【譯見】開放資料如何揭露北京致命洪災？
What Can Open Sources Reveal About Beijing’s Deadly Floods?
本文摘譯自 Aiganysh Aidarbekova 和 Bellingcat’s Environmental Investigations Team 於8月8日發表在 Bellingcat 的《What Can Open Sources Reveal About Beijing’s Deadly Floods?》。
8月初，北京當局預料會有超大豪雨，曾把16個區列入高度警戒狀態。這場洪災造成逾40人死亡、全市約80000人撤離。
開放資料數據可以告訴我們有關災害損失的哪些資訊呢？
衛星影像讓我們能夠追蹤城鄉地區受影響的狀況。但在社群媒體上，大量AI生成的假畫面吸引的觀看數，遠比目擊者拍的影像觀看數還要多。
防災準備的「漏洞」
在北京東北邊密雲區，鄰近中國北方最大水庫的太師屯鎮，當地因這次洪災喪命的人數最多。確認的死者中，有31人來自靠近清水河畔的一家養老院，而清水河流經太師屯鎮。
密雲區的中共黨委書記余衛國在記者會上坦言，防災準備方案有「漏洞」。
「我們對於極端天氣的認識是不足的。慘痛的教訓警醒了我們，堅持『人民至上、生命至上』不是一句口號，」余衛國說道。
糧食和農地損失
與北京相鄰的河北省內，農地也受到嚴重影響。根據《路透》報導，酒營村有超過1300公頃的農地被淹沒，其中多數是低窪的玉米田。酒營村北邊和東邊的衛星數據資料顯示了洪水爆發的規模。
視角拉遠一點來看，哥白尼地圖的偽色（都市）區塊顯示，洪水淹沒區為深藍色，凸顯河北省受災影響程度。
YouTube上的AI內容洪流
但在其他開放平台，像是社交媒體或影片分享網站上，情況因有些帳號發布錯假資訊而變得複雜。
在YouTube Shorts上搜尋 #beijingflood，結果出來的短影音有許多AI生成的縮圖，其中一個影片瀏覽數超過1800萬次。反觀真實影像的短影音，瀏覽數連1000次都難以突破。
搜尋結果顯示的前五個短影音都帶有AI生成特徵：車子突然出現又消失、物體大小不成比例，以及持續數秒的過度戲劇化景象。
同樣用英文在 Facebook 搜尋「Beijing Flood」，會出現多個AI生成的假貼文，宣稱演員成龍死於洪災。還有AI生成成龍躺在醫院病床或棺材中的造假圖片，而這些貼文獲得的按讚數超過15萬。
相較之下，中國社交媒體平台，包括百度的好看視頻、微博和抖音，似乎出現較少AI生成的影片。反而絕大多數是記錄洪水實際影響的真實貼文。
為了驗證我們看到的樣本，Bellingcat對部分影片內容進行了地理定位。要注意 Google 和百度使用不同的座標系統。我們先在百度地圖確認地標，最後在 Google Earth Pro 上標記地理位置。
有支影片顯示一系列片段，包括一輛推土機拖著兩艘搜救艇在淹水的道路上行駛。這段畫面的地理位置標記在太師屯鎮的人民政府辦公室。
同支影片的後面有個片段顯示，一輛推土機在太師屯鎮的人民政府辦公室不遠處。
另外一支在好看視頻上的影片中的倒塌橋樑，其地理位置標記在不老屯鎮東邊。而在7月30日的 Planet 衛星影像，也可看到這座倒塌的橋樑。
在中國的社交媒體平台搜尋的話，可看到一些以前的洪水畫面被重複使用。例如，在抖音（TikTok中文版）上搜尋「北京洪水」，結果出來排在前面的影片中，有支是2021年日本土石流淹沒建築物和樹木。
Bellingcat曾就此詢問北京市人民政府意見，但在文章出版前未收到回應。