Deepfake(深度造假)是Deep Learning(深度學習) + Fake(偽造)的混成詞，是任何意圖提供不實或錯誤資訊的「合成媒體」，包括文字、圖片、影像與聲音。而隨著網路傳播技術的進步與信息傳播的迅速，人工智慧技術亦被廣泛的應用在此領域，本研究就以探討Deepfake (深度偽造)議題為例，從同溫層效應去看Deepfake技術對假消息所帶來的衝擊與影響，與民眾認知不足的狀況，並嘗試提出一些解決方案與可行性。
    本研究結果透過問卷調查可得知民眾對Deepfake技術的認知不足，而研究者為了要更瞭解民眾認知不足的原因和解決方案訪談了三位不同領域的專家，從專家訪談結論可得知，不論是新聞層面、技術層面、國安層面…等，都與民眾認知有著密不可分的關係，為了因應未來Deepfake所造成的影響，本研究得知提升民眾媒體識讀能力與Deepfake相關認知的重要，可比造美國媒體BuzzFeed製作一段假歐巴馬影片來宣導Deepfake技術的影響，最後再由相關單位澄清或解釋這是一部教育影片，以此來警戒民眾對於解讀訊息的正確態度以及使用第三方查核機制、相關辨識工具的重要性。我們無法阻擋AI科技的發展，當Deepfake在台灣普及化之後，民眾若是建立起好的媒體識讀能力，多少能防範這種類型的假消息。

With the advancement of Internet communication technology and the rapid information dissemination, artificial intelligence technology has also been widely used in this field. This study will take the discussion of Deepfake as an example, and look at Deepfake technology from the stratospheric effect. In response to the impact and influence of false news, and the insufficient public awareness, we will try to propose some solutions and feasibility.
    The results of this study can be learned through questionnaire surveys that the public’s awareness of Deepfake technology is insufficient, and the researchers interviewed three experts in different fields in order to better understand the causes and solutions of the public’s lack of cognition. It is the news level, the technical level, the national security level, etc., which are inseparably related to the public perception. In order to cope with the future impact of Deepfake, this research has learned that the importance of improving the public’s media literacy and deepfake-related cognition is comparable. We can't stop the development of AI technology. After the popularization of Deepfake in Taiwan, if the people build up good media literacy skills, they can more or less prevent this type of false news.

第壹章  緒論	1
    第一節  研究背景與動機	1
    第二節  理論介紹	15
    第三節  研究目的與問題	17
    第四節  研究流程	19
第貳章  文獻探討	20
    第一節  Deepfake介紹	20
    第二節  同溫層	25
    第三節  潛在影響和應用	28    
    第四節  相關政策法規	34
    第五節  辨識Deepfake的方法	35  
第參章  研究方法	40
    第一節  實驗法	40
    第二節  問卷調查法	40
    第三節  實驗設計	40
    第四節  描述性統計	41
    第五節  深度訪談法	42
第肆章  資料分析	43
    第一節  樣本描述	43
    第二節  描述性統計	43
    第三節  深度訪談	56
第伍章  結論與建議	75
    第一節  研究發現	75
    第二節  研究貢獻	84
    第三節  研究建議與限制	86
參考文獻	88
    中文部分	88
    英文部分	94
附錄:深度訪談紀錄、問卷內容	98

圖目錄
圖1-1：七種錯誤和不實訊息的類型	2
圖1-2：Deepfake網路造假品數量	4
圖1-3：遭換臉的國內、外公眾人物受害者高達上百人	7
圖1-4：台灣網紅挖面保守獲利估計	7
圖1-5：台灣網紅挖面其他營利管道	8
圖1-6：全球受訪者對新聞的信任指數	9
圖1-7：政治人物製造假訊息的問題最嚴重	10
圖1-8：台灣民眾常使用的社群媒體與應用程式	11
圖1-9：民眾遇到假新聞的情形	12
圖1-10：民眾確認假新聞的方式	13
圖1-11：同溫層使用趨勢	15
圖1-12：Deepfake、同溫層、假新聞的結合	17
圖1-13：本研究之流程圖	9
圖2-1：人工智慧AI發展史	20
圖2-2：蓋爾‧加朵遭人盜臉到色情影片上	22
圖2-3：Deepfake技術透過AI學習所做出來的假歐巴馬	22
圖2-4：AutoEncoder運作流程圖	23
圖2-5：邦戈2019向民眾拜年的照片	30
圖4-1：題項1 小熊	44
圖4-2：題項2 川普	45
圖4-3：題項3 貝克漢	46
圖4-4：題項4 阿諾史瓦辛格	47
圖4-5：題項5 周子瑜	48
圖4-6：題項6 保羅．沃克	49
圖4-7：題項7 溫妮	50
圖4-8：題項8 歐巴馬	51
圖4-9：題項9 蕾拉	52
圖4-10：題項10 雞排妹	53
圖4-11：各題作答正確率	55
圖4-12：生成影像的瑕疵出現在邊界處	65
圖4-13：日本虛擬主播主持天氣預報	73
圖5-1：張嘉航（統神）當特別嘉賓，民眾卻對此半信半疑	78
圖5-2：可自動在右下角增加「Deepfake」浮水印以警示民眾	81
圖5-3：Deepfake雖然應用廣泛，但目前負面影響居多	83

表目錄
表2-1：Deepfake技術發展過程	24
表2-2：國內Deepfake相關文獻研究整理	38
表3-1：問卷題項選擇	41
表4-1：答題得分	44
表4-2：各選項圓餅圖	54
表4-3：受訪對象資料	56

一、中文部分
劉建志(2020)。臉書使用者之同溫層研究：以年金改革為例。國防大學政戰學院新聞系。
卓宜蔚 (2021)。以TAM探討國小學習障礙學童使用Deepfake技術整合數位學習之意向。南華大學科技學院資訊管理學系。
黃宜婷 (2021)。以AHP探討Deepfake技術整合影片示範教學於中重度智能障礙學生教學之關鍵因素分析。南華大學科技學院資訊管理學系。
葉嘉怡 (2021)。假新聞在社群媒體的傳播與解方— —以新冠肺炎假新聞為例。世新大學圖文傳播暨數位出版學研究所。
羅濟威 (2020)。基於人臉辨識加人臉對齊及數據增強強化後的深度造假檢測器。國立台灣科技大學資訊工程系。
施逢羽 (2021)。懸掛在真假新聞上的民主政治：以中正大學傳播系學生為例。國立中正大學政治學系政府與公共事務碩士在職專班。
王劭文(2018)。網路「同溫層」現象初討：以婚姻平權臉書社群為例。國立政治大學傳播學系。
張景棠 (2019)。利用卷積神經網路與圖片分割技術檢測偽造影片(未出版之碩士論文)。國立中興大學資訊科學與工程學系所。
余和謙 (2020)。人工智慧之治理－以深度偽造為例。科技法律透析；31卷8期，52-72。
唐淑珍(2018)。論大數據下Facebook假新聞傳播現象。文化創意產業研究學報，8(3)：31-36。
AI大數據 (2021.03.25)。【圖解】8成台灣企業已經導入AI，一張圖看懂進度到哪裡！還面臨了哪些挑戰？。數位時代BUSINESS NEXT。取自https://www.bnext.com.tw/article/61947/tw-ai-trend-2021
曾令懷 (2021.03.26)。台灣AI產業趨勢報告：缺乏落地方法與經驗人才是主要問題，也是新創的機會。Meet創業小聚。取自https://meet.bnext.com.tw/articles/view/47536
林芷湲 (2020.02.17)。假新聞太多！國發會調查：45%民眾不查證訊息真偽。新頭殼newtalk。取自 https://newtalk.tw/news/view/2020-02-17/367946
洪寶山 (2019.08.29)。羅秉成：「假訊息」就在身邊，你發現了嗎？。anue鉅亨。取自: https://news.cnyes.com/news/id/4373644
Anny (2018.04.18)。以假打假！外媒用 AI 假影片讓歐巴馬告訴你假新聞問題。INSIDE。取自：https://www.inside.com.tw/article/12601-ai-fake-news-video-from-jordan-peele-aand-buzzfeed
中央社 (2019.12.05)。Deepfake 讓假資訊更嚴峻，美學術界：從兒童到 99 歲都得重視！。INSIDE。取自：https://www.inside.com.tw/article/18283-deepfake-effect-fake-news
蘋果及時 (2020.09.13)。【深度造假】台灣女網紅臉部遭駭客移植A片　登上全球情色網站。蘋果新聞網。取自：https://tw.appledaily.com/politics/20200913/32GSJ5JVZ5A6XD5WN4ZO7BHB34/
王佐銘 (2020.10.28)，輕輕一鍵就用Deepfake幫脫衣 Telegram驚見10.5萬名女性的假裸照。Yahoo!新聞。取自：https://tw.news.yahoo.com/%E8%BC%95%E8%BC%95-%E9%8D%B5%E5%B0%B1%E7%94%A8deepfake%E5%B9%AB%E8%84%AB%E8%A1%A3-telegram%E9%A9%9A%E8%A6%8B10-5%E8%90%AC%E5%90%8D%E5%A5%B3%E6%80%A7%E7%9A%84%E5%81%87%E8%A3%B8%E7%85%A7-102345878.html
Evan (2020.08.11)。20 種「AI 犯罪」危險度大排名，Deepfake 引領其他 5 種 AI 成新型犯罪催化劑。TechNews。取自：https://technews.tw/2020/08/11/ai-experts-rank-deepfakes-and-19-other-ai-based-crimes-by-danger-level/ 
Jason Hung (2019.10.09)。GAN Lab(1) - GAN 簡介。iT邦幫忙。取自：https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10226112，iT
環球科學ScientificAmerican (2019.08.17)。能把你偽造成色情電影主角的“換臉 AI”，可以用新方法兩步破解了。微文庫。取自：https://www.luoow.com/dc_tw/201164693 
雲威人工智能 (2018.07.18)。換臉視頻讓人真假難辨 新技術用AI來識破它。每日頭條。取自：https://kknews.cc/zh-tw/tech/3olnvry.html 
時光穿梭機 (2020.07.13)。AI視頻換臉之deepfake技術綜述。知乎。取自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/346035443 
伍文靓 (2019.10.15)。AI 大毒瘤：96% 的 Deepfakes 視頻涉及色情，還擾動多國政局。雷鋒網。取自:
https://www.leiphone.com/news/201910/6GlP2CNmf9I96Wu8.html
楊智傑 (2020.02.27)。被假新聞耽誤的黑科技：Deepfake！在影音行銷時代，大玩「變臉商機」的優勢。未來商務FUTURE COMMERCE。取自:
https://fc.bnext.com.tw/articles/view/422
OOSGA Analytics (2021.05.04)。機器學習 – 定義、演算法、以及商業應用。OOSGA。取自: https://oosga.com/pillars/machine-learning/ 
OOSGA Analytics (2021.05.05)。AI人工智慧 – 定義、技術原理、趨勢、以及應用領域。OOSGA。取自:
https://oosga.com/pillars/artificial-intelligence/
BCC Research (2020.11.11)。深度學習 (深層學習)的全球市場 Deep Learning: Global Markets。Global Information,Inc.。取自:
https://www.giichinese.com.tw/report/imarc933945-deep-learning-market-global-industry-trends-share.html
IMARC Services Private Limited (2021.06.15)。深度學習市場:全球產業趨勢，佔有率，規模，成長，機會，預測(2021～2026年)。Global Information,Inc.。取自:
https://www.giichinese.com.tw/report/bc970265-deep-learning-global-markets.html
曾傑(2015.09.03)。你知道甚麼是「色情報復」嗎？別讓甜蜜的回憶成了新型的網路犯罪。The News Lens關鍵評論。取自: https://www.thenewslens.com/article/23727
胡辰(2020.10.29)。人人皆可換臉，眼見不再為真：深度偽造如何影響了我們的安全與道德？。搜狐。取自: https://www.sohu.com/a/428099384_99897611
范秉航(2017.06.20)。一場抵十場-人工智慧應用場景大盤點。工業4.0創新平台innovation。取自:http://www.innovation4.cn/library/r41837
趨勢科技部落格(2021.03.08)。不單只有 DeepFake ! 最新研究報告發現歹徒利用人工智慧犯罪。資安人。取自:
https://www.informationsecurity.com.tw/article/article_detail.aspx?aid=9090
路透(2020.06.17)。【路透2020年數位新聞報告】 台灣新聞信任度在全球40國家排倒數第三。台灣事實查核中心。取自:https://tfc-taiwan.org.tw/articles/4008
羅正漢(2019.04.11)。臺灣已是連續六年遭受假消息攻擊最嚴重的國家。iThome。取自:https://www.ithome.com.tw/news/129922
臺灣傳播調查資料庫(2020.08.21)。「以假亂真」-台灣民眾遇到假新聞之情形。臺灣傳播調查資料庫。取自:  https://www.crctaiwan.nctu.edu.tw/epaper/%E7%AC%AC159%E6%9C%9F20200821.htm
Anny(2019.11.21)。台灣 AI 新聞分析「島民衛星」來了！ 議題、媒體、人物關係一次看清楚。INSIDE。取自: 
https://www.inside.com.tw/article/18170-islander-ai-lab
新頭殼newtalk(2020.11.26)。AI新聞幾可亂真！1分鐘4篇產能超高。Newtalk新聞。取自:https://newtalk.tw/news/view/2020-11-26/499834
蔣宜婷、陳昌遠、陳虹瑾(2020.05.06)。無法可管的數位暴力?台灣Deepfake事件獨家調查。取自:
https://www.mirrormedia.mg/projects/deepfaketaiwan/index.html?fbclid=IwAR3jnUvfEC1tq6tjqiOORjjmH_iy9OoBn6jWYQ3zO0dPgjyZw1H65gL8WCQ
Jason Hung (2019.10.09)。GAN Lab(1) - GAN 簡介。iT邦幫忙。取自：https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10226112，iT 
環球科學ScientificAmerican (2019.08.17)。能把你偽造成色情電影主角的“換臉 AI”，可以用新方法兩步破解了。微文庫。取自: https://www.luoow.com/dc_tw/201164693 
Mengkuei Hsu(2014.12.28)。YouTube怎麼判斷影片內含侵權內容？解析Content ID 內容識別系統的原理及功能。T客邦。取自:
https://www.techbang.com/posts/21674-how-does-youtube-catch-your-movie-contains-copyrighted-music-and-video-content-parse-the-content-id-recognition-system-theory-and-function-of 
科技部傳播調查資料庫第二期第二次（2018）。你常看新聞嗎？─探討台灣民眾觀看新聞之習慣與問題。台灣傳播調查資料庫。取自:
https://www.crctaiwan.nctu.edu.tw/ResultsShow_detail.asp?RS_ID=105
江雅綺、北京隆安律師事務所深圳分所(2011.12.24)。法律研究所－假消息影響股價舉證難。中時新聞網。取自:
https://www.chinatimes.com/newspapers/20111224000920-260301?chdtv
劉芮菁(2021.02.02)。台灣團隊研究辨識Deep Fake影片　深偽技術的正邪之戰開打。台灣事實查核中心。取自:https://tfc-taiwan.org.tw/articles/5022
社團法人台灣E化資安分析管理協會、元智大學多媒體安全與影像處理實驗室(2021.05.24)。人臉辨識加酒精鎖阻酒駕　串區塊鏈上傳比對告警。網管人。取自:https://www.netadmin.com.tw/netadmin/zh-tw/technology/CC690F49163E4AAF9FD0E88A157C7B9D
日經中文網(2020.11.20)。虛擬主播夯！ 台日比一比。Rti中央廣播電台。取自:https://www.rti.org.tw/news/view/id/2085244
李佳佳(2017.02.08)。「同溫層」使你更自戀。天下雜誌。取自:https://www.cw.com.tw/article/5080814
勾起你心中的惡(2021.10.21)。【踢爆】小玉換臉謎片幕後真相 ! ! 蔡英文監控網路社群的計謀 ! !。Youtube。取自: https://www.youtube.com/watch?v=u2hXylNExh4&ab_channel=%E5%8B%BE%E8%B5%B7%E4%BD%A0%E5%BF%83%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%83%A1
吳修銘(2018.04.02)。注意力商人：他們如何操弄人心？揭密媒體、廣告、群眾的角力戰。出版地點：天下雜誌。
黃哲斌(2019.03.29)。新聞不死，只是很喘：媒體數位轉型的中年危機。博客來。取自: https://www.books.com.tw/products/0010817279
陳建鈞(2020.02.20)。惡名昭彰的deepfakes換臉技術，居然幫候選人圈住千萬選民的心！怎麼做到的？。數位時代。取自: https://www.bnext.com.tw/article/56641/deepfakes-india-election-campaign
ETtoday新聞雲(2021.11.01)。繼端火鍋後又一力作！統神學國動露奶　扮天使彈鋼琴辛酸畫面曝光。ETtoday遊戲雲。取自: https://game.ettoday.net/article/2113521.htm
沃草公民學院(2018.10.04)。假新聞種類分析和舉例說明。取自: https://medium.com/watchout/fake-news-example-ec0959930e08

二、英文部分:
Cass R.Sustein.(2009). On Rumors: How Falsehoods Spread, Why We Believe Them, and What Can Be Done.Princeton: Princeton University Press.
Nielsen Rasmus Kleis, Newman Nic, Fletcher Richard & Kalogeropoulos Antonis(2019). Reuters Institute Digital News Reprt 2019. London, United Kingdom：Reuters Institute for the Study of Journalism.
Vicario Michela Del, Bessi Alessandro, Zollo Fabiana, Petroni Fabio, Scala Antonio, Caldarelli Guido, Stanley H.Eugene & Quattrociocchi Walter (2016). The spreading of misinformation online. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 113 (3), 554-559.
Hong Sounman & Kim Sun Hyoung (2016). Political polarization on twitter: Implications for the use of social media in digital governments. Government Information Quarterly, 33(4), 777-782
Maras, M. H., & Alexandrou, A. (2019). Determining authenticity of video evidence in the age of artificial intelligence and in the wake of Deepfake videos. The International Journal of Evidence & Proof, 23(3), 255-262.
Vicario Michela Del, Zollo Fabiana, Caldarelli Guido, Scala Antonio & Quattrociocchi Walter(2017). Mapping social dynamics on Facebook: The Brexit debate. Social Networks, 50, 6-16
Allcott Hunt & Gentzkow Matthew (2017). Social Media and Fake News in the 2016 Election. Journal of Economic Perspectives, 31(2), 211-36
Andrei O. J. Kwok & Sharon G. M. Koh(2021). Deepfake: a social construction of technology perspective. Current Issues in Tourism,24(13),1798-1802               IMARC Group.(2021,June). Deep Learning Market: Global Industry Trends, Share, Size, Growth, Opportunity and Forecast 2020-2026. RESEARCH AND MARKETS. Retrieved from
https://www.researchandmarkets.com/reports/5353500/deep-learning-market-global-industry-trends
Michael Chui、James Manyika、Mehdi Miremadi、Nicolaus Henke、Rita Chung、Pieter Nel and Sankalp Malhotra.(2018,April 17). An analysis of more than 400 use cases across 19 industries and nine business functions highlights the broad use and significant economic potential of advanced AI techniques. McKinsey & Company. Retrieved from
https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/notes-from-the-ai-frontier-applications-and-value-of-deep-learning
Artificial Intelligence.(2016,September 30). The Deep Learning Market Map: 60+ Startups Working Across E-Commerce, Cybersecurity, Sales, And More. RESERCH RIEFS. Retrieved from
https://www.cbinsights.com/research/deep-learning-ai-startups-market-map-company-list/                                                      Technavio.(2018,October 10). Deep Learning Market in the US 2017-2021 | Process Industries Segment Dominates the Global Market | Technavio. businesswire. Retrieved from
https://www.businesswire.com/news/home/20181010005877/en/Deep-Learning-Market-2017-2021-Process-Industries-Segment 
Emergen Research.(2021,March 23). Deep Learning System Market Size to Reach USD 93.34 Billion in 2028 | Improvements in Computing Power and Reduction in Hardware Costs will Drive the Industry Growth, says Emergen Research. Intrado. Retrieved from
https://www.globenewswire.com/en/news-release/2021/03/23/2197902/0/en/Deep-Learning-System-Market-Size-to-Reach-USD-93-34-Billion-in-2028-Improvements-in-Computing-Power-and-Reduction-in-Hardware-Costs-will-Drive-the-Industry-Growth-says-Emergen-Rese.html                                            Daniel Van Boom.(2019,August 12). These deepfakes of Bill Hader are absolutely terrifying.clnet. Retrieved from https://www.cnet.com/news/these-deepfakes-of-bill-hader-are-absolutely-terrifying/
yonetici.(2020,June 9). Do You Need A Synthetic Brand Face? Here Is the Deepfake Market. Deepware. Retrieved from
https://deepware.ai/do-you-need-a-synthetic-brand-face-here-is-the-deepfake-market/
Lihyun Lin.(2017). The Taiwanese media market is characterised by some of the highest penetration of pay TV in the world. The democratic role of the media is threatened by a weakly regulated commercial sector and the fear of Chinese influence.Digital News Report. Retrieved from
https://www.digitalnewsreport.org/survey/2017/taiwan-2017/
Nic Newman.(2021). Executive summary and key findings of the 2021 report. Digital News Report2020 .Retrieved from  https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/digital-news-report/2021/dnr-executive-summary 
Paul Farhi.(2021,March 22). Trump predicted news ratings would‘tank if I’m not there.’He wasn’t wrong.The Washington Post. Retrieved from https://www.washingtonpost.com/lifestyle/media/media-trump-bump-slump/2021/03/22/5f13549a-85d1-11eb-bfdf-4d36dab83a6d_story.html
Trend Micro, United Nations Interregional Crime and Justice Research Institute (UNICRI), and Europol .(2020.November 19).How Cybercriminals Misuse and Abuse AI and ML.TREND. Retrieved from
https://www.trendmicro.com/vinfo/us/security/news/cybercrime-and-digital-threats/exploiting-ai-how-cybercriminals-misuse-abuse-ai-and-ml
Thanh Thi Nguyen, Quoc Viet Hung Nguyen, Cuong M. Nguyen, Dung Nguyen, Duc Thanh Nguyen, Saeid Nahavandi, Fellow, IEEE. (2019).Deep Learning for Deepfakes Creation and Detection: A Survey.Cornell University. https://arxiv.org/abs/1909.11573  
Ruben Tolosana, Ruben Vera-Rodriguez, Julian Fierrez, Aythami Morales, Javier Ortega-Garcia.(2020).DeepFakes and Beyond: A Survey of Face Manipulation and Fake Detection. Cornell University. https://arxiv.org/abs/2001.00179          Andreas Rössler, Davide Cozzolino, Luisa Verdoliva, Christian Riess, Justus Thies, Matthias Nießner.(2019).FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images. Cornell University. https://arxiv.org/abs/1901.08971
BuzzFeedVideo.(2018.April 17). You Won’t Believe What Obama Says In This Video!.Youtube. Retrieved from
https://www.youtube.com/watch?v=cQ54GDm1eL0&ab_channel=BuzzFeedVideo
Eli Pariser. (2011).Beware online filter bubbles” in .TED. Retrieved from
https://www.ted.com/talks/eli_pariser_beware_online_filter_bubbles? 
Stahl Lesley (2016.11.13). President-elect Trump speaks to a divided country. Retrieved from https://www.cbsnews.com/news/60-minutes-donald-trump-family-melania-ivanka-lesley-stahl/
Fedeli, G.(2020).‘Fake news’ meets tourism: A proposed research agenda. Annals of Tourism Research, 80, 102684. Retrieved from https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0160738319300179?via%3Dihub                                                                 Siwei Lyu(2018). Detecting DeepFake Videos. University at Albany. Retrieved from https://academicminute.org/2018/12/siwei-lyu-university-at-albany-detecting-deepfake-videos/                                                            Jing, M. (2019, November 29). China issues new rules to clamp down on deepfake technologies used to create and broadcast fake news. South China Morning Post. Retrieved from https://www.scmp.com/tech/apps-social/article/3039978/china-issues-new-rules-clamp-down-deepfake-technologies-used
Mika Westerlund(2019). The Emergence of Deepfake Technology: A Review.Technology Innovation Management Review. Retrieved fromhttps://timreview.ca/article/1282