随着人工智能的发展，中共的审查体系已不再依赖人工肉眼判别，而是依托视觉算法对图片、视频、直播进行全流程监控。机器视觉让封禁和限流进入“无感知、自动化”时代。本文将拆解机器视觉审查的工作逻辑、操作策略与破绽。
🧭 操控的本质：让看得见的也“消失”
在信息分发和评论引导之外，视觉内容是最重要的公共情绪触发器：
- 抗议现场视频
- 横幅标语
- 现场采访
- 证据性图像
为封锁视觉冲击力，中共投入巨大资源开发自动识别和封禁系统，力求在用户发布瞬间完成打压。
机器视觉审查最核心的逻辑是：
算法先判定，再决定内容命运。
🛠️ 视觉审查的主要机制
以下是典型审查流程：
🎯 1. 图像识别
操作方式
- 通过深度学习模型扫描图片特征：
- 横幅文字
- 标志性场景（天安门、维权集会）
- 机构Logo
- 图像OCR提取文字，匹配敏感关键词库。
示例
上传含“六四”横幅的照片，发布即触发封禁。
🎬 2. 视频画面检测
操作方式
- 抽帧分析视频画面：
- 抗议队伍
- 聚众场景
- 特定标语
- 结合时间戳封禁片段或整段视频。
示例
学生集会现场视频在B站上传即被下架。
🗣️ 3. 声纹与口型识别
操作方式
- 通过语音转写提取关键词。
- 利用声纹模型识别特定人物。
- 视频中人物口型分析，确认是否在说敏感内容。
示例
视频中出现“打倒共产党”，即触发限流。
⚠️ 4. 审查协同
操作方式
- 机器识别标记后，自动提交人工二审。
- 人工二审重点核查“擦边内容”。
结果
- 发布失败或流量降权。
- 无任何告知。
🧠 心理机制：无声的恐惧
视觉审查不只是封禁工具，还带来深层心理效应：
- 自我审查
- 用户不确定何时被封禁，干脆不拍不传。
- 无力感
- 内容上传即失效，无法对外讲述。
- 恐惧传播
- 封禁案例在社群内迅速扩散，放大恐惧。
视觉审查用“不可见的手”限制了人们的记录与证言。
🧩 典型案例
案例：张展拍摄武汉封城实况
她在街头记录封城影像，上传视频后遭多平台限流，因画面含“封控警戒线”，被视觉算法判定为高敏感内容。
案例：高校横幅抗议视频自动下架
学生夜间拉横幅抗议食堂涨价，视频经机器识别“横幅文字+人群聚集”，发布即消失，上传者收到模糊错误提示。
🛑 风险与破绽
机器视觉虽高效，但存在以下漏洞：
| 破绽类型 | 说明 | 可反制切口 |
|---|---|---|
| 误杀率高 | 普通集会或街景也可能误判 | 收集误杀截图 |
| 模型偏见明显 | 特定标语比客观报道更易封禁 | 对比不同内容封禁比例 |
| 审查滞后性 | 部分内容先发布后删除，留有缓存 | 利用时差快速备份 |
🧬 反制建议
对抗机器视觉，需要策略性操作：
✅ 图像多版本分发
- 制作裁剪、模糊、局部拼接版本。
✅ 内容备份与分发
- 上传墙外平台（TG、X、IPFS）。
✅ 封禁证据收集
- 保留下架通知、失败提示截图。
✅ 视觉幻觉对比
- 同一内容在不同平台显示情况对照。
🧠 提示词示范
请对比以下两张图片，分析被封禁的可能原因。
请生成一段文字说明：视频因视觉审查下架的经过和质疑理由。
请制作对比图，展示“发布前后状态变化”。
🧭 总结
视觉审查是中共技术系统最直观、最冷酷的工具。
它用机器视觉精准识别证据性内容，让抗议影像在“看得见的地方消失”。
唯有跨平台备份与封禁记录，才能保留真相。
📘 下一篇预告：⑥ 操控案例深度剖析：典型事件解构