生成的AI正在迅速改變互聯網，引起人們對其對教育，能源和人類創造力的影響的擔憂。 這種快速的擴散使得在線辨別真實性變得越來越困難。 我們怎麼能判斷出是真實的還是AI生成的？
>>萬無一失的檢測仍然難以捉摸，但幾個Telltale標誌可以幫助識別計算機生成的文本，音頻，圖像和視頻。 這些指標和人類觀察的結合通常揭示了AI參與的可能性。本文使用Openai的Sora等工具的示例。
可疑文本：
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AI視頻經常表現出異常短或緩慢的剪輯。 快速切割通常掩蓋了不一致和不准確性，旨在實現現實主義的象徵。相反，過度慢動作可能會達到相同的目的，從而在AI功能的範圍內掩蓋了缺陷。 （下面被洗淨的音樂視頻示例說明了快速削減和潛在的異常。）
[嵌入式視頻：洗淨音樂視頻 - 如果可用的話，用實際的視頻嵌入式代碼替換。下面的圖像佔位符]
物理學的抗辯：
在視覺上組裝像素方面表現出色，但缺乏對物理和3D空間的了解。 期望異常，例如人們消失在物體後面，場景之間的角色外觀不一致，建築物奇怪的建築物和未對準家具。 （下面的Openai Sora無人機射擊示例顯示人們合併到欄杆中。）
[嵌入式視頻：Openai Sora無人機拍攝 - 如果可用，則用實際的視頻嵌入式代碼替換。下面的圖像佔位符]
不可思議的山谷效應：
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完美或不完美的詳細信息：> AI生成的視頻可以通過過度完美或不足的詳細元素出賣。 建築設計，車輛或材料中的重複模式可能太完美了，無法實現現實。 相反，人工智能與手，下巴或風葉等自然元素鬥爭。 （跑道AI宇航員的視頻以渲染不佳的雙手突出顯示了這一點。
>上下文分析：
識別錯誤信息的已建立方法仍然相關。 考慮來源：來自知名新聞機構的視頻比在社交媒體上匿名分享的視頻更值得信賴。 與其他來源的交叉引用信息，驗證報告的事件並評估視頻的整體連貫性。 如果視頻具有可識別的個人，請嘗試直接驗證其真實性。
以上是如何發現AI生成的視頻的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
