一款名為「Ghost Font」的實驗性字型近日在社群平台 X 上引發討論。這款字型由 Google 前產品經理 Eric Lu 開發，透過大量光點的動態移動形成文字輪廓，讓人眼能夠辨認，卻使部分主流多模態 AI 模型難以直接解讀。相關貼文在短短數日內累積接近 1,800 萬次瀏覽，掀起一波「人類 vs. AI」的解謎熱潮。
不過，Ghost Font 並不是以密碼學為基礎的安全通訊工具。Eric Lu 也承認，這項計畫最初主要是探索排版與視覺感知能否降低 AI 對訊息的理解能力；若要真正保護機密內容，仍應採用密碼等以知識作為解鎖條件的安全方法。
以反向移動光點形成文字
Ghost Font 並非由傳統實線字母構成，而是使用數以萬計的細小光點。這些光點會朝與背景相反的方向移動，並在整體運動中形成隱約可見的字母輪廓。
其視覺原理並不複雜：當大量光點朝同一方向移動時，人類大腦傾向將它們視為一個連貫的整體，因此能從動態圖案中辨認出文字。然而，許多多模態 AI 模型仍會以逐格分析影片的方式處理內容，類似只讀取翻頁書的一張張靜態圖片，未必能像人類一樣感受到連續運動所構成的字形。
加入靜態誘餌文字干擾 AI
除了動態光點，Ghost Font 影片還加入另一層干擾設計。每支影片都暗藏靜態誘餌文字「written in Ghost Font」，讓 AI 可能誤以為這就是影片中唯一需要辨識的內容。
這項設計的目的，是讓模型即使找到文字，也可能只擷取到預先放置的假訊息，而忽略真正由光點移動形成的內容。換句話說，Ghost Font 不只是讓文字難以辨識，也試圖利用模型的搜尋與判讀習慣製造誤導。
多個 AI 模型測試結果不一
Eric Lu 曾使用這款字型測試 Claude Fable 5 與 GPT 5.6 Sol，並表示兩者都難以正確解讀隱藏文字。不過，Ghost Font 爆紅後，網友很快便開始測試其限制，結果顯示它並非無法破解。
Google DeepMind 前提示工程師 Riley Goodside 分享了一種讓 GPT-5.6 Sol 讀取隱藏文字的方法：在提示中直接告知模型光點的移動方向，協助模型聚焦於正確的動態線索。此外，也有人利用具備程式執行能力的 AI 代理追蹤光點移動軌跡，進一步還原其中的訊息。
另一方面，AI 的判讀也可能產生錯誤。據測試描述，ChatGPT 5.5 Pro 分析 19 分鐘後，仍生成一段實際上不存在的訊息，顯示模型在面對這類視覺干擾時，除了無法辨識，也可能出現嚴重的幻覺結果。
源自對 AI 摘要私人對話的不滿
Lu 表示，構思 Ghost Font 的起點，來自一次與母親傳訊的經驗。他注意到 AI 不斷嘗試總結兩人的對話，卻經常出現錯誤，因此開始思考能否透過排版方式，在不使用密碼或傳統加密的情況下，降低 AI 讀取訊息的能力。
Lu 同時也是 Mixfont 的創辦人。該公司主要提供 AI 字型產生器，使用者可以透過一句提示或一張圖片，在數秒內產生字體。由開發 AI 工具的人員製作「反 AI」字型，也讓 Ghost Font 帶有一定的反差與實驗性質。
字型對抗機器辨識並非新概念
利用字型或視覺噪點干擾機器辨識，其實並不是全新的做法。2013 年，設計師 Sang Mun 曾設計 ZXX 字體，透過加入視覺噪點干擾光學字元辨識（OCR）。
然而，隨著辨識模型持續進步，ZXX 這類早期設計如今已難以有效阻擋 AI 讀取。Lu 也坦言，現階段最頂尖的 AI 系統未必能穩定辨識 Ghost Font，但這項差距可能會隨模型能力提升而迅速縮小。
影片原生模型可能改變攻防結果
以目前的技術定位來看，Ghost Font 短期內未必適合發展成實用的通訊工具。它較大的價值，在於展示人類動態視覺理解與現有 AI 影片分析流程之間的落差。
不過，這種優勢能維持多久仍有待觀察。當影片原生 AI 模型（video-native model）更普及後，模型可能不再依賴單純的逐格判讀，而是能直接分析光點的運動軌跡與時間關係。屆時，依靠動態移動隱藏文字的技術很可能被進一步破解，人類與 AI 在視覺辨識上的攻防也將進入下一輪。
