了。如果他們能除掉特朗普，我們就能確保擊敗任何一位共和候選人。”

但這段語音已被證實為偽造，也就是說，奧巴馬從未說過這些話。實際上，這段聲音是借助人工智能（AI）技術合成的。

美國的新聞與媒體監督機構NewsGuard發布了一份關於這些音頻文件的分析報告。他們使用了多種AI檢測工具，並采訪了一位數字取證專家，最終得出結論：音頻是偽造的。NewsGuard還聯系了一名奧巴馬的發言人，對方也確認這些錄音不屬實。

奧巴馬並不是唯一一位遭遇語音深度偽造的政治人物。2024年初，一段AI合成、模仿時任美國總統拜登聲音的音頻，曾勸說選民在新罕布什爾州初選中不要投票。
而且，這類問題不僅限於美國。2023年斯洛伐克選舉前夕，一段假冒自由領袖米哈爾·希梅奇卡（Michal Simecka）的音頻廣為流傳。在英國，倫敦市長薩迪克·汗（Sadiq Khan）也曾成為一段偽造其發表爭議言論的AI錄音的受害者。

語音深度偽造已成為一種嚴重的虛假信息威脅，特別是在政治不確定時期，比如選舉期間。

制作更容易 揭穿更困難

AI生成的音頻偽造在選舉期間特別具有破壞力，因為它們非常容易制作和傳播。

德國之聲（DW）研究與合作項目團隊的媒體與傳播專家安娜·希爾德（Anna Schild）介紹：“與視頻深度偽造相比，音頻偽造所需的數據量和算力更低，卻能生成幾乎以假亂真的效果。”

她與同事朱莉婭·拜爾（Julia Bayer）一起研究音頻深度偽造的影響，並解釋了為何這種技術得以迅速普及。“它的應用非常廣泛，從自動語音電話、語音消息，到視頻配音，傳播渠道多種多樣。”希爾德如是說。

音頻偽造比其他形式的信息造假更難識別。德國弗勞恩霍夫應用與集成安全研究所的機器學習工程師尼古拉斯·米勒（Nicolas Müller）告訴德國之聲：“音頻偽造比視頻偽造更難識破，因為我們可依賴的線索更少。”

“視頻中，我們有圖像、有聲音，還有兩者之間的同步性。”米勒補充道。他研究過人們識別偽造錄音的能力，發現音頻中可用來判斷真假的線索確實更少。

那麼，當用戶遇到可能是AI生成的音頻時，應該怎麼辦？一種辦法是結合傳統驗證技巧和專門識別音頻深度偽造的AI軟件。

鍛煉聽覺辨識力

驗證音頻真偽的一種方法是查找可能表明AI干預的異常模式。

以奧巴馬的案例為例，可以將可疑音頻與他已驗證的真實錄音進行對比，查找與其正常語音方式可能存在的差異。這可能包括發音差異、不自然的停頓，或是不符合真實呼吸節奏的聲音。

除此之外，更深入地分析可以著眼於背景噪音是否異常，或是否存在不自然的聲音細節。

發現這些線索對普通聽眾來說較為困難，但已經有一些工具可以幫助人們練習識別此類偽造信息。

其中之一是“Digger”深度偽造檢測項目，該項目由德國之聲合作開發，提供了一系列實用練習，幫助用戶訓練批判性聽力技能。

米勒所在的團隊還開發了一款游戲，供用戶測試自己識別音頻偽造的能力。

用AI對抗AI

另一種驗證方式是使用專門識別音頻深度偽造的AI輔助軟件。

在奧巴馬合成聲音的例子中，NewsGuard使用了“TrueMedia”等深度偽造檢測工具。該工具搭載了一個偽造檢測機器人，據稱可以在社交平台X上回應用戶的驗證請求。

弗勞恩霍夫研究所則開發了“Deepfake Total”平台，用戶可以上傳可疑音頻進行分析。平台會為每段音頻打分，顯示其“偽造程度”的概率。

不過需要強調的是，這些深度偽造檢測工具並非萬無一失。它們雖然可以評估一個音頻是否可能是AI生成的，但並不一定准確無誤。因此，我們應謹慎使用這類工具，畢竟它們只是多重驗證流程中的一部分。

其他驗證方式還包括瀏覽事實核查網站和平台，查看該音頻是否已被其他事實核查人員揭穿。

一些媒體機構也開發了識別音頻深度偽造的工具。例如，西班牙全球媒體公司PRISA Media推出了“VerificAudio”，旨在檢測西語世界的偽造音頻。

PRISA Media的何塞·古鐵雷斯（Jose Gutierrez）向德國之聲介紹，該工具基於兩種AI引導的流程：一種是將可疑音頻與該人物的真實錄音進行對比，另一種是分析音頻的聲學特征，例如帶寬、音高、頻率和聲音紋理。

古鐵雷斯也強調，這個工具並不會給出絕對的判斷結果，而是提供一個可信度的百分比。

傳統驗證技巧

如果上述方法聽起來過於復雜或技術性太強，其實也可以借助一些傳統的信息核查技巧，這些方法不僅適用於音頻，同樣適用於其他類型的內容驗證。

德國之聲研究與合作項目組建議從更宏觀的角度審視這段音頻，包括內容本身、信息來源以及其他相關背景信息。他們在“How to Verify”網站上列出了一些實用的驗證工具。

一些有用的技巧包括：將音頻內容與已知事實進行比對，查看該人物的社交媒體賬號是否有相關聲明，以及在可信的新聞來源中查找更多背景信息。

歸根到底，關鍵在於綜合運用多種方法。正如德國之聲研究與合作項目團隊所指出的：“目前還沒有哪種一鍵式工具，能自動識別所有類型的音頻偽造。”

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作者: Thomas Sparrow