林薇在看第一遍的時候，手指已經懸停在“真實性評估”的滑塊上方。影片本身沒有任何明顯的AI生成痕跡——光影正常，口型匹配，面板紋理自然，甚至能看見男人左眼眼角有一顆很小的痣，痣的邊緣有一點不規則，像是真實面板組織會有的那種。音訊也沒有發現拼接或合成的波譜異常。內容本身呢？關於供水改造、檔案丟失、暗河與地鐵隧道的空間關係，所有細節環環相扣，邏輯自洽，而且涉及的具體地名、時間節點、工程編號都精確到讓人不敢輕易否定。
但林薇知道，這正是最棘手的那一類。AI生成技術的進化速度遠遠超過了檢測工具的迭代週期。三個月前，公司剛剛上線了第四代深度偽造識別系統，準確率號稱百分之九十九點七，但林薇親手標註過的“漏網之魚”已經超過兩百條。那些最優秀的生成模型已經學會了“不完美”——它們會在畫面裡故意加入輕微的呼吸抖動，會在音訊裡混入環境底噪，會在文本里嵌入口語化的停頓和猶豫。它們模仿人類的不精確，模仿人類的猶豫，模仿人類的“真實感”。
而眼前這個影片，如果它是AI生成的，那它的製造者顯然深諳此道。
林薇把進度條拖回開頭，重新播放。這一次她盯著男人的眼睛。瞳孔的縮放節奏，眼瞼眨動的頻率，視線方向的輕微偏移——人在陳述一段自認為真實的記憶時，眼球會有特定的運動模式，一種下意識的“檢索”軌跡，目光會短暫地飄向某個虛無的方位，那是大腦在呼叫視覺記憶時產生的聯動反應。影片裡的男人在說到“城建檔案館”的時候，視線向右上方偏移了約十五度，停頓了零點三秒，然後回到鏡頭中心。這個細節幾乎完美。
但林薇按下了暫停鍵。她把那一幀放大，再放大。男人的瞳孔邊緣有一圈極淡的、幾乎不可見的色暈，青灰色，像是某種光學渲染演算法在處理虹膜紋理時留下的“簽名”。她見過這種簽名，上個月技術部發過一份內部通報，提到某個開源生成框架在渲染深色瞳孔時存在固定的色彩溢位特徵，當時被列為“低優先順序”的檢測指標，因為出現的機率太小了。
機率小，不代表沒有。
林薇深吸一口氣。她需要判斷：這段影片是否屬於AI生成內容？如果是，它的目的是什麼？供水系統的虛假資訊，在城市這個節骨眼上，可能引發什麼後果？過去兩週，這座城市已經經歷了兩次區域性停水，雖然官方解釋是裝置檢修，但民間一直流傳著各種說法。如果這段影片被大規模傳播，那些本來就半信半疑的市民會怎麼想？
她把評估表格開啟，手指在“AI生成置信度”一欄停住了。系統給了初始參考值：百分之三十七。很低，說明初篩演算法認為這段影片極大機率是真實的。但林薇的直覺告訴她事情沒那麼簡單。她需要做更深入的核查。她調出影片的元資料，檢視編碼格式、生成時間戳、裝置型號——那些都可以偽造，但偽造得如此天衣無縫反而可疑。她又檢查了音訊頻譜，看有沒有壓縮演算法留下的特定痕跡。都沒有明顯的破綻。
只剩下一種方法：反向溯源。她把影片中的關鍵畫面——男人的面部特徵、客廳的佈局、獎盃上的文字、全家福照片的區域性——分別輸入公司內部的影象比對待查庫，看看是否有已知的AI生成模板與之匹配。這個過程需要時間，而系統給她的時限只剩下九分鐘。
她一邊跑比對程式，一邊點開了影片的“語義關聯分析”模組。那是公司最新部署的AI輔助工具，能夠自動提取影片內容的語義網路，並與全網公開資訊進行交叉驗證。幾秒鐘後，螢幕上彈出了一張複雜的關係圖譜。男人的“發現”牽涉到三個關鍵節點：十二年前的供水改造工程、城建檔案館的電子化專案、以及地鐵三號線的地質勘探報告。圖譜顯示，這三個節點在公開資訊層面上彼此獨立，沒有任何直接關聯。但圖譜同時標註了一條“隱含關聯路徑”——透過一家名為“振華市政諮詢”的中介公司，三個專案在合同簽署環節曾經出現過同一個經辦人的名字。
這個名字被系統用灰色高亮顯示：陳衛東。
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