美國普渡大學研究團隊推選政治深偽資料庫，記錄本次中期選舉期間流通於多個社交平台的近500則合成內容。資料庫收錄482件經分析的貼文，包括完全以人工智慧生成或以Photoshop等工具局部修改的內容；部分遭懷疑的案例，查核後確認並非深偽。
川普是遭鎖定最頻繁的對象，482件貼文中共有279件以其為主角，占比將近58%；其中約37%呈現正面描繪。整體而言，約70%的案例主要目的為娛樂，55%兼具宣傳性質，X平台是曝光密度最高的場域。
研究主持人Daniel Schiff表示，相較上一屆大選，AI生成政治內容的能力更強、成本更低、速度更快且嵌入日常工具鏈的程度更深，正因如此，個人與兩黨政治人物使用合成內容的行為已逐漸正常化。
這場深偽風暴的本質，並非單一政黨發動的陰謀，而是生成式AI成本曲線下降、創作工具全面民主化與選舉資訊環境去中心化共同造成的結構性信任危機。其核心矛盾在於：政治傳統上仰賴高製作成本作為真誠與權威的篩選機制，如今這道門檻已被AI近乎歸零。
在實務運作上，這套資料庫刻意避免僅以「真偽」二分法處理合成內容，另建構四種標籤：深偽負面、逼真正向、荒謬負面與荒謬正向。此一分類框架揭示一項更隱蔽的風險：判斷素材是否逼真，只是影響力的其中一道門檻，而非充分條件。刻意製作得荒謬的內容，同樣可能強化既有刻板印象，或將政治人物與極端群體進行想像性連結。
選舉操作者因此獲得一項關鍵優勢：不必追求單一影片席捲全網，只需持續鋪陳大量低成本的情感提示，累積選民的既有偏誤，並藉此稀釋公共領域中可被辨識的偽造痕跡。當娛樂成為多數案例的表面目的，政治影響便能隱藏在笑聲、迷因與玩笑之中。
另一場更難處理的角力，發生在平台與研究者之間。Schiff指出，近數年各平台已大幅限制外部研究者存取資料，使完整追蹤變得困難。平台若同時承載內容分發、廣告收益與政治風險管理三重角色，其透明度不足將使社會成本外部化；研究者能掌握多少能見度，決定這種偽造究竟是有痕跡的欺騙，還是近乎無形污染的空氣。
回顧美國2016年以來歷屆選舉，網路謠言從人工剪輯走向AI生成，傳遞成本與偽造門檻持續下降，但當時尚缺乏系統性資料庫與跨校合作追蹤。本次482件案例顯示，治理焦點已由單一「爆紅假影片」轉向常態化、低成本、多平台的認知污染網路。
01 起因觸發：生成式AI能力提升、價格下降與創作工具普及，使政治合成內容進入常態化生產。
02 一階傳導：社交平台、選舉團隊與媒體面臨內容鑑識、來源標示、輿情監測及責任歸屬壓力。
03 二階擴散：平台封閉外部研究存取，削弱第三方監督能力，可能促使監測市場與公共資料機制興起。
04 產業重組：AI內容標示、真實性驗證、數位身分與可信新聞網路，轉為新興基礎設施需求。
05 宏觀終局：公民對政治媒體的整體信任下降，選舉攻防由內容競爭轉向認知韌性與資訊管線治理競爭。
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