拜登用它打詐、Google搶投資　這家加拿大新創能搶救台灣詐騙問題？

美國政府IT採購通路商Carahsoft就找上Resenble AI合作，推出深度偽造偵測平台，協助政府機構即時分析語音風險，成功將深偽語音攻擊案例降低九成。不只美國，包括澳洲、英國政府，也已在公務語音流程中導入Resemble AI的識別工具；多家大型電信商與金融機構，則透過其技術攔截詐騙行為。

Resemble AI的模型，在Hugging Face上長期位居偵測排行榜前3名。更有針對Google Meet、Zoom會議、YouTube的偵測機器人，讓企業在通話或直播中，能馬上識別可能的AI假影音。

其最新的DETECT-3BOmni，更可處理音訊、影像、照片與文字，是目前少數做到「全模態」的深度偽造偵測引擎。

12月8日，Resemble AI宣布完成最新一輪1300萬美元策略性投資，累積募資達2500萬美元，投資陣容包括Sony、Okta、Google AI Futures Fund與台杉等國際級與國家級資本。

「這輪原本預計募資1000萬美元，但因需求強勁最終超額完成，」于儒豪點出。

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根據勤業眾信預測，生成式AI可能使美國的偽造欺詐損失在2027年達到約 400億美元。「這顯示，深度偽造偵測已成為AI時代不可或缺的全球級基礎建設，」他解釋。

原音重現安迪沃荷爆紅，反成命運分水嶺

在深度偽造尚未成為現實世界問題前，Resemble AI的故事，其實始於更日常的科技想像。

這家總部位於加拿大多倫多的新創，立足於一個看似簡單卻極具野心的願景：讓機器生成的聲音不只是可用，而是「足夠像人類」。

當時，艾哈邁德觀察到Siri等主流語音系統仍顯僵硬，特別是在遊戲、媒體與互動內容創作等場景中，音訊的自然程度直接影響使用者體驗。而出身於平台與系統工程領域的艾哈邁德，正是擅長於透過神經網路模型，加上短短幾分鐘的語音樣本，就能生成極具個人特色且逼真的語音。

也因此，Netflix於2022年推出的紀錄片《安迪．沃荷：時代日記》時，找了Resemble AI合作，觀眾耳邊聽到的旁白，就是Resemble AI生成的沃荷聲音，從語氣、呼吸、停頓，都逼近藝術家生前的聲紋。

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這項專案不只展示生成技術，不僅是Resemble AI的成名作，更成為公司命運的分水嶺。

「我們突然意識到，如果生成這麼容易，那保護真實就會變成更大的問題，」艾哈邁德說。

因此，早在產業還沉醉於「AI聲音多像」的年代，Resemble AI就開始為每段生成語音加入不可聽見的浮水印，要求使用者提供「同意片段」，並建立完整的身分驗證與權限控管流程，並逐漸將公司的業務重心，從「製造」轉向「識別」。

打造反圖靈測試模型，用魔法打敗魔法

然而，要在高度擬真的生成環境中，判斷內容是否由AI所生成，也就是反圖靈測試（Anti-TuringTest）的能力，其難度往往不亞於讓AI通過圖靈測試本身。

「因為，真實世界的聲音不是在錄音室裡產生的，它可能被壓縮、被重播、被放到另一支麥克風前，」艾哈邁德說，「我們的模型必須在這些極端情況下仍能分辨真假，不然它就沒有任何實際價值。」

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一位台灣資安大廠顧問進一步解釋，「關鍵不是靠背熟『假聲音長什麼樣』，而是建立一個知道『人類聲音應該怎麼生成』的判斷系統。」

（取自Resemble AI官網）

所幸，這家只有26人團隊的小新創公司，因為從語音生成端出發，反而在這場反圖靈測試的競賽中佔據了有利位置。相較於僅從結果端蒐集樣本、訓練分類器的做法，Resemble AI更理解聲音生成的底層邏輯，使偵測不必只是追著既有樣本修補，而能隨著新型深度偽造出現，持續調整判斷依據。

這樣的優勢，也因為啟動得早而逐漸放大。

當政府與企業開始正視深度偽造已進入選舉、詐騙與公共服務流程的現實風險時，Resemble AI已累積大量來自真實世界的極端案例，讓模型在實戰中反覆修正與進化，逐步堆疊出其他競爭者難以複製的技術門檻。

「深度偽造成為日常風險，Resemble AI的重要性在於，讓『分辨真假』不再只是實驗室裡的技術，」這名資安顧問觀察，「而是能真正走進現實、長期運作的戰鬥力。」

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台灣公部門也展開合作，及早攔截而非事後查證

實際上，近期深受AI詐騙之苦的台灣，也與Resemble AI展開合作。

根據亞洲詐騙調查報告，台灣民眾在短短12個月內，因詐騙損失高達2395億元，隨著深度偽造開始實際影響詐騙防治、選舉攻防與公共服務流程，公部門單靠事後澄清或人工鑑識，已不足以應付生成式AI帶來的風險。

得知這個遠在太平洋另一端國度的需求，Resemble AI開始與台灣接觸。

「一家與政府合作的系統整合商，在協助尋找深度偽造偵測解法時，引進我們，」艾哈邁德證實，目前Resemble AI與台灣公部門的合作，已從試點階段邁入實際部署。

「假影音、假訊息一旦進入正式流程，影響的不只是詐騙金額，而是制度的可信度，」一名新竹區域派出所資深員警分享，隨著語音詐騙愈來愈擬真，這些深度造假的內容讓他這樣的第一線公務人員工作量翻倍，「關鍵已不只是事後查證，而是如何把辨識能力嵌入反詐騙與公共資訊防護流程中，及早攔截風險。」

「如果AI能造假，那它也必須負責保護真實，」艾哈邁德說。

隨著深度偽造成本加速下跌、生成規模呈指數成長，真假正在變成一項看不見但攸關國安與經濟秩序的新型基礎建設。未來十年，各國都將面臨同樣的問題：在AI能生成萬物的世界，誰負責替真實撐起最後一道防線？

作為防守員的Resemble AI，正在嘗試回答這個問題。

（責任編輯：曹凱婷）