A free AI awareness training for verifying synthetic media

Spotting AI Fakes is a free AI awareness training and AI literacy course. It teaches a practical verification workflow for AI-generated images: pause, question the context, run a reverse image search, treat detector and metadata results as signals, and check the source before you share or act. A closing deepfake-awareness chapter applies the same habits to AI video and voice, including verifying payment or access requests through a separate trusted channel. It is self-paced and requires no account.

Why "look closer" is no longer the lesson

A convincing generated image may not be identifiable by eye alone. In a 2025 study of 2,000 UK and US consumers, confidence in detecting deepfakes remained above 60%, while only 0.1% correctly distinguished all real and deepfake stimuli across images and videos. This strict all-items-correct result is not an average image-accuracy score. The course therefore starts by measuring how well looking actually works for you, then hands over a four-step behaviour guide and the tools that back it up. Each chapter ends with a short picture check of what you would actually do, and the course ends with a recap.

Ten practical course chapters

1. 1. How hard is it, really?

   Five images, no context, no hints.

2. 2. Don't share unchecked

   Rule 1: why a reaction, even a skeptical one, still spreads it.

3. 3. The human eye

   Rule 2, tool 1: three pairs, find the real one, and which flaws you can actually verify.

4. 4. Reverse image search

   Tool 2: the strongest single check, and how to run it.

5. 5. AI detectors & metadata

   Tool 3: a signal, never a verdict.

6. 6. Check the source

   Tool 4: account age, sender address, forwarding history.

7. 7. Report misinformation

   Rule 3: using the platform's mechanism, not the comment section.

8. 8. Respond factually

   Rule 4: how to correct something without it backfiring.

9. 9. Excursion: AI video & voice

   What changes beyond still images, including off-channel verification.

10. 10. Recap: what you learned

    Every chapter in one line, next to your own results, plus the one sequence to keep.

Learning objectives

1. 1. Treat looking as a weak first signal: name a flaw only when you can verify it, treat a hint as a reason to check, and draw no conclusion when there is nothing. Practised in chapter 1, 3 · Scored by 2 picture question(s) in the chapter 3 check
2. 2. Pause before sharing or reacting to a claim nobody has confirmed. Practised in chapter 2 · Scored by 1 picture question(s) in the chapter 2 check
3. 3. Use reverse image search to find earlier, dated copies — and read the result correctly, including a real photo with a false caption. Practised in chapter 4 · Scored by 2 picture question(s) in the chapter 4 check
4. 4. Read detector scores and Content Credentials as signals, never as verdicts. Practised in chapter 5 · Scored by 2 picture question(s) in the chapter 5 check
5. 5. Check the source — account, sender domain, independent confirmation — before trusting a claim. Practised in chapter 6 · Scored by 1 picture question(s) in the chapter 6 check
6. 6. Report deliberate deception through the platform, in the category that fits. Practised in chapter 7 · Scored by 1 picture question(s) in the chapter 7 check
7. 7. Correct misinformation with a specific, checkable reason instead of a verdict — and label your own AI images. Practised in chapter 8 · Scored by 2 picture question(s) in the chapter 8 check
8. 8. Verify urgent money, credential or access requests off-channel, whoever they seem to come from. Practised in chapter 9 · Scored by 1 picture question(s) in the chapter 9 check

For groups and classrooms

The course is built for one person at a time. To teach it live to a class — you present on the board, students answer the questions on their phones — use Classroom: Spotting AI Fakes (Basic). For just the image quiz as a class game, switch to Simple Quiz there. The measured background to the numbers used here is in our first-party analysis and the detector benchmark.

Questions about the course

A free AI awareness training for verifying synthetic media

Spotting AI Fakes is a free AI awareness training and AI literacy course. It teaches a practical verification workflow for AI-generated images: pause, question the context, run a reverse image search, treat detector and metadata results as signals, and check the source before you share or act. A closing deepfake-awareness chapter applies the same habits to AI video and voice, including verifying payment or access requests through a separate trusted channel. It is self-paced and requires no account.

Why "look closer" is no longer the lesson

A convincing generated image may not be identifiable by eye alone. In a 2025 study of 2,000 UK and US consumers, confidence in detecting deepfakes remained above 60%, while only 0.1% correctly distinguished all real and deepfake stimuli across images and videos. This strict all-items-correct result is not an average image-accuracy score. The course therefore starts by measuring how well looking actually works for you, then hands over a four-step behaviour guide and the tools that back it up. Each chapter ends with a short picture check of what you would actually do, and the course ends with a recap.

Ten practical course chapters

1. 1. Wie schwer ist es wirklich?

   Five images, no context, no hints.

2. 2. Nicht ungeprüft teilen

   Rule 1: why a reaction, even a skeptical one, still spreads it.

3. 3. Das menschliche Auge

   Rule 2, tool 1: three pairs, find the real one, and which flaws you can actually verify.

4. 4. Rückwärtssuche

   Tool 2: the strongest single check, and how to run it.

5. 5. KI-Detektoren & Metadaten

   Tool 3: a signal, never a verdict.

6. 6. Die Quelle prüfen

   Tool 4: account age, sender address, forwarding history.

7. 7. Falschinformation melden

   Rule 3: using the platform's mechanism, not the comment section.

8. 8. Sachlich antworten

   Rule 4: how to correct something without it backfiring.

9. 9. Exkurs: KI-Video & -Stimme

   What changes beyond still images, including off-channel verification.

10. 10. Rückblick: was du gelernt hast

    Every chapter in one line, next to your own results, plus the one sequence to keep.

Learning objectives

1. 1. Treat looking as a weak first signal: name a flaw only when you can verify it, treat a hint as a reason to check, and draw no conclusion when there is nothing. Practised in chapter 1, 3 · Scored by 2 picture question(s) in the chapter 3 check
2. 2. Pause before sharing or reacting to a claim nobody has confirmed. Practised in chapter 2 · Scored by 1 picture question(s) in the chapter 2 check
3. 3. Use reverse image search to find earlier, dated copies — and read the result correctly, including a real photo with a false caption. Practised in chapter 4 · Scored by 2 picture question(s) in the chapter 4 check
4. 4. Read detector scores and Content Credentials as signals, never as verdicts. Practised in chapter 5 · Scored by 2 picture question(s) in the chapter 5 check
5. 5. Check the source — account, sender domain, independent confirmation — before trusting a claim. Practised in chapter 6 · Scored by 1 picture question(s) in the chapter 6 check
6. 6. Report deliberate deception through the platform, in the category that fits. Practised in chapter 7 · Scored by 1 picture question(s) in the chapter 7 check
7. 7. Correct misinformation with a specific, checkable reason instead of a verdict — and label your own AI images. Practised in chapter 8 · Scored by 2 picture question(s) in the chapter 8 check
8. 8. Verify urgent money, credential or access requests off-channel, whoever they seem to come from. Practised in chapter 9 · Scored by 1 picture question(s) in the chapter 9 check

For groups and classrooms

The course is built for one person at a time. To teach it live to a class — you present on the board, students answer the questions on their phones — use Classroom: Spotting AI Fakes (Basic). For just the image quiz as a class game, switch to Simple Quiz there. The measured background to the numbers used here is in our first-party analysis and the detector benchmark.

Questions about the course

A free AI awareness training for verifying synthetic media

Spotting AI Fakes is a free AI awareness training and AI literacy course. It teaches a practical verification workflow for AI-generated images: pause, question the context, run a reverse image search, treat detector and metadata results as signals, and check the source before you share or act. A closing deepfake-awareness chapter applies the same habits to AI video and voice, including verifying payment or access requests through a separate trusted channel. It is self-paced and requires no account.

Why "look closer" is no longer the lesson

A convincing generated image may not be identifiable by eye alone. In a 2025 study of 2,000 UK and US consumers, confidence in detecting deepfakes remained above 60%, while only 0.1% correctly distinguished all real and deepfake stimuli across images and videos. This strict all-items-correct result is not an average image-accuracy score. The course therefore starts by measuring how well looking actually works for you, then hands over a four-step behaviour guide and the tools that back it up. Each chapter ends with a short picture check of what you would actually do, and the course ends with a recap.

Ten practical course chapters

1. 1. C'est vraiment si difficile ?

   Five images, no context, no hints.

2. 2. Ne partage rien sans vérifier

   Rule 1: why a reaction, even a skeptical one, still spreads it.

3. 3. L'œil humain

   Rule 2, tool 1: three pairs, find the real one, and which flaws you can actually verify.

4. 4. Reverse Image Search

   Tool 2: the strongest single check, and how to run it.

5. 5. AI Detectors et métadonnées

   Tool 3: a signal, never a verdict.

6. 6. Vérifier la source

   Tool 4: account age, sender address, forwarding history.

7. 7. Signaler la désinformation

   Rule 3: using the platform's mechanism, not the comment section.

8. 8. Répondre avec des faits

   Rule 4: how to correct something without it backfiring.

9. 9. Excursion : vidéo et voix IA

   What changes beyond still images, including off-channel verification.

10. 10. Récapitulatif : ce que tu as appris

    Every chapter in one line, next to your own results, plus the one sequence to keep.

Learning objectives

1. 1. Treat looking as a weak first signal: name a flaw only when you can verify it, treat a hint as a reason to check, and draw no conclusion when there is nothing. Practised in chapter 1, 3 · Scored by 2 picture question(s) in the chapter 3 check
2. 2. Pause before sharing or reacting to a claim nobody has confirmed. Practised in chapter 2 · Scored by 1 picture question(s) in the chapter 2 check
3. 3. Use reverse image search to find earlier, dated copies — and read the result correctly, including a real photo with a false caption. Practised in chapter 4 · Scored by 2 picture question(s) in the chapter 4 check
4. 4. Read detector scores and Content Credentials as signals, never as verdicts. Practised in chapter 5 · Scored by 2 picture question(s) in the chapter 5 check
5. 5. Check the source — account, sender domain, independent confirmation — before trusting a claim. Practised in chapter 6 · Scored by 1 picture question(s) in the chapter 6 check
6. 6. Report deliberate deception through the platform, in the category that fits. Practised in chapter 7 · Scored by 1 picture question(s) in the chapter 7 check
7. 7. Correct misinformation with a specific, checkable reason instead of a verdict — and label your own AI images. Practised in chapter 8 · Scored by 2 picture question(s) in the chapter 8 check
8. 8. Verify urgent money, credential or access requests off-channel, whoever they seem to come from. Practised in chapter 9 · Scored by 1 picture question(s) in the chapter 9 check

For groups and classrooms

The course is built for one person at a time. To teach it live to a class — you present on the board, students answer the questions on their phones — use Classroom: Spotting AI Fakes (Basic). For just the image quiz as a class game, switch to Simple Quiz there. The measured background to the numbers used here is in our first-party analysis and the detector benchmark.

Questions about the course

A free AI awareness training for verifying synthetic media

Spotting AI Fakes is a free AI awareness training and AI literacy course. It teaches a practical verification workflow for AI-generated images: pause, question the context, run a reverse image search, treat detector and metadata results as signals, and check the source before you share or act. A closing deepfake-awareness chapter applies the same habits to AI video and voice, including verifying payment or access requests through a separate trusted channel. It is self-paced and requires no account.

Why "look closer" is no longer the lesson

A convincing generated image may not be identifiable by eye alone. In a 2025 study of 2,000 UK and US consumers, confidence in detecting deepfakes remained above 60%, while only 0.1% correctly distinguished all real and deepfake stimuli across images and videos. This strict all-items-correct result is not an average image-accuracy score. The course therefore starts by measuring how well looking actually works for you, then hands over a four-step behaviour guide and the tools that back it up. Each chapter ends with a short picture check of what you would actually do, and the course ends with a recap.

Ten practical course chapters

1. 1. ¿De verdad es tan difícil?

   Five images, no context, no hints.

2. 2. No compartas sin comprobar

   Rule 1: why a reaction, even a skeptical one, still spreads it.

3. 3. El ojo humano

   Rule 2, tool 1: three pairs, find the real one, and which flaws you can actually verify.

4. 4. Reverse Image Search

   Tool 2: the strongest single check, and how to run it.

5. 5. AI Detectors y metadatos

   Tool 3: a signal, never a verdict.

6. 6. Comprobar la fuente

   Tool 4: account age, sender address, forwarding history.

7. 7. Denunciar la desinformación

   Rule 3: using the platform's mechanism, not the comment section.

8. 8. Responder con hechos

   Rule 4: how to correct something without it backfiring.

9. 9. Excursión: vídeo y voz con IA

   What changes beyond still images, including off-channel verification.

10. 10. Repaso: lo que has aprendido

    Every chapter in one line, next to your own results, plus the one sequence to keep.

Learning objectives

1. 1. Treat looking as a weak first signal: name a flaw only when you can verify it, treat a hint as a reason to check, and draw no conclusion when there is nothing. Practised in chapter 1, 3 · Scored by 2 picture question(s) in the chapter 3 check
2. 2. Pause before sharing or reacting to a claim nobody has confirmed. Practised in chapter 2 · Scored by 1 picture question(s) in the chapter 2 check
3. 3. Use reverse image search to find earlier, dated copies — and read the result correctly, including a real photo with a false caption. Practised in chapter 4 · Scored by 2 picture question(s) in the chapter 4 check
4. 4. Read detector scores and Content Credentials as signals, never as verdicts. Practised in chapter 5 · Scored by 2 picture question(s) in the chapter 5 check
5. 5. Check the source — account, sender domain, independent confirmation — before trusting a claim. Practised in chapter 6 · Scored by 1 picture question(s) in the chapter 6 check
6. 6. Report deliberate deception through the platform, in the category that fits. Practised in chapter 7 · Scored by 1 picture question(s) in the chapter 7 check
7. 7. Correct misinformation with a specific, checkable reason instead of a verdict — and label your own AI images. Practised in chapter 8 · Scored by 2 picture question(s) in the chapter 8 check
8. 8. Verify urgent money, credential or access requests off-channel, whoever they seem to come from. Practised in chapter 9 · Scored by 1 picture question(s) in the chapter 9 check

For groups and classrooms

The course is built for one person at a time. To teach it live to a class — you present on the board, students answer the questions on their phones — use Classroom: Spotting AI Fakes (Basic). For just the image quiz as a class game, switch to Simple Quiz there. The measured background to the numbers used here is in our first-party analysis and the detector benchmark.

Questions about the course

A free AI awareness training for verifying synthetic media

Spotting AI Fakes is a free AI awareness training and AI literacy course. It teaches a practical verification workflow for AI-generated images: pause, question the context, run a reverse image search, treat detector and metadata results as signals, and check the source before you share or act. A closing deepfake-awareness chapter applies the same habits to AI video and voice, including verifying payment or access requests through a separate trusted channel. It is self-paced and requires no account.

Why "look closer" is no longer the lesson

A convincing generated image may not be identifiable by eye alone. In a 2025 study of 2,000 UK and US consumers, confidence in detecting deepfakes remained above 60%, while only 0.1% correctly distinguished all real and deepfake stimuli across images and videos. This strict all-items-correct result is not an average image-accuracy score. The course therefore starts by measuring how well looking actually works for you, then hands over a four-step behaviour guide and the tools that back it up. Each chapter ends with a short picture check of what you would actually do, and the course ends with a recap.

Ten practical course chapters

1. 1. 정말 얼마나 어려울까?

   Five images, no context, no hints.

2. 2. 확인하지 않고 공유하지 않기

   Rule 1: why a reaction, even a skeptical one, still spreads it.

3. 3. 사람의 눈

   Rule 2, tool 1: three pairs, find the real one, and which flaws you can actually verify.

4. 4. Reverse Image Search

   Tool 2: the strongest single check, and how to run it.

5. 5. AI Detectors와 메타데이터

   Tool 3: a signal, never a verdict.

6. 6. 출처 확인하기

   Tool 4: account age, sender address, forwarding history.

7. 7. 허위 정보 신고하기

   Rule 3: using the platform's mechanism, not the comment section.

8. 8. 사실에 근거해 대응하기

   Rule 4: how to correct something without it backfiring.

9. 9. 더 알아보기: AI 영상과 음성

   What changes beyond still images, including off-channel verification.

10. 10. 정리: 배운 것

    Every chapter in one line, next to your own results, plus the one sequence to keep.

Learning objectives

1. 1. Treat looking as a weak first signal: name a flaw only when you can verify it, treat a hint as a reason to check, and draw no conclusion when there is nothing. Practised in chapter 1, 3 · Scored by 2 picture question(s) in the chapter 3 check
2. 2. Pause before sharing or reacting to a claim nobody has confirmed. Practised in chapter 2 · Scored by 1 picture question(s) in the chapter 2 check
3. 3. Use reverse image search to find earlier, dated copies — and read the result correctly, including a real photo with a false caption. Practised in chapter 4 · Scored by 2 picture question(s) in the chapter 4 check
4. 4. Read detector scores and Content Credentials as signals, never as verdicts. Practised in chapter 5 · Scored by 2 picture question(s) in the chapter 5 check
5. 5. Check the source — account, sender domain, independent confirmation — before trusting a claim. Practised in chapter 6 · Scored by 1 picture question(s) in the chapter 6 check
6. 6. Report deliberate deception through the platform, in the category that fits. Practised in chapter 7 · Scored by 1 picture question(s) in the chapter 7 check
7. 7. Correct misinformation with a specific, checkable reason instead of a verdict — and label your own AI images. Practised in chapter 8 · Scored by 2 picture question(s) in the chapter 8 check
8. 8. Verify urgent money, credential or access requests off-channel, whoever they seem to come from. Practised in chapter 9 · Scored by 1 picture question(s) in the chapter 9 check

For groups and classrooms

The course is built for one person at a time. To teach it live to a class — you present on the board, students answer the questions on their phones — use Classroom: Spotting AI Fakes (Basic). For just the image quiz as a class game, switch to Simple Quiz there. The measured background to the numbers used here is in our first-party analysis and the detector benchmark.

Questions about the course

Un corso gratuito di consapevolezza sull'IA per verificare i media sintetici

Spotting AI Fakes è un corso gratuito di consapevolezza e alfabetizzazione sull'IA. Insegna un metodo pratico per verificare le immagini generate dall'IA: fermati, metti in discussione il contesto, usa Reverse Image Search, considera i risultati di detector e metadati come segnali e controlla la fonte prima di condividere o agire. Un capitolo finale sui deepfake applica le stesse abitudini a video e voce IA, compresa la verifica delle richieste di pagamento o di accesso tramite un canale separato e affidabile. Si segue al proprio ritmo e non richiede un account.

Perché «guarda meglio» non è più la lezione

Un'immagine generata convincente può non essere riconoscibile a occhio. In uno studio del 2025 su 2.000 consumatori nel Regno Unito e negli Stati Uniti, la fiducia nel riconoscere i deepfake è rimasta sopra il 60%, mentre solo lo 0,1% ha distinto correttamente tutti gli stimoli reali e deepfake tra immagini e video. Questo risultato severo, con tutti gli elementi giusti, non è una precisione media sulle immagini. Il corso comincia quindi misurando quanto ti funziona davvero guardare, poi ti consegna una guida al comportamento in quattro passi e gli strumenti che la sostengono. Ogni capitolo termina con una breve verifica con immagini di ciò che faresti davvero, e il corso si chiude con un riepilogo.

Dieci capitoli pratici

1. 1. Quanto è difficile, davvero?

   Cinque immagini, nessun contesto, nessun aiuto.

2. 2. Non condividere senza verificare

   Regola 1: perché una reazione, anche scettica, lo diffonde comunque.

3. 3. L'occhio umano

   Regola 2, strumento 1: tre coppie, trova quella reale, e quali difetti puoi davvero verificare.

4. 4. Reverse Image Search

   Strumento 2: il controllo singolo più forte, e come farlo.

5. 5. AI Detectors e metadati

   Strumento 3: un segnale, mai un verdetto.

6. 6. Controlla la fonte

   Strumento 4: età dell'account, indirizzo del mittente, cronologia degli inoltri.

7. 7. Segnala la disinformazione

   Regola 3: usare il meccanismo della piattaforma, non la sezione dei commenti.

8. 8. Rispondi con i fatti

   Regola 4: come correggere qualcosa senza che si ritorca contro.

9. 9. Approfondimento: video e voce IA

   Che cosa cambia oltre le immagini fisse, compresa la verifica fuori canale.

10. 10. Riepilogo: che cosa hai imparato

    Ogni capitolo in una riga, accanto ai tuoi risultati, più l'unica sequenza da ricordare.

Obiettivi di apprendimento

1. 1. Considerare il guardare come un primo segnale debole: indicare un difetto solo se puoi verificarlo, trattare un indizio come un motivo per controllare e non trarre conclusioni quando non c'è nulla. Si esercita nel capitolo 1, 3 · Valutato da 2 domande con immagini nella verifica del capitolo 3
2. 2. Fermarsi prima di condividere un'affermazione che nessuno ha confermato o di reagirvi. Si esercita nel capitolo 2 · Valutato da 1 domande con immagini nella verifica del capitolo 2
3. 3. Usare Reverse Image Search per trovare copie precedenti e datate, e leggere bene il risultato, anche nel caso di una foto reale con una didascalia falsa. Si esercita nel capitolo 4 · Valutato da 2 domande con immagini nella verifica del capitolo 4
4. 4. Leggere i punteggi dei detector e le Content Credentials come segnali, mai come verdetti. Si esercita nel capitolo 5 · Valutato da 2 domande con immagini nella verifica del capitolo 5
5. 5. Controllare la fonte (account, dominio del mittente, conferme indipendenti) prima di fidarsi di un'affermazione. Si esercita nel capitolo 6 · Valutato da 1 domande con immagini nella verifica del capitolo 6
6. 6. Segnalare l'inganno deliberato tramite la piattaforma, nella categoria adatta. Si esercita nel capitolo 7 · Valutato da 1 domande con immagini nella verifica del capitolo 7
7. 7. Correggere la disinformazione con un motivo specifico e verificabile invece di un verdetto, ed etichettare le proprie immagini IA. Si esercita nel capitolo 8 · Valutato da 2 domande con immagini nella verifica del capitolo 8
8. 8. Verificare fuori canale le richieste urgenti di denaro, credenziali o accessi, da chiunque sembrino arrivare. Si esercita nel capitolo 9 · Valutato da 1 domande con immagini nella verifica del capitolo 9

Per gruppi e classi

Il corso è pensato per una persona alla volta. Per insegnarlo dal vivo a una classe, presentando alla lavagna mentre gli studenti rispondono sul telefono, usa Classroom: Spotting AI Fakes (Basic). Per il solo quiz di immagini come gioco di classe, passa lì a Simple Quiz. Il contesto misurato dei numeri usati qui è nella nostra analisi nostra e nel benchmark dei detector.

Domande sul corso

Um curso gratuito de conscientização sobre IA para verificar mídia sintética

O Spotting AI Fakes é um curso gratuito de conscientização e letramento em IA. Ele ensina um método prático para verificar imagens geradas por IA: pare, questione o contexto, use Reverse Image Search, trate os resultados de detectores e metadados como sinais e verifique a fonte antes de compartilhar ou agir. Um capítulo final sobre deepfakes aplica os mesmos hábitos a vídeo e voz de IA, incluindo a verificação de pedidos de pagamento ou acesso por um canal separado e confiável. É feito no seu ritmo e não exige conta.

Por que «olhe mais de perto» não é mais a lição

Uma imagem gerada convincente pode não ser identificável só a olho. Em um estudo de 2025 com 2.000 consumidores do Reino Unido e dos Estados Unidos, a confiança em detectar deepfakes ficou acima de 60%, enquanto só 0,1% distinguiu corretamente todos os estímulos reais e deepfake em imagens e vídeos. Esse resultado rigoroso, com todos os itens certos, não é uma média de precisão em imagens. Por isso o curso começa medindo o quanto olhar realmente funciona para você, depois entrega um guia de conduta em quatro passos e as ferramentas que o sustentam. Cada capítulo termina com uma breve verificação com imagens do que você realmente faria, e o curso termina com um resumo.

Dez capítulos práticos

1. 1. Quão difícil é, de verdade?

   Cinco imagens, sem contexto, sem dicas.

2. 2. Não compartilhe sem verificar

   Regra 1: por que uma reação, mesmo cética, ainda espalha.

3. 3. O olho humano

   Regra 2, ferramenta 1: três pares, ache a real, e quais falhas você consegue mesmo verificar.

4. 4. Reverse Image Search

   Ferramenta 2: a verificação isolada mais forte, e como fazê-la.

5. 5. AI Detectors e metadados

   Ferramenta 3: um sinal, nunca um veredito.

6. 6. Verifique a fonte

   Ferramenta 4: idade da conta, endereço do remetente, histórico de encaminhamento.

7. 7. Denuncie a desinformação

   Regra 3: usar o mecanismo da plataforma, não a seção de comentários.

8. 8. Responda com fatos

   Regra 4: como corrigir algo sem sair pela culatra.

9. 9. Excursão: vídeo e voz de IA

   O que muda além das imagens estáticas, incluindo a verificação por outro canal.

10. 10. Resumo: o que você aprendeu

    Cada capítulo em uma linha, ao lado dos seus resultados, mais a sequência para guardar.

Objetivos de aprendizagem

1. 1. Tratar o olhar como um primeiro sinal fraco: apontar uma falha só quando puder verificá-la, tratar um indício como motivo para verificar e não concluir nada quando não houver nada. Praticado no capítulo 1, 3 · Avaliado por 2 pergunta(s) com imagens na verificação do capítulo 3
2. 2. Parar antes de compartilhar ou reagir a uma afirmação que ninguém confirmou. Praticado no capítulo 2 · Avaliado por 1 pergunta(s) com imagens na verificação do capítulo 2
3. 3. Usar Reverse Image Search para encontrar cópias anteriores e datadas, e ler bem o resultado, inclusive uma foto real com legenda falsa. Praticado no capítulo 4 · Avaliado por 2 pergunta(s) com imagens na verificação do capítulo 4
4. 4. Ler pontuações de detectores e Content Credentials como sinais, nunca como vereditos. Praticado no capítulo 5 · Avaliado por 2 pergunta(s) com imagens na verificação do capítulo 5
5. 5. Verificar a fonte (conta, domínio do remetente, confirmação independente) antes de confiar em uma afirmação. Praticado no capítulo 6 · Avaliado por 1 pergunta(s) com imagens na verificação do capítulo 6
6. 6. Denunciar o engano deliberado pela plataforma, na categoria adequada. Praticado no capítulo 7 · Avaliado por 1 pergunta(s) com imagens na verificação do capítulo 7
7. 7. Corrigir a desinformação com um motivo específico e verificável em vez de um veredito, e identificar as próprias imagens de IA. Praticado no capítulo 8 · Avaliado por 2 pergunta(s) com imagens na verificação do capítulo 8
8. 8. Verificar por outro canal pedidos urgentes de dinheiro, credenciais ou acesso, seja de quem parecerem vir. Praticado no capítulo 9 · Avaliado por 1 pergunta(s) com imagens na verificação do capítulo 9

Para grupos e turmas

O curso foi feito para uma pessoa de cada vez. Para ensiná-lo ao vivo a uma turma, com você apresentando no quadro e os alunos respondendo no celular, use Classroom: Spotting AI Fakes (Basic). Para ter só o quiz de imagens como jogo em turma, mude lá para Simple Quiz. O contexto medido dos números usados aqui está na nossa análise própria e no benchmark de detectores.

Dúvidas sobre o curso

合成メディアを確認するための無料の AI 意識向上研修

Spotting AI Fakes は無料の AI 意識向上研修であり、AI リテラシーのコースです。AI 生成画像を確認する実践的な手順を学びます。立ち止まる、文脈を疑う、Reverse Image Search を行う、検出ツールとメタデータの結果をサインとして扱う、共有や行動の前に情報源を確認する、という流れです。最後の Deepfake の章では、同じ習慣を AI 動画と音声に応用し、支払いやアクセスの依頼を別の信頼できるチャネルで確認する方法も扱います。自分のペースで受けられ、アカウントは不要です。

「もっとよく見る」がもう教訓ではない理由

説得力のある生成画像は、目だけでは見分けられないことがあります。英国と米国の消費者 2,000 人を対象にした 2025 年の調査では、Deepfake を見抜く自信は 60% を超えたままでしたが、画像と動画にわたるすべての本物と Deepfake を正しく見分けられたのは 0.1% だけでした。この全問正解という厳しい結果は、画像の平均正答率ではありません。そのためコースは、見ることが自分にどれだけ役立つかを測るところから始まり、4 ステップの行動ガイドとそれを支えるツールへと進みます。各章は実際にどうするかを問う短い画像チェックで終わり、コースの最後にまとめがあります。

実践的な 10 章

1. 1. 実際、どれくらい難しいのでしょう？

   画像は 5 枚、文脈なし、ヒントなし。

2. 2. 確認せずに共有しない

   ルール 1：懐疑的な反応でも拡散してしまう理由。

3. 3. 人の目

   ルール 2、ツール 1：3 組のペアから本物を探し、実際に確認できる欠陥を学びます。

4. 4. Reverse Image Search

   ツール 2：単独で最も強い確認と、その手順。

5. 5. AI Detectors とメタデータ

   ツール 3：サインであり、判定ではありません。

6. 6. 情報源を確認する

   ツール 4：アカウントの古さ、送信元アドレス、転送履歴。

7. 7. 誤情報を通報する

   ルール 3：コメント欄ではなく、プラットフォームの仕組みを使います。

8. 8. 事実で応じる

   ルール 4：逆効果にならない訂正の方法。

9. 9. 寄り道：AI 動画と音声

   静止画の先で変わること。チャネル外の確認も含みます。

10. 10. まとめ：学んだこと

    全章を 1 行で、自分の結果と並べて。そして覚えておきたい手順。

学習目標

1. 1. 見ることを弱い最初のサインとして扱う。欠陥は確認できるときだけ指摘し、ヒントは確認の理由として扱い、何もなければ結論を出さない。 第 1, 3 章で練習 · 第 3 章のチェックで画像問題 2 問により評価
2. 2. 誰も裏付けていない主張を共有したり反応したりする前に立ち止まる。 第 2 章で練習 · 第 2 章のチェックで画像問題 1 問により評価
3. 3. Reverse Image Search で日付のある古いコピーを見つけ、偽のキャプションの本物の写真も含めて結果を正しく読む。 第 4 章で練習 · 第 4 章のチェックで画像問題 2 問により評価
4. 4. 検出スコアと Content Credentials を、判定ではなくサインとして読む。 第 5 章で練習 · 第 5 章のチェックで画像問題 2 問により評価
5. 5. 主張を信じる前に情報源（アカウント、送信元ドメイン、独立した裏付け）を確認する。 第 6 章で練習 · 第 6 章のチェックで画像問題 1 問により評価
6. 6. 意図的なだましを、プラットフォームから適切なカテゴリで通報する。 第 7 章で練習 · 第 7 章のチェックで画像問題 1 問により評価
7. 7. 判定ではなく具体的で確認できる理由で誤情報を訂正し、自分の AI 画像に表示を付ける。 第 8 章で練習 · 第 8 章のチェックで画像問題 2 問により評価
8. 8. 緊急のお金、認証情報、アクセスの依頼は、誰からに見えてもチャネルの外で確認する。 第 9 章で練習 · 第 9 章のチェックで画像問題 1 問により評価

グループと教室向け

このコースは一度に 1 人が受けるように作られています。クラスでライブで教えるには（先生がスクリーンで進行し、生徒はスマホで答えます）、Classroom: Spotting AI Fakes (Basic) を使ってください。画像クイズだけをクラスゲームにするなら、そこで Simple Quiz に切り替えてください。 ここで使う数字の測定に関する背景は、自社の分析 と 検出ツールのベンチマーク にあります。

コースについての質問

Khóa đào tạo miễn phí nâng cao nhận thức về AI để xác minh nội dung tổng hợp

Spotting AI Fakes là khóa đào tạo miễn phí nâng cao nhận thức và hiểu biết về AI. Khóa học dạy quy trình xác minh thực tế cho ảnh do AI tạo: dừng lại, đặt câu hỏi về bối cảnh, dùng Reverse Image Search, coi kết quả của công cụ phát hiện và siêu dữ liệu là tín hiệu, và kiểm tra nguồn trước khi chia sẻ hoặc hành động. Chương cuối về Deepfake áp dụng cùng thói quen cho video và giọng nói AI, gồm cả xác minh yêu cầu thanh toán hoặc truy cập qua một kênh riêng đáng tin. Học theo nhịp của bạn và không cần tài khoản.

Vì sao «nhìn kỹ hơn» không còn là bài học

Một ảnh được tạo thuyết phục có thể không nhận ra được chỉ bằng mắt. Trong nghiên cứu năm 2025 trên 2.000 người tiêu dùng ở Anh và Mỹ, mức tự tin khi phát hiện Deepfake vẫn trên 60%, trong khi chỉ 0,1% phân biệt đúng tất cả nội dung thật và Deepfake trên cả ảnh lẫn video. Kết quả nghiêm ngặt, đúng toàn bộ này không phải điểm chính xác trung bình với ảnh. Vì vậy khóa học bắt đầu bằng việc đo xem việc nhìn thực sự hiệu quả với bạn đến đâu, rồi đưa ra hướng dẫn hành động bốn bước và các công cụ hỗ trợ. Mỗi chương kết thúc bằng bài kiểm tra ảnh ngắn về điều bạn thực sự sẽ làm, và khóa học kết thúc bằng phần tóm tắt.

Mười chương thực hành

1. 1. Thực sự khó đến mức nào?

   Năm bức ảnh, không bối cảnh, không gợi ý.

2. 2. Đừng chia sẻ khi chưa kiểm tra

   Quy tắc 1: vì sao phản ứng, kể cả hoài nghi, vẫn lan truyền nó.

3. 3. Mắt người

   Quy tắc 2, công cụ 1: ba cặp, tìm ảnh thật, và những lỗi bạn thực sự kiểm chứng được.

4. 4. Reverse Image Search

   Công cụ 2: cách kiểm tra đơn lẻ mạnh nhất và cách thực hiện.

5. 5. AI Detectors và siêu dữ liệu

   Công cụ 3: một tín hiệu, không bao giờ là phán quyết.

6. 6. Kiểm tra nguồn

   Công cụ 4: tuổi tài khoản, địa chỉ người gửi, lịch sử chuyển tiếp.

7. 7. Báo cáo thông tin sai lệch

   Quy tắc 3: dùng cơ chế của nền tảng, không phải phần bình luận.

8. 8. Trả lời bằng sự thật

   Quy tắc 4: cách đính chính mà không phản tác dụng.

9. 9. Mở rộng: video và giọng nói AI

   Điều gì thay đổi ngoài ảnh tĩnh, gồm cả xác minh ngoài kênh.

10. 10. Tóm tắt: những gì bạn đã học

    Mỗi chương một dòng, cạnh kết quả của bạn, cùng trình tự cần nhớ.

Mục tiêu học tập

1. 1. Coi việc nhìn là tín hiệu đầu tiên yếu: chỉ nêu lỗi khi kiểm chứng được, coi gợi ý là lý do để kiểm tra, và không kết luận khi không có gì. Thực hành ở chương 1, 3 · Chấm bằng 2 câu hỏi hình ảnh trong phần kiểm tra chương 3
2. 2. Dừng lại trước khi chia sẻ hoặc phản ứng với tuyên bố chưa ai xác nhận. Thực hành ở chương 2 · Chấm bằng 1 câu hỏi hình ảnh trong phần kiểm tra chương 2
3. 3. Dùng Reverse Image Search để tìm các bản cũ có ngày, và đọc đúng kết quả, kể cả ảnh thật với chú thích sai. Thực hành ở chương 4 · Chấm bằng 2 câu hỏi hình ảnh trong phần kiểm tra chương 4
4. 4. Đọc điểm công cụ phát hiện và Content Credentials như tín hiệu, không bao giờ như phán quyết. Thực hành ở chương 5 · Chấm bằng 2 câu hỏi hình ảnh trong phần kiểm tra chương 5
5. 5. Kiểm tra nguồn (tài khoản, tên miền người gửi, xác nhận độc lập) trước khi tin một tuyên bố. Thực hành ở chương 6 · Chấm bằng 1 câu hỏi hình ảnh trong phần kiểm tra chương 6
6. 6. Báo cáo sự lừa dối có chủ ý qua nền tảng, đúng danh mục. Thực hành ở chương 7 · Chấm bằng 1 câu hỏi hình ảnh trong phần kiểm tra chương 7
7. 7. Đính chính thông tin sai lệch bằng lý do cụ thể, kiểm chứng được thay vì phán quyết, và gắn nhãn ảnh AI của mình. Thực hành ở chương 8 · Chấm bằng 2 câu hỏi hình ảnh trong phần kiểm tra chương 8
8. 8. Xác minh ngoài kênh các yêu cầu khẩn về tiền, thông tin đăng nhập hoặc quyền truy cập, dù trông như đến từ ai. Thực hành ở chương 9 · Chấm bằng 1 câu hỏi hình ảnh trong phần kiểm tra chương 9

Cho nhóm và lớp học

Khóa học được thiết kế cho từng người một. Để dạy trực tiếp cho một lớp, bạn trình bày trên bảng và học sinh trả lời trên điện thoại, hãy dùng Classroom: Spotting AI Fakes (Basic). Nếu chỉ cần quiz ảnh làm trò chơi cho lớp, hãy chuyển sang Simple Quiz ở đó. Nền tảng đo lường của các con số dùng ở đây có trong phân tích của chúng tôi và đánh giá công cụ phát hiện.

Câu hỏi về khóa học

Bezpłatne szkolenie o AI do weryfikacji mediów syntetycznych

Spotting AI Fakes to bezpłatne szkolenie uświadamiające o AI i kurs kompetencji AI. Uczy praktycznego sposobu weryfikacji obrazów generowanych przez AI: zatrzymaj się, podważ kontekst, użyj Reverse Image Search, traktuj wyniki detektorów i metadane jako sygnały i sprawdź źródło, zanim udostępnisz lub zaczniesz działać. Końcowy rozdział o Deepfake stosuje te same nawyki do wideo i głosu AI, w tym do weryfikacji próśb o płatność lub dostęp przez osobny zaufany kanał. Kurs przechodzi się we własnym tempie i nie wymaga konta.

Dlaczego „przyjrzyj się bliżej” nie jest już lekcją

Przekonującego wygenerowanego obrazu może nie dać się rozpoznać samym okiem. W badaniu z 2025 roku na 2000 konsumentów z Wielkiej Brytanii i USA pewność w wykrywaniu Deepfake pozostała powyżej 60%, a tylko 0,1% poprawnie rozróżniło wszystkie prawdziwe i Deepfake bodźce na obrazach i wideo. Ten surowy wynik wszystkich poprawnych odpowiedzi nie jest średnią trafnością dla obrazów. Kurs zaczyna się więc od pomiaru, jak naprawdę działa u ciebie patrzenie, a potem daje czterokrokowy przewodnik działania i wspierające go narzędzia. Każdy rozdział kończy się krótkim testem tego, co naprawdę zrobisz, a kurs kończy się podsumowaniem.

Dziesięć praktycznych rozdziałów

1. 1. Jak trudne to jest naprawdę?

   Pięć obrazów, bez kontekstu, bez podpowiedzi.

2. 2. Nie udostępniaj bez sprawdzenia

   Zasada 1: dlaczego reakcja, nawet sceptyczna, wciąż to rozpowszechnia.

3. 3. Ludzkie oko

   Zasada 2, narzędzie 1: trzy pary, znajdź prawdziwy obraz i sprawdź, które wady można naprawdę zweryfikować.

4. 4. Reverse Image Search

   Narzędzie 2: najmocniejszy pojedynczy test i jak go wykonać.

5. 5. AI Detectors i metadane

   Narzędzie 3: sygnał, nigdy werdykt.

6. 6. Sprawdź źródło

   Narzędzie 4: wiek konta, adres nadawcy, historia przekazywania.

7. 7. Zgłoś dezinformację

   Zasada 3: korzystanie z mechanizmu platformy, a nie sekcji komentarzy.

8. 8. Odpowiadaj faktami

   Zasada 4: jak coś poprawić, żeby nie przyniosło to odwrotnego skutku.

9. 9. Wycieczka: wideo i głos AI

   Co zmienia się poza obrazami statycznymi, w tym weryfikacja poza kanałem.

10. 10. Podsumowanie: czego się nauczono

    Każdy rozdział w jednej linijce, obok twoich wyników, oraz sekwencja do zapamiętania.

Cele nauki

1. 1. Traktować patrzenie jako słaby pierwszy sygnał: wskazywać wadę tylko wtedy, gdy można ją sprawdzić, traktować wskazówkę jako powód do sprawdzenia i nie wyciągać wniosków, gdy nic nie ma. Ćwiczone w rozdziale 1, 3 · Oceniane przez pytania z obrazem (liczba: 2) w teście rozdziału 3
2. 2. Zatrzymać się przed udostępnieniem twierdzenia, którego nikt nie potwierdził, lub reakcją na nie. Ćwiczone w rozdziale 2 · Oceniane przez pytania z obrazem (liczba: 1) w teście rozdziału 2
3. 3. Używać Reverse Image Search, aby znaleźć wcześniejsze, datowane kopie, i poprawnie czytać wynik, także przy prawdziwym zdjęciu z fałszywym podpisem. Ćwiczone w rozdziale 4 · Oceniane przez pytania z obrazem (liczba: 2) w teście rozdziału 4
4. 4. Czytać wyniki detektorów i Content Credentials jako sygnały, nigdy jako werdykty. Ćwiczone w rozdziale 5 · Oceniane przez pytania z obrazem (liczba: 2) w teście rozdziału 5
5. 5. Sprawdzać źródło (konto, domenę nadawcy, niezależne potwierdzenie), zanim zaufa się twierdzeniu. Ćwiczone w rozdziale 6 · Oceniane przez pytania z obrazem (liczba: 1) w teście rozdziału 6
6. 6. Zgłaszać celowe oszustwo przez platformę, w odpowiedniej kategorii. Ćwiczone w rozdziale 7 · Oceniane przez pytania z obrazem (liczba: 1) w teście rozdziału 7
7. 7. Korygować dezinformację konkretnym, sprawdzalnym powodem zamiast werdyktu i oznaczać własne obrazy AI. Ćwiczone w rozdziale 8 · Oceniane przez pytania z obrazem (liczba: 2) w teście rozdziału 8
8. 8. Weryfikować poza kanałem pilne prośby o pieniądze, dane logowania lub dostęp, od kogokolwiek zdają się pochodzić. Ćwiczone w rozdziale 9 · Oceniane przez pytania z obrazem (liczba: 1) w teście rozdziału 9

Dla grup i klas

Kurs jest zbudowany dla jednej osoby naraz. Aby uczyć go na żywo w klasie, prezentując na tablicy, gdy uczniowie odpowiadają na telefonach, użyj Classroom: Spotting AI Fakes (Basic). Aby mieć sam quiz obrazów jako grę klasową, przejdź tam do Simple Quiz. Zmierzone tło liczb użytych tutaj znajdziesz w naszej własna analiza i w benchmark detektorów.

Pytania o kurs

Безкоштовний тренінг із перевірки синтетичних медіа

Spotting AI Fakes — безкоштовний тренінг і курс медіаграмотності щодо ШІ. Він навчає практичного порядку перевірки зображень, згенерованих ШІ: зупинись, постав під сумнів контекст, запусти Reverse Image Search, сприймай результати детекторів і метадані як сигнали та перевір джерело, перш ніж поширювати чи діяти. Завершальний розділ про Deepfake застосовує ті самі звички до відео й голосу ШІ, зокрема перевірку запитів на оплату чи доступ окремим надійним каналом. Курс проходять у власному темпі, обліковий запис не потрібен.

Чому «придивись уважніше» більше не є уроком

Переконливе згенероване зображення може бути неможливо розпізнати лише на око. У дослідженні 2025 року серед 2,000 споживачів із Великої Британії та США упевненість у виявленні Deepfakes залишалася вище 60%, тоді як лише 0.1% правильно розрізнили всі справжні та Deepfake-приклади серед зображень і відео. Цей суворий показник «усе правильно» не є середньою точністю за зображеннями. Тому курс спочатку вимірює, наскільки добре погляд працює саме для тебе, а потім дає порядок дій із чотирьох кроків та інструменти для нього. Кожен розділ закінчується короткою перевіркою зображеннями того, що ти справді зробив(-ла) б, а курс завершується підсумком.

Десять практичних розділів курсу

1. 1. Наскільки це насправді складно?

   П’ять зображень, без контексту й без підказок.

2. 2. Не поширюй неперевірене

   Правило 1: чому реакція, навіть скептична, усе одно поширює допис.

3. 3. Людське око

   Правило 2, інструмент 1: три пари, знайди справжнє і дізнайся, які вади справді можна перевірити.

4. 4. Reverse Image Search

   Інструмент 2: найсильніша окрема перевірка і як її виконати.

5. 5. AI Detectors і метадані

   Інструмент 3: сигнал, а не вирок.

6. 6. Перевір джерело

   Інструмент 4: вік акаунта, адреса відправника, історія пересилань.

7. 7. Повідомляй про дезінформацію

   Правило 3: механізм платформи, а не коментарі.

8. 8. Відповідай фактами

   Правило 4: як виправити, щоб це не дало зворотного ефекту.

9. 9. Екскурс: відео і голос ШІ

   Що змінюється поза статичними зображеннями, зокрема перевірка поза каналом.

10. 10. Підсумок: чого ти навчився(-лась)

    Кожен розділ одним рядком поруч із твоїми результатами й одна послідовність, яку варто запам’ятати.

Навчальні цілі

1. 1. Вважай погляд слабким першим сигналом: називай ваду лише тоді, коли можеш її перевірити, вважай підказку приводом для перевірки і не роби висновків, коли нічого немає. Практика в розділі 1, 3 · Оцінюють запитання із зображеннями (кількість: 2) у перевірці розділу 3
2. 2. Зупинись, перш ніж поширювати чи реагувати на твердження, яке ніхто не підтвердив. Практика в розділі 2 · Оцінюють запитання із зображеннями (кількість: 1) у перевірці розділу 2
3. 3. Використовуй Reverse Image Search, щоб знаходити давніші датовані копії, і правильно читай результат, зокрема щодо справжнього фото з неправдивим підписом. Практика в розділі 4 · Оцінюють запитання із зображеннями (кількість: 2) у перевірці розділу 4
4. 4. Читай оцінки детекторів і Content Credentials як сигнали, а не вироки. Практика в розділі 5 · Оцінюють запитання із зображеннями (кількість: 2) у перевірці розділу 5
5. 5. Перевіряй джерело — акаунт, домен відправника, незалежне підтвердження, — перш ніж довіряти твердженню. Практика в розділі 6 · Оцінюють запитання із зображеннями (кількість: 1) у перевірці розділу 6
6. 6. Повідомляй про навмисний обман через платформу, у відповідній категорії. Практика в розділі 7 · Оцінюють запитання із зображеннями (кількість: 1) у перевірці розділу 7
7. 7. Виправляй дезінформацію конкретною причиною, яку можна перевірити, а не вироком, і позначай власні зображення ШІ. Практика в розділі 8 · Оцінюють запитання із зображеннями (кількість: 2) у перевірці розділу 8
8. 8. Перевіряй термінові запити про гроші, облікові дані чи доступ поза каналом, від кого б вони не надходили. Практика в розділі 9 · Оцінюють запитання із зображеннями (кількість: 1) у перевірці розділу 9

Для груп і класів

Курс створено для однієї людини. Щоб викладати його наживо класу — ви показуєте на дошці, учні відповідають на телефонах, — скористайтеся Classroom: Spotting AI Fakes (Basic). Якщо потрібна лише вікторина із зображеннями як гра для класу, перейдіть там на Simple Quiz. Виміряне підґрунтя використаних тут чисел є в нашому матеріалі власний аналіз і в порівняння детекторів.

Запитання про курс

تدريب مجاني للتحقق من الوسائط الاصطناعية

Spotting AI Fakes تدريب مجاني ودورة في الوعي بالذكاء الاصطناعي. يعلّم مسار تحقق عمليًا للصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي: توقف، وشكّك في السياق، وأجرِ Reverse Image Search، واعتبر نتائج الكواشف والبيانات الوصفية إشارات، وتحقق من المصدر قبل أن تشارك أو تتصرف. ويطبق فصل ختامي عن Deepfake العادات نفسها على فيديو وصوت الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التحقق من طلبات الدفع أو الوصول عبر قناة موثوقة منفصلة. يُؤخذ بوتيرتك الخاصة ولا يتطلب حسابًا.

لماذا لم يعد «انظر عن قرب» هو الدرس

قد لا يمكن تمييز صورة مولّدة مقنعة بالعين وحدها. في دراسة عام 2025 شملت 2,000 مستهلك في المملكة المتحدة والولايات المتحدة، ظلت الثقة في كشف Deepfakes فوق 60%، بينما لم يميّز تمييزًا صحيحًا كل المحفزات الحقيقية ومحفزات Deepfake عبر الصور والفيديو سوى 0.1%. هذه النتيجة الصارمة ليست متوسط دقة للصور. لذلك تبدأ الدورة بقياس مدى نجاح النظر لديك، ثم تعطيك دليل تصرّف من أربع خطوات والأدوات التي تدعمه. وينتهي كل فصل باختبار مصوّر قصير لما كنت ستفعله فعلًا، وتنتهي الدورة بملخص.

عشرة فصول عملية

1. 1. ما مدى صعوبة الأمر حقًا؟

   خمس صور، دون سياق ولا تلميحات.

2. 2. لا تشارك دون تحقق

   القاعدة 1: لماذا ينشره التفاعل حتى لو كان متشككًا.

3. 3. العين البشرية

   القاعدة 2، الأداة 1: ثلاثة أزواج، ابحث عن الحقيقية، وأي الأخطاء يمكنك التحقق منها فعلًا.

4. 4. Reverse Image Search

   الأداة 2: أقوى فحص منفرد وكيف تجريه.

5. 5. AI Detectors والبيانات الوصفية

   الأداة 3: إشارة وليست حكمًا أبدًا.

6. 6. تحقق من المصدر

   الأداة 4: عمر الحساب وعنوان المرسل وسجل إعادة التوجيه.

7. 7. أبلغ عن المعلومات المضللة

   القاعدة 3: استخدام آلية المنصة لا قسم التعليقات.

8. 8. رد بالحقائق

   القاعدة 4: كيف تصحح شيئًا دون نتيجة عكسية.

9. 9. جولة جانبية: فيديو وصوت الذكاء الاصطناعي

   ما يتغير خارج الصور الثابتة، بما في ذلك التحقق خارج القناة.

10. 10. الملخص: ما تعلمته

    كل فصل في سطر واحد بجانب نتائجك، والتسلسل الوحيد الذي ينبغي تذكره.

أهداف التعلم

1. 1. اعتبر النظر إشارة أولى ضعيفة: لا تذكر خللًا إلا إذا أمكنك التحقق منه، واعتبر التلميح سببًا للتحقق، ولا تستنتج شيئًا إذا لم يوجد شيء. يُمارس في الفصل 1, 3 · تُقيَّم بأسئلة مصوّرة (العدد: 2) في اختبار الفصل 3
2. 2. توقف قبل مشاركة ادعاء لم يؤكده أحد أو التفاعل معه. يُمارس في الفصل 2 · تُقيَّم بأسئلة مصوّرة (العدد: 1) في اختبار الفصل 2
3. 3. استخدم Reverse Image Search للعثور على نسخ أقدم مؤرخة، واقرأ النتيجة قراءة صحيحة، بما في ذلك الصورة الحقيقية ذات التعليق الكاذب. يُمارس في الفصل 4 · تُقيَّم بأسئلة مصوّرة (العدد: 2) في اختبار الفصل 4
4. 4. اقرأ درجات الكواشف وContent Credentials على أنها إشارات لا أحكام. يُمارس في الفصل 5 · تُقيَّم بأسئلة مصوّرة (العدد: 2) في اختبار الفصل 5
5. 5. تحقق من المصدر (الحساب، نطاق المرسل، التأكيد المستقل) قبل الوثوق بادعاء. يُمارس في الفصل 6 · تُقيَّم بأسئلة مصوّرة (العدد: 1) في اختبار الفصل 6
6. 6. أبلغ عن الخداع المتعمد عبر المنصة، في الفئة المناسبة. يُمارس في الفصل 7 · تُقيَّم بأسئلة مصوّرة (العدد: 1) في اختبار الفصل 7
7. 7. صحح المعلومات المضللة بسبب محدد قابل للتحقق بدلًا من الحكم، وضع وسمًا على صور الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. يُمارس في الفصل 8 · تُقيَّم بأسئلة مصوّرة (العدد: 2) في اختبار الفصل 8
8. 8. تحقق من طلبات المال أو بيانات الاعتماد أو الوصول العاجلة خارج القناة، أيًّا كان من يبدو مرسلها. يُمارس في الفصل 9 · تُقيَّم بأسئلة مصوّرة (العدد: 1) في اختبار الفصل 9

للمجموعات والصفوف

صُممت الدورة لشخص واحد في كل مرة. لتدريسها مباشرة لصف، إذ تعرض على السبورة ويجيب الطلاب على هواتفهم، استخدم Classroom: Spotting AI Fakes (Basic). ولاختبار الصور فقط كلعبة صفية، انتقل هناك إلى Simple Quiz. الخلفية المقيسة للأرقام المستخدمة هنا موجودة في تحليلنا الخاص ومقارنة الكواشف.

أسئلة عن الدورة

Sentetik medyayı doğrulamak için ücretsiz bir AI farkındalık eğitimi

Spotting AI Fakes, ücretsiz bir AI farkındalık eğitimi ve AI okuryazarlığı kursudur. AI ile üretilmiş görseller için pratik bir doğrulama yöntemi öğretir: dur, bağlamı sorgula, Reverse Image Search yap, dedektör ve meta veri sonuçlarını sinyal olarak gör, paylaşmadan veya harekete geçmeden önce kaynağı kontrol et. Kapanıştaki Deepfake farkındalığı bölümü aynı alışkanlıkları AI video ve sese uygular; ödeme veya erişim taleplerini ayrı ve güvenilir bir kanaldan doğrulamak da buna dahildir. Kendi hızında ilerlersin ve hesap gerekmez.

“Daha yakından bak” artık neden doğru ders değil?

İkna edici bir üretilmiş görsel yalnızca gözle anlaşılamayabilir. İngiltere ve ABD'den 2.000 tüketiciyle yapılan 2025 tarihli bir çalışmada Deepfake'leri tanıma konusundaki özgüven %60'ın üzerinde kalırken, görsel ve videolardaki tüm gerçek ve Deepfake örnekleri yalnızca %0,1 doğru ayırt etti. Tüm öğeleri doğru bilmeyi ölçen bu katı sonuç, ortalama bir görsel doğruluk puanı değildir. Bu nedenle kurs önce bakmanın senin için ne kadar işe yaradığını ölçer, ardından dört adımlı bir davranış rehberi ve onu destekleyen araçları verir. Her bölüm gerçekte ne yapacağını soran kısa bir görsel kontrolüyle biter, kurs da bir özetle.

On uygulamalı kurs bölümü

1. 1. Gerçekte ne kadar zor?

   Beş görsel, bağlam yok, ipucu yok.

2. 2. Kontrol etmeden paylaşma

   1. kural: Bir tepki, şüpheci olsa bile, neden içeriği yayar?

3. 3. İnsan gözü

   2. kural, 1. araç: üç çift, gerçek olanı bul ve hangi kusurları gerçekten doğrulayabileceğini öğren.

4. 4. Reverse Image Search

   2. araç: tek başına en güçlü kontrol ve nasıl yapılacağı.

5. 5. AI Detector'lar ve meta veriler

   3. araç: bir sinyal, asla hüküm değil.

6. 6. Kaynağı kontrol et

   4. araç: hesap yaşı, gönderen adresi, iletilme geçmişi.

7. 7. Yanlış bilgiyi bildir

   3. kural: yorum bölümünü değil, platformun mekanizmasını kullanmak.

8. 8. Gerçeklere dayanarak yanıt ver

   4. kural: bir şeyi ters tepmeden nasıl düzeltirsin?

9. 9. Ek bölüm: AI video ve ses

   Durağan görsellerin ötesinde neler değişiyor, kanal dışı doğrulama dahil.

10. 10. Özet: neler öğrendin?

    Kendi sonuçlarınla yan yana her bölüm tek satırda ve akılda tutulacak tek sıra.

Öğrenme hedefleri

1. 1. Bakmayı zayıf bir ilk sinyal olarak gör: bir kusuru yalnızca doğrulayabildiğinde adlandır, ipucunu kontrol etmek için bir neden say ve ortada bir şey yoksa sonuç çıkarma. 1, 3. bölümde uygulanır · 3. bölüm kontrolünde 2 görsel sorusuyla puanlanır
2. 2. Kimsenin doğrulamadığı bir iddiayı paylaşmadan veya ona tepki vermeden önce dur. 2. bölümde uygulanır · 2. bölüm kontrolünde 1 görsel sorusuyla puanlanır
3. 3. Daha eski, tarihli kopyaları bulmak için Reverse Image Search kullan ve sonucu doğru oku; yanlış açıklamalı gerçek bir fotoğraf da buna dahildir. 4. bölümde uygulanır · 4. bölüm kontrolünde 2 görsel sorusuyla puanlanır
4. 4. Dedektör puanlarını ve Content Credentials'ı hüküm olarak değil, sinyal olarak oku. 5. bölümde uygulanır · 5. bölüm kontrolünde 2 görsel sorusuyla puanlanır
5. 5. Bir iddiaya güvenmeden önce kaynağı kontrol et: hesap, gönderen alan adı, bağımsız doğrulama. 6. bölümde uygulanır · 6. bölüm kontrolünde 1 görsel sorusuyla puanlanır
6. 6. Kasıtlı aldatmayı platform üzerinden, uygun kategoride bildir. 7. bölümde uygulanır · 7. bölüm kontrolünde 1 görsel sorusuyla puanlanır
7. 7. Yanlış bilgiyi hükümle değil, somut ve doğrulanabilir bir nedenle düzelt; kendi AI görsellerini de etiketle. 8. bölümde uygulanır · 8. bölüm kontrolünde 2 görsel sorusuyla puanlanır
8. 8. Acil para, kimlik bilgisi veya erişim taleplerini, kimden geliyor görünürse görünsün kanal dışından doğrula. 9. bölümde uygulanır · 9. bölüm kontrolünde 1 görsel sorusuyla puanlanır

Gruplar ve sınıflar için

Kurs tek kişilik olarak tasarlandı. Sınıfta canlı işlemek için (siz tahtada sunarsınız, öğrenciler telefonlarından cevaplar) Classroom: Spotting AI Fakes (Basic) kullanın. Yalnızca görsel quizini sınıf oyunu olarak oynatmak için orada Simple Quiz seçeneğine geçin. Burada kullanılan sayıların ölçüm temeli özgün analiz ve dedektör karşılaştırması içinde yer alıyor.

Kurs hakkında sorular

Bezplatné školení o AI pro ověřování syntetických médií

Spotting AI Fakes je bezplatné školení a kurz AI gramotnosti. Učí praktický postup ověřování obrázků vygenerovaných AI: zastav se, zpochybni kontext, použij Reverse Image Search, ber výsledky detektorů a metadata jako signály a před sdílením nebo jednáním zkontroluj zdroj. Závěrečná kapitola o Deepfakech uplatňuje stejné návyky na AI video a hlas, včetně ověřování žádostí o platbu nebo přístup odděleným důvěryhodným kanálem. Postupuješ vlastním tempem a nepotřebuješ účet.

Proč už „podívej se pozorněji“ není to pravé ponaučení

Přesvědčivý vygenerovaný obrázek nemusí být možné poznat jen okem. Ve studii z roku 2025 s 2 000 spotřebiteli z Velké Británie a USA zůstala důvěra ve schopnost rozpoznat Deepfaky nad 60 %, zatímco všechny skutečné a Deepfake podněty v obrázcích i videích správně rozlišilo jen 0,1 %. Tento přísný výsledek „všechno správně“ není průměrné skóre přesnosti u obrázků. Kurz proto nejprve změří, jak dobře ti pohled opravdu funguje, a pak předá čtyřkroková pravidla chování a nástroje, které je podporují. Každá kapitola končí krátkou kontrolou obrázků zaměřenou na to, co bys opravdu udělal(a), a kurz končí shrnutím.

Deset praktických kapitol kurzu

1. 1. Jak je to doopravdy těžké?

   Pět obrázků, žádný kontext, žádné nápovědy.

2. 2. Nesdílej bez ověření

   Pravidlo 1: proč reakce, i skeptická, obsah dál šíří.

3. 3. Lidské oko

   Pravidlo 2, nástroj 1: tři dvojice, najdi skutečnou a zjisti, které chyby můžeš opravdu ověřit.

4. 4. Reverse Image Search

   Nástroj 2: nejsilnější samostatná kontrola a jak ji provést.

5. 5. AI Detektory a metadata

   Nástroj 3: signál, nikdy verdikt.

6. 6. Zkontroluj zdroj

   Nástroj 4: stáří účtu, adresa odesílatele, historie přeposílání.

7. 7. Nahlas dezinformace

   Pravidlo 3: využít mechanismus platformy, ne komentáře.

8. 8. Reaguj věcně

   Pravidlo 4: jak něco opravit, aby se to neobrátilo proti tobě.

9. 9. Odbočka: AI video a hlas

   Co se mění mimo statické obrázky, včetně ověřování jiným kanálem.

10. 10. Shrnutí: co ses naučil(a)

    Každá kapitola na jednom řádku vedle tvých výsledků a jeden postup k zapamatování.

Cíle učení

1. 1. Ber pohled jako slabý první signál: chybu pojmenuj, jen když ji dokážeš ověřit, náznak ber jako důvod k ověření a když nic není, nevyvozuj závěr. Procvičeno v kapitole 1, 3 · Hodnoceno obrázkovými otázkami (počet: 2) v kontrole kapitoly 3
2. 2. Zastav se, než budeš sdílet tvrzení, které nikdo nepotvrdil, nebo na něj reagovat. Procvičeno v kapitole 2 · Hodnoceno obrázkovými otázkami (počet: 1) v kontrole kapitoly 2
3. 3. Pomocí Reverse Image Search najdi starší datované kopie a správně čti výsledek, včetně skutečné fotky s falešným popiskem. Procvičeno v kapitole 4 · Hodnoceno obrázkovými otázkami (počet: 2) v kontrole kapitoly 4
4. 4. Čti skóre detektorů a Content Credentials jako signály, nikdy jako verdikty. Procvičeno v kapitole 5 · Hodnoceno obrázkovými otázkami (počet: 2) v kontrole kapitoly 5
5. 5. Než tvrzení uvěříš, zkontroluj zdroj: účet, doménu odesílatele, nezávislé potvrzení. Procvičeno v kapitole 6 · Hodnoceno obrázkovými otázkami (počet: 1) v kontrole kapitoly 6
6. 6. Úmyslný klam nahlas přes platformu ve vhodné kategorii. Procvičeno v kapitole 7 · Hodnoceno obrázkovými otázkami (počet: 1) v kontrole kapitoly 7
7. 7. Dezinformace oprav konkrétním, ověřitelným důvodem místo verdiktu a označuj vlastní AI obrázky. Procvičeno v kapitole 8 · Hodnoceno obrázkovými otázkami (počet: 2) v kontrole kapitoly 8
8. 8. Naléhavé žádosti o peníze, přihlašovací údaje nebo přístup ověřuj jiným kanálem, ať se zdají přicházet od kohokoli. Procvičeno v kapitole 9 · Hodnoceno obrázkovými otázkami (počet: 1) v kontrole kapitoly 9

Pro skupiny a třídy

Kurz je stavěný pro jednoho člověka. Chcete-li ho učit naživo ve třídě (vy prezentujete na tabuli, žáci odpovídají na telefonech), použijte Classroom: Spotting AI Fakes (Basic). Pro samotný obrázkový kvíz jako třídní hru tam přepněte na Simple Quiz. Podklady k číslům použitým zde najdeš v naší vlastní analýze a v srovnání detektorů.

Otázky ke kurzu

用于验证合成媒体的免费 AI 意识培训

Spotting AI Fakes 是一门免费的 AI 意识培训和 AI 素养课程。它教授一套验证 AI 生成图片的实用流程：暂停，质疑上下文，使用 Reverse Image Search，把检测工具和元数据结果当作信号，并在分享或行动前核查来源。结尾的 Deepfake 意识章节把同样的习惯应用到 AI 视频和语音，包括通过另一个可信渠道验证付款或访问请求。课程按自己的节奏学习，无需账号。

为什么“再仔细看看”已不再是正确的一课

一张逼真的生成图片可能无法仅靠肉眼识别。在 2025 年一项针对 2,000 名英美消费者的研究中，人们对识别 Deepfake 的信心保持在 60% 以上，而能正确区分图片和视频中所有真实与 Deepfake 样本的人只有 0.1%。这个严格的“全部答对”结果并不是图片识别的平均准确率。因此，课程首先测量你靠肉眼到底能做到多好，然后交给你四步行为指南和支撑它的工具。每章以一个关于你实际会怎么做的简短图片检测结束，课程最后是回顾。

十个实用课程章节

1. 1. 到底有多难？

   五张图片，没有上下文，没有提示。

2. 2. 未经核查，不要分享

   规则 1：为什么反应，哪怕是怀疑的反应，仍会让内容传播。

3. 3. 人眼

   规则 2，工具 1：三组图片，找出真实的那张，并了解哪些破绽真正可验证。

4. 4. Reverse Image Search

   工具 2：最强的单项检查及其操作方法。

5. 5. AI Detector 和元数据

   工具 3：是信号，绝不是判决。

6. 6. 核查来源

   工具 4：账号年龄、发件人地址、转发记录。

7. 7. 举报错误信息

   规则 3：使用平台的机制，而不是评论区。

8. 8. 以事实回应

   规则 4：如何纠正而不适得其反。

9. 9. 延伸：AI 视频和语音

   静态图片之外有什么变化，包括换渠道验证。

10. 10. 回顾：你学到了什么

    每章一行，与你的结果并列，以及要记住的一套顺序。

学习目标

1. 1. 把肉眼观察当作较弱的第一信号：只有能验证时才指出破绽，把提示当作核查的理由，什么都没有时就不下结论。 在第 1, 3 章练习 · 在第 3 章检测中通过 2 道图片题计分
2. 2. 在分享或回应一个无人证实的说法之前先暂停。 在第 2 章练习 · 在第 2 章检测中通过 1 道图片题计分
3. 3. 使用 Reverse Image Search 查找更早、有日期的副本，并正确解读结果，包括配了虚假说明的真实照片。 在第 4 章练习 · 在第 4 章检测中通过 2 道图片题计分
4. 4. 把检测分数和 Content Credentials 当作信号，绝不当作判决。 在第 5 章练习 · 在第 5 章检测中通过 2 道图片题计分
5. 5. 在相信一个说法之前核查来源：账号、发件人域名、独立证实。 在第 6 章练习 · 在第 6 章检测中通过 1 道图片题计分
6. 6. 通过平台在合适的类别中举报蓄意欺骗。 在第 7 章练习 · 在第 7 章检测中通过 1 道图片题计分
7. 7. 用具体、可核查的理由而不是判决来纠正错误信息，并标注你自己的 AI 图片。 在第 8 章练习 · 在第 8 章检测中通过 2 道图片题计分
8. 8. 无论看起来来自谁，紧急的金钱、凭据或访问请求都要换渠道验证。 在第 9 章练习 · 在第 9 章检测中通过 1 道图片题计分

适用于小组和班级

本课程为单人学习而设计。如要在班级里直播授课（你在黑板上讲解，学生用手机答题），请使用 Classroom: Spotting AI Fakes (Basic)。如只想把图片测验当作课堂游戏，请在那里切换到 Simple Quiz。 这里使用的数字的测量背景，请见我们的一手分析和检测工具评测。

关于课程的问题

Бесплатное обучение по ИИ для проверки синтетических медиа

Spotting AI Fakes — бесплатное обучение и курс ИИ-грамотности. Он учит практичному порядку проверки сгенерированных ИИ изображений: остановись, поставь под вопрос контекст, используй Reverse Image Search, считай результаты детекторов и метаданные сигналами и проверяй источник, прежде чем делиться или действовать. Заключительная глава о Deepfake применяет те же привычки к ИИ-видео и голосу, включая проверку запросов на оплату или доступ по отдельному надёжному каналу. Курс идёт в твоём темпе, аккаунт не нужен.

Почему «посмотри внимательнее» больше не главный урок

Убедительное сгенерированное изображение может не распознаваться одним лишь взглядом. В исследовании 2025 года с участием 2 000 потребителей из Великобритании и США уверенность в умении распознавать Deepfake оставалась выше 60 %, тогда как все настоящие и Deepfake-образцы среди изображений и видео правильно различили лишь 0,1 %. Этот строгий результат «всё верно» — не средняя точность по изображениям. Поэтому курс сначала измеряет, насколько тебе действительно помогает взгляд, а затем даёт правила поведения из четырёх шагов и подкрепляющие их инструменты. Каждая глава заканчивается короткой проверкой картинок о том, что ты сделаешь на самом деле, а курс — итогами.

Десять практических глав курса

1. 1. Насколько это на самом деле сложно?

   Пять изображений, без контекста, без подсказок.

2. 2. Не делись, не проверив

   Правило 1: почему реакция, даже скептическая, всё равно распространяет контент.

3. 3. Человеческий глаз

   Правило 2, инструмент 1: три пары, найди настоящее и узнай, какие изъяны действительно можно проверить.

4. 4. Reverse Image Search

   Инструмент 2: самая сильная отдельная проверка и как её выполнить.

5. 5. AI Detector и метаданные

   Инструмент 3: сигнал, но никогда не приговор.

6. 6. Проверь источник

   Инструмент 4: возраст аккаунта, адрес отправителя, история пересылок.

7. 7. Сообщи о дезинформации

   Правило 3: использовать механизм платформы, а не комментарии.

8. 8. Отвечай по фактам

   Правило 4: как исправить что-то, чтобы это не обернулось против тебя.

9. 9. Экскурс: ИИ-видео и голос

   Что меняется за пределами статичных изображений, включая проверку по другому каналу.

10. 10. Итоги: что ты узнал

    Каждая глава в одной строке рядом с твоими результатами и одна последовательность, которую стоит запомнить.

Цели обучения

1. 1. Считай взгляд слабым первым сигналом: называй изъян, только если можешь его проверить, считай намёк поводом проверить, а если ничего нет, не делай выводов. Отрабатывается в главе 1, 3 · Оценивается вопросами с картинками (всего: 2) в проверке главы 3
2. 2. Остановись, прежде чем делиться утверждением, которое никто не подтвердил, или реагировать на него. Отрабатывается в главе 2 · Оценивается вопросами с картинками (всего: 1) в проверке главы 2
3. 3. Используй Reverse Image Search, чтобы найти более ранние датированные копии, и правильно читай результат, включая настоящее фото с ложной подписью. Отрабатывается в главе 4 · Оценивается вопросами с картинками (всего: 2) в проверке главы 4
4. 4. Читай оценки детекторов и Content Credentials как сигналы, а не приговоры. Отрабатывается в главе 5 · Оценивается вопросами с картинками (всего: 2) в проверке главы 5
5. 5. Проверяй источник, прежде чем верить утверждению: аккаунт, домен отправителя, независимое подтверждение. Отрабатывается в главе 6 · Оценивается вопросами с картинками (всего: 1) в проверке главы 6
6. 6. Сообщай о намеренном обмане через платформу в подходящей категории. Отрабатывается в главе 7 · Оценивается вопросами с картинками (всего: 1) в проверке главы 7
7. 7. Исправляй дезинформацию конкретной проверяемой причиной, а не приговором, и отмечай свои ИИ-изображения. Отрабатывается в главе 8 · Оценивается вопросами с картинками (всего: 2) в проверке главы 8
8. 8. Проверяй срочные запросы денег, данных для входа или доступа по другому каналу, от кого бы они ни исходили. Отрабатывается в главе 9 · Оценивается вопросами с картинками (всего: 1) в проверке главы 9

Для групп и классов

Курс рассчитан на одного человека. Чтобы провести его вживую с классом (вы показываете на доске, ученики отвечают на телефонах), используйте Classroom: Spotting AI Fakes (Basic). Чтобы просто сыграть в квиз с изображениями как в игру для класса, переключитесь там на Simple Quiz. Измерения, стоящие за приведёнными здесь числами, описаны в нашем собственном анализе и сравнении детекторов.

Вопросы о курсе