【記者吳峙嵩高雄報導】為破除網路上的「假鬼假怪」影音資訊，國立高雄大學資訊工程學系教授潘欣泰，指導陳冠霖、張卜驊、黃羿禎、廖冠丞等學生，開發一套Deepfake（深偽）偵測系統，主打便攜與機動性，可在手機端同時檢視畫面與聲音的一致性，專門破解換臉、變聲影片的細微破綻，讓假影音不再只能靠人眼猜測。
潘欣泰表示，因生成式AI技術快速發展，Deepfake相關的換臉、變聲影音，大量出現在社群平台與通訊軟體中，真假愈來愈難辨，甚至被濫用於詐騙、造假或操弄輿論。
他強調，Deepfake技術並非全然負面，關鍵在於如何被使用；現行多數偵測技術，仰賴大型模型與高效能運算設備，一般使用者難以即時應用。
因此，在指導專題時，潘欣泰特別鼓勵學生，從實際需求出發，思考如何讓人工智慧不只停留在研究室或高階設備中，而能成為一般人也用得上的工具。
開發團隊組長陳冠霖也說，在系統設計上，他們以輕量化深度學習模型為核心，並透過影像及語音多模態學習方式，同步檢視影像與聲音間的一致性。相較於讓模型記憶大量真實影像特徵，該團隊更著重於Deepfake常見的偽造瑕疵。
例如，畫面邊緣不自然等細節，藉此提升在實際應用情境下的辨識效果。陳冠霖又說，該系統在既有資料集上的辨識準確率，可達九成以上，並透過量化與前處理流程優化，使模型能在行動裝置端完成即時推論，不需將影音上傳至雲端，有效降低延遲，並兼顧使用者隱私亦有助於系統在不同裝置與使用場域中，保持穩定表現。
高大指出，這項專題成果，獲得外界多項肯定，例如，贏得「2025全國AI專題創意競賽」資電領域組第一名，資工系同時奪下「畢業專題競賽」第一名，亦於教育部「第30屆大專校院資訊應用服務創新競賽」，得到資安技術組佳作肯定。資工系開發團隊並期望，未來持續擴充資料來源與應用情境，讓這套Deepfake偵測系統，能成為一般使用者面對假影音時的實用輔助工具。
