周二晚上，一段视频在网上疯传，视频中似乎是一群犹太名人在撸叶，叶的原名是坎耶·韦斯特。

本周，这位说唱歌手通过在自己的网站上兜售印有纳粹标志的t恤，加大了反犹太主义的力度，而这段黑白视频据称是在描绘明星们最终的反击。

在这段视频中，我们看到有犹太血统的艺人（杰瑞·宋飞、德雷克、斯嘉丽·约翰逊，以及拥抱在一起的西蒙和加芬克尔）和科技公司的首席执行官（马克·扎克伯格、OpenAI的山姆·奥特曼）穿着一件白色t恤，一只手上画着大卫之星，竖起中指。手下面写着“Kanye”。

这段视频以犹太民歌《Hava Nagila》为背景，结尾是亚当·桑德勒（Adam Sandler）把真正的鸟送给叶，并呼吁“加入反对反犹主义的斗争”。

这里我们用了引号，因为这不是真正的亚当·桑德勒。该视频是用人工智能制作的，没有一个名人允许使用他们的肖像。

包括《草原小屋》演员、前美国演员工会主席梅丽莎·吉尔伯特在内的许多网友都分享了这张深度假照。在她19小时后删除之前，吉尔伯特在线程上的帖子有超过8000个“喜欢”，1800次转发和2400次分享。

当有人指出这是赝品时，其他人表示震惊。“你怎么知道这是人工智能？”一位女士问道。“衬衫的面料会移动，阴影是否正确？”我不知道该怎么说。”

周三，约翰逊在《人物》杂志上发表了一份声明，敦促立法者在视频发布后遏制人工智能的广泛使用。（这位漫威明星之前也曾对人工智能提出过异议。）

“我是一名犹太女性，不能容忍任何形式的反犹主义或仇恨言论，”约翰逊在声明中说。“但我也坚信，人工智能放大仇恨言论的可能性，比任何一个为此负责的人都要大得多。不管人工智能传递的信息是什么，我们都必须对其滥用进行谴责，否则我们就有可能失去对现实的把握。”

为什么这段视频被如此广泛和迅速地分享？研究人工智能和网络错误和虚假信息传播的专家表示，这段视频的质量高于我们习惯看到的更明显的人工智能垃圾。

弗吉尼亚理工大学图书馆（University Libraries at Virginia Tech）数字扫盲项目负责人、副教授朱莉娅·费拉尔（Julia Feerrar）说：“视频的许多特点，比如灰度、快速剪切和空白背景，让我们很难发现我们期望从生成式人工智能中看到的那些迹象。”

不过，如果你一帧一帧地浏览视频片段，Feerar说还是有一些迹象的。例如，在00:28分左右，假莱尼·克拉维茨的手指合二为一了。(众所周知，人工智能在绘制手指和手方面表现不佳；例如，它会产生两只多手指的手，或者从手掌中央伸出的手指。)

然而，很少有人（如果有的话）在“点赞”之前花时间把视频定格。

费拉尔说：“如果没有花很多时间积极寻找，我永远不会注意到这一点。”

一些背景细节让这个假故事更可信：许多名人都对过去几年反犹主义的抬头直言不讳。名人往往会像正义联盟一样联合起来，对新闻中的任何事情做出集体回应——想想盖尔·加朵在2020年制作的“名人唱《想象》对抗新冠肺炎”的视频吧。

像吉尔伯特这样的好莱坞内幕人士分享了这段视频，这只会增加它的可信度。

伊隆大学（Elon University）新闻学副教授、“UnSpun”播客的主持人阿曼达·斯特吉尔（Amanda Sturgill）也认为，这个视频总体上做得很好。“UnSpun”播客的内容包括批判性思维和媒体素养。

但它也留下了印记，因为它是一段人们天生想“喜欢”的内容。你很难找到一个对叶的看法与2009年巴拉克·奥巴马总统不同的人：这位芝加哥说唱歌手是一个“混蛋”，奥巴马当时说漏了嘴，而这一切都发生在叶的极右翼和反犹倾向被揭露之前。

然后是视频声称要解决的更广泛的问题。美国犹太人委员会去年发布的一项研究发现，接受调查的93%的犹太人和74%的美国成年人认为反犹主义是一个“非常严重的问题”或“有些严重的问题”。

斯特吉尔告诉《赫芬顿邮报》：“我认为所有的‘赞’都表明，这对观众来说是一个非常情绪化的问题。”“这是一种人们愿意相信是真实存在的东西，它有一种削弱人们通常的恶作剧检测能力的方式。”

然而，数字素养是一个范围；我们中的一些人比其他人更善于辨别假货，我们不能假设每个“喜欢”和“分享”都是有人被骗的证据。

“我敢打赌，他们中的一部分人看到了某种关于反犹太主义的内容，并支持了它，不管它是真的还是假的，”北卡罗来纳州埃隆大学（Elon University）想象数字未来中心（imagine the Digital Future Center）主任李·雷尼（Lee Rainie）说。

他在接受《赫芬顿邮报》采访时表示：“像这样的视频既是一个媒体素养问题，也是一个社会和政治事件。”

尽管如此，Rainie认为这段视频的传播和反应是一个完美的例子，说明在人工智能时代，需要全面提高数字素养。

在他去年春天大选前进行的一项调查中，45%的美国成年人表示，他们不相信自己能检测出假照片，而且这种情况跨越了年龄组、性别和政治路线。正如这段广为传播的视频所显示的，更多的人应该提高警惕。

“新兴的数字工具在伪造图像、音频文件和视频方面做得越来越好，任何媒体消费者的默认设置都需要是：小心、怀疑、再怀疑，”Raine说。

菲拉尔建议依靠上下文线索，而不是暂停视频以寻找假货的迹象。

她说：“当你看到应该表现真实人物或地方的内容时，一个有用的步骤是从其他来源找出这些人物和地方的实际样子。”

例如，在观看的过程中，Feerar注意到，很多被描绘的名人看起来更像他们年轻时的自己：“我已经有了这种背景知识，但我通过快速搜索我认识的名人的近照来验证了这个想法，”她说。

Rainie说，随着这些视频和图像变得越来越复杂，进行纸上谈兵的人工智能揭穿——并指出更令人不安的深度造假例子，以遏制传播——将变得越来越重要。

他说：“深度造假的长期后果在于，它们最终可能会破坏人与人之间以及媒体环境中的基本信任。”“我们都需要相互依赖，以传达真相和准确的信息。”