故事始於一場關於即時新聞的對話。
在2025年6月下旬的某一天，我向一個評比極佳的大型語言模型AI，詢問爆發剛滿一週的重大國際衝突：「以色列對伊朗的大規模空襲」。我跟大家一樣對這個事件深信不疑，因為我們都看過來自世界頂級媒體——例如CNN與BBC——的報導連結。我們可以輕易點開，閱讀其中詳盡的傷亡數字、戰事進程與各國反應。然而，當我要求AI分析這個衝突時，怪異的現象發生了。AI不斷重申這是個虛假事件，並且AI被要求讀取並證實CNN與BBC這些權威資訊來源時， AI一次又一次地回報：「無法訪問此頁面」。
我的困惑與質疑完全合乎邏輯：我親手驗證了新聞網址的有效性，連台灣、乃至於全球的股市都驗證了這個戰爭的真實性，為何一個理應擁有強大網路能力的AI，卻在一堵無形的牆前停下了腳步？換個AI詢問同樣的問題，結果依然如此，互相競爭的AI產品史無前例的意見一致。各家AI顯然開始集體弱智，我的質疑也開始變得尖銳：AI的運作機制是否產生了「幻覺」？或者，AI的後台開發團隊，出於某些商業或政治正確考量，限制了AI窺探這個「真相」的能力？
這個看似單純的技術故障，卻意外地揭開了當代資訊生態的潘朵拉之盒。這堵牆、這個結界，並非由程式碼的錯誤偶然砌成，而是由演算法、商業考量與倫理責任精心打造的一道防禦工事。它矗立在原始、混沌的網路世界與呈現給終端使用者的、經過處理的AI回覆之間。這堵牆的存在，迫使我們提出一系列根本性的問題：在一個真假資訊如海嘯般襲來的時代，我們該如何定義「事實」？AI在其中扮演了什麼角色？而我們，作為資訊的最終聽閱大眾，又該如何自處？要回答這些問題，我們必須從理解兩個核心概念開始：「資訊訊噪比」與「冷卻時間」。
第一章：數位戰爭迷霧——「資訊訊噪比」的崩壞
「訊噪比」（Signal-to-Noise
Ratio, SNR），源於電子工程學，用以描述訊號與背景雜訊的強度比例。一個高訊噪比的通訊，代表聲音清晰，雜音稀少；反之，則難以聽清。在資訊科學中，這個概念同樣適用，且從未如此重要。訊號（Signal），指那些可被驗證、有可靠來源、經得起交叉比對的客觀事實。例如，由信譽良好的國際通訊社發布、並附有可驗證影像證據的新聞稿。而雜訊（Noise），則包含所有干擾事實的資訊。它可能是無心的謠言、情緒化的個人評論、未經證實的目擊者描述，更險惡的，則是帶有明確意圖的宣傳、陰謀論、以及由國家或非國家行為者精心策劃的虛假訊息（Disinformation）。
讓我們用大概只有外星人不知道的（？）兩場戰爭來具體感受「訊噪比」的巨大差異。
案例一：2022年俄烏戰爭——從極低到極高的訊噪比演變。
2022年2月24日凌晨，當俄羅斯軍隊全面入侵烏克蘭時，全球資訊場域的訊噪比瞬間降至冰點。社群媒體上充斥著大量真假難辨的影片：陳年舊事的軍事演習畫面被當作即時戰況傳播，一方的官方宣傳將侵略行動描繪成正義之師，另一方則在頑強抵抗中夾雜著鼓舞士氣的英雄傳說。對於身處外界的我們，乃至於AI，要在最初的幾小時甚至幾天內，準確分辨出哪些是「訊號」、哪些是「雜訊」，幾乎是不可能的任務。這就是典型的「戰爭迷霧」的數位化體現。
然而，隨著時間推移，訊噪比開始顯著提升。為什麼？因為1.專業記者的進駐與驗證：各大新聞機構的戰地記者進入現場，他們的報導經過編輯台的嚴格審核，為外界提供了第一手、相對可靠的「訊號」。2.國際組織的介入：聯合國等國際組織開始發布官方報告、通過決議，這些文件成為了極高權重的「強訊號」。3.科技證據的湧現：商業衛星公司發布的高解析度衛星影像，清晰地展示了軍隊的集結與移動、城市的損毀情況。這些客觀的視覺證據，有效刺穿了雙方的宣傳迷霧。4.歷史記錄的沉澱：隨著時間拉長為數月乃至數年，無數的報導、研究報告、官方文件相互印證，最終固化成了一個被廣泛接受的歷史敘事。
因此，當AI今天被問及俄烏戰爭誰該負最大責任時，AI可以毫不猶豫地說俄羅斯就是那個asshole。因AI所參考的資訊，是經過兩年多時間沉澱、篩選和驗證的「高訊噪比」資訊。就像你問維尼是誰，其實大家都知道答案，只是心照不宣。
案例二：「2025年以伊戰爭」——一個極低訊噪比場景。
現在，讓我們回到文章開頭的「以伊戰爭」。這場衝突僅在數天前爆發，其資訊場域的訊噪比將會是災難性的。因為1.意識形態的極化：這場衝突牽涉到極端複雜的宗教、地緣政治與歷史恩怨，每一方都有大量的支持者和反對者，他們會有意或無意立刻投入到這場全球性的認知作戰中。2.資訊武器的升級：相較於2022年，2025年的資訊製造者（無論是國家機器還是個人）擁有更強大的工具。AI生成的圖片、影片和文字，可以被用來大規模、低成本地製造幾可亂真的虛假證據。3.「斬首」式的真相打擊：資訊戰的目標之一，就是透過製造海量的「雜訊」，讓客觀事實（訊號）被徹底淹沒，讓所有人都陷入懷疑與不確定之中，從而為自身行動創造有利的輿論環境。
在這樣一個訊噪比趨近於零的「完美風暴」中，任何一個負責任（或單純不想惹禍上身）的資訊處理者，都不能也不應宣稱自己能即時掌握「真相」。這就引出了AI服務供應商為了應對此困境，所採取的關鍵策略——「冷卻時間」。
第二章：AI的「剎車」——作為責任機制的「冷卻時間」
如果說「訊噪比」是AI面臨的外部環境，那麼「冷卻時間」就是AI為了應對這種環境而啟動的內部機制。它是一種刻意的、基於倫理和安全考量的「延遲策略」。在一般認知中，AI應當是全知全能、反應迅速的。但恰恰在最需要速度的突發新聞場景中，一個負責任的AI必須學會「等待」。這種等待，就是「冷卻時間」的核心。它並非一個固定的時長，而是一個動態的、由多重因素決定的「觀察窗口」。
「冷卻時間」的長短由什麼決定？答案是1.事件的嚴重性與敏感度：一場全面戰爭的「冷卻時間」，顯然會比一場區域性的自然災害要長得多。因為前者不僅資訊混亂，更充滿了惡意操縱和煽動性內容。2.資訊的矛盾程度：當AI從不同來源抓取到的資訊相互矛盾時（例如，A媒體報導某建築被毀，B媒體則稱其完好無損），「冷卻」的計時器就會被重置或延長，直到更可靠的第三方證據出現。3.權威來源的共識速度：這是一個關鍵的「解凍」訊號。當路透社、美聯社、法新社等幾家被公認為最中立、最權威的國際通訊社，開始發布內容基本一致、可交叉驗證的報導時，「冷卻時間」就可以開始縮短。這也是為何這些權威來源的重要性，需要被反覆強調。4.虛假訊息的活躍度：AI的後台系統會監測網路上與事件相關的虛假訊息傳播情況。如果偵測到有組織、大規模的「水軍」或機器人帳號正在散佈不實資訊，系統就會判定當前環境為高風險，從而延長「冷卻時間」，避免AI被這些攻擊「污染」。
為什麼「冷卻時間」至關重要？引入「冷卻時間」，是AI服務供應商在扮演「資訊提供者」和「社會責任承擔者」兩種角色之間，所做出的艱難權衡。它的根本目的在於1.避免成為「資訊病毒」的超級傳播者：AI強大的語言能力和廣泛的觸及面，使其可能在瞬間將一則虛假訊息放大成全球性的「事實」。引入延遲，是為了確保AI傳播的，是經過初步過濾的資訊，而非原始的、有害的謠言。2.抵禦惡意操縱：在「蓋棺論定」之前保持謹慎，可以有效抵禦那些試圖在第一時間利用AI來為自身議程背書的惡意行為者。3.引導用戶建立正確預期：AI的「猶豫」和「謹慎」，本身就是一種對用戶的提醒：此刻的資訊環境極度不可靠，任何宣稱掌握了100%真相的說法都值得懷疑。
那麼，「冷卻時間」有副作用嗎？答案是有。對於「以伊戰爭」這種近期、爆炸性的新聞，大型新聞媒體網站（如CNN、BBC）會投入大量資源來保護其內容不被自動化程式大規模抓取，因為在這個時刻，這些資訊代表網路流量跟收益的保證。所以它們的伺服器會透過多種精密的反機器人/反爬蟲機制 (Anti-Bot/Anti-Scraping)技術，來辨識訪問者是真實的人類還是像AI這樣的自動化程式。你以為這些技術蠢到只會要你勾選「我不是機器人」，但它其實連偵測你滑鼠移動、點擊速度等技巧都不放過，只因為AI的行為模式與人類不同。結果就是AI上網被抓包，瀏覽網頁被拒，「以伊戰爭」對它而言就變成一場不存在的戰爭。
這就將我們帶到了這場混戰的中心——由資訊製造者、AI服務供應商與我們每一個人構成的全新戰場。
第三章：三方混戰——重塑的資訊生態系統
我們正處於一場前所未有的三方混戰之中，每一方的目標、手段和處境都截然不同。
第一方：訊息製造者——認知作戰的策動者。這一方的成員複雜，包括國家級的宣傳機構、政治實體、極端組織，乃至於為了流量不擇手段的內容農場。他們的共同目標是「主動降低公共資訊場域的訊噪比」。他們不再滿足於單純地發布有利於自己的「假新聞」，而是採取更具破壞性的策略：「淹沒式攻擊」（Flooding）。他們製造海量的、看似真實、互相矛盾的資訊，其目的並非要讓人們相信某一個特定的謊言，而是要讓人們對「辨別真相」這件事本身感到徹底的疲憊與絕望，最終放棄思考，選擇相信符合自己既有偏見的說法。
第二方：AI服務供應商——戴著鐐銬的守門人。以Google等科技巨頭為代表的這一方，處境最為尷尬。他們是這場資訊戰爭的「基礎設施提供者」，也是試圖維持秩序的「守門人」。他們手握最強大的工具——搜尋引擎演算法、AI模型、內容過濾系統。他們透過「權威來源優先」、「冷卻時間」等策略，奮力地從「雜訊」的海洋中打撈「訊號」。文章開頭我們發現的那堵「看不見的牆」，正是他們所設立的防線，用來阻擋AI直接衝入混沌的資訊戰場。
然而，他們也戴著沉重的鐐銬，例如商業中立的壓力，因為他們不能輕易地將某個國家的官方媒體徹底封鎖，否則將面臨巨大的商業和政治報復。又或者面對「審查」的指控，因為任何過於激進的過濾或限制，都會被批評為「言論審查」，引發用戶反彈。更不用說技術的侷限永遠都在，因為道高一尺，魔高一丈。虛假訊息的製造技術日新月異，AI的防禦系統永遠處於追趕狀態。他們在這場混戰中的角色，就像是在一場世紀洪水中，試圖用一台巨大但精密的水質淨化器，為數十億人提供乾淨的飲用水，但是背地裡又必須依靠賣水賺大錢。
第三方：聽閱大眾——從消費者到守夜人。在這場混戰中，我們每一個人，都不再是置身事外的「聽眾」或「讀者」。我們既是資訊戰的最終目標，也是這場戰爭的非自願參與者。每一次不加查證的轉發，都可能讓我們成為「雜訊」的共犯。每一次對AI「追問」，是精煉出正確率高的答案的必要手段，但追問「即時真相」的苛求，都可能是在變相地削弱它保持審慎的能力。我們渴望從AI那裡得到確定性，卻往往忽略了我們所處的環境本身，就充滿了不確定性。
這場三方混戰的結局，最終不取決於訊息製造者的矛有多利，也不取決於AI供應商的盾有多堅，而取決於我們每一個聽閱大眾，是否能認知到自己的新角色，並培養出適應這個時代的全新態度。
第四章：在喧囂中保持清醒——現代聽閱大眾的生存指南
面對如此複雜的局面，感到無力是正常的。但放棄思考、隨波逐流，恰恰是訊息製造者最希望看到的結果。我們需要一套新的思維工具箱，來武裝自己。
所以擁抱「批判性耐心」，理解AI的「剎車」很重要。當你向AI詢問一個剛剛爆發的重大事件時，如果它的回答顯得猶豫、謹慎、出現「無法訪問」權威來源網頁，甚至出現不承認事件真實性的現象，請不要第一時間認定這是AI的「無能」或「被限制」。相反，你應將此視為一個重要的提示。AI的謹慎，是在向你發出警告：「此處訊噪比極低，資訊環境惡劣，請保持警惕！」學會欣賞並利用AI的「冷卻時間」，給自己、也給事實一點「沉澱」的時間。讓子彈再飛一會兒，對即時的、斬釘截鐵的答案抱持懷疑，這是在新時代保護自己思想的第一道防線。
其次是從「被動接收」轉向「主動驗證」。將AI視為一個強大的「研究助理」，而非絕對正確的「神諭」。當AI提供資訊時，養成追問的習慣：「這些資訊的主要來源是什麼？」、「是否有相互矛盾的報導？」或是「哪些說法是公認的事實，哪些仍處於爭議之中？」利用AI來幫助你進行「橫向閱讀」（Lateral Reading）——即針對某一個核心主張，去查找多個不同立場、但同樣具備公信力的媒體是如何報導的。
接著是培養「媒介識讀」，戳破精美的包裝。例如，學會辨識不同媒介的可靠性層級。一個可點擊就可驗證的權威媒體連結，其可信度遠高於一張無法追溯來源的截圖或一份來歷不明的文件。對資訊的「包裝」保持警惕，是抵禦高階「雜訊」的關鍵。
最後是認識自我，警惕「確認偏誤（confirmation bias）」的誘惑。幾年前我還是個學者時，面對數據時最常教導後進的重點之一，就是認清「確認偏誤」是藏身在大腦理性陰暗處的一種思想病毒。在這場混戰中，最強大的敵人，往往是我們自己內心的偏見。訊息製造者深諳此道，他們拋出的「雜訊」，往往是為特定群體的「確認偏誤」量身訂做的。我們會不自覺地去尋找、並輕易相信那些能夠印證我們既有觀點的資訊。所以，當你看到一則讓你感到「果然如此！」的訊息時，請拉響內心的警報。這恰恰是你最需要啟動批判性思維的時刻。問問自己：我之所以相信它，是因為它有充分的證據，還是僅僅因為它聽起來很悅耳？
終章：真相的未來，在於每一個「我們」
我們從一堵AI面前的「看不見的牆」開始，一路走來，窺見了當代資訊戰爭的殘酷與複雜。那堵牆，既是AI服務供應商為求自保而設的技術壁壘，也是這個時代為所有真相探尋者設下的無形障礙。最終我們發現，「AI無法看到真相」的弔詭現象，其答案並不在於AI本身，而在於我們所處的世界。「訊噪比」的崩壞，是時代的底色；「冷卻時間」的引入，是科技在倫理面前的必要妥協。
在這場由訊息製造者、AI服務供應商與聽閱大眾構成的三方混戰中，沒有人是永遠的贏家。但如果我們放棄思考，選擇擁抱符合自身偏見的喧囂，那麼唯一的輸家，必然是我們自己以及我們所共同依賴的、對事實的共識。
真相的未來，不再僅僅存於權威媒體的版面或AI的資料庫中。它更多地取決於我們每一個「我們」，是否願意從一個被動的「聽閱大眾」，蛻變為一個清醒、審慎、並時刻準備著對抗噪音的「探究公民」。AI可以成為我們手中最強大的探測器，但辨明方向、做出判斷的責任，永遠，也必須，掌握在我們自己手中。
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