Runway Gen-4.5模型盲测实验的核心发现 - 在1043名参与者中，仅有10%的人（99位）能在20道题（10个真实视频和10个AI生成视频）中答对15道以上，超过90%的参与者无法准确区分AI视频与真实视频[4][8][10] - 所有参与者的平均正确率仅为57.1%，仅比随机猜测的50%高出一点，表明人眼辨别能力已接近失效[11] - 实验发现，人们更容易将AI生成的视频误判为真实视频，而将真实视频错认为AI的情况则较少见[11] AI视频生成技术已达到的逼真程度 - Runway发起实验的起因是发现其自家员工也难以区分其新模型Gen-4.5生成的视频与真实视频[6] - 实验方法强调客观性，视频输出不做任何编辑或反复生成，直接展示模型的原始效果[10] - 参与者普遍对AI存在“歧视”心理，倾向于认为画质更清晰、轮廓更明确的视频是AI生成，而画面稍“糊”的更像真实拍摄，但当AI视频在画面处理上已与真实视频无异时，该判断标准失效[12][13] - 有分析认为快速镜头导致来不及抠细节是难以分辨的原因之一[14] 行业研究对AI内容辨别能力的进一步佐证 - 生物识别技术公司iProov的一项更大规模研究（涉及2000名英美消费者）得出了更极端的结论：仅有0.1%的参与者能完全正确区分所有AI内容与真实内容[22][24] - iProov研究发现，参与者判断AI合成视频的正确率比判断AI图像的正确率低了36%，表明视频比图片更具欺骗性[24] - 该研究还揭示，约20%的测试者甚至没听说过“AI生成”概念，同时有60%的测试者（尤其是18-34岁人群）对自己辨别AI的能力过度自信，与实际表现无关[25][26] - 一项针对澳大利亚高中生的测试显示，他们对21个短视频的整体辨别正确率仅为67%，与Runway的数据接近[27][28] AI视频技术发展带来的影响与趋势 - 随着模型训练数据和算力的持续增加，视频生成模型的迭代速度迅猛，人工智能产业与社会正逼近一个临界点，普通人将越来越难判断视频真伪[17][18] - 单纯依靠肉眼鉴定视频真伪的方法已经不够用[19] - 从内容创作角度看，AI视频生成效果已达到新高度，对创作者而言是利好消息[31] - 市场对更有效的AI内容辨别工具存在迫切需求[32]