這篇文章其實不是我最早的提問, 卻是最適合用來做開篇的第一次貼文, 因為這主題符合我這一系列的文章, 正好也導出以後我這類文章的編輯原則.
提問: 最近在網路上搜尋到很多文章, 內容很明顯是AI做成的; 我想知道大眾對於此類貼文的看法, 利用此類生成內容發布, 牟利, 在沒有預先告知的前提下是否構成詐欺, 若有此疑慮, 媒體業界有什麼對策?
ChatGPT>_
這個問題切得很精準，牽涉到「大眾感受」、「法律界定」與「媒體業界的對策」三個層面，我幫你拆開來說：
1. 大眾對 AI 生成文章的看法
- 懷疑與質疑：許多讀者對於「明顯是 AI 生成的內容」會感到反感，認為缺乏專業性、誠意與信任基礎。尤其當內容出現在新聞、知識分享、評論領域時，讀者更在意「人」的觀點與責任。
- 逐漸習慣：另一方面，一部分受眾已經對 AI 生成內容習以為常，甚至認為「只要資訊正確、有用，就算是 AI 寫的也無妨」。例如科技產品評測、食譜、旅遊攻略這些「功能性內容」。
- 分水嶺：大眾較能接受「有標註 AI 參與」或「純資訊性」的文章；但對「假裝人寫的評論、廣告、情感文」則會覺得被欺騙。
2. 是否構成詐欺？
- 法律面：
- 在多數司法管轄區，目前「單純使用 AI 生成內容」不構成詐欺。
- 若 AI 文章 明示或暗示虛假資訊，並以此牟利（例如假冒醫療建議、投資建議、詐騙廣告），就可能觸犯詐欺、消費者保護或廣告不實相關法規。
- 關鍵在於：是否存在蓄意隱瞞或誤導，且造成他人財產損失或錯誤決定。
- 倫理面：即使未達法律定義，若作者刻意不告知 AI 參與，仍可能被讀者視為「缺乏誠信」，導致品牌或媒體信譽受損。
3. 媒體業界的對策
目前國際媒體與出版產業正針對「AI生成內容」形成一些共識與規範：
1. 標註 AI 使用：
許多媒體會在文章尾註或文首註明「部分內容由 AI 協助生成，經人工編輯」以維護透明度。
像 AP、美聯社、New York Times 已制定內部 AI 使用守則。
2. 建立編輯審核流程：
AI 可作為輔助草稿工具，但最終發佈前需經人工審核與編輯。
避免「全自動發佈」導致錯誤訊息流出。
3. 水印與檢測技術：
一些內容平台與搜尋引擎（Google、Meta）正在推動 AI 內容的「隱形標記」（watermarking），以便追蹤來源。
4. 平台政策：
Medium、Reddit、Facebook 等社群平台有的已要求 AI 文章需標註，否則可能影響觸及率或被移除。
5. 專業價值強調：
媒體業者也在行銷上凸顯「人寫的評論更可信」，藉此與「大量廉價 AI 文」做區隔。
👉 總結來說：
- 大眾感受：介於「功能性接受」與「欺騙感反感」之間。
- 法律風險：只要沒涉及明顯詐騙或誤導，目前多數情境不構成詐欺，但存在信任風險。
- 媒體對策：透明標註、人工審核、水印追蹤、平台規範。
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Perplexity>_
AI生成內容的公眾觀點、法律爭議與媒體對策
1. 大眾對AI生成內容的看法
普遍認知與接受度
近期研究顯示，公眾對AI生成內容的看法呈現複雜的矛盾性。根據美國和德國的跨國調查研究，美國受訪者對AI的使用率和支持度都顯著高於德國，反映出更廣泛的技術開放性。在兩國調查中，準確性和安全性得到最強支持，而涉及公平性和理想價值觀的目標則獲得較為謹慎的支持。
具體而言，約68%的用戶認為AI系統的回應"通常準確"，但只有34%會系統性地通過其他來源驗證信息。這種現象被研究者稱為"使用但不信任"的悖論：72%的受訪者經常使用基於AI的服務，但只有45%相信從AI獲得的信息比傳統來源更可靠。
娛樂媒體的影響
關於娛樂媒體對公眾AI認知的影響，研究發現娛樂媒體與現實AI認知之間存在顯著關聯。那些認為AI在娛樂媒體中被真實描繪的人，更容易將AI視為潛在的情感伙伴或末日機器人，而非職場替代者或監控工具。
內容品質認知
令人意外的是，在內容品質評估方面，研究顯示讀者在不知道內容來源的情況下，AI輔助、AI生成和人類撰寫的新聞文章在可信度、可讀性和專業性方面被評為同等品質。當參與者隨後被告知AI的參與情況時，他們表現出比對照組更高的閱讀意願，但這種提升並未轉化為對未來閱讀AI生成新聞的開放態度。
2.未告知情況下的法律爭議
詐欺構成要件
從法律角度來看，在未告知的前提下利用AI生成內容牟利是否構成詐欺，主要取決於具體的法律要件判斷。根據網絡詐欺罪的法律構成，主觀故意、客觀行為和損害結果是核心要素。
在AI生成虛假信息的情況下，主觀故意的認定需要考慮三個方面：第一，行為人啟動AI程序時是否已具備欺騙他人的故意；第二，這種故意是否能在具體內容上體現；第三，對於生成後極其接近真實且難以識別的內容，行為人是否意識到其虛假性。
法律定義的挑戰
AI生成虛假信息的法律定義目前仍是爭議問題。傳統網絡詐欺案例中，虛假信息通常由行為人故意編造，而在AI情況下，內容可能由算法自動生成，行為人並未直接參與信息編造過程。在這種情況下，法律是否應認定AI生成內容構成"虛構事實"或"隱瞞真相"，需要法律重新評估AI生成虛假信息的性質和危害性。
各國立法趨勢
目前多個國家和地區正在制定相關法規。美國提出的《AI標籤法案》要求對AI生成的圖像、視頻、音頻或多媒體內容進行清晰明顯的披露。歐盟《人工智能法案》第50條則規定，部署生成或操作構成深度偽造的圖像、音頻或視頻內容的AI系統的部署者，必須披露內容是人工生成或操作的。
對於文本內容，歐盟法案要求發布旨在告知公眾公共利益事務的文本內容時，必須披露文本是AI生成或操作的。但如果內容經過人工審查或編輯控制，且有自然人或法人承擔編輯責任，則此義務不適用。
3.媒體業界的對策
AI檢測工具的發展
媒體業界積極採用各種AI檢測工具來識別AI生成內容。目前市場上表現最佳的免費AI檢測工具包括Surfer的AI內容檢測器（準確率達99.2%）、Winston AI（適合專業團隊）、GPTZero（適合教育環境）等。這些工具使用先進的自然語言處理技術來檢測AI作者身份，並將誤報率降至最低。
透明度政策的制定
研究顯示，94%的受訪者希望新聞機構在使用AI時進行一般性披露，87%希望AI披露包括記者使用AI的原因，92%希望知道有人類參與審核AI生成信息。作為回應，"信任新聞"組織創建了一個AI披露範本供新聞機構使用。
具體的透明度措施包括：AI書面內容被視為更值得信任，當伴隨AI倫理政策時更值得訂閱。倫理政策還增強了人們對新聞機構透明度、事實核查工作、AI使用倫理性以及使用AI動機良好的認知。
事實查核與驗證
AI工具正被廣泛應用於事實查核和驗證工作。雖然生成式AI無法為記者進行驗證，但AI工具可以通過與可靠數據庫、新聞檔案和其他來源交叉參考來協助快速驗證事實聲明。這對檢查公共人物聲明或病毒內容的準確性特別有用。
編輯政策和標準
媒體機構正在建立嚴格的指導方針和強大的驗證流程。這包括投資先進的事實查核技術、培訓記者識別AI生成的錯誤信息，以及促進與科技公司合作開發有效的假新聞傳播解決方案。
許多新聞機構正在制定基於信任的AI政策，明確規定在新聞編輯室使用AI的規則。這些政策通常包括透明度要求、人工監督機制以及對AI生成內容的標記義務。
法律責任分配
法律專家建議明確AI生成虛假信息中各方行為者的責任分工。平台方應承擔對其平台上傳內容的初步審查和監管責任，技術提供者需要為其技術的誤用提供可追溯機制。此外，可以規定行為人在使用AI生成技術實施詐騙時應承擔主要刑事和民事責任，技術提供者和平台方應相應承擔連帶責任。
結論
AI生成內容的普及對社會信任和信息生態系統構成重大挑戰。雖然公眾對AI內容的品質評價並不差，但在未告知情況下使用AI內容牟利確實存在法律風險，特別是在涉及欺騙和誤導的情況下。媒體業界正通過技術檢測、透明度政策、事實查核強化和編輯標準提升等多重策略來應對這一挑戰。隨著相關法規的逐步完善和檢測技術的進步，預期將形成更加規範和透明的AI內容生態系統。
Perplexity>_ AI生成內容的公眾觀點、法律爭議與媒體對策
Gemini>_
AI內容浪潮下的信任斷裂與法律、產業對策分析：一份跨領域專家報告
引言：數位內容生態的信任斷裂
當前的數位內容生態正經歷一場由生成式人工智慧（AI）技術引導的典範轉移。AI生成內容，從文字、圖片到影音，已以前所未有的速度與規模充斥網路，這不僅從根本上改變了內容的生產模式，也對既有的社會信任基礎、法律框架與行業規範構成了嚴峻挑戰。使用者對此現象的敏銳觀察，特別是其針對「大眾觀感」、「法律責任」與「媒體對策」提出的核心疑問，恰恰反映了當前社會對於此新興議題的迫切關切。
本報告旨在針對這些核心疑慮，提供一份整合社會觀感、法律責任與媒體產業對策的全面性分析。報告將深入剖析AI內容氾濫所帶來的多層次影響，從大眾對其普遍存在的「審慎懷疑」態度，到法律上對其牟利行為的認定挑戰，再到媒體業界如何從技術與倫理層面尋求應對之道。透過系統性地整合與解析多方資料，本報告期望能為政策制定者、內容創作者及公眾，提供清晰且具前瞻性的見解，以應對這場AI內容浪潮下的信任危機。
第一章：公眾觀感與信任鴻溝：AI內容的社會接收度分析
本章將從社會心理學與資訊傳播的角度，剖析公眾對AI生成內容的態度，並探討其背後所存在的信任鴻溝與深層根源。
1.1 公眾對AI內容的信任度現狀
根據多項國際調查，公眾對AI的整體信任度呈現複雜且分化的態勢。美國的一項大規模調查顯示，儘管有47%的美國民眾表示對AI有「相當程度」或「極大」的信任，但這一數字仍顯著低於他們對主流記者的信任度（62%），這明確地揭示了AI與傳統內容來源之間存在的信任鴻溝 。
在針對AI生成內容本身的信任度方面，數據顯示出更為審慎的態度。一項針對Google搜尋AI概覽的調查發現，僅有8.5%的受訪者表示「總是信任」AI概覽的內容，而超過六成（61.17%）的人則選擇「有時信任」，更有超過兩成（21.05%）的人表示「從不信任」 。這種「有時信任」的態度，反映出公眾在權衡AI的便利性與其固有的風險後所採取的「審慎懷疑」模式。使用者意識到AI在加速資訊獲取與創作過程中的潛力 ，但同時也對其可能產生的錯誤、偏見或不實內容保持高度警惕。這種心理模式使得AI內容的未揭露行為變得更具風險，因為它剝奪了使用者進行自主判斷和事實核查的機會，從而破壞了信任建立的基礎。
此外，公眾對AI的信任度存在顯著的人口群體差異。調查顯示，高收入與高學歷者通常對AI有更高的信任度與知識水平 。這表明，AI所帶來的社會影響不只在於資訊真偽，更在於可能加劇既有的社會不平等。高數位素養的人群更能區分與駕馭AI內容，從而獲取其帶來的益處；反之，數位素養較低的人群則可能更容易成為錯誤資訊的受害者。這揭示了AI技術應用與社會公平之間存在著一個亟待解決的「數位素養鴻溝」問題。
1.2 信任危機的深層根源與社會影響
AI生成內容的信任危機根源於其固有的技術與倫理挑戰，並對社會產生了多重負面影響。
首先，AI內容的錯誤資訊與事實核查挑戰是首要問題。AI農場文網站會自動產生錯誤百出的文章，甚至虛構不存在的作者與個人背景，目的在於透過大量產製內容來吸引流量並從廣告中獲利 。此類行為已造成了實際的負面後果，例如AI生成的五角大廈爆炸假圖片曾在短時間內引發美國股市動盪 。此外，AI工具降低了詐騙的技術門檻，使其能夠大規模地複製惡意軟體、創建虛假電子商務網站、捏造客戶評論，甚至利用AI客服機器人來進行詐騙 。
其次，AI生成內容被普遍認為缺乏人類的情感、同理心與倫理判斷。新聞報導不僅是傳遞資訊，更應具備故事的溫度與深度。AI無法提供獨特的人類視角與多元觀點，這使得其內容可能受限於訓練數據的偏見，進而加劇社會不平等 。
最後，AI內容生產模式模糊了責任歸屬。一旦AI生成虛假或煽動性內容，很難追究其背後的責任 。這種問責機制上的模糊性，直接侵蝕了公眾對內容來源的信任，因為信任的核心建立在可問責性與透明度上。
第二章：法律責任探討：未揭露AI內容牟利是否構成詐欺？
本章將從法律角度，深入分析未揭露AI內容牟利行為的法律性質，並著重探討其是否能構成詐欺罪。
2.1 法律基礎與「虛偽不實陳述」的界定
在台灣法律體系中，詐欺罪的成立需具備多個核心要件：行為人施用詐術、被害人因詐術產生錯誤認知、基於錯誤認知而做出財產處分，並最終導致財產損害 。針對「未預先告知」牟利是否構成詐欺的疑問，核心爭議點在於「不作為」或「隱瞞」是否能被視為一種「詐術」。
雖然單純的沉默通常不構成詐術，但在特定情況下，如果行為人有告知重要事實的義務而未告知，且這種隱瞞是為了使被害人產生錯誤認知，則可能被認定為「不作為的詐術」 。例如，在AI農場文網站的商業模式中，行為人透過AI生成大量內容，吸引流量以賺取廣告分潤 。雖然他們沒有直接針對特定產品進行虛假廣告，但其隱瞞了「內容非人工原創」這個核心事實，並透過虛構記者與編輯部的行為，意圖使消費者誤認為其內容具備人類創作的權威性與獨特性，從而點擊廣告。這構成了一種對「內容來源」的虛偽陳述。儘管台灣目前尚無直接判例，但此類行為的本質與美國聯邦貿易委員會（FTC）針對不實廣告與虛假評論的規範有相似之處，均聚焦於對消費者隱瞞重要資訊的欺騙行為 。
2.2 國際案例與法律原則的借鏡
國際間對於AI相關的欺騙行為，已透過既有法律或新法規進行了積極應對。美國聯邦貿易委員會（FTC）的數個案例提供了重要的法律借鏡。FTC曾對Workado, LLC公司進行裁罰，因為該公司宣稱其AI內容偵測產品具有高準確度，但事實上其模型僅對學術內容有效。FTC認定此類行為構成「不實廣告」，並要求該公司必須提供可靠證據來支持其宣稱的效能 。此外，FTC也已頒布新法規，明確禁止使用AI生成虛假評論與背書，將其視為「不公平或欺騙性行為」 。
這些國際案例顯示，應對AI帶來的詐欺風險，法律的重點正從「直接規範AI生成的內容本身」轉向「規範其背後的不實商業行為」。這也凸顯了法律相對於技術發展的「滯後性」。雖然台灣已將「深度偽造之假影音」納入加重詐欺罪的範疇 ，但針對AI生成的純文字內容，法律尚未有明確的、針對性的規範。這使得當前應對此類行為，更多是透過跨界應用既有法律，例如《消費者保護法》中的資訊透明原則，來填補法規上的空白。
2.3 著作權與連帶責任的附加風險
除了詐欺疑慮，未揭露AI內容牟利行為還涉及著作權侵權與法律責任問題。AI模型訓練過程若未經授權使用受著作權保護的內容，已在全球引發多起訴訟 。此外，內容發布者若使用來源不明的AI生成內容，也可能面臨連帶侵權責任 。
另一個核心法律原則是，內容發布者不能以「這是AI做的」作為法律免責的理由 。企業對其使用的電腦系統所產生的行為或不作為負有責任 。這意味著，AI生成內容的發布者承擔著最終的「代理責任」，這也解釋了為何領先的媒體機構都強調必須有人類監督與審核流程 。這個原則強化了內容發布者的最終責任，使其無法將責任轉嫁給AI系統，是維護信任與問責的基石。
第三章：媒體與平台對策：從技術管制到倫理自律
本章將探討媒體業界與平台如何應對AI內容所帶來的挑戰，並分析其從技術防範到倫理自律的多元策略。
3.1 透明化原則：AI內容標示的國際趨勢與技術瓶頸
在全球範圍內，制定AI內容標示規範已成為共識。歐盟的《人工智慧法案》（AI Act）與中國的《人工智慧生成合成內容標識辦法》均要求AI服務提供者必須明確標示其生成內容，並區分為「顯性標記」與「隱性標記」 。美國賓州也通過了類似法案，要求對AI生成內容進行「明確且顯著」的揭露 。
然而，單純依賴技術標示存在根本性的局限。技術性防範手段，如AI浮水印與後驗偵測器，雖然旨在辨識AI內容，但其本身並非萬靈丹。
- AI浮水印： 這是一種在內容生成時嵌入隱藏統計模式的技術 ，但它很容易被其他AI工具或簡單的編輯手法所移除 。這使得僅依賴浮水印的策略在有心人士面前顯得脆弱。
- 後驗偵測器： 這類工具（如Wordvice AI、Smodin等）在內容生成後進行分析 。然而，其普遍準確性不高，且易於被簡單的改寫、翻譯或「人+AI」混合創作所規避，甚至可能將人類創作誤判為AI生成 。
這些技術性問題表明，AI內容的識別與管制無法單純依賴技術解決方案。這促使媒體與平台將解決方案的重點從「技術管制」轉移到更為可靠的「人為監督」與「倫理自律」上。
3.2 媒體組織的內部準則與實踐
面對技術性防範的瓶頸，領先的媒體機構正通過制定嚴格的內部準則來應對挑戰。這些準則的核心理念是將AI視為「輔助工具」而非「取代者」 。此一「人機協作」模式已成為行業主流。
世界各地的媒體機構，包括美聯社（AP）、BBC、公視（PTS）與《報導者》，其AI使用準則普遍強調以下核心原則：
- 人類主導與監督： 所有AI生成內容在發布前都必須經過人類編輯的專業審核與事實核查，確保內容符合編輯價值觀與新聞品質 。
- 透明化與標示： 媒體必須明確向讀者揭露AI在內容生產中的角色，例如在文章或圖片中加上標示 。
- 責任與問責： 記者與編輯仍需為其作品的真實性與準確性負最終責任，這強化了記者作為「守門人」的關鍵角色 。
- 資料安全與隱私： 媒體機構禁止將敏感或機密資料輸入AI工具，以防數據洩露，並要求對AI工具進行嚴格的風險評估 。
這些媒體實踐的背後，正體現著一種媒體角色的重新定義。在AI時代，資訊的獲取成本趨近於零，記者的不可取代性不再是獨家資訊的採集，而是「真相的守門人」與「價值的傳遞者」 。AI釋放了記者用於低階工作的時間，但同時也對其提出了更高的要求：進行二次事實核查、堅守公眾利益，並在充滿偏見的數據中保持客觀性 。這是一種從「資訊提供者」到「信任仲介者」的角色轉變，也是在AI內容浪潮下重建公眾信任的根本路徑。
以下表格呈現了主要媒體機構與各國在AI內容規範上的具體做法與核心原則。
表二、各國與媒體機構AI內容規範與政策比較
結論與建議：通往負責任AI內容生態之路
4.1 核心觀點總結
未揭露AI內容牟利行為，雖然在法律上是否構成傳統詐欺仍具爭議，但其已嚴重侵蝕了社會信任，並在商業與法律層面帶來實質風險。法律目前對於純文字內容的規範存在滯後性，但已透過將「虛偽不實陳述」與「不作為」納入詐欺範疇，以及透過不實廣告等方式，對此類行為進行間接規範。此外，法律已明確確立了「內容發布者無法以AI作為免責理由」的核心原則，將最終責任歸於人類。
媒體業界的應對策略則以「倫理自律」與「人機協作」為核心，重新強調記者作為「守門人」的關鍵角色。技術性解決方案，如浮水印與偵測工具，雖然有其價值，但其易於規避的局限性，迫使媒體與平台將重點放在更為根本的人為監督與制度設計上。
4.2 對政策制定者的建議
- 加速立法與規範： 儘速推動AI基本法或專法，明確AI生成內容的揭露義務 。將「未揭露來源的牟利行為」納入法律規管範疇，以彌補現有法律在應對新型AI詐欺上的不足。
- 強化消費者教育： 推動全民數位素養與AI識讀教育，讓民眾具備辨識AI內容的能力，從源頭降低被誤導的風險 。
- 推動跨境協作： 積極參與國際組織，共同制定AI治理標準，並強化與他國的交流合作，有效打擊跨境AI詐騙 。
4.3 對媒體與內容創作者的建議
- 恪守倫理與透明化： 將透明度、可問責性與人類監督作為AI內容生產的最高指導原則 。在內容發布時，明確揭露AI在生產過程中的角色，以此來維護讀者信任。
- 深化人機協作： 善用AI工具提升內容生產效率，但始終將人類的判斷力、同理心與獨特視角置於核心地位，以此來創造AI無法取代的高價值內容 。
- 建立問責機制： 制定清晰的內部政策，明確AI使用規範與責任歸屬，確保內容的真實性與可靠性 。
4.4 對技術開發者的建議
- 強化透明度與可追溯性： 在AI模型中內置無法輕易移除的浮水印或可追溯性標籤，並與內容平台合作，確保這些標識能夠在整個內容生命週期中得以保留 。
- 負責任的創新： 在設計與發布AI工具時，應將倫理原則與安全機制納入考量，避免其被用於惡意目的 。
總而言之，通往負責任的AI內容生態之路，必須是技術、法律與倫理三者協同並進的綜合性路徑。僅憑單一維度的努力，將難以應對AI內容浪潮帶來的複雜挑戰。最終，重建與維護公眾信任的關鍵，仍將取決於人類是否能以審慎與負責任的態度，駕馭這項強大的技術。
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本系列的編輯原則
- 我這系列文章並非要做ChatGPT, Perplexity, Gemini之間的比較, 所以有時不是3種回答都上來, 可能只選我有興趣的部分.
- AI的回答內文我盡量不動, 除非有格式的問題需要修改成這網頁可容納的狀態, 我的評論可能會插入中間一小段做標記, 或放到最後來說.
- 原文有很多來源標註, 我先省略以免文章太雜亂, 等我學會怎麼不讓整篇文章顯得太冗長的標註再做修改.
- 儘管我的文章大部分是AI的成果, 但是我保證這不是AI自動生成/發佈的文章, 發文的最後一關仍然是人類(有肉體的).
