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Yeefun
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用區塊鏈溯源能否打擊假照片?紐約時報架了一個社群網站來驗證這件事

Yeefun
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向假新聞宣戰早已不是什麼新鮮事了。獨立檢證、協力查核、智能辨識⋯⋯無論手段新穎或傳統,在假訊息竄增的速度面前,似乎都顯得蒼白無力,一不小心還會惹禍上身。這不禁讓人想問:還有什麼辦法?難道真理終究戰不勝謊言?人類還有救嗎?

如果你已經對於當今所有防堵假訊息的手法都感到失望,準備當個極端的懷疑論者(這也不失為一個辦法),那你也許可以稍停一下,看看我底下將要介紹的計畫,也許它能帶給你一絲希望。

去年 7 月,媒體界龍頭紐約時報 (The New York Times,以下簡稱紐時) 發起「新聞溯源計畫」(The News Provenance Project),期待透過區塊鏈技術揭露新聞更動源流,來讓大眾更好地區辨訊息真假或好壞。其矛頭第一個對準的就是假照片。

為什麼是假照片?區塊鏈在這整個計畫中的作用是什麼?「揭露新聞更動源流」是什麼意思?它能怎樣幫助我們辨別資訊?要達成這個目標,很困難嗎?以下將一一回答。

假照片

為什麼選擇假照片?理由似乎很直觀:照片比文字更容易傳播,且具有更高的可信度,因此破壞力也就愈強。據美國獨立智庫研究顯示,相較於其它形式的假訊息,美國人民對於大眾辨識假圖片或影片的信心和責任都更少。換言之,他們既覺得大眾沒有能力辨識,也沒有義務辨識。

低落的防衛意識,使得假照片有大行其道的空間。隨著「深假」(deepfake) 技術的進步,製造出高水準視覺效果的成本愈來愈低。如何在資訊生態系統崩壞之前,從結構上防制假照片的危害,顯然是當務之急。

區塊鏈

從結構上防制?紐時究竟想怎麼做?最初的想法,是為照片加上一些元數據 (metadata) 及編輯紀錄。前者如拍攝時間、地點、發布者等,後者可想像成有一條時間軸,上面記錄著誰在何時取用、發布,並做了哪些更動。

舉例來說,假設阿帆今天在巴西拍到一張火噬雨林的照片,公布到臉書,並寫下:「天啊,地球之肺在燃燒!貪婪的人類終自食惡果!」阿昱看到了,順手把它載入自己的電腦。四個月後,澳洲森林發生大火,阿昱上傳這張照片,文字卻改為:「極端氣候正在吞噬澳洲!人類何時才要醒悟!」

此時悠遊於臉書河道的你,猝不及防地滑到這則貼文。怵目驚心的照片使你的手指停下來,各種情緒頓時湧上心頭——擔憂、憤怒、恐懼、羞愧——「這麼嚴重的事情,大家應該要知道啊」,你一邊想著,一邊按下分享。

「欸?這是什麼?」你看到浮在照片下方的訊息區塊,裡頭有一行被黃色標起的文字:「四個月前拍攝」。

「四個月前?什麼鬼?這不是現在正在發生的事嗎?」你點開區塊,看見這張照片最初拍攝的時間、地點,以及發布者(阿帆)當時的貼文內容。

「殺小,該不會這是假照片吧?」你愈想愈不對勁,決定先將剛才分享貼文的隱私權限設為「只限本人」,並上網搜尋「澳洲大火」。最後你也許會發現:澳洲是真的有發生大火,但那張照片也是錯的。你不願做假訊息的幫兇,於是刪了貼文。

去年 8 月亞馬遜森林大火,便有許多錯誤照片在網路上瘋傳,連法國總統馬克宏都搞錯:他所分享的照片至少攝於 16 年前。圖擷自馬克宏推特 (https://twitter.com/EmmanuelMacron/status/1164617008962527232?s=20)

謝天謝地!一場錯誤內容被轉發上萬次的災難被阻止了。它靠的不是事後通知,也非事前審查,而是在訊息產生(或發布)當下,便在某處烙下一條不可更改的紀錄。它不做判斷,只呈現每次編輯的事實,讓讀者根據這些紀錄,自行決定要多相信這則訊息。

「聽起來真是不錯,」你可能會問:「但我要怎麼知道這些紀錄沒有被惡意更改過?」這就是區塊鏈發揮作用的地方了。區塊鏈是一種記錄資料的技術,一旦資料「上鏈」,便難以被竄改;同時它也是透明的,任何更改都會被記錄,且可被看見。它能確保照片元數據和編輯紀錄的真實性。

概念驗證

一個看似簡單的概念,實作起來往往有許多複雜微妙之處。

比如說,我們知道這個計畫要在照片旁邊附上一些資訊,但要放哪些資訊?深入點問:平常人們在社群媒體上是如何決定一張照片可不可信的?不同背景的人,在判斷資訊方面又有什麼差異?我們所設想的方案,是否真的能幫助民眾更好地辨識新聞品質?

為了回答上述關鍵問題,紐時找了 34 位政治傾向、媒體偏好各異的成年人進行深度訪談和原型測試,從中歸納出了幾個值得參考的洞見。

首先,關於民眾在社群平台上如何接收、判斷新聞資訊,紐時從「對於貼文脈絡的意識程度」(只看最顯眼的照片和標題?還是也會看發文日期、來源或網友反應?)和「對於主流媒體的信任程度」這兩條軸線,將民眾分成四種類型(來看看你比較偏向哪一種類型吧):

  1. 不信任媒體的懷疑者 (Distrustful news skeptic)(高意識、低信任):認為主流媒體都是有偏見的,且會試圖從一些線索去證明,因而很難與特定媒體建立信任關係。值得注意的是,這些人多半是質疑媒體的報導方式,而非事實細節。
  2. 充滿自信的數位訂戶 (Confident digital news subscriber)(高意識、高信任):悠游於網路世界,樂意辨識自己信任的媒體所提供的訊息真假。他們不想與時事脫節或遭到誤導。
  3. 討厭媒體的庶民 (Media-jaded localist)(低意識、低信任):覺得自己的聲音遭到主流媒體所排擠,毫不遲疑地接受非正式的激昂評論 (hot takes)。他們希望新聞能夠既真實又接地氣。當自己信任的非正式來源提供錯誤訊息時,他們需要更清晰的線索才能判定。
  4. 傳統的數位移民 (Late-adopter media traditionalist)(低意識、高信任):相較於網路媒體的喧囂,他們更喜歡透過電視、報紙等舊媒體來接收資訊。這類人需要學習更多的判斷技巧及明確的提示,才有辦法自己區辨訊息是否可信。

紐時認為,照片溯源計畫至少能讓信任媒體的人受益(即二、四類人)。接著,他們測試多種能表示照片來源的設計,發現:

  • 認證標章(如臉書或 IG 的藍勾勾)並不足以讓照片變得可信。
  • 關於標示術語,讀者喜愛「附有來源」(sourced) 更勝於「已驗證」(verified)。這代表大眾不只想知道照片已被他人驗證,也希望有可讓自己探索的資訊。
  • 陳列同一個事件的多張照片,能使讀者相信事件確實發生了。
  • 強調為人熟知的照片元數據(如圖說、發布歷史),而非會造成混亂的術語(如加密、存儲於不可更動的資料庫)。
  • 展示監督與問責的機制,有助於提升讀者信心。
  • 只需清楚呈現照片的編輯歷史,避免使用可能會失準的詞彙,如「真實」、「假」,因為只要出錯一次,讀者就不會再完全信任這套機制。

紐時將這些發現整合進一個模擬社群網站的原型,經過兩輪測試,確認了來源資訊確實有效,而且即使是質疑新聞立場的讀者,也沒有懷疑來源資訊的真實性。

不過仍有要改善的地方,包括有許多人根本沒注意到錯誤訊息、讀者很難理解為什麼來源訊息與照片描述不符。最有趣的是,對於照片編輯的歷史紀錄,讀者並不怎麼感興趣;反之,他們想瞭解照片所描述事件的相關新聞。這引出了一個洞見:

民眾上社群網站不是為了查核事實,而是為了娛樂和建立聯繫。他們之所以願意停下來考察更多資訊,不是因為他們想證明這張照片是錯的,而是因為他們被與照片相連的故事引起了興趣。

紐時認知到,這種傾向雖造成民眾容易為網路圖片所騙,但他們也能利用這點,讓溯源的過程不只有驗證的功能,還可以幫助讀者對自己關心的事情形成更準確、細緻的認識。

吸取以上教訓,最終紐時建出了這個概念原型

  • 來源資訊區塊變大了,裡頭增加了一些可引人注意的細節(如照片拍攝距今已多久)。
  • 展開資訊區塊,你可以看見上面有一塊醒目的提示,它能喚起讀者對於假照片的警戒。
  • 區塊下方列出關於同一事件的其它照片與文章連結,以供讀者進一步探索。
概念原型:展開前
概念原型:照片概觀
概念原型:照片歷史紀錄

大家可以自己點進網頁玩玩,看這樣的來源標示是否有助於你判斷貼文內容的真假或好壞。


這是個令人振奮的開始,但也只是開始。目前的原型僅僅是最末端的呈現,要達到這樣的成果,紐時需要跨界合作,建立一套從拍攝到發布的體系,且其運作流程還要好上手,以免排擠較小的新聞機構。這顯然是一項極為艱難的任務。

「當前的工作是確保大家以一致的方式來紀錄元數據,並讓這些資料能被其它組織(如社群平台)負責任地使用。」紐時研發團隊執行長 Marc Lavallee 說。他們在官網公開徵求三種合作夥伴——社群平台、新聞編輯室、事實查核組織——來一起把計畫推展到下一階段——執行。

一個更好的網際網路會是什麼樣子?這是紐時對於這個大哉問的初步回答。即使它最終失敗了,整個設計過程——從問題定義、用戶研究、概念發想到原型測試——仍有許多值得我們深思和借鏡的地方。

資源

新聞溯源計畫官網,裡頭將計畫目前的成果與潛力做了一個清楚且頗具啟發性的闡述,推薦你把它從頭到尾看完:The News Provenance Project

新聞溯源的概念原型,來玩看看吧:Proof of Concept

社群媒體上的讀者是怎麼判斷一張照片可不可信的?這是紐時訪談後的發現:How Do People Decide Whether to Trust a Photo on Social Media?

測試原型的過程:What If Every News Photo on Social Media Showed Contextual Information?

簡單描述了整個新聞溯源計畫及未來展望:Can Publishers Use Metadata to Regain the Public’s Trust in Visual Journalism?

尼曼新聞實驗室對這個計畫的報導:Here’s how The New York Times tested blockchain to help you identify faked photos on your timeline

去年 7 月,紐時在 Medium 上介紹了這個計畫:Introducing the News Provenance Project

CC BY-NC-ND 2.0 授权