[HN] S. Korea police arrest man over AI image of runaway wolf that misled aut…

韓國警方因為一張 AI 狼圖把路人直接抓起來 這件事對我的震撼不在於圖做得多真 而在於「驗證成本」第一次超過了「搜尋成本」

Neukgu 逃脫後 網友丟了一張路口狼影的假圖 兩小時內警消就轉移搜索重心 九天後才抓到真狼 40 歲的發文者直接被依妨礙公務移送

我去年也踩過類似坑：為了讓報價系統自動抓取牆面照片 我把 Midjourney 生成的「理想牆」當做判讀範例 結果第一次落地就因為紋理對應錯誤差點賠錢 從此我在所有 AI 流程裡加了一條強制驗證：凡是 AI 生成的參考圖 必須經過人工二次標記 否則整條鏈路直接鎖死

這次事件印證了我觀察很久的一件事：AI 工具最終把「判斷真偽」的成本從技術端轉到社會端 未來最貴的不再是算力 而是驗證機制

我現在把驗證節點拆成獨立 Skill 載入 Claude Code 任何生成物都要先跑一遍 checksum 比對 否則直接擋掉 但這作法對小老闆來說門檻還是太高

想問大家：你們目前的流程裡 用什麼最簡單的方法防止 AI 產出的錯誤訊息擴散？還是只能靠土法煉鋼的人工二次檢查？