美国深伪识别能力堪忧，企业身份验证危机加剧
美国人难以可靠地区分真实与AI生成内容，这不仅是媒体素养问题，更是企业在线身份验证的直接威胁。
新研究表明，尽管许多人了解深伪，但区分真实与虚假的能力仅略高于抛硬币。Veriff与Kantar在2026年对美国、英国和巴西3000名受访者的调查显示，美国人在0-1的评分中仅获得0.07分，几乎等同于随机猜测。
当人们无法辨别真实视觉内容时，就无法可靠区分真实身份。这意味着使用数字服务的用户常常无法判断屏幕另一端的人是否真实。
这种低效性直接影响依赖图像和视频进行身份验证的数字企业。从客户银行开户和账户恢复，到市场卖家验证、高价值电商交易、社交平台认证和企业访问控制，均受影响。
在美国，后果已十分严重——合成身份欺诈每年造成数十亿美元损失，且生成逼真伪造的工具已广泛可得。
报告还指出一个高风险群体：约7%的用户深伪检测能力差，却对自身能力高度自信，且很少验证所见内容。尽管比例小，但规模上代表数百万易受欺诈的账户。
如果用户无法可靠区分真实与合成身份，任何依赖视觉验证的系统都面临根本性暴露。身份验证不能再被视为合规功能，而应构建为核心数字基础设施。
Veriff欺诈平台负责人Ira Bondar-Mucci表示：”随着AI生成内容变得与真实无异，仅靠人眼已不再是可靠防线。美国企业和政策制定者需紧急缩小认知差距，同时投资自动化验证技术，捕捉人类无法识别的内容。”
美国深伪认知差距超预期
美国或许是生成式AI发展的全球中心，但美国消费者对深伪的熟悉度在三个调查市场中最低。仅63%的美国成年人熟悉”深伪”一词，而英国为74%，巴西为67%。
Bondar-Mucci指出：”存在悖论——美国是全球AI发展中心，但消费者对其最危险副产品之一的熟悉度最低。历史上，消费者对数字内容有更高基础信任，欺诈讨论更集中于数据隐私而非内容真实性。问题在于低认知不降低风险，反而放大风险。如果不了解深伪，就很少会暂停验证是否遇到深伪。”
人类深伪检测能力接近抛硬币
实践中，消费者区分真实与虚假的随机性体现在内容评估方式上。视频内容尤其难以判断，虚假视频常被识别为真实，真实视频常被标记为虚假。即使在并排比较中，受访者判断也几乎平分秋色，进一步表明仅靠视觉检查已不可靠。
深伪检测过度自信制造危险漏洞
约半数美国受访者表示对识别深伪有信心，但这种信心远超实际表现，显示自我评估基本无效。
在这部分人中，存在高风险群体：约7%的用户检测能力差却过度自信，且很少验证可疑内容。
Bondar-Mucci警告：”这种信心-能力差距制造虚假安全感，欺诈者正利用这一点。当人们相信不会被欺骗时，就会停止寻找迹象。这正是最脆弱时——无论是合成身份用于金融欺诈，还是伪造视频操纵信任。”
对企业而言， implications明确：任何仍依赖人工审查或客户自我声明的组织，正直接继承这种漏洞。人类判断越来越不可靠，验证需默认内置系统。这意味着自动化、技术主导，而非依赖用户自我评估区分真实与虚假的能力。
美国人担忧深伪但信任平台处理
美国人对深伪的担忧普遍较高，79%受访者表示对个人欺诈和冒名顶替相当或极度担忧。
美国与其他市场不同之处在于担忧指向。美国人比英、巴受访者更信任社交媒体平台和数字服务识别管理AI生成内容。这种责任委托可能恰好降低个体警惕，而威胁正加速。
他解释：”我们看到合成身份用于开设欺诈账户和授权交易，深伪视频部署以绕过基本验证检查。尤其紧迫的是高担忧与高平台信任的结合。这种感知与实际保护差距正是欺诈滋生的土壤。”
自动化身份验证商业价值空前强大
美国人与实际检测能力的差距并非意识活动能解决的认知问题，而是任何将身份验证负担置于无辅助人类判断的系统的设计缺陷。
有效应对不是将人类排除验证循环，而是停止分配人类感知已不可靠的任务。持续依赖人工审查或客户自我声明的组织正将这种漏洞纳入运营。
替代方案是自动化、AI驱动的身份验证，在交互点运行，在人类决策前检测合成媒体，不依赖用户区分真实与虚假的能力。
Bondar-Mucci总结：”眼见不再为实。构建验证基础设施围绕这一现实而非假设的企业，才最能在合成媒体景观持续演进中维持客户信任。”
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