哈囉，大家好，歡迎收聽《思宇的概念圓桌》。 我是思宇。 最近啊，在社群媒體上，各式各樣的資訊戰跟假訊息，簡直是鋪天蓋地。

就說前陣子美國五角大廈那張AI假照片吧，它直接讓華爾街股市短暫崩跌， 那個畫面，真的讓人印象深刻。

又或者台灣大選期間，AI深偽技術，也就是利用人工智慧，將特定人物的圖像或聲音， 替換到其他影像或音頻上，創造出極度逼真的假影像或聲音，被拿來攻擊特定候選人， 這個也很驚心動魄。

這些事件，不只是零星個案，它們更清楚地表明：我們對「真實」的認知， 正被全面且深刻地挑戰。 它像一道道衝擊波，從科技前沿，一路震盪到我們每個人的日常判斷。

上一次，我們聊到「反向思維」，討論怎麼樣重塑我們對真實的理解， 那是一個從個體認知角度切入的命題。

那集我們談到，在資訊爆炸時代，避免直線思考、重塑對真實理解的重要性。 這項思維工具在今日的後真相時代，更是個人建立堅韌世界觀的關鍵。

這一次，我想把這個命題拉得更廣、更深。 因為當AI深偽越來越難辨識，當人們更容易相信「他們想相信的」， 而不是「客觀事實」時，我們每個人，是不是都不得不問：這個被稱為「後真相」的時代，

究竟是怎麼走到這一步的？ 我們又能怎麼辦？ 這裡說的「後真相」，指的是一種情況：客觀事實對人們的影響力， 不如訴諸情感和個人信念來得大。

它在2016年被牛津詞典選為年度詞彙，這不只是一種現象， 它更像一種思潮，侵蝕著我們過去對「真實」所抱持的共同信任。

我們正在經歷一場意義與價值的爭奪戰，而戰場就在我們每天接觸的資訊之中。

如果連新聞照片、政壇言論都可以是AI生成的，甚至是被惡意操弄的， 那「事實」本身，還重要嗎？ 客觀存在的事實，真的能對抗那些擊中我們情緒深處的說法嗎？

老實說，這個問題我自己也想了很久，常常感到有點動搖。 到底該怎麼辦呢？ 這一切會不會只是一個短暫的亂象，終究會回歸正軌？

還是說，這其實是人類歷史上，對「真實」概念長期詰問的一個必然結果？ 如果真是這樣，這個「後真相」的思潮，又是從何而來？

在一個資訊被深度操弄、現實被多方詮釋的「後真相時代」，個人如何能哲學性地詰問真理、 辨識現實，並有效克服認知挑戰來構築堅實、具韌性的世界觀？

這就是我們今天想深入探討的。 我們所面對的「現實」和「真理」，從來都不是單一不變的。 要理解我們今日的困境，需要回溯歷史，看看人類是如何一步步詰問、 解構，又試圖重新定義真理的。

說到「後真相」，這個詞可不是憑空冒出來的。 它的根源，其實可以追溯到很久很久以前。 甚至古希臘時期，就已經有哲學家在爭論「真理」到底是什麼了。

是不是有點超乎你想像？ 當時，有一批智者學派的哲學家，他們不相信有絕對客觀的真理， 而是強調真理的相對性，也就是真理會依每個人的感知和判斷而改變。

比如，普羅泰戈拉那句著名的「人是萬物的尺度」，他認為真理沒有絕對的標準， 而是依據每個人的感知和判斷而存在。

你覺得冷，那就是真的冷； 我覺得熱，那就是真的熱。 聽起來好像很有道理，對吧？ 但這就意味著，真理是多變的，因人而異，而且修辭學和說服力開始優先於真理本身， 導致真理與道德的分離。

如果連「存有」本身都可以被質疑，那還有什麼能被確定為客觀真實呢？

但柏拉圖不同意，他認為這種相對主義會導致混亂，所以他主張存在著一種客觀、 永恆的「理念」作為真理。

你可以想像這些理念是萬物完美的、永恆的原始模型，只有透過理性才能接近它們。 在他的「洞穴寓言」裡，人類看到的世界只是牆上的影子，而真正的真理存在於洞穴之外，

是我們需要透過理性去追尋的。 你看，兩千多年前，大家就已經在吵「真理是主觀還是客觀」了。 這個爭論是不是跟我們現在的困境很像？

它從一開始就埋下了種子。 這條對「客觀真理」的追尋，一路延續到啟蒙時代。 笛卡爾這些理性主義者，努力想用理性來尋求普遍、確定的真理。

他那句「我思故我在」成為了西方哲學的重要基石，試圖從自我意識出發， 建立一個堅不可摧的知識體系。

聽起來很理想，對吧？ 希望透過科學和邏輯，我們能找到那個放諸四海皆準的真理。 但康德又站出來說，我們人只能認識「現象」界，也就是我們感官所能接收到的世界，

而看不到「物自體」，這個詞指的是事物本身最真實的樣子，是我們感官和理性都無法完全觸及的終極實在。

他給客觀真理劃了個界限，也等於為信仰和道德留了點空間。 康德的哲學，可以說是在理性與經驗之間畫了一條清晰的界線， 限制了純粹理性對世界萬物的全面認識能力。

而真正把真理這個概念拆解得更碎，甚至有點面目全非的，應該是19世紀末的尼采。 老實說，我第一次讀到他，心裡有點發毛，甚至覺得他太憤世嫉俗了。

他提出「真理是權力意志的表達」、「沒有事實，只有詮釋」， 認為真理根本就是我們人類為了生存、為了支配，創造出來的「有用的虛構」。

講白了，就是一種「好用的假象」，一種方便我們組織社會、賦予生命意義的幻象。 但他有些地方，是不是確實有點道理？

就像他批評的那些「普遍真理」，很多時候其實反映了特定時代、 特定人群的價值觀。 然後傅柯更進一步，他深入探討知識跟權力的關係，覺得我們以為的那些「客觀知識」或「真理」，

很多時候其實是當權者為了自身利益，透過一套「知識型」去塑造出來的。 所謂的「知識型」，用白話說，就是一個時代對「什麼才算真知識」的集體共識或框架。

它不只定義了什麼是知識，更是一種深層的、歷史性的結構，影響著我們如何認識世界、 生產知識。 聽起來，有點可怕，又很現實。

這條線，一路拉到20世紀中後期。 後現代主義，直接對所有客觀真理、所有「大敘事」提出質疑。 「大敘事」是什麼？

它指的是那些聲稱能解釋一切、提供普世意義的宏大故事或意識形態， 像是某個社會的進步史觀，或是某種宗教對世界起源的解釋。

他們覺得那些宏大、普世的真理，往往是為權力服務的，反而壓制了多元的聲音和地方性的知識。 他們強調真理的多元性、在地性、暫時性。

德希達的「解構主義」則更強調，任何文本都沒有一個單一、固定的意義。 它認為語言本身的意義是延遲且不確定的，挑戰了傳統上認為語言能穩定傳達真理的觀點，

並深入分析詞語之間的對立關係，揭示其內在的不穩定性。

這就進一步瓦解了客觀真理，或者說，那些「大敘事」的基礎， 強調真理的多元、在地與臨時性。 這一切哲學思潮，一步步地，其實都在為我們現在看到的「後真相」現象， 鋪路。

所以你會發現，當哲學家們把「真理」的基礎一次又一次地動搖之後…我們的「共同客觀真理標準」信仰， 也就慢慢消失了。

是不是有點像，一座大廈的地基被慢慢掏空？ 甚至被質疑，這座大廈本身，就不是為了真理而建的？ 從古老的哲學詰問，我們看到真理的客觀性被一步步瓦解。

而當這些哲學思潮遇到21世紀的數位科技時，會產生怎樣的化學反應？ 這正是我們接下來要探討的。 當我們談到「後真相」，常會覺得是外部世界資訊混亂造成的。

但其實，讓我有點不寒而慄的是，我們的「內在濾鏡」才是關鍵。 這是不是更恐怖？ 因為問題出在我們自己身上，而且很難察覺。

這裡面有很多心理學的偏誤在作祟。

最常見的，就是「確認偏誤」。 什麼意思呢？ 就是你心裡已經有個想法了，然後你會特別去尋找、去解釋、去記憶那些能夠證實你這個想法的資訊。

那些跟你想法不一樣的，你就自動忽略或排斥掉。 這是不是很像，你決定買某款手機，就開始只看它好的評價？

或者你在網路上追蹤一個政治人物，只會看到那些對他有利的言論， 而對那些批評他的，你就覺得是惡意攻擊，不予理會？

這種偏誤讓我們活在一個自我強化的資訊泡泡裡。 再來是「情緒易感性」，或者說「情感性推理」。 它指的是我們的心情、情緒，會更容易被外在資訊影響，進而影響我們的判斷。

我們很多人做判斷，是靠感覺，不是靠客觀事實。 社群媒體演算法傾向推送能夠激發情感共鳴的內容，無論其真實性。

在社群媒體上，那些讓你情緒激動的內容，是不是特別容易被你點讚分享？ 哪怕它有點誇張，甚至有點假，只要它觸動了你的情感，讓你覺得憤怒、 興奮或被認同，你可能就信了。

我們會基於「我希望這是真的」或「我希望這是假的」去判斷一件事， 而不是「這是事實嗎？ 」。 這種心理機制，在政治爭議中尤其明顯，人們往往會堅定地捍衛自己所屬陣營的觀點，

即便面對不利的事實，也會找出理由去反駁。 2025年牛津辭典選出「rage bait」為年度代表字， 顯示網路社群已從好奇心轉為憤怒驅動流量。

這種「情緒性真理」在後真相時代更具影響力，滿足了人們宣洩怒火的心態。

還有「錨定效應」。 我們在判斷事情的時候，會過度依賴最先得到的那個資訊。 就像船錨一樣，把你釘在那裡。

哪怕後面的資訊更全面、更客觀，也很難動搖你最初的判斷。 比如，你第一次聽到某個關於事件的說法，即使後來有反駁，你也很難擺脫最初那個「錨點」的影響， 會不自覺地以此作為判斷的基準。

最後是「可用性偏誤」。 我們在評估一件事的可能性時，會根據自己記憶中那些最鮮明、 最容易想起來的事件來判斷。

那些比較平淡、不夠戲劇化的數據，反而容易被忽略。 例如，你可能聽了太多關於飛機失事的報導，就覺得飛機很危險， 儘管統計數據顯示開車的風險更高。

國立陽明交通大學傳播與科技學系陶振超教授指出，人們在處理海量資訊時， 傾向依賴心理捷徑而非深度分析。

那些在你腦中「最容易提取」的資訊，往往會被你賦予更高的權重。

這些偏誤，其實不是我們故意不理性。 我自己也常常踩到這些坑。 它們是我們大腦在處理海量資訊、認知負荷有限時，為了快速做出判斷而發展出來的「捷思法」。

也就是一種思考上的「走捷徑」。 它在我們祖先打獵採集的時候很有用，因為面對危險需要快速反應， 沒有時間全面分析。

但到了現在這個資訊爆炸的時代，卻很容易讓我們誤信片面或錯誤的資訊， 然後形成一個非常穩固的「個人認知濾鏡」，也就是一套我們自己用來篩選和解讀資訊的獨特心理框架。

你想想看，當你的大腦每天都在用這些捷徑，把那些符合你預期的資訊篩選進來， 把不符合的擋掉，你的「個人真實」是不是就這樣一點點地被建構起來， 而且還特別堅固？

這種由內而外的建構，讓我們對於自己所相信的「真實」，擁有異常強烈的確定感。 那既然我們的內在濾鏡已經在這樣形塑著真實，當它再遇到科技界最強大的外部工具，

社群媒體演算法，又會產生什麼樣的化學反應，把這個「個人真實」推向更極端的境地呢？ 這個組合，是不是聽起來就讓人有點不安？

說到社群媒體演算法，大家最直覺的反應，可能就是「同溫層」或「迴音壁」。 這確實是問題的核心，但背後還有一層更深的商業邏輯在推動， 你有想過是什麼嗎？

是「最大化用戶注意力」。 為什麼？ 因為注意力和參與度越高，平台就能賺越多廣告費。 所以，演算法就會很聰明地去推播那些最能煽動你情緒、最符合你既有立場的內容。

你喜歡什麼，它就給你什麼，而且是加倍地給。 它就像一個無所不知的店員，不斷地給你推薦你可能會喜歡的東西， 讓你沉浸其中，難以自拔。

有沒有覺得，演算法根本比你還懂你自己？ 它甚至知道如何預測你的下一個點擊、下一個情緒反應。

這就直接導致了「迴音壁」跟「同溫層」效應。 你的資訊視野會越來越窄。 你只看到你想看的、愛聽的。

那些不同意見，那些挑戰你觀點的聲音，就自動被演算法屏蔽掉了。 久而久之，你就只會聽到自己的聲音被放大、被回響，而外界的多元聲音則被隔絕在外。

像Meta，它就從早期的強調「社交連結」轉向「興趣圖譜」策略。 所謂的「興趣圖譜」，就是透過分析你的各種行為，描繪出你個人的興趣偏好，

即使你沒追蹤某個帳號，只要AI預測你可能感興趣，它也會優先推播給你。 這會讓你的資訊偏好變得更固化，因為它不再受限於你的朋友圈， 而是更精準地鎖定你的「興趣」。

甚至最近Meta還計畫要把用戶跟Meta AI的聊天內容納入廣告演算法參考。 這又會引起新的隱私擔憂。

等於是，你的個人資訊接收偏好，可能會被鎖得更死，這讓我覺得， 哇，這也太可怕了吧？ 它幾乎是在用我們自己的數位足跡，來強化我們的認知偏見。

這裡面還有一個很重要的推手，就是「身份認同的社會心理需求」。 我們人類，天生就有種歸屬感的需求，我們會想跟某些群體站在一起， 透過群體來建構自我身份。

這就是「身份政治」的基礎。 簡單來說，「身份政治」就是人們的政治觀點和行為，常常會受到他們所屬的特定群體身份的影響和驅動。

當你越認同某個群體，無論是政治立場、興趣愛好還是社會身份， 你就越傾向於接受符合這個群體價值觀的資訊，排斥那些跟群體想法不一樣的。

因為這不僅僅是資訊的選擇，更是對自我身份的捍衛。 這種傾向，讓「感覺重於事實」的現象變得更普遍，因為堅持群體的信念， 往往比堅持客觀事實，更能強化你的身份認同。

你是不是也會為了認同感，而不自覺地這樣做呢？ 這種群體連結，在社群媒體的放大下，變得更加強大，也更加難以動搖。

不過，這裡我想提一個反向的觀點。 阿姆斯特丹大學有研究說，即使把演算法完全移除，社群互動還是可能自然走向極化。

他們用AI模擬了五百個用戶，發現同溫層、少數帳號壟斷輿論、 討論語氣變激烈這些現象，還是會發生。

這暗示了什麼呢？ 這讓我有點驚訝。 可能社群分裂的深層原因，不單單是演算法的「原罪」，還跟「人性」跟「注意力動態」的本質有關。

也就是說，即使沒有演算法的推波助瀾，我們也可能因為人類固有的認知偏誤、 對歸屬感的渴望，以及有限的注意力資源，而自然地傾向於選擇同質性的資訊， 最終導致群體極化。

這是不是很值得我們思考？ 這讓我們不能把所有的問題都歸咎於科技，也要反思我們自身的選擇。

所以你看，當我們內在的認知偏誤，加上外部演算法跟身份認同需求， 它們如此強大地形塑著我們對「真實」的認知時，我們不禁要問： 在這背後，到底有哪些行為者正在有意識地推波助瀾？

他們的關鍵動機跟盤算又是什麼呢？ 這是不是才是我們真正要警惕的？ 很多人，其實是有意識地在操弄真實。

這背後的動機很複雜，但歸納起來，主要有三種角色，他們盤算的利益和目的各不相同。 第一種，是國家級行為者。

例如俄羅斯、中國。 他們會發動資訊戰，目的很明確，就是為了影響地緣政治、操弄選舉， 甚至激化內部對立，削弱你的抗敵意志。

他們的目標是戰略性的、長期的。

舉個例子，烏俄戰爭期間，俄羅斯就散布大量假訊息，從聲稱烏克蘭生物實驗室、 到誇大烏克蘭軍隊投降，意圖干擾烏克蘭的軍事跟民生系統，甚至想挑撥烏克蘭跟波蘭的關係。

這不是什麼秘密了。 對台灣來說，中共對台的認知作戰，更早就是公開的秘密了。 他們會運用AI生成超擬真的影音，攻擊特定候選人，試圖製造分裂和不信任。

台灣2024年總統大選期間，也出現AI生成影像攻擊特定候選人的案例， 讓資訊戰進入「全自動、全天候攻擊」階段。

甚至美智庫也揭露過，中國會用假消息去攻擊日本的首相選舉， 利用「影子戰役」和「網路特別行動」對全球進行影響力操作， 並以日本高市早苗為具體攻擊案例。

他們甚至會用AI的智能語音系統合成聲線，在各個平台發布煽動性文章。 這些都是精心策劃的行動，就是想影響你的認知，達成他們的戰略目標。

聽到這些，是不是讓你覺得有點心驚？ 這不僅是單純的「造謠」，更是一種系統性的「敘事工程」，也就是有計劃、 有策略地去建構並傳播特定故事和觀點，以影響大眾認知的行動。

國家級行為者將「認知領域」視為陸海空之外的「第六戰場」， 企圖控制人類思想，改變其思考與行動模式。

第二種，是商業實體。 也就是企業、公關或行銷公司。 他們的動機很簡單，就是追求利潤。 他們會利用AI來塑造消費者的認知，推銷產品，甚至打擊競爭對手。

這是一種更常見、更隱蔽的操弄。

現在很流行「綠色洗白」，就是指公司透過誇大環保成效，來誤導消費者， 讓產品看起來比實際更環保，從而提升形象和銷售額的行為。

前陣子澳洲就有個退休金公司，因為宣稱自己「無化石燃料」投資， 但實際仍有相關投資，就被起訴了。 這就是商業利用資訊落差來操弄。

更別提現在有很多公司會用AI生成假評論、假推薦，甚至幫客戶提供抹黑競爭對手的服務， 透過製造虛假口碑來影響市場。

例如AI生成內容的語意相似度比人類原創高出33%，正向情緒分數高出107%， 更易吸引流量。 這種行為，是不是有點太沒有底線了？

它們模糊了行銷與欺騙的界限。 第三種，是AI內容農場跟網路水軍。 這些人就是為了賺錢，賺點擊流量跟廣告分潤。

他們會批量生產、散布虛假或誇大的資訊，目標是吸引你的眼球， 把你鎖定在他們創造的資訊流中。

你看，YouTube上有些頻道，像「堅強台灣魂」這種。 它會用AI生成，也就是由人工智慧創造出的影片，編造一些誇大不實的故事， 下那種釣魚式的標題。

例如，他們可能會利用AI合成某位名人聲稱投資某個新興技術致富的影片， 吸引用戶點擊並導向詐騙網站。

就是為了吸引你點擊，賺流量。 這些內容通常真假參半，但它們就是抓住了你情緒的G點，讓你欲罷不能。

你是不是很常在這些平台上看到這類內容？ 它們利用了人類的好奇心和情緒弱點，將注意力轉換成現金流。

這裡面還有一個很重要的推手，就是「AI生成內容」與「深偽技術」的崛起。 「AI生成內容」，簡單來說，就是由人工智慧自動創造出來的文字、 圖片、聲音或影片。

而Deepfake，或稱深偽技術，就是利用人工智慧，將特定人物的圖像或聲音， 替換到其他影像或音頻上，創造出極度逼真的假影像或聲音。

Deepfake、大型語言模型這些技術，能用極低的成本， 做出超逼真的假圖像、聲音、影片跟文字。

它們能完美模仿人類的語言和視覺風格，甚至能模擬特定人物的語氣和思考模式。 讓你幾乎分不清真假。 這個模仿能力，真的讓人驚訝到有點毛骨悚然。

《報導者》有篇文章提到，AI生成的前委內瑞拉總統馬杜洛被捕的假照片， 為什麼能迅速引爆流量？ 因為AI提取了我們大眾對「政治人物被捕」的刻板印象，合成出一個「典型畫面」。

這種AI濃縮的「典型畫面」，往往比現實更符合我們戲劇化的期待， 所以更容易瘋傳。 它創造了一種「比真實更真實」的戲劇性，繞過了我們的理性審查。

這真的聰明，也真的危險。 這就產生了一個概念，叫做「騙子紅利」。 意思就是，當假訊息太過氾濫，大家已經不相信任何事情時，那些真正做錯事的人，

反而可以把所有對他們的負面消息，都推說是「假訊息」或「認知作戰」， 從中獲益。 當信任被普遍侵蝕，人們對所有資訊都產生懷疑時，操弄者反而能從中獲利。

因為他們可以辯稱，所有對他們的負面消息都是「假訊息」、「認知作戰」。 這種普遍的不信任感，反而讓那些操弄者從中獲利。

這對整個社會的信任基礎來說，真的是一個巨大的紅旗。 我們不再能輕易地建立共識，也無法有效地進行社會協作。

所以，當內在的認知偏誤，外部的演算法、身份認同需求，還有這些有意識的操弄者， 他們共同作用的時候，我們的「真實」觀念，就變得異常脆弱。

面對如此複雜且高度自動化的真實操弄，以及真假難辨的資訊洪流， 作為個體，我們究竟能做些什麼，來堅守自己的認知錨點，不被捲入這場意義與價值的爭奪戰呢？

這真的是一個巨大的問題，對不對？ 在資訊混亂的時代，我們要堅守「真實」，其實不是一件容易的事。 我自己也常常感到力不從心。

但我們可以從幾個層面來武裝自己。

首先，是「提升批判性思維能力」。 這不是什麼高深的學問，而是訓練你的「偵錯神經」，你要學會識別那些常見的邏輯謬誤。

像是：「稻草人謬誤」，就是曲解對方的論點，然後去攻擊這個被曲解的論點； 「錯誤歸因」，把兩個同時發生的事情誤以為有因果關係；

「訴諸感情」，不靠邏輯，只靠激發你的情緒來讓你相信； 還有「以偏概全」，從少數案例就得出普遍結論。

當你能夠看出這些套路，就不會那麼輕易被人牽著鼻子走。 這真的需要練習，從日常對話、新聞評論中，去找出這些謬誤。

它就像一套心智上的「防毒軟體」，幫助你過濾那些邏輯不清、 意圖不明的資訊。 這呼應了我們前集《反向思維》中挑戰預設、不輕易接受表面說法的精神。

我們要學會問：「這個資訊是誰發布的？ 有什麼利益關係？ 證據是什麼？ 有沒有其他可能性？ 」

再來，是「強化媒體素養與數位識讀」。 媒體素養指的是分析和評估媒體內容的能力，而數位識讀則更側重於理解數位工具、 網路資訊的運作與風險。

這是一個必須養成的習慣。 消息來源可靠嗎？ 這個發文者的背景是什麼？ 有沒有其他媒體或資料能交叉驗證？

比如，你可以嘗試進行「逆向圖片搜尋」這個工具或方法，它可以幫你追溯一張圖片的原始來源、 看看它是否曾被竄改，或是用在不同的語境。

這個資訊背後有沒有潛在的動機？ 是想賣你東西，還是想讓你投票給誰？ 學會查證事實，不盲目相信單一來源。

這很基本，但卻是最重要的。 事實查核網站，像是台灣事實查核中心，也是我們可以善用的工具。 多方求證，是我們在這個時代保護自己的基本功。

同時，也要學會「辨識AI生成內容與深偽」。 了解AI生成影像、聲音和文本的常見特徵與限制，善用現有的事實查核工具和技術輔助。

但中研院資訊所古倫維研究員也強調，最終仍需「真人掛保證」。 這意味著技術可以輔助，但我們的判斷力仍然是核心。

還有，我們可以「建立個人『資訊白名單』」。 識別並信任經過時間檢驗、具公信力且強調真實性驗證的媒體來源， 而不是被動接受社群平台推送的內容。

主動接觸多元視角，避免演算法帶來的「資訊繭房」。 儘管「演算法憤世嫉俗」會讓人感到無力，但主動尋找與自身觀點相左的資訊，

並練習理解不同立場的論證邏輯，是打破同溫層、培養認知彈性的重要途徑。

然後，是「建構心理韌性與認知彈性」。 這點非常重要，因為後真相時代最大的特色就是「不確定」和「模糊」。

你要培養「模糊容忍性」。 意思就是，你可以接受資訊不確定、不完整。 不要急著下判斷，讓自己能夠在模棱兩可的情況下保持平靜。

我以前也很難做到這點，總是想趕快找到一個答案。 但很多時候，人們會因為受不了不確定性帶來的焦慮，就隨便抓住一個答案， 哪怕那個答案是錯的。

你也有這樣的經驗嗎？ 學習容忍模糊，是一種心智的成熟。 同時，也要培養「認知彈性」。 願意修正自己舊有的信念。

當新的證據出現，你得承認「我可能想錯了」。 這能幫你避免「認知失調」。 因為認知失調就是當你面對矛盾的資訊時，你會覺得很不舒服， 然後非理性地去改變你的信念，而不是去改變你錯誤的看法。

這其實是我自己曾經不斷踩坑，才慢慢學會的。 它要求我們擁有知識上的謙遜，承認自己的局限性。

這裡我想回應我們上一集留下的懸念。 當時我們聊到斯多葛學派的「負面想像」跟積極心理學的「樂觀原則」能不能結合。

其實在後真相時代，斯多葛主義就提供了一把錨。 它教我們「區分可控與不可控」，專注在我們能控制的內心態度和行動， 接受那些我們無法改變的外在資訊洪流。

我們無法阻止假訊息的產生和傳播，但我們可以控制自己如何反應， 如何篩選。 透過「負面想像」，也就是想像最壞的情況，反而能讓我們更平靜地看待現實， 降低因不確定性而產生的焦慮。

這跟我原本以為的樂觀不是對立，而是互補。 斯多葛幫助我們錨定內心，以穩定的心態去面對現實； 而積極心理學的樂觀原則，則是在這個穩固的基礎上，引導我們向前看，

尋找解決方案，保持對未來的希望。 我發現這對我個人來說很有幫助，它提供了一種情緒與理性的平衡。

最後，也要學會「情緒管理」。 認識到情緒如何被操縱，影響判斷。 學習「情緒標記」，在接收資訊時提醒自己區分事實與感受，保持冷靜判斷的能力。

同時，也要平衡批判性思維與社群連結。 追求「客觀真理」在後真相時代可能過於理想化，因為「真相」本身就具有流動性與多面向。

過度質疑可能導致「分析癱瘓」或社會孤立。 因此，關鍵在於培養「自我校準」的能力，並在理性對話中維持健康的社會連結， 而不是全盤否定一切。

所以，與其每天抱怨資訊混亂，不如從自己做起，定期做資訊斷捨離， 主動去尋找多元觀點。 例如，設定一個固定的時間，去閱讀與自己立場相左的優質媒體；

或者刻意與持有不同意見的人進行建設性對話。 這聽起來很基本，但真的能幫你穩住，不被時代的洪流捲走。

儘管我們武裝自己以應對眼前的挑戰，但AI技術仍在飛速發展， 未來的「真實」戰場將會如何演變？ 又有哪些潛在的限制與轉折點，需要我們持續觀察呢？

這也是我每天都在思考的問題。 展望未來，AI對「真實」的定義和個人認知，會帶來更多新的挑戰。 比如AI的「幻覺」現象。

這裡的「幻覺」是指，AI可能會生成看似合理但實際上憑空捏造的內容。 這對我們知識的建構是個巨大危機，因為當我們連AI這個工具都無法信任其事實陳述時，

人類該如何有效地協作建構共享的知識？ 誰的AI生成內容有著作權？ 這在國際上爭論不休，像美國著作權局就傾向於，純粹由AI生成、 沒有人類實質貢獻的作品，不具備著作權。

這也會影響我們對「原創性」和「真實性」的理解。 真的挺複雜的，對吧？ 它挑戰了我們對「作者」和「創造」的核心定義。

當然，技術也在試圖解決問題。 像C2PA這個「內容憑證」技術標準聯盟，全名是「內容出處與真實性聯盟」， 它是由多家科技巨頭共同推動的，想透過數位簽章來標示數位內容的創作者、

編輯歷程，甚至有沒有用AI。 這就像給數位內容打上防偽標籤，讓它能被溯源，建立數位信任。 但這裡也有潛在的隱私風險。

世界隱私論壇就質疑，C2PA會不會建立一個「數據監控網」， 記錄我們所有的數位足跡？ 甚至引發「誰來決定什麼是可信的」這種信任分配的問題？

這都是我們要持續觀察的複雜問題。 技術本身是中立的，但它被誰使用，以及誰來定義它的標準，將決定它的走向。

再來是國際監管的進展。 歐盟的《人工智慧法案》已經是全球第一個全面性的AI監管法規了， 它的高風險AI系統條款在2026年8月2日就會全面生效。

我們要看企業會怎麼應對這些規範，對AI的創新和部署會有什麼衝擊。 而像美國、台灣這些國家，它們的AI立法趨勢跟國際間的框架協調， 也會直接影響AI內容操弄的法律邊界。

這不僅是一場技術競賽，更是一場治理競賽。 各國之間如何協調標準，將是未來幾年的一大挑戰。 還有頂尖AI機構的自我規範。

Google DeepMind、OpenAI這些公司，它們的安全與責任框架在持續迭代。 它們對AGI，也就是「通用人工智慧」，那種能夠像人類一樣思考、

學習，並執行各種複雜任務的頂尖人工智慧，安全的研究進展， 都會決定AI未來走向。 它們如何識別、評估、緩解AI可能帶來的有害操控或自主行為風險，

將是我們觀察AI技術演進對真實性定義衝擊的前瞻視角。 這些大公司的一舉一動，都牽動著我們的未來，因為它們掌握著塑造未來資訊環境的關鍵技術。

接下來的3到6個月，有幾個訊號是我們可以特別留意的。 首先，AI生成內容的『真實性』與『辨識難度』的演進速度： 特別是深偽技術的擬真度與反偵測技術的競賽，以及AI幻覺問題的解決進展。

再來，國際社會對於AI治理、資訊戰與平台監管的合作框架與法律進展： 例如歐盟的《人工智慧法案》已於2025年陸續生效，其全面實施將如何影響AI的開發與應用，

以及全球各國能否形成更有效的跨境資訊戰協調機制。 還有，各國教育體系在公民教育和數位素養方面的課程調整與實踐成效：

能否有效培養新一代公民的媒體識讀和批判性思考能力，將是長期應對後真相挑戰的根本。 最後，社群平台在演算法透明度、內容歸因與責任追溯上的技術創新與政策承諾：

例如平台能否更有效標記AI生成內容、打擊假帳號，並公開其內容審核機制。

以及，之前提到的用戶對演算法操弄產生的「憤世嫉俗」現象， 會不會加劇？ 就是那些越了解演算法的年輕人，反而越不願意去糾正錯誤訊息， 越少主動尋找不同觀點。

如果這種心態蔓延，對整個社會的公共真實協作，將是個巨大的威脅。 這是我個人最擔心的點，因為它關乎我們能否共同維護一個信任的基礎。

所以，你會發現，「後真相時代」的核心挑戰不在於事實的缺乏， 而在於其意義與價值的爭奪。 這源於真理哲學的長期演變、人類認知偏誤的普遍性，以及社群媒體演算法與身份政治的交互放大。

個人必須從源頭解構資訊的構成，理解認知偏誤如何被利用，並透過批判性思維與多元視角， 主動建構一個具韌性、能自我校準的真實理解框架，而非被動接受單一敘事。

這已經不單單是技術問題了，它更是一個倫理問題，一個公民責任問題。 我們需要不斷地批判性反思，主動參與，去重建那個可能正在瓦解的社會協作基礎。

這條路可能很漫長，但我們必須一起走。

最後，再次回到我們《概念圓桌》的初衷。 提升思辨能力，不是為了找到唯一的答案，而是為了在眾聲喧嘩中， 找到屬於自己堅實的立足點。

這是一場持續的學習與適應過程，個人需不斷更新思維工具，才能在變動中錨定真實。 謝謝收聽《思宇的概念圓桌》，我是思宇。

我們下週見。