評審、投票與 AI
比賽作品疑似 AI 生成怎麼辦?主辦方查核、防弊與爭議處理
李珮華 Teddy Lee|獎金獵人 營運長
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比賽作品是不是 AI 生成的,靠偵測工具「抓」抓不準,靠賽制設計「問」問得出來。 AI 偵測工具準確率不穩、中文尤其明顯,只能當線索;真正有效的是兩件事:投件時就要求繳交原始檔或過程稿,讓創作歷程可以追溯;以及在審核或決賽時直接追問創作細節。獎金獵人(bhuntr)的競賽顧問處理過各類 AI 爭議,結論很一致:問題很少是「AI 太強」,而是規則沒有事先講清楚「要交什麼、怎麼查、查到了怎麼辦」。
AI 偵測工具可靠嗎?
這是主辦方最常問、也最需要誠實回答的問題:
- 準確率不穩:市面上的偵測工具判定結果浮動大,中文內容尤其明顯,判定的「AI 比例」也可能嚴重偏移。
- 能生成的不只圖像:文字、程式碼、旋律、甚至概念都能由 AI 產出,這些更難認定,也無法排除「創意碰巧一致」的可能。
- 誤判成本很高:作家朱宥勳在 2026 年 9 月談到擔任文學獎評審的經驗時指出,即使判斷準確率達到 95%,1,000 件作品仍會看錯 50 件(資料來源:自由時報,2026/9/5)。誤判一件,就是冤枉一位真正用心的創作者。
肉眼看出的「AI 感」是線索,不是證據。 浮水印殘留、過度工整的文字、似曾相識的構圖,可以幫你鎖定可疑作品,但懷疑本身不能當取消資格的依據。
真正有效的兩種查核方式
1. 把舉證責任前置
投件時就要求繳交能證明創作過程的資料,例如:
- 攝影:原始檔(含拍攝資訊)
- 平面設計、插畫:可拆圖層的編輯檔、草稿或過程稿
- 文字、提案:AI 使用紀錄,或創作概念說明
- 影音:專案原始檔、拍攝素材
重點是投件時收,不是得獎後才收。我們的競賽顧問處理過一場企業品牌圖文競賽:辦法規定得獎後才繳交原始編輯檔,結果第一名交不出可拆分圖層的檔案,最後取消名次、由後續名次遞補,也有參賽者以「檔案不見」「電腦放在學校」為由一再拖延。名次公布後才補件,等於把爭議延到最難收拾的時刻。這場比賽的下一屆,也因此增訂了 AI 使用規範與審查機制。
2. 直接追問
在審核或決賽簡報階段,針對設計思維、技術選擇、數據來源提問。真正做過的人,被追問細節時答得出來;AI 代做的人,一問「這個數字怎麼來的」就會卡住。
另一場社會議題短影音徵件中,承辦顧問懷疑一件作品全由 AI 生成,直接致電詢問。參賽者坦承確實是全 AI 製作,在了解須修改才符合參賽資格後,選擇棄權。不需要先證明,只要給對方說明的機會。
九種防弊手段的成本與效果
沒有一種手段能單獨解決問題,重點是依比賽規模組合使用。下表是獎金獵人競賽顧問依實務經驗做的定性評估:
| 手段 | 主辦成本 | 參賽者負擔 | 有效性 | 使用提醒 |
|---|---|---|---|---|
| 決賽簡報+Q&A 追問 | 中 | 中 | 高 | 性價比最高,評審要願意多問 |
| 現場即時創作/實作 | 高 | 高 | 高 | 最難造假,但會限制比賽規模 |
| 投件時繳交原始檔/編輯檔 | 低 | 中 | 中高 | 投件時收,得獎後才收容易起爭議 |
| 規格內建 AI 做不到的元素 | 低 | 中 | 中高 | 手工、真人實景、實地取景、概念說明 |
| AI 使用揭露+生成紀錄 | 低 | 低 | 中 | 重點是禁止隱瞞,不是禁止使用 |
| 拆分 AI/非 AI 賽道 | 中 | 低 | 中 | 解決公平爭議,但不解決有沒有說實話 |
| 製作過程全程錄影 | 中 | 高 | 低~中 | 錄影本身也可能被生成,檢查費工 |
| 簽署原創保證書 | 低 | 低 | 低 | 嚇阻與事後究責用,不是防線 |
| AI 偵測工具 | 低 | — | 低 | 僅供參考,不可作為唯一依據 |
一個簡單的組合原則:
- 線上徵件:至少做到「AI 使用揭露+投件附原始檔+原創保證書」。
- 有決賽的比賽:再加上「簡報+Q&A 追問」。
- 高獎金、高曝光的比賽:值得投資現場實作環節。
被檢舉時怎麼處理:先有程序,再談結果
AI 爭議中的檢舉有幾個常見特徵:多數沒有直接或完整的證據、以推測居多,而且檢舉者往往直接要求「取消對方資格」——這已經超出檢舉者的權限。如果主辦方沒有事先約定的程序,決定很容易被情緒或輿論帶著走,不論結果是放過還是處分,都難以讓各方信服。
建議在辦法裡先寫好處理流程:
- 檢舉須附事證:說明具體疑點,而不是只有「看起來像 AI」。
- 給被檢舉者說明的機會:請對方提供原始檔、過程稿,或說明創作過程。
- 由評審委員會依程序認定:依辦法條文判斷,並留下書面紀錄。
- 依情節分級處分:輕微違規補件或修改、情節較重扣分、蓄意隱瞞才取消資格並追回獎項。
辦法可以同時做到兩件事:把「參賽者要做什麼、要交什麼」寫得很清楚,同時保留「評審委員會對 AI 使用的最終認定權」與特殊情況處理條款,遇到特例才有空間處理。
別漏掉:AI 帶來的不只是原創問題
我們的競賽顧問還提醒,有些 AI 風險根本不在「原創性」的範圍內:
- 真實與授權:一場農產品推廣短影音中,參賽者到指定農場實地拍攝,卻沒告知場主影片會經 AI 再製。得獎後場主發現內容與事實不符、且未經同意被使用,最後由主辦方、場主、得獎者三方協調,得獎者修改影片並公開致歉。辦法要寫明:AI 再製真實場域、人物、品牌時,須取得當事人同意、不得扭曲事實。
- 幻覺數據:提案中出現 AI 編造的市場數據與案例。辦法可以要求佐證數據附上可查證的原始來源。
- 假身分與冒名:AI 讓批量假帳號、假作品集更容易。需要報名驗證、每人投件上限,並公告官方唯一聯絡管道。
- 主辦方自己用 AI 初篩:AI 整理名單、初審作品時也會出現幻覺與誤判,務必人工抽樣複查,避免好作品被誤刷。
治本的做法:把評分往 AI 做不到的地方移
抓是抓不完的。更有效的做法,是把評分拆成兩部分分開給分:
| 評分面向 | 內容 | AI 能代勞的程度 |
|---|---|---|
| 人的部分 | 問題定義與洞察、創作概念與歷程、現場表達與答辯、可落地性 | 低 |
| 產出品質 | 完成度、視覺或文字品質、格式與呈現 | 高 |
評審先看骨架、再看包裝:先讀創作概念說明或聽答辯,再看成品。賽制設計成「用 AI 投機取巧也贏不了」的結構,比事後查核更省力。AI 規範本身怎麼寫,可以參考比賽可以用 AI 嗎?主辦方 AI 使用規範怎麼寫;評審流程與系統的選擇,可以參考比賽評審系統有哪些選擇?。
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