「什麼都不信」反而是極端訊號？演算法如何把我們餵成「假訊息偏執狂」？專訪李忠憲（成大電機系教授）
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影片說明
00:00📌民粹主義撕裂社會？當「偏見」取代「事實」，還能相信什麼？ 01:41📌大腦為何戒不掉假訊息？我們不是笨，只是太渴望「確定感」？！ 05:00📌現代訊息戰「故意」投放噪音，改變社會認知 08:01📌中國建防火牆控通道，超級電腦多用於言論控制監控 11:07📌認知作戰的終極目標不是騙你，而是摧毀「共同現實」！ 17:18📌有外力強行介入破壞平衡時，國家安全機制必須提升 24:00📌演算法順應「喜好」放訊息，容易讓人變成「偏執狂」 26:12📌以AI防攻AI的三大防禦重點：透明、追責與偵測 30:00📌分散式傳播時代，專家學者應扮演可信超級節點 33:15📌弱者的「政治宣傳」該查嗎？從烏東之虎談康德「絕不說謊」哲學 40:08📌資訊紛亂怎麼辦？管理情緒先思考，不隨便分享 當AI與演算法讓假訊息精準複製，你是否也曾感嘆「現在什麼都不能相信」？小心！這種對一切失去信任的無力感，正是想法走向偏激極端的危險訊號！ 成功大學電機系李忠憲教授示警，認知作戰攻擊的不只是單一事實，而是要動搖民主社會運作的「共同現實」。本集節目從「訊息理論」出發，剖析假訊息之所以猖獗，是因為人類大腦永遠偏好「確定感」勝過「真實性」，謠言借機趁亂而入，撫平了大家的「心理焦慮」。 李教授結合柯林頓布丁論述、烏東之虎查核爭議與維根斯坦哲學，深入淺出解析資訊生態。面對演算法與AI衝擊，我們必須學會數位防身術：先管理情緒再思考、多方查證，無法確認時選擇沉默不轉發，共同守住社會理性的防線！請收聽《新聞真假掰》，假訊息ByeBye！ 🎵本周來賓點播：SB19〈GENTO〉 來 賓｜ 李忠憲（成大電機系教授） 主持人｜ 黃兆徽（台灣事實查核教育基金會董事長） 節目團隊︱ 黃兆徽、張育騰、蔡東棧、范瑋庭、曾富謄 💌歡迎捐款，支持我們一起看見真實打造美好台灣：https://tfctw.pse.is/84fj8j 📻國立教育電台每周日1705-1800全國聯播：https://gov.tw/XV7
本頁的資料來源與計算方式
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- 觀看、喜歡與留言總數是取得當時的 YouTube 公開統計，不是即時數值；各項統計的觀測時間可能不同。「資料最後記錄」是影片資料的記錄時間，不代表觀看、喜歡或留言都在那時重新觀測。
- 觀看歷史
- 圖上每個點是實際儲存的觀測，連線只為方便閱讀，不代表中間時間的測量值；沒有歷史觀測時不建立時間序列。
- 喜歡占互動
- 喜歡 ÷（喜歡＋不喜歡＋顯示留言），任一來源缺值時不估算。
- 字幕
- 只記錄來源是否提供字幕，尚未擷取逐字稿，因此字幕不列入標籤比對。
- 觀測分析
- 直播逐時／逐日最高同時在線取自所讀直播紀錄；讀取上限、略過與解析失敗的筆數列在「資料涵蓋範圍與解析限制」。
共同標籤
標籤來源：新文易數（tag.observe.tw）。共同標籤以文字比對影片標題與說明，不是 AI 判讀；命中不代表事件歸屬或立場，與頻道分類分開。標題或說明出現標籤，不代表影片主題；可能來自固定宣傳或版權文字。字幕尚未取得，不列入比對。
- 比對範圍
- 僅列出目前詞彙版本與影片標題、說明仍相符的比對結果；待比對或來源文字已變動的影片不列入，數量見「收錄與比對範圍」。
- 期間
- 「往前 N 日」包含今天與前 N 天，共 N+1 個台北日曆日（往前 7 日為 8 個日曆日）；指定起訖日期時以實際起訖日為準。日數、日期與小時條件同時套用。
- 命中片段
- 每支影片最多顯示 3 段，標示來自標題、說明或字幕；沒有片段時顯示「沒有命中片段」，來源文字缺漏時顯示「來源文字未提供」，不另行補寫。完整比對依據在影片頁的「共同標籤與比對依據」。
- 顯示排除
- 符合標籤顯示規則的詞（上游排除詞、雜訊、純數字或日期、長度不符，以及核定的來源或平台名稱、雙字通用詞、國家城市政黨詞、少數 YouTube 平台或宣傳用語）整詞不列入排行，但仍保留在原始詞彙池與比對證據中；原始詞彙池列出排除原因。雙字通用詞只依核定清單判定，包含它們的人名、事件或具體議題不會因此被排除。管理員也可以在排行上直接排除個別標籤，同樣只影響排行顯示，每次排除與恢復都留有紀錄。
- 說明欄樣板
- 同一頻道說明欄反覆出現的宣傳段落不列入比對。「24小時」這類詞只在這種重複宣傳段落中略過，出現在一般新聞內容時照常計入；這不同於整詞的顯示排除。
- 示例
- 列表與片段只是符合條件的影片例子，不能用來推算整體比例或全站失真程度；有效比對的影片比例只代表比對完成度。
- 觀看
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本頁資料範圍
觀看數與互動數為取得當時的公開觀測值。
時間序列只有一筆有效觀測時，只列出該值與觀測時間，不畫走勢圖；累積兩筆以上才畫圖。
資料來源
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共同標籤詞彙的標籤來源：新文易數（tag.observe.tw），保留來源、版本與比對依據；本站的頻道分類沿用有影儀表板的來源組織方式，與內容標籤是不同維度。影片數、觀看數與直播同時在線人數分開計算，不代表 YouTube 全站流量，也不表示因果關係。