Video brukade vara det enkla beviset.
Nu är det det enklaste att förfalska.
AI-genererade klipp dyker upp överallt: i sociala flöden, marknadsföringsannonser, interna demonstrationer och till och med i ”nyhetsliknande” videor som delas i Slack. Det riskabla är inte att de finns, utan att de flesta team inte har någon konsekvent metod för att verifiera dem innan de godkänns, publiceras eller vidarebefordras.
Denna guide ger dig praktiska metoder för att avgöra om en video är AI-genererad, samt ett enkelt arbetsflöde för att dokumentera dina fynd, så att verifieringen inte behöver förlita sig på en enda persons magkänsla.
Låt oss sätta igång. 👇
Vad är en AI-genererad video?
En AI-genererad video är en video som skapas, modifieras eller "framförs" av AI istället för en riktig kamera som fångar verkliga händelser.
De flesta AI-videor kan delas in i tre kategorier:
- Helt syntetiskt: Skapat från grunden (text-till-video, AI-skådespelare, AI-miljöer)
- Deepfake: Äkta filmmaterial där ett ansikte eller en röst har bytts ut eller manipulerats.
- AI-förbättrad: Äkta filmmaterial som har ändrats (rensning, åldersförändring, bakgrundsredigering, uppskalning)
Visuella tecken som syns bildruta för bildruta
AI-videofakes ser ofta övertygande ut i rörelse, men avslöjas när du pausar, zoomar och letar efter inkonsekvenser. Börja med de visuella områdena med hög signal nedan och leta efter problem som upprepas i flera bildrutor.
Kontrollera ansikten, ögon och uttryck
Ansikten är den del av kroppen som är lättast att upptäcka med AI, eftersom våra hjärnor är programmerade att lägga märke till inkonsekvenser i ansiktsuttryck. AI har fortfarande svårt att hantera de små, snabba muskelrörelserna som kallas mikrouttryck, naturlig asymmetri och hur ansiktsdrag samverkar under tal. Pausa och zooma in på ansikten och leta efter dessa avslöjande tecken i flera bildrutor.
- Ansiktssymmetri: Lägg märke till onaturligt balanserade drag som sällan förekommer i verkliga mänskliga ansikten.
- Tänder och munhåla: Håll utkik efter suddiga tänder, enhetliga ränder eller inkonsekventa former och mellanrum.
- Ansiktshår och ögonbryn: Kontrollera om håret ser ut att vara målat, glittrar eller rör sig onaturligt vid rörelser.
- Örondetaljer: Inspektera öronen för missbildningar eller inkonsekvenser som förändras från bildruta till bildruta.
Onaturliga blinkmönster
Att blinka är ett överraskande komplext beteende som AI ofta misslyckas med. Verkliga människor blinkar med några sekunders mellanrum, med naturliga variationer i hastighet och varaktighet. AI-genererade ansikten kan dock blinka för ofta, för sällan eller med en robotlik enhetlighet.
Ett tydligt tecken är när flera personer i en video blinkar exakt samtidigt – ett tydligt tecken på AI-generering. Titta också efter ögon som förblir öppna under en obehagligt lång period. Tidiga deepfakes glömde ofta att inkludera blinkningar helt och hållet, och även om de har förbättrats är det fortfarande ett vanligt fel i syntetiska videor av lägre kvalitet.
Alltför slät eller asymmetrisk hud
AI tenderar att antingen göra huden för perfekt genom att ta bort all naturlig struktur, eller så blir belysningen fel, vilket skapar konstiga asymmetrier. Leta efter hud som ser airbrushed eller plastig ut, särskilt på pannan, kinderna och käklinjen.
Du bör också vara uppmärksam på fläckar där hudstrukturen plötsligt förändras eller där skuggor faller i riktningar som inte stämmer överens med den huvudsakliga ljuskällan. Dessa renderingsfel är ofta mest synliga runt hårfästet och längs käken, där det falska ansiktet blandas med ett riktigt huvud.
Döda eller vandrande ögon
Ögon är otroligt svåra för AI att återge på ett övertygande sätt, vilket gör dem till en utmärkt plats att kontrollera för förfalskningar. Uttrycket "döda ögon" används ofta eftersom AI-genererade ögon kan sakna livets gnista.
Här är vad du ska leta efter:
- Inga catchlights: Verkliga ögon reflekterar ljuskällor och skapar små, ljusa fläckar som kallas catchlights. AI-ögon saknar ofta dessa, vilket gör att de ser platta och livlösa ut.
- Vandrande blick: Personens ögon följer kanske inte naturligt med huvudets rörelser eller verkar titta "genom" dig snarare än på något specifikt.
- Inkonsekventa detaljer: Mönstren i iris kan vara suddiga, alltför enhetliga eller olika mellan de två ögonen.
Titta på händer och fingrar
Händer och fingrar är en notorisk svag punkt för AI-videogeneratorer. Handens komplexa anatomi, med sina många leder, överlappande fingrar och flytande rörelser, gör det oerhört svårt för AI att återge den korrekt. Var extra uppmärksam när händer visas på skärmen, särskilt vid gester eller när de interagerar med föremål.
Viktiga indikatorer att hålla utkik efter är bland annat:
- Felaktigt antal fingrar: Räkna fingrarna för att upptäcka extra fingrar, saknade fingrar eller plötsliga förändringar mellan bildrutorna.
- Konstiga leder: Se hur fingrarna böjs i omöjliga vinklar eller rör sig utan synliga knogar.
- Sammansmältande fingrar: Lägg märke till fingrar som smälter samman, separeras på ett onaturligt sätt eller förskjuts under rörelse.
- Fel i objektinteraktion: Kontrollera om händerna passerar genom objekt eller greppar dem på fysiskt omöjliga sätt.
🔍 Visste du att? AI-fingeravtryck håller på att bli en ny detektionsmetod. Vissa verktyg analyserar små fysiologiska signaler, såsom blodflödet i ansiktet, som orsakar subtila pixeländringar som är osynliga för ögat, för att upptäcka förfalskningar med hög noggrannhet.
Håll utkik efter fysik- och logikfel
AI-modeller lär sig mönster från data, men de förstår inte riktigt hur verkligheten fungerar. Detta ger dig en enorm fördel. Håll utkik efter ögonblick där videon bryter mot verkligheten. Dessa fel är ofta subtila, men blir uppenbara när du väl upptäcker dem.
Objekt som passerar genom varandra
AI-genererade videor misslyckas ofta med att upprätthålla korrekta objektgränser, ett fenomen som kallas clipping. Håll utkik efter hår eller kläder som passerar genom personens kropp eller andra objekt. Tillbehör som glasögon eller smycken kan smälta samman med huden eller försvinna under en eller två bildrutor.
Detta gäller även miljön. Leta efter bakgrundsobjekt som omöjligt kan korsas med saker i förgrunden. Dessa fel uppstår oftast vid kanterna på rörliga objekt eller under snabba rörelser.
💡 Proffstips: Ett snabbt knep är att titta på en klipp med ljudet avstängt och sedan med ljudet på: om munrörelserna fortfarande känns felaktiga eller onaturliga kan det vara AI-genererat.
Överträdelser av gravitation och rörelsemängd
AI har också svårt med realistiska fysiksimuleringar, såsom gravitation och rörelsemängd. Leta efter element i videon som inte rör sig naturligt när personen vänder på huvudet eller går. Objekt kan falla för långsamt, för snabbt eller i en konstig, svävande båge.
Kroppsrörelserna i sig kan också se felaktiga ut och sakna känsla för tyngd eller tröghet. Var uppmärksam på ögonblick när någon sitter, står eller interagerar med sin omgivning. Dessa handlingar avslöjar tydligt fysikaliska fel.
Onaturliga orsak-verkan-interaktioner
Eftersom AI genererar utseende utan att förstå orsakssamband misslyckas det ofta med att koppla en handling till dess logiska konsekvenser. Till exempel kan en person röra vid en yta utan att orsaka någon förväntad reaktion, som ringar på vattnet eller en buckla i en kudde.
Andra avslöjande tecken är att personen talar i en kall miljö utan synlig andedräkt eller går på sand eller snö utan att lämna fotspår. Dessa fel visar att AI:n bara målar upp en bild, inte simulerar en verklig, interaktiv värld.
Ljud som avslöjar syntetiska eller redigerade videor
När bilderna har passerat en snabb skanning är det ljudet som avslöjar många AI-förfalskningar. Använd kontrollerna nedan för att verifiera om rösten, tajmingen och miljön stämmer överens med det du ser.
Var uppmärksam på läppsynkronisering
Läppsynkronisering är ett kritiskt område för upptäckt eftersom mänskligt tal är otroligt komplext. AI producerar ofta läpprörelser som är nära men inte helt korrekta, vilket skapar en störande obalans som avancerade detekteringssystem kan identifiera med 99,73 % noggrannhet.
Viktiga indikatorer att hålla utkik efter är:
- Tidsproblem: Lägg märke till att läpparna rör sig något före eller efter att ljudet spelas upp.
- Saknade former: Se hur läpparna inte stängs helt vid ljud som "M", "B" och "P".
- Felaktig käkrörelse: Observera om munnen öppnas för mycket eller inte tillräckligt för ljudet.
- Statiska mungipor: Leta efter rörelser som är begränsade till mitten av läpparna medan mungiporna förblir orörliga.
Lyssna efter avvikelser i ljud och röst
AI-genererade eller klonade röster innehåller ofta subtila ljudartefakter som avslöjar dem. Även om röstkloning har blivit skrämmande bra kan man fortfarande upptäcka inkonsekvenser genom att lyssna noga.
Här är några viktiga ljudindikatorer:
- Robotliknande intonation: Talet har en platt, monoton kvalitet och saknar de naturliga tonhöjdsvariationerna i mänskligt tal.
- Inga andningsljud: Verkliga människor måste andas. AI glömmer ofta detta, vilket resulterar i långa, oavbrutna meningar utan hörbara in- eller utandningar.
- Konstig takt: Talets rytm är för enformig, utan de naturliga pauser, tveksamheter eller fyllnadsord (”um”, ”uh”) som människor använder.
- Inklistrad ljudfil: Rösten låter som om den spelats in i en tyst studio och sedan lagts på videons bakgrundsljud, istället för att vara inspelad i samma akustiska utrymme.
🔍 Visste du att? Teknik som Googles SynthID bäddar in osynliga vattenstämplar i AI-genererade videor så att de kan verifieras senare, även om de redigeras eller komprimeras.
Beakta videons längd och kvalitet
De tekniska egenskaperna hos en video kan ge ledtrådar, men de är inte bevis i sig. För närvarande har AI-genererade videor begränsningar när det gäller längd och upplösning.
- Varaktighet: Att producera långa, sammanhängande AI-videor är fortfarande beräkningsmässigt kostsamt, så de flesta syntetiska klipp är korta, ofta under 30 sekunder.
- Upplösning: Högre upplösningar kan avslöja AI-artefakter, medan ovanligt låg eller kraftigt komprimerad video kan användas för att dölja visuella brister.
- Bildfrekvens: Inkonsekventa bildfrekvenser kan visa sig som skakiga eller onaturliga rörelser, en vanlig bieffekt av AI-generering.
Verifiera källan innan du litar på klippet
Även en ”perfekt” video kan vara falsk, och även en äkta video kan vara vilseledande när den delas utanför sitt sammanhang. Använd stegen nedan för att verifiera var den kommer ifrån och varför den delas.
Verifiera källan och sammanhanget
Teknisk analys är bara halva jobbet. Du måste kombinera den med källverifiering. Även en perfekt gjord AI-video kan avslöjas genom att undersöka dess sammanhang.
Här är verifieringsstegen som ska vidtas:
- Kontrollera källan: Spåra videon tillbaka till dess första publicering online. Kontrollera om den har publicerats av ett verifierat konto, en ansedd nyhetskälla eller ett anonymt konto med en historia av att sprida felaktig information.
- Omvänd bildsökning: Använd verktyg för att söka efter bildrutor från videon. Detta kan hjälpa dig att hitta den ursprungliga, omanipulerade versionen eller se om den redan har faktagranskats av andra.
- Bedöm avsikten: Fråga dig själv varför den här videon visas just nu. Verkar den vara utformad för att väcka starka känslor eller påverka åsikter om en aktuell händelse?
📮 ClickUp Insight: 92 % av kunskapsarbetare riskerar att förlora viktiga beslut som är utspridda i chattar, e-postmeddelanden och kalkylblad. Utan ett enhetligt system för att registrera och spåra beslut går viktiga affärsinformationer förlorade i det digitala bruset. Med ClickUps funktioner för uppgiftshantering behöver du aldrig oroa dig för detta. Skapa uppgifter från chattar, uppgiftskommentarer, dokument och e-postmeddelanden med ett enda klick!
Använd AI-detekteringsverktyg
AI-detekteringsverktyg kan hjälpa till att upptäcka varningssignaler, men de ger sällan ett slutgiltigt svar. De flesta sannolikhetsvärden, konfidenspoäng eller vaga signaler kräver fortfarande mänskligt omdöme. Det är där teamen tenderar att fastna, eftersom de saknar ett tydligt sätt att granska, dokumentera och fatta beslut.
Gör videoverifiering till ett repeterbart arbetsflöde i ClickUp.
Att upptäcka varningssignaler är bara halva jobbet. Den verkliga risken uppstår när granskningar sker inkonsekvent, bevis finns på slumpmässiga platser och godkännanden går snabbt utan tydliga spår. Det är här ClickUp hjälper till: du kan standardisera checklistan, samla in bevis och göra beslut granskningsbara.
Hitta tidigare beslut och standarder snabbt
När du granskar en misstänkt video är sammanhanget viktigt. Med ClickUp Enterprise Search behöver du inte komma ihåg var något diskuterades eller dokumenterades. Du kan söka en gång och omedelbart hämta relaterade granskningsuppgifter, bevis som lagrats i Docs, granskarens kommentarer, tidigare verifieringsbeslut och till och med mötesanteckningar kopplade till liknande fall.
Standardisera vad granskarna kontrollerar, så att besluten inte längre baseras på åsikter.
En av de största utmaningarna med AI-videoverifiering är inkonsekvens. Olika granskare lägger märke till olika saker, och kriterierna förändras ofta beroende på hur brådskande det är, hur väl man känner till innehållet eller vem som råkar granska det.
ClickUp Brain är en kontextmedveten AI som genererar och förfinar strukturerade checklistor för videogranskning med hjälp av information som redan finns i din arbetsyta. Istället för att producera generella riktlinjer hämtar den information från relevanta dokument, uppgifter, mötesanteckningar, tidigare granskningar och beslut för att återspegla hur ditt team faktiskt utvärderar innehåll.
På så sätt arbetar alla granskare utifrån samma utvärderingsramverk, baserat på gemensam information, vilket gör besluten mer konsekventa och lättare att försvara.
Du kan också använda ClickUp Brain för att:
- Omvandla interna riktlinjer till steg-för-steg-checklistor för granskning
- Uppdatera kriterierna i takt med att AI-videokvaliteten utvecklas, utan att behöva skriva om allt från grunden.
- Utarbeta verifieringssammanfattningar som är lämpliga för granskning av juridik, efterlevnad eller ledning.
- Jämför aktuella resultat med tidigare verifieringsbeslut som lagrats i arbetsytan.
📌 Prova dessa tips med ClickUp Brain
- Skapa en steg-för-steg-checklista för AI-videogranskning med hjälp av befintliga dokument, uppgifter och tidigare granskningar.
- Identifiera återkommande indikatorer i tidigare granskningar som ofta leder till AI-genererade klassificeringar.
- Uppdatera kriterierna för AI-videodetektering baserat på senaste granskningar och teamdiskussioner.
- Markera svaga eller opålitliga signaler som ofta orsakar oenighet eller falska positiva resultat.
Fånga insikter direkt när de dyker upp med ClickUp Brain MAX
Under videoverifieringen uppstår ofta viktiga iakttagelser när granskarna tittar på klippet, diskuterar avvikelser eller fattar beslut. ClickUp BrainMAX hjälper till att fånga upp dessa insikter direkt så att de inte går förlorade mellan verktyg eller möten.
Med Talk-to-Text kan granskare muntligt registrera avvikelser såsom tidsmässiga diskrepanser, inkonsekvenser i ansiktsuttryck eller misstänkt manipulation. BrainGPT omvandlar dessa till strukturerade anteckningar, länkade uppgifter eller uppdateringar av checklistor i realtid.
Eftersom allt finns i samma Converged AI Workspace flödar insikterna direkt in i verifieringsregister, granskningskriterier och slutgiltiga beslut. Inga spridda anteckningar. Ingen förlorad kontext. Ingen manuell transkription.
Detta säkerställer att din verifieringsprocess återspeglar vad granskarna faktiskt ser, inte vad de minns senare.
Skala upp verifieringsövervakningen med ClickUp Super Agents
När verifieringsvolymen ökar förskjuts utmaningen från att granska en video till att upprätthålla en konsekvent övervakning av många. ClickUp Super Agents övervakar kontinuerligt ditt verifieringsflöde och upptäcker problem innan de blir risker.
De kan automatiskt flagga fördröjda granskningar, upptäcka när högriskvideor går vidare utan sekundär validering, markera mönster i flera flaggade klipp och generera sammanfattande rapporter för efterlevnad eller ledning.
Istället för att förlita sig på manuella uppföljningar eller statuskontroller säkerställer Super Agents att verifieringssystemet förblir aktivt, konsekvent och granskningsbart när det skalas upp.
Detta förflyttar verifieringen från reaktiv kontroll till proaktiv styrning.
Lagra bevis och beslut i ett verifieringsregister med ClickUp Docs
En videogranskning är bara användbar om någon annan kan granska den senare och komma fram till samma slutsats. Använd ClickUp Docs för att spara en verifieringsrapport per klipp, så att skärmdumpar, tidsstämplar, verktygsutdata och det slutgiltiga beslutet finns samlade på ett ställe.
Inkludera det väsentliga i varje dokument:
- Klippdetaljer: länk, var det visades, datum för inspelning
- Tidsstämplar + bevis: ”00:07 munförvrängning”, ”00:13 handartefakt” med bildrutor
- Vilka verktyg flaggade: verktygets namn, konfidenspoäng, använda inställningar
- Källverifiering: ursprunglig uppladdare, kedja av återpubliceringar, relaterade länkar för faktagranskning
- Beslut + motivering: godkänt/avvisat, varför och vem som godkänt
- Nästa åtgärd: publicera, eskalera, begär originalfilen eller blockera distributionen
Gör granskningsstatusen synlig och åtgärdbar
Verifiering innebär ofta flera steg, såsom initial granskning, sekundär bekräftelse, juridiskt eller varumärkesgodkännande och slutgiltigt beslut. Utan insyn fastnar videoklippen eller går vidare utan ordentliga kontroller.
ClickUp Tasks erbjuder ett strukturerat sätt att hantera verifieringsprocessen för varje video. Varje video kan vara en egen uppgift, och du kan tilldela granskare, länka till stödjande bevis, lägga till kommentarer och koppla den till relaterat arbete. Uppgifter fungerar som arbetsenheter som går igenom din verifieringsprocess.
För att strukturera processen ytterligare kan du använda ClickUp Custom Fields. De hjälper dig att lägga till meningsfull metadata till varje verifieringsuppgift och kategorisera, filtrera och sortera verifieringsuppgifter utifrån exakt de kriterier som ditt team bryr sig om. De visas direkt på uppgiften, så att du omedelbart kan se var saker och ting står och vad som behöver uppmärksammas.
Du kan till exempel använda anpassade fält för:
- Granskningsstatus (Väntar på granskning, Behöver sekundär kontroll, Markerad för djupare analys, Verifierad som äkta eller Slutgiltigt godkänd/avvisad)
- Säkerhetspoäng (0–100): Granskaren anger ett tal baserat på hur sannolikt det är att det rör sig om AI.
- Risknivå (Låg risk, Medelhög risk eller Hög risk)
- Artifakt typ upptäckt (Fel i ansiktsdetaljer, problem med synkronisering av ljud och bild, handavvikelser eller inkonsekvent belysning)
📮 ClickUp Insight: 1 av 4 anställda använder fyra eller fler verktyg bara för att skapa sammanhang på jobbet. En viktig detalj kan vara gömd i ett e-postmeddelande, utvidgad i en Slack-tråd och dokumenterad i ett separat verktyg, vilket tvingar teamen att slösa tid på att leta efter information istället för att få jobbet gjort.
ClickUp samlar hela ditt arbetsflöde på en enda plattform. Med funktioner som ClickUp Email Project Management, ClickUp Chat, ClickUp Docs och ClickUp Brain hålls allt sammankopplat, synkroniserat och omedelbart tillgängligt. Säg adjö till ”arbete om arbete” och återta din produktiva tid.
💫 Verkliga resultat: Team kan spara mer än 5 timmar varje vecka med ClickUp – det är över 250 timmar per person och år – genom att eliminera föråldrade processer för kunskapshantering. Tänk vad ditt team skulle kunna åstadkomma med en extra produktiv vecka varje kvartal!
Skapa ditt verifieringsflöde i ClickUp
Att upptäcka AI-genererade videor handlar inte om att hitta en enda ledtråd. Det handlar om att kombinera signaler, dokumentera beslut och tillämpa samma standarder varje gång. I takt med att syntetiska medier fortsätter att förbättras kommer ad hoc-granskningar och magkänsla bara att skapa större risker.
Team som investerar i ett tydligt, repeterbart verifieringsflöde är nu bättre rustade för att hantera det som kommer härnäst. Med ClickUp kan du samla granskningskriterier, bevis, beslut och godkännanden i ett sammankopplat system, så att verifieringsarbetet blir konsekvent, granskningsbart och enkelt att skala upp mellan team.
Om du är redo att flytta videoverifieringen från spridda verktyg till en strukturerad process kan du börja bygga ditt arbetsflöde i ClickUp redan idag!
Vanliga frågor (FAQ)
Håll utkik efter samma indikatorer som i den förinspelade videon, till exempel onaturligt blinkande eller fel i läppsynkroniseringen. Om något känns konstigt under ett live-samtal, be personen att göra en oväntad gest, till exempel att snabbt vända huvudet åt sidan, eftersom live-deepfakes har svårt med oplanerade rörelser.
Detekteringsverktyg använder algoritmer för att hitta tekniska artefakter, medan manuell verifiering förlitar sig på dina ögon och ditt kritiska tänkande. Det bästa tillvägagångssättet är att kombinera båda. Låt ett verktyg flagga potentiella problem och använd sedan ditt omdöme för att utvärdera källan och sammanhanget.
Inget enskilt verktyg kan upptäcka allt. Tekniken är en ständig kapprustning, där nya generationsmetoder ofta överträffar detekteringsmetoderna. Verktygen är mest tillförlitliga för att upptäcka äldre eller vanligare typer av förfalskningar.
Upprätta ett tydligt protokoll. Det första steget är att flagga innehållet och undvika att dela det tills det har verifierats. Dokumentera sedan källan, kör den genom ditt verifieringsarbetsflöde och eskalera till lämpliga teammedlemmar för ett slutgiltigt beslut.