在AI生成内容高度仿真的今天，掌握科学方法识别图片、文字、声音的“数字指纹”，已成为抵御虚假信息的关键能力。
观察图像细节：从光影到纹理的“数字破绽”
AI生成的图片虽能以假乱真，但细节处常暴露“非自然”痕迹。例如，人物面部可能出现手指数量异常、瞳孔不对称或发丝模糊等问题。真实照片的光影遵循物理规律，而AI图像可能因算法局限导致光线方向矛盾或阴影分布不合理，如耳环不对称、背景与主体光线不协调。若将图片放大至局部，AI生成的图像边缘易出现锯齿状断层，纹理呈现机械重复的特征，而真实照片的过渡更为平滑自然。
解析文本逻辑：从语义到创新的“思维断层”
AI生成的文字虽语法流畅，却暗藏逻辑漏洞。例如，在论证观点时可能出现论据与结论脱节，或同一段落内语言风格跳跃（如从学术化突然转为口语化）。这类内容常缺乏原创性，多是对既有数据的重组，难以提供新颖见解。若遇到“某日某地发生某事件”等模糊表述，需警惕其真实性。目前，工具如GPTZero、Grammarly等可通过分析文本重复性、复杂度等特征辅助检测。
识别合成音视频：从音调到环境的“非人痕迹”
AI合成的声音虽能模仿人声，但细微处仍有破绽。例如，语音的情感波动可能机械重复，呼吸声与语句节奏不匹配，或背景出现非自然的电子噪音。通过工具如Deepware Scanner，可检测音视频中是否存在算法生成的伪影。此外，若一段音频在嘈杂环境中仍保持异常清晰的人声，也需谨慎验证。