1,400萬人同時追劇!影集《真相捕捉》揭露AI換臉時代的終極犯罪,隱私不過是一場幻覺?
1,400萬人同時追劇!影集《真相捕捉》揭露AI換臉時代的終極犯罪,隱私不過是一場幻覺?

如果說《冰與火之歌:權力遊戲》勾勒了冷兵器時代的戰爭殘酷,那麼英劇《真相捕捉》(The Capture)則親手把觀眾推進了另一種高科技深淵。

士兵尚恩.埃默里(Shaun Emery)從阿富汗戰場回國,即陷入兩宗案件的指控,控方的關鍵證據,主要來自公共場合的監控影片。圍繞著作為法庭證據影片的真真假假,導演不疾不徐地把警察局、情報部門、維權組織等三方力量的交鋒漸次鋪陳。

導演班·查南(Ben Chanan)是個講故事的好手:反恐背景和緊張的節奏,讓人不自覺聯想起八年前上映的《國土安全》,借光構建了良好的暈輪效用;犯罪嫌疑人和律師之間的曖昧,警局女職員與上司間的婚外情,讓快節奏的劇情不至於崩斷了觀眾的注意力;對各方立場的模糊處理,也迫使觀眾急切地想看到最終真相。

六個小時血脈噴張的劇情,讓人欲罷不能地一氣刷完。《真相捕捉》最後一集在BBC播出時,吸引了1,400萬英國人觀看,人氣堪比去年秋天BBC熱門驚悚動作片《內政保鏢》,這不僅僅歸功於導演的成功,更是源於對英國當下現實的投射——無處不在的大規模監視,以及造假影片對自由所帶來的深遠挑戰。

故事發生地倫敦據稱是西方世界中鏡頭安裝密度最高的城市。英國皇家工程學會早在2007年的一份調查報告中披露,英國當時設有420萬個閉路電視監控攝影鏡頭,數量居全球第五位,平均每14人就有一個。倫敦居民人均每天受到300個攝影鏡頭的拍攝和監視。據英國專業消費者網站Comparitech在2019年9月的調查評估顯示,倫敦依然是歐洲攝像頭監控最嚴密的城市。

比起尚恩,攝像頭更像是這部劇的一號角色,它反復出現,幾乎成了恐懼和不安的符號,而男主角的命運不過被攝像頭背後的操控者玩弄於股掌之間。

英國《衛報》對這部剛上線不久的劇集評價頗高,稱「如果還有正義的話,那麼每個人現在都應該談論《真相捕捉》。」這篇影評同時還提到,「英國是世界上間諜最多的國家,我們的影像不斷在閉路電視、人體攝影機和無人機上被捕捉。」

比密如蛛網攝像頭更令人心驚膽顫的是Deepfake技術的濫用,以及隨之而來的社會傳統信任的坍方。

現實中,男主尚恩目送女律師坐上公車之後轉身離開,但在法庭上,作為重要物證的攝影頭影片卻呈現了截然相反的事實:當一輛公車駛過鏡頭之後,尚恩與女律師發生肢體衝突。不久,女律師的屍體又出現在尚恩駕駛的一輛汽車的後車箱裡。

一家維權組織使用deepfake技術製作了這段假影片,並駭進了公共攝像頭系統發布、覆蓋原本真實監控,意在等法庭宣判尚恩有罪之後再發布真實影片,以揭露司法系統的漏洞。而情報部門明知這段影片有假,卻只能將計就計讓尚恩蒙冤伏法,維持司法部門的正義形象,以繼續透過偽裝影片辦案。

通往地獄的道路往往由善意鋪就。與維權組織一樣,情報部門同樣也在以正義的名義,製造假影片作為法庭證據,以便讓恐怖分子伏法。情報部門透過電話網絡監聽獲取的情報,但這些手段均屬非法,無法成為法庭證據,但透過Deepfake技術,借助公共攝像頭製造「重現」犯罪的影片,就成了他們最便捷的選擇。劇中情報部門的人對一心想找到真相的女警官瑞秋洗腦道:「糾正錄像不是假證據,是真實的,是重演的。」

尚恩飾演者卡倫.特納對Netflix紀錄片《隱私大盜》(The Great Hack,該片講述了英國劍橋數據公司,如何運用FACEBOOK用戶的個人數據,幫助川普贏得大選的故事)印象尤深,他告訴媒體,「我們經歷了網路的繁榮,但如何使用您的數據以及諸如面部辨識之類的東西被合適使用,真是令人難以置信。這些數據會流向何方?我們不知道。現在對我們來說是一個重要的歷史時刻,我們必須開始了解我們的網路權力究竟有哪些。」

一如作家喬.奎因辛辣地諷刺:「現代電影中沒有人會試圖用電話線將某人殺死,就像希區柯克導演的經典犯罪電影《電話情殺案》(Dial M for Murder)體現的那樣,電話、鑰匙,窗簾,通通成為這個陰謀的道具設置。但是在21世紀的今天,很少有70歲以下的人還會用桌上式電話。」

在《真相捕捉》裡,殺人的不再是刀劍槍支和鐵拳,而是攝像頭和Deepfake技術。

AI技術武器化的挑戰迫在眉睫。美國《戰爭困境》雜誌近期刊發的一篇文章稱,「人工智慧、機器學習及人臉交換等相關技術可能被恐怖組織與他國軍隊、情報機構利用,而給美國安全問題帶來重大挑戰。他國情報機構常使用詐欺、勒索等方式招募人員,使用人臉交換技術後會使此類操作更加易於實現。」

Deepfake只是諸多換臉技術之一,且人類對其識別率已經超過70%,而我們對於另外一種技術——Face2Face則是用其他真實的人臉去替換原本的人臉,不涉及人臉的生成,對於它製造的臉,人類的識別率只有41%。

推特、Facebook、亞馬遜、Google、微軟等科技巨頭已採取了一系列抵制Deepfake假影片氾濫的措施:今年9月份,Facebook宣布將斥資1,000萬美元(約新台幣3億元),與微軟、Partnership on AI 及多所高校共同發起一場Deepfake檢測挑戰賽;10月份,Google宣布開發大型Deepfake影片數據集,以支援社群對Deepfake檢測的研究。微軟亞洲研究院新近披露的換臉鑑別算法稱,對於DeepFake的識別率達到了99.87%,對於FaceSwap的識別率為99.66%,對於Face2Face的識別率為99.67%。

但人們的古老信念已經動搖:眼見未必為實。當人們不再相信自己眼睛時,《真相捕捉》就是數位時代最驚悚的犯罪片。

責任編輯:蕭閔云、江可萱

本文授權轉載自:鈦媒體

關鍵字: #人工智慧
往下滑看下一篇文章
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
AI全球100+台灣20
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓