“大家好，我是珍妮。”镜头前，一位红发卷发、戴着眼镜的女孩羞涩地自我介绍，背景是典型的大学宿舍。这是她作为阿拉巴马大学大一新生，在兄弟会招募周首日的OOTD（今日穿搭）展示：Abercrombie百褶裙、J. Crew针织衫、Target袜子及Nike运动鞋。
这条发布于8月8日的TikTok视频迅速走红，浏览量突破12万，评论区满是“可爱”的赞誉。然而，这位名为“Jani B”的网红并不存在。她的宿舍、衣着乃至本人，均由人工智能生成。
这是风险投资机构Andreessen Horowitz（a16z）投资合伙人奥莉维亚·摩尔（Olivia Moore）发起的一项社会实验。她仅花费100美元的AI积分，便打造了一位参与“RushTok”（TikTok上热门的姐妹会招募话题）的虚拟网红，旨在观察消费者对AI生成内容的识别能力与情感反应。
百元成本打造“完美”虚拟人
摩尔负责a16z消费者AI产品投资，她试图探究人类如何解读日益逼真的AI内容。“图像、视频和音频模型正快速跨越‘恐怖谷’效应，”摩尔指出，“未来区分AI与真人内容将变得至关重要。”
实验中，摩尔主要依托ChatGPT和MiniMax构建Jani B。她将真实的阿拉巴马大学宿舍视频上传至ChatGPT，通过提示词生成拥有60年代复古造型的红发女孩静态图。随后，利用MiniMax H3视频模型让静态图像动起来，并由ChatGPT编写脚本、生成语音，最终合成完整的TikTok视频。
选择“RushTok”作为试验场，是因为该话题自然流量高、创作门槛低，且不涉及商业推销或人身伤害。随着真实新生涌入该话题，Jani B得以混入其中，接受公众审视。
TikTok检测滞后，用户从质疑到接纳
实验初期，观众反应两极分化。摩尔观察到，年轻群体能迅速识别AI痕迹，而年长受众则更易被迷惑，甚至送上祝福。到了第二天，Reddit和TikTok社区已开始大规模讨论Jani B的真实性，不少用户主动在评论区辟谣。
有趣的是，即便识破真相，部分观众仍表示“不在乎”，认为角色“甜美”并愿意继续观看。摩尔随即调整策略，故意在视频中留下破绽，享受“数字侦探”们在评论区找茬的乐趣。
“人类检测AI的速度目前快于AI拟真度的提升速度，”摩尔分析称，普通人仍能分辨真假视频。但平台方的检测机制显得滞后：在摩尔上传的20个AI视频中，TikTok最初仅标记了8个包含AI生成媒体；截至发稿时，这一数字上升至16个。
“平台在大规模检测动态变化的AI模型时面临困难，”摩尔表示，“人们总能找到绕过检测的方法。”
透明化或是AI内容的出路
实验尾声，摩尔发布视频公开身份及创作初衷。出乎意料的是，帖子收获了大量积极反馈。她发现，当用户感到未被欺骗，且内容具备娱乐价值时，对AI的负面情绪可能逆转为正面评价。
摩尔预测，未来将有更多消费者利用AI创建拟人化内容，但这要求创作者在情感投入和趣味性上与真人内容竞争。“人们恐惧AI，往往是因为它被用于欺骗，”她说，“若我们能坦诚说明AI的使用方式及人类的参与比例，AI将回归工具本质，辅助人类完成更具人性化的表达。”
针对此项实验，阿拉巴马泛希腊协会拒绝置评。