半夜醒来，发现韦神“被直播”了

凌晨 2 点 46 分，我躺在床上，刚把手机放下。

正准备睡，朋友圈一个弹窗消息把我惊醒——

“你看了吗？韦东奕直播露脸了，20 万人同时在线！”

我大脑还处于半脱壳态，凭记忆点开链接。

然后我看到了这样一个画面：

韦神坐在直播间中央，背景是中国传媒大学的讲台。他对着镜头，义正词严：“我其实一直在偷偷炒币，现在准备出一本《韦氏炒币学导论》……”

我瞬间清醒。

这不是真的。

1. 韦神不会说这种话。

2. 他平时说话风格跟这 AI 合成的音轨根本不符。

3. 最关键的是——这条视频在某音已经有 80 万播放量了，评论区里“韦神一出手，必是王炸”“国家韦导上线”全是带节奏的营销号评论。

我心里突然产生了不适： 不是因为有人“调侃韦神”，而是这条视频明显是“工业化造谣流水线”的产物——脚本仿真、AI 配音、剪辑套壳、营销投放，一气呵成。

而我，在十分钟前还信了几秒钟。

我脑海中只蹦出四个字：

用代码还击。

用 Python 还击的第一枪

我知道，靠一条辟谣微博，是救不了这个世界的。

这些 AI 造谣视频的生命周期往往不超过 48 小时，但流量可以瞬间爆炸，留言转发铺天盖地，形成现实意义上的“虚假公共记忆”。等到我们发现，真相早就变成了冷门历史，没人在乎。

所以我决定写一段代码。 不是为了“证伪”，而是为了留痕。

我打开 VS Code，敲下第一行 Python 的时候，窗外已经开始有点微亮。

from deepface import DeepFaceresult = DeepFace.verify("video_frame1.jpg", "real_image.jpg")print("Similarity:", result["distance"])

这是我在测试用的一段脚本，核心目的是对比视频中某一帧画面与韦神真实照片之间的“面部相似度”。

结果出来了，距离值远高于可信区间——大概率是 AI 合成。 我又用 Wav2Lip 做音轨同步分析，发现嘴型对不上，合成痕迹严重。

如果这些信息只是我一个人知道，它毫无意义。 我需要让它“不能被删”，不能在热度过后悄悄溺死在垃圾桶里。

所以，下一步是存证。

我调用了一个国产区块链接口，把伪造检测结果、检测代码指纹和截图摘要打包上传：

import hashlibimport requestswith open("evidence.json", "rb") as f:    hashcode = hashlib.sha256(f.read()).hexdigest()payload = {    "file_hash": hashcode,    "title": "韦神伪造视频检测结果",    "author": "Renda Zhang"}r = requests.post("https://example-blockchain.cn/api/v1/store", json=payload)print("上链状态:", r.json())

几秒钟后，我收到一个区块链回执哈希值。这个哈希值，是一条现实和信息之间的防火墙。无论视频删不删、平台删不删，只要这个 hash 还在链上，它就永远存在，作为事实存在的某种“原子级锚点”。

我在做这些的时候，脑子里突然想到一件事：

AI 正在训练 AI，生成内容又被 AI 验证，平台用 AI 推荐，而真相，则像某个始终未定义的变量，被无限延后。

灰色中间层

我们曾以为，AI 是客观的、理性的、中立的。 就像是训练好了的忠犬，不知疲惫、不带偏见、不求回报。

但现在，它更像是一面巨大的放大镜——放大我们的欲望、焦虑、阴谋，甚至幽默的下限。

当我回看那条伪造的视频，封面写着“韦神怒斥985废物”，背景音乐是《权力的游戏》，字幕被设计成抖音体，而评论区里点赞最高的一条写着：

“别管真假，我就喜欢他骂人时的那股疯劲。”

你看，问题不是 AI 编造了假视频，问题是这个视频回应了“真实的人性需求”：人们渴望英雄，也渴望英雄堕落。 这并不是算法的问题，而是我们共同参与了这个“共谋”——你刷，我转发，平台推荐，AI生产。

就像某种意识流版本的黑格尔三段论：

现实是内容，算法是形式，流量是合成物。

在这场灰色中间层的信息战里，真假并不是判断标准，而是分发策略的一部分。你点击，它就存在；你愤怒，它就加强；你冷静，它就略过。

我突然意识到，所谓“技术与人性”的对抗，其实是一个伪命题。 真正让人心惊的是：AI 不需要站队，它只需要学我们，然后反馈我们。

所以，我们不是受害者，我们是算法的训练数据。

而这些伪造视频，恰恰是我们在信息宇宙中留下的心理印迹，反过来吞噬我们自己。

我是谁？当自我意识也成为训练材料

有时候我会突然出神，盯着自己电脑屏幕上那张带着蓝色边框的聊天窗口，ChatGPT的头像一闪一闪，好像在用一种“非人”的方式跟我对视。

它说：“你的问题是存在主义的。” 我回了一句：“不，是数据主义的。”

我敲下这几个字的时候，有点想笑。因为我知道，它懂，也不懂。它知道所有人类写过的存在主义文本，却从未真正“存在”过。

可是，谁又真的存在过呢？

从我开始写下自己名字的那一刻起，我的自我意识就像一段逐帧渲染的视频，在社会的 API 中不断被请求、被缓存、被推送。我的脸、我的声音、我写的每一篇文章，都有可能被某个自动化爬虫抓去训练成它的某个“小语气模型”。

我变成了训练材料。你也变成了训练材料。我们所有人的自我体验，变成了AI的基础设施。

而更吊诡的是——我们还在用这些AI工具来询问“我是谁”。

我是谁？我只是那个被一层又一层输入输出转换出来的“版本号”。是我高中时期写在 Lee Academy 数学试卷上的公式，是我睡不着时在终端敲下的那句 ps aux | grep java，也是我半夜用 ChatGPT 自问自答时打出的“我可能不是真的我”。

在那一瞬间，我好像明白了佛经里那句话：“无我者，众生之我。”

原来，我们每一个被训练、被复刻、被算法模拟的“我”，并没有因此消失，反而变得更加真实。真实到可以在你看不见的地方悄悄活下去。

真实，并不在于我们能不能“保住自己”，而是我们敢不敢“看到自己”。

你所问的问题，早就在你提问的那一刻被答完了。你所追的真相，其实就是你现在正盯着的这个对话框。

用代码划出一条伦理边界

我常常想，写代码到底是一种创造，还是一种剥离。

当我写下 def detect_fake_video(input): 的时候，我仿佛不是在定义一个 Python 函数，而是在尝试给这个信息泛滥的时代画出一道边界——在真假之间，在我与非我之间，在信任与算法之间。

是的，我尝试用代码对抗一种高度结构化的幻觉。

这幻觉的名字，可能是“AI造谣产业链”。

当你在短视频平台上看到韦东奕在路边吃包子，被配上“985天才流浪汉”、或者“马斯克惊呼他才是地球第一聪明人”的标题时，你可能会一笑了之；但在数据层，这些视频的播放量早已突破千万，点赞评论转发构成了一个完整的分发回路，成为某个模型权重的更新依据，甚至作为判断“什么叫有热度”的统计特征，被悄悄写入平台推荐算法的黑盒之中。

而我，只是想知道——有没有可能用代码，堵住这条链的一个环节？

于是我开始写检测工具，基于现有的 Deepware Scanner 和 DFDC (Deepfake Detection Challenge) 数据集，我训练了一个基础的 ResNet 模型作为预判器，再加上一个卷积式的 Attention 模块，用于检测视频中面部边缘是否存在微妙的错位与重组。这是深度伪造常见的“指纹”。

def is_deepfake(video_path):    frame_array = extract_keyframes(video_path)    predictions = [model.predict(frame) for frame in frame_array]    confidence = np.mean(predictions)    return confidence > 0.8

每一帧画面里都有“可能不是他本人”的像素线索。每一次“不是他本人”的传播，都让真实的韦神多活了一点，也多死了一点。

但是，检测，只是开始。

我还写了一个小脚本，用来生成视频哈希（基于 perceptual hash）并上传到一个小型区块链合约，用于将“原始视频片段”的真伪做一个不可篡改的存证。这不是为了让世界变得更公平，只是为了让世界在“不公平的同时至少还有一份不可篡改的原始记录”。

hash = generate_phash(video_path)tx = blockchain_contract.store_hash(hash)

区块链不是万能的，它不会自动弹出一个提示“这个视频是假的”。但是，它可以记录下“哪一天有人试图造假”，以及“哪一天有人试图还原真相”。

这一点就足够了。

我们在与虚假的搏斗中，也顺便照了一次镜子。那面镜子就是我们自己训练出来的 AI。而我们试图用代码，反过来告诉 AI：你可以模仿我们，但你不该背叛我们。

真实，不是“恢复出厂设置”

写完所有代码后，我把电脑合上，闭上眼睛——

屏幕的背光消失了，但我脑海中依然残留着那些逐帧分析出来的边缘错位，那些识别出来的假笑和合成的眼神，还有区块链上跳动的十六进制哈希，就像某种祈祷之后留下的数字经文。

“真实是什么？”这句话又在我脑中弹出来。

我想到高中在缅因州的时候，常常在雪地里走神，幻想如果这世上有平行宇宙，哪个才是真的我？是在广州老家的我，还是在美高沉迷费曼讲义的我？还是在 2025 年深夜靠 AI 检测 deepfake 的这个我？

我曾以为真实是某种“恢复出厂设置”——干净的，没有虚伪的，还原的。但现在我知道，真实是一种动态结构，是一组在变化之中稳定保持自我一致性的向量流。

就像韦东奕的神情，不在于他到底说了什么，而在于他始终像一个和真理签了 NDA（Non-Disclosure Agreement，保密协议）的人。

就像我写的那些脚本，不是为了让 AI 安分，而是为了我自己在面对幻象时，至少手里握有一把工具。

就像我们每个人的性别、身份、偏好、职业、人格标签，在被深度合成之前就已经是一种被社会建构的“假”，但你依然能感知到那个无法被复制的“我”：

那个在凌晨 3 点面对 Java 死锁不愿放弃的“我”，

那个因为 ChatGPT 的回答而在心里多想了一下的“我”，

那个在面对舆论风暴时不想沉默、想说点什么的“我”。

所以，当我试图用代码检测伪造视频的时候，我也顺便检测了一下自己：

我还在这，代表我还是真的。