Giải đấu truyền thống》Hình ảnh AI về rác thải đầy đất tại Tokyo Dome do người Đài Loan lan truyền, kẻ tung tin đồn đã bị liệt vào danh sách tài khoản của các thế lực nước ngoài từ lâu

Tin đồn lan truyền rằng người hâm mộ Đài Loan ở Tokyo Dome đã vứt rác bừa bãi, thực chất chỉ là hình ảnh giả do AI tạo ra. Các phương tiện truyền thông Đài Loan trong thời đại AI càng thể hiện rõ thói quen thiếu kiểm chứng, từng đưa tin sai về nhiếp ảnh gia Hòn Hộp, qua đó nhấn mạnh rằng người dân Đài Loan cần nâng cao khả năng đọc hiểu truyền thông và chủ động xác thực thông tin trong thời đại AI.

Trong thời gian vòng loại World Baseball Classic 2026, một bức ảnh do AI tạo ra tuyên bố người Đài Loan để lại đầy rác tại Tokyo Dome đã lan truyền rộng rãi.

Theo Trung tâm Kiểm tra Thực tế Đài Loan điều tra, nguồn gốc của hình ảnh lan truyền ban đầu là bài đăng trên Facebook của phương tiện truyền thông mạng 《LIFE Thư Giãn Fun Tin》, trong đó rõ ràng ghi rõ hình ảnh gốc do AI tạo ra ở góc dưới bên phải, nhưng trong quá trình lan truyền sau đó đã bị cố ý xóa bỏ. Hiện tại, nguồn phát tán hình ảnh đã xóa bỏ nhãn AI sớm nhất là tài khoản X của Xu Phương Lệ đăng ngày 7 tháng 3.

Nguồn hình ảnh: Tài khoản Xu Phương Lệ trên nền tảng X cố ý xóa bỏ nhãn AI, lan truyền hình ảnh người Đài Loan vứt rác đầy tại Tokyo Dome

Về việc này, phóng viên của tờ 《The Answer》 – phương tiện truyền thông thể thao Nhật Bản đã trực tiếp đến quan sát thực tế tại khu vực ghế trong sân Tokyo Dome phía bên trái sân trong, phát hiện hình ảnh lan truyền có nhiều điểm hoàn toàn không phù hợp với thực tế.

Phóng viên chỉ ra rằng, ghế ngồi tại sân Tokyo Dome là loại ghế gập linh hoạt tự động bật lên khi không có người ngồi, hoàn toàn khác với chiếc ghế nhựa cố định và liền khối trong hình ảnh. Trong hình còn thiếu vắng cột cờ vàng bên trái ngoài sân, vốn nên xuất hiện trong góc nhìn, và các bảng hiệu trong sân cũng không đúng với tên các nhà tài trợ thực tế.

Dựa trên những hiện tượng bất thường này, phóng viên 《The Answer》 kết luận đây rõ ràng là hình ảnh giả do AI tạo ra.

Trung tâm Kiểm tra Thực tế Đài Loan cung cấp nhiều bằng chứng về hình ảnh giả do AI tạo ra

Ngoài việc so sánh sự khác biệt giữa chỗ ngồi và cột cờ, Trung tâm Kiểm tra Thực tế Đài Loan còn sử dụng công cụ Gemini do Google cung cấp để kiểm tra, kết quả cho thấy hình ảnh này thực sự do AI của Google tạo ra.

Bằng chứng chính là hình ảnh này xuất hiện nhiều dấu hiệu do AI tạo ra, ví dụ như các ký tự lộn xộn trên bảng điểm và bảng thông báo phía dưới, đặc biệt là từ TEAM xuất hiện không rõ nghĩa ở phía bên phải, cùng với tỷ lệ chiều dài của màn hình không phù hợp với thực tế.

Trung tâm còn chỉ rõ rằng, việc cố ý xóa bỏ nhãn “AI tạo ra” và đăng tải lên nền tảng X của tài khoản “Xu Phương Lệ” có tọa độ tại Hong Kong, đã bị Cục Điều tra vào năm 2022 nhắc nhở về việc lan truyền nhiều tin đồn lớn, và bị liệt vào danh sách các tài khoản do các thế lực nước ngoài như Trung Quốc sử dụng.

Nguồn hình ảnh: Tài khoản “Xu Phương Lệ” trên nền tảng X có tọa độ tại Hong Kong, đã bị Cục Điều tra nhắc nhở về việc lan truyền nhiều tin đồn lớn từ năm 2022

Vào ngày 6 tháng 3, nhiều phương tiện truyền thông dẫn lại bài đăng của người dùng trên Threads phản ánh về việc người Đài Loan vứt rác bừa bãi và nhà vệ sinh nữ bẩn tại Tokyo Dome, và 《LIFE Thư Giãn Fun Tin》 cũng đã theo dõi đưa tin, nhưng hình ảnh đính kèm là do AI tạo ra và đã có nhãn nhận biết, sau đó đã xóa bài đăng trên Facebook. Tuy nhiên, hình ảnh sai lệch này đã lan truyền rộng rãi trên các nền tảng mạng xã hội.

Thời đại AI tràn lan thông tin sai lệch, khả năng đọc hiểu truyền thông đối mặt thử thách

Ngoài việc hình ảnh giả do AI lan truyền trên mạng xã hội, các sự kiện đưa tin sai do thiếu kiểm chứng của các phương tiện truyền thông Đài Loan cũng xảy ra thường xuyên.

Ví dụ, đầu năm nay, nhiếp ảnh gia leo núi mạo hiểm nổi tiếng Alex Honnold đã leo thẳng tay lên tòa nhà Taipei 101, một số nhà sáng tạo nội dung chỉ vì hỏi sai về công cụ AI Gemini, đã đăng trên mạng xã hội rằng nhiếp ảnh gia là đạo diễn Kim Kook-woon (Jimmy Chin) đoạt giải Oscar.

Sau đó, nhiều phương tiện chính thống như 《Liên Hợp Tin Tức》 và 《Jusky 街星》 đã trực tiếp trích dẫn bài đăng đó để đưa tin, đến khi bị phản đối mới âm thầm xóa bài.

• **Chi tiết bài điều tra:**Bài đăng gây hiểu lầm lớn của truyền thông Đài Loan: Honnold leo 101, nhiếp ảnh gia là Kim Kook-woon, thách thức khả năng đọc hiểu truyền thông trong thời đại AI

Gần đây, nhiều phương tiện truyền thông Đài Loan còn rầm rộ đưa tin về bộ phim ngắn AI 《Hồ Quý Bệnh》, tuyên bố bộ phim này mới ra mắt đã đạt tới 5 tỷ lượt xem, dài 23 phút.

Tuy nhiên, qua kiểm tra của 《Địa chỉ Mã hóa》, phiên bản 23 phút của bộ phim này không thể tìm thấy trên mạng, phiên bản phổ biến trên các nền tảng mạng xã hội và video là đoạn 4 phút 23 giây, tổng lượt xem thực tế không quá 20.000, trong khi con số 5 tỷ lượt xem mà các phương tiện truyền thông đưa ra hoàn toàn không có nguồn dữ liệu xác thực, khiến người ta nghi ngờ tính chính xác của con số này.

• **Chi tiết bài điều tra:**Truyền thông Đài Loan tự xưng: AI ngắn phim 《Hồ Quý Bệnh》 mới ra mắt đã có 5 tỷ lượt xem, có điểm đáng ngờ nào?

Phần lớn người dân Đài Loan thiếu thói quen kiểm chứng

Báo cáo của Trung tâm Thông tin Mạng Đài Loan cho thấy, hơn 40% người dân Đài Loan đã sử dụng AI sinh tạo, và các kênh tiếp nhận tin tức đã chuyển mạnh sang các nền tảng mạng xã hội, nhưng đa số rất ít chủ động kiểm tra tính xác thực của thông tin.

So với Phần Lan đã đưa việc đọc hiểu truyền thông và nhận diện tin giả do AI vào chương trình giáo dục từ lâu, người dân Đài Loan nói chung thiếu năng lực truyền thông, dễ bị “nghe phong” và bị các quan điểm lệch lạc hoặc tin đồn sai lệch dẫn dắt. Đài Loan có thể học hỏi Phần Lan, từ nhỏ rèn luyện khả năng phân biệt đúng sai của công dân để phòng tránh tin giả và các chiến tranh thông tin.

Đọc thêm:

• Sự chú ý về thiệt hại sau thiên tai tại Hòa Liên! Có người dùng AI tạo hình giả để câu view, thời đại AI khiến khả năng đọc hiểu truyền thông ngày càng khó hơn?
• Các phương tiện truyền thông tiền mã hóa chỉ cần kiếm tiền? Hơn 60% bài báo phóng đại, nghiên cứu tiết lộ môi trường tiền mã hóa kém chất lượng