皇后区杰克逊高地，某栋公寓里。
三个人，三个工位，一条流水线。
戴眼镜的坐在最左边，敲完最后一行字，把文档拖进共享文件夹。
屏幕上的文件名标着“HS-ATK-019”。
文档里是一段视频脚本：一个自称前急救员的中年白人男性，坐在厨房餐桌前，声音发抖地控诉他亲眼看见一个骨科医生在没有儿科资质的情况下，对一个七岁女孩开了刀。
“十九号搞定了。”
中间工位的络腮胡点开文件。
他的工作分两步。
第一步是定妆，为脚本角色生成一张脸。
他在本地部署的开源图像模型中输入提示词：白人男性，四十五至五十岁，方脸，法令纹深，蓝灰色眼睛，藏蓝色工装外套。
回车键敲下，屏幕同时弹出四张面孔。
不管是生图还是生视频，这个过程在圈内被称为抽卡。
以前做AI视频，全凭概率。后来技术更迭，新一代模型支持多模态输入。
同时喂入参考图片、音频和文字，模型依循参考生成，良品率提升了一个量级。
但他们无法使用商业平台。
主流商业模型会在生成的每一帧画面中嵌入C2PA元数据签名，等同于“AI制造”的隐形水印。
TikTok的检测系统会自动读取签名，打上AI生成标签。
他们只能依赖修改过的本地部署开源模型，没有水印，代价是极低的良品率。
他从4张定妆照中选出合适的那张保存，进入第二步：
生成视频。
定妆照作为角色锚点拖入视频生成模型的参考面板，挂载预先录制好的台词音频，提示词栏填入表情、动作与镜头指示，随后丢进队列。
不久后，一段十五秒的视频生成完毕。
这种生成视频的过程要重复好几次，运气差的时候甚至几十次。最后抽到一个满意的为止。，毕竟他们用的模型不是最先进的视频模型。
最右侧的是个胖子。
电竞椅发出轻微的吱嘎声，三十二寸显示器上铺满剪辑软件的时间线。
他处在流水线末端，负责让AI生成的视频具备人类拍摄的质感。
络腮胡的抽卡与生成保证了人脸的真实度，胖子需要完成最后一层伪装。
他给画面叠加一层低分辨率的传感器噪点，模拟廉价手机前置摄像头在室内弱光环境下的画质。
接着加入轻微的手持抖动，幅度控制在哭泣时人体自然的晃动区间。
最后在左下角打上一行小字：“故事来自真实受害者家庭，为保护隐私已做处理”。
伪造的免责声明。
平台的内容审核模型识别到这行字，会倾向于将视频归类为新闻转述，进而跳过AI检测的优先队列。
导出，拖入上传文件夹。
文件夹内已经排列着九条待发视频，目标完全一致，希望急救站，林恩。
三个人，六块屏幕，十二小时一个周期，每个周期产出六至八条。
上传文件夹的上一层目录，保留着一个旧文件夹，“RB-TikTok”。
RB是彩虹的缩写，不久前，同样的流水线作业。在TikTok上用短视频招募南布朗克斯的少年，以免费球鞋和一百美元日薪为诱饵，将十三四岁的孩子拉入彩虹芬太尼的分销链。
DEA查到学校周边后，上层指令即刻下达：全部下架，更换IP。停工一段时间后，新指令抵达。目标由招募转为攻击。
他们三人构成组织的线上部门。
传统分销链负责街头的销售和货源，他们负责屏幕背后：
招募视频、攻击视频、假账号矩阵、舆论引导。
每天一次加密语音，汇报进度，接收下一批指令。
……
晚上十一点四十。
胖子导出当晚第六条视频。
络腮胡在跑新一轮抽卡。
模型连续七轮生成的面孔左右不对称。
他将键盘往前一推：
“操！又崩了！”
“这批视频截止时间是明天下午三点。赶不上晚高峰流量窗口，上面不会高兴。”
戴眼镜的男人拉开旁边的全家桶纸盒，空空如也。
敲门声响起。
三人同时停下动作。
“谁叫的外卖？”胖子先开口。
戴眼镜的摇头。
胖子转向络腮胡：“咱们做TikTok招募视频那阵，你半夜叫外卖，配送记录差点被DEA顺藤摸瓜查到这儿。说好了这一单期间谁都不准叫，你又叫了？”
“我叫什么了？这两天我吃的全是你桌上的垃圾。”
“那谁叫的？”