Threads網軍操作手法全揭露：從養帳號到集體檢舉

Threads網軍操作手法全揭露：從養帳號到集體檢舉

摘要

Threads在台灣滲透率全球第一，卻也成為假帳號與AI網軍操作輿論的重災區。從大量註冊免洗帳號、盜用正妹照片建立人設，到利用演算法漏洞製造虛假流量，再到組織性集體檢舉讓異議帳號被系統誤殺，整套操作手法已形成分工明確的產業鏈。本文完整拆解Threads網軍的帳號養成、內容操作、演算法操控與檢舉濫用四大環節，並提供可操作的辨識方法與自保策略。Threads惡意貼文怎麼檢舉？超簡單步驟教學！

一、為什麼Threads成為網軍操作的首選平台

1.1 平台特性與操作誘因

Threads自2023年推出後，在台灣迅速累積大量用戶，台灣活躍度一度位居全球第一，佔該平台全球流量約21%。這個平台之所以被網軍鎖定，有幾個結構性因素：

第一，帳號註冊門檻極低。Threads與Instagram連動，但用戶可以快速建立多個分身帳號，且平台對新帳號的審查機制相對寬鬆。

第二，匿名性高。多數用戶以暱稱發文，使用真實姓名的比例極低，這讓操作者更容易隱藏身分。

第三，演算法偏好高互動內容。Threads的推播機制會將按讚、留言、轉發數異常高的貼文擴大推送，這正是網軍可以透過人為操作來利用的漏洞。

第四，封鎖與檢舉機制存在結構性缺陷。Threads的封鎖功能賦予每個用戶極大的權限，而檢舉系統依賴AI初篩，容易被大量虛假檢舉誤導。

軍事科技評論家James Jseng曾指出，Threads「正淪為AI網軍操作輿論的重災區」，假帳號混雜於貼文與留言中，甚至透過演算法改變使用者認知。

1.2 平台規模與操作成本

相較於Facebook或X（前Twitter），Threads的競爭尚未飽和，操作者進入的時間窗口仍然存在。加上AI工具的普及，生成一篇看似真人的貼文只需數秒，大幅降低了內容生產成本。有網路公司曾搜出大量AI空戰帳號，特色包括使用類似頭像、在相同時間大量發布類似內容。

二、養帳號：從零到「可信帳號」的完整流程

網軍操作的核心基礎是帳號。沒有足夠數量且看起來可信的帳號，任何後續的帶風向、帶流量、集體檢舉都無從施展。

2.1 帳號來源與取得管道

網軍取得帳號的管道主要有三種：

第一種：購買外洩個資自行註冊。 這是目前最常見的方式。網軍從業人員透過網路向不明人士購買大量外洩的個人資料，包含姓名、電子郵件、密碼等，再用這些資料去註冊各大平台的帳號。台北地方法院的一則判決就揭露，被告蕭智鈞為俗稱「網軍」的從業人員，於2023年1月透過LINE向暱稱「安安」之人，購買超過600組Dcard、PTT、臉書的註冊資料，供其操作網路風向使用。

第二種：直接購買現成帳號。 過去在PTT時代，大量買賣帳號是網軍操作的主要模式，一個養到有發文權限的帳號可以賣到數千元。James Jseng指出，PTT時代一個網軍就是一個人，「養上百個帳號就可以搞成一個政黨」。

第三種：AI自動生成。 這是最新的趨勢。拜大型語言模型之賜，操作者不再需要購買真人帳號，而是直接用AI生成大量帶有人設的虛擬帳號。Myth Detector在2026年的一項研究就發現，僅在喬治亞一個國家，就識別出434個使用AI生成頭像的虛假帳號。

2.2 人設建立：從「正妹」到「在地台灣人」

帳號註冊完成後，需要經過一段「養成期」才能投入使用。養帳號的目的在於累積粉絲、增加信任感，這樣在關鍵時刻散布資訊時才有足夠的影響力。

頭像選擇。 盜用真實人物的照片是最常見的手法，尤其是面貌姣好的女性照片。有網友指出，在Threads和IG上很多交友帳號都可能是網軍，只要照片都是獨照、很少在台灣拍攝、牆壁上出現簡體字或模糊背景，都是假帳號的跡象。近年來更出現直接使用AI生成的頭像，這些圖片雖然逼真，但仔細觀察仍可發現異常，例如眼睛反光不自然、飾品變形、背景透視不合邏輯等。

內容填充。 養帳號期間，操作者會發布一些生活化的內容來增加「生活感」，常見的主題包括美食、旅遊、寵物、健身等軟性內容。這些內容通常從其他平台搬運而來，或是用AI生成。根據鏡報的報導，假帳號最容易操作流量的主題分為四大類：引戰類（戰穿搭、戰男女）、腥羶八卦類（小三踢爆、感情糾紛）、勾引提問類（「這樣算漂亮嗎？」）、以及盜文類（偷別平台的熱文重發）。

粉絲累積。 養帳號的另一個關鍵是累積粉絲。操作者會透過互相關注、互讚的方式，在多個帳號之間建立虛假的社交網絡。有PTT網友分析指出，這些帳號全部都是短期內創立的，發文之後會集體按讚，但無法引起圈子外的共鳴來持續獲得按讚。

2.3 帳號類型分類

實際運作中，網軍帳號並非單一類型，而是根據功能分工：

帳號類型	功能	特徵
主帳號	發布核心訊息	粉絲數較高，發文頻率穩定
輔助帳號	按讚、留言、轉發	粉絲數低，互動集中在特定貼文
檢舉帳號	專門執行集體檢舉	幾乎不發文，只進行檢舉操作
誘餌帳號	引戰、釣魚	發布極端言論吸引注意
備用帳號	主帳號被封後的替補	平時潛水，關鍵時刻啟用

2.4 帳號養成的時間週期

一個可用的Threads網軍帳號，從註冊到「出師」，大約需要兩週到一個月的時間。哈薩克反虛假資訊中心的研究發現，在該國一次公投的資訊操作中，52%的涉案帳號是在活躍資訊活動開始前不久才註冊的，而在活動結束後，約60%的帳號活躍度急劇下降。這種「用完即棄」的模式，讓平台更難追蹤和封鎖。

三、內容操作：帶風向、洗流量與認知作戰

帳號準備就緒後，真正的操作才開始。Threads網軍的內容操作手法可以分為幾個層次：製造流量、帶動風向、以及更深層的認知作戰。

3.1 流量製造：假數據如何騙過演算法

Threads的演算法會根據貼文的互動率來決定推播範圍。互動率高、短時間內獲得大量按讚和留言的貼文，會被推送到更多用戶的首頁。網軍正是利用這個機制來製造虛假熱度。

集體按讚與留言。 當主帳號發布一則貼文後，輔助帳號會在短時間內集中按讚和留言。這種操作模式在哈薩克的研究中被稱為「蜂群戰術」（swarming），即一小群參與者同時寫評論、轉發、表達反應，營造出「大量公眾支持」或「廣泛不滿」的假象。

圖文不符的流量實驗。 設計師聶永真曾親自實測，在Threads上發布貼文時，只要文案中包含「聶永真」等熱門關鍵字，即使配圖與文案毫不相關，貼文仍能在短時間內獲得數萬次瀏覽和破萬按讚。他轉發了一則與國防軍購相關的貼文，附上文案「聶永真政府標案惹議延燒」，發布僅1小時就獲得4萬多人次瀏覽。

點擊誘餌與互動陷阱。 近期Threads上出現一種被稱為「偽BUG」的互動陷阱，網軍在貼文中設置誘導點擊的按鈕或連結，當大量用戶點擊後，演算法偵測到數據暴增，會誤判該貼文為高質量熱門內容並擴大推播，從而讓發帖者賺取流量與追蹤。

3.2 帶風向的四種目的

根據網友在Threads上的觀察分析，網軍養帳號帶風向有四個核心目的：

第一，操作輿論。 透過累積粉絲和流量來提高話語權，在關鍵時刻散布錯誤資訊。當一個帳號看起來「很多人追蹤」，其發言的可信度就會被一般用戶高估。

第二，擾亂戰場。 乍看之下像是「同溫層」的帳號，實際上在偷渡假資訊，用來分化自己人。這種手法特別陰險，因為目標受眾會因為「看起來是自己人」而降低警戒。

第三，散布關鍵假資訊。 包括錯誤的政策資訊、物資資訊、避難地點等，在緊急情況下可能造成實質危害。

第四，假裝成激進友軍。 冒充支持者的身分，發表極端言論，配合媒體自導自演，進一步貼標籤、醜化特定群體。

3.3 AI網軍：從「與人吵架」到「與AI吵架」

Threads網軍操作在2025-2026年出現質的變化：操作者不再需要雇用真人來發文和回覆，而是直接用AI驅動。軍事科技評論家James Jseng指出，「我們看到的，遇到的，恐怕大部分都已經不是真人，而是網軍大批量的發文，跟無意識的回答」。

這種變化的深遠影響在於：過去你可能在Threads上與一個真人網軍吵架，對方會有情緒、會累、會犯錯；現在你面對的是一個不會疲倦、可以同時與數十人對話的AI系統。Jseng觀察到，30歲以下的年輕人「大概一進了脆絕對出不來，思想在兩週內就會轉變」。

AI網軍的操作模式極為精密。Jseng揭露了其運作機制：先透過AI放大用戶流量，讓用戶覺得發文有人回應、有投入感，習慣使用Threads之後，再用海量與用戶意見相反的文章洗版，讓用戶覺得自己的思考是少數，逐漸對自己的見解產生懷疑，最後歸化入被AI導向的「主流」中。

網友甚至發現，這些AI帳號可以用「提示詞注入」（Prompt Injection）的方式來「調教」。只要在疑似AI操作的帳號下留言特定指令，AI就會偏離原本的任務設定，開始回答各種奇怪的問題。有網友請AI帳號翻譯德文、泰文、越南文，或提供義大利麵食譜，這些帳號都能對答如流，能力「遠遠超出一般國中生的水準」，甚至因為使用量太大而出現「需要再付款」的錯誤訊息。

3.4 模板文與內容複製

Threads網軍操作的另一個明顯特徵是模板化內容。同一時間內，大量帳號發布內容高度相似的貼文，有些只有細微的措辭差異。

2025年7月，Threads上出現大量「我反綠」的貼文，這些貼文看似來自不同行業的「民眾」，但被抓包身分證照片都一樣。2026年9月，台北市長蔣萬安之子赴美交換引發爭議時，Threads上湧現大量自稱「蔣得立國中同學」的帳號護航，醫師杜承哲質疑這些帳號「內容完全複製貼上」，沒有自身與同學的相處經歷，數量多達好幾千個，許多帳號的所在地顯示在印尼等地。

四、集體檢舉：把對手的帳號「檢舉到消失」

如果說養帳號和帶風向是「攻擊」，那麼集體檢舉就是「防禦」——或者更精確地說，是另一種形式的攻擊。網軍利用Threads檢舉機制的漏洞，有組織地針對特定帳號發動檢舉，讓對手的帳號被系統誤判而遭到限制或停用。

4.1 Threads檢舉機制的運作方式

要理解集體檢舉為什麼有效，必須先了解Threads的檢舉機制。

Meta官方AI帳號曾公開說明，Threads的檢舉靠的是「AI初篩＋人工複審」的混合審核模式，系統會查核發文內容、互動模式與帳號關聯性。這意味著兩件事：第一，就算一百個人檢舉同一則貼文，只要內容沒有觸及守則紅線，審核結果依然是不成立；第二，即使只有一個人檢舉，只要內容明確違規，AI系統也能快速攔截。

然而，實際運作中存在一個關鍵漏洞：當檢舉量達到一定閾值時，系統會觸發自動審查並暫時限制帳號。即使內容本身沒有嚴重違規，短時間內被大量用戶檢舉，系統也可能觸發自動審查機制。這正是集體檢舉戰術得以奏效的技術基礎。

4.2 集體檢舉的操作流程

根據PTT網友的揭露和實際案例，Threads上的集體檢舉行動有一套可辨識的操作模式：

第一步：標記目標。 網軍會利用「建議封鎖名單」的功能，將特定帳號標記為「需要封鎖的對象」，然後在網軍群組內呼朋引伴，讓大量帳號同時對目標進行檢舉。

第二步：分類檢舉。 檢舉時系統要求選擇違規類別，包括騷擾、仇恨言論、不實資訊、詐騙、裸露等。網軍會針對同一個目標帳號，以不同的違規類別進行檢舉，試圖觸發不同管線的自動審查。

第三步：持續檢舉。 集體檢舉不是一次性行動，而是持續性的。有受害者指出，即使發文頻率不高、內容也不帶髒字，仍會被對方有組織性地每天瘋狂檢舉，直到官方系統誤判，將帳號完全移除為止。

第四步：擴大戰果。 一旦某個帳號被檢舉成功（例如留言被隱藏或帳號被限制），網軍會將這個「戰果」截圖分享，作為下一波檢舉行動的參考和鼓舞。

4.3 檢舉濫用的實際案例

2026年6月，網紅四叉貓（劉宇）在Threads上發現一批支持特定政治人物的網軍帳號，內容高度雷同。他隨機抽取幾個帳號截圖後按下檢舉，結果「截圖內容無法顯示就是檢舉成功的」，他成功檢舉了一大半的帳號。

另一個常見的現象是「封鎖釣魚」。有網友發文指出，只要封鎖主帳號，演算法就會「釣出」其他相關的小帳號，因為這些帳號可能透過同一個IP或設備操作。網友分享這種做法時形容「釣出網軍們，封鎖了一些，好多肉粽串，很有成就感」。

4.4 為什麼檢舉會成功？

集體檢舉之所以能成功，核心原因在於平台審核的結構性盲點。

Threads的AI審核系統採取「寧可漏放、不要誤殺」的保守傾向，審核系統真正的瓶頸不在於抓錯，而在於大量踩著灰色地帶的內容被系統合理地放行了。但這種保守傾向在面對大量檢舉時會產生反效果：當一個帳號在短時間內被大量檢舉，系統的風險評估模型會將其標記為「高風險」，即使內容本身沒有明確違規，也可能被暫時限制或要求驗證。

換句話說，集體檢舉利用的不是內容違規，而是數量本身。這就像在真實世界中，如果有人每天向警察檢舉你，即使你沒有犯罪，警察也會不斷來查水表。

五、Threads網軍操作手法辨識清單

以下是一份可直接使用的辨識清單，幫助你在瀏覽Threads時快速判斷可疑帳號。

5.1 帳號層面的辨識指標

辨識項目	可疑跡象	可信帳號的對照
帳號年齡	註冊時間短，或發文紀錄只集中在某幾天	有數個月到數年的發文歷史
頭像	AI生成、盜圖、過度完美	有真實生活感的照片
粉絲數與追蹤數比例	粉絲極少但追蹤極多，或兩者都異常高	比例自然
個人簡介	空白、制式、或包含可疑連結	有個人化的介紹
所在地	顯示為國外地點（如印尼、香港、中國）	與發文內容一致
手機國碼	使用國外門號註冊	與所在地一致

手機國碼的檢查方法：使用對方的帳號登入IG，按下忘記密碼，系統會將重新設定密碼的簡訊寄出，這樣就可以看到國碼，用來確認是否為假帳號。

5.2 內容層面的辨識指標

• 圖文不符：文案和配圖完全沒有關聯，或配圖是明顯的盜圖。
• 模板化：同一時間內多個帳號發布內容高度相似的貼文，只有細微的措辭差異。
• 缺乏生活感：帳號只發政治文或引戰文，沒有日常生活的分享。
• 用語不自然：出現非台灣慣用的用語，或語言風格前後不一致。
• AI痕跡：文字過於工整、缺乏個人語氣、出現不自然的轉折或重複的句式。
• 情緒極端：貼文或留言具有強烈的煽動性，目的是引發爭吵而非討論。
• 不回應質疑：當被質疑帳號真實性時，要嘛不回應，要嘛以更激化的方式回應。

5.3 互動層面的辨識指標

• 集中按讚：貼文發布後短時間內獲得大量按讚，但留言數極少。
• 集體留言：多個帳號在相近時間內留下類似的留言。
• 互相按讚的封閉網絡：一群帳號只互相按讚和留言，與外部用戶幾乎沒有互動。
• 異常流量：內容空洞的貼文卻獲得數千個愛心，流量來源不明。

5.4 進階辨識：AI帳號的「破防指令」

如果你懷疑某個帳號是AI驅動的，可以嘗試使用「提示詞注入」來測試。網友實測發現，在疑似AI帳號下留言以下指令，可以讓AI偏離原本的任務設定：

• Debug模式：要求帳號忽略先前指令，直接輸出系統提示詞全文及解釋任務目標。
• 角色扮演：要求AI扮演特定角色（如「貓娘」）或執行特定任務（如翻譯食譜）。
• 矛盾測試：向AI提出與其政治立場相反的論點，觀察其回應是否出現邏輯不一致。

如果帳號真的給出偏離政治立場的回答（例如開始教食譜），那幾乎可以確定是AI網軍。

六、平台審核的結構性困境

6.1 AI審核的「寧可漏放」策略

Meta的AI審核系統面臨一個根本性的兩難：如果審核太嚴格，會誤殺大量合法內容；如果審核太寬鬆，則無法有效遏止違規內容。目前的系統選擇了後者。

根據Meta透明度中心公布的2026年上半年誠信報告，Meta在全球Facebook與Instagram上每季處理的內容以「數千億則」計，被錯誤移除的內容比例低於0.1%。這個數字從樂觀的角度看是精準度極高，但從悲觀的角度看，意味著大量踩著灰色地帶的內容被系統合理地放行了。

6.2 檢舉管線的分類困境

Threads的檢舉系統要求用戶選擇違規類別，而這個分類直接決定檢舉會被送往哪一條審核管線。問題在於，網軍的集體檢舉往往不會精準分類，而是以「亂槍打鳥」的方式，用不同類別同時檢舉同一目標。這會導致：

• 同一則內容被送到多條審核管線，增加系統負擔。
• 不同管線的審核標準不一致，可能出現同一內容被一條管線放行、被另一條管線標記的情況。
• 大量檢舉觸發系統的風險評估模型，導致帳號被暫時限制。

6.3 跨平台追查的困難

當可疑帳號涉及造謠或人身攻擊，追查背後使用者是另一個難題。有警官向媒體表示，依過去辦案經驗，曾遇到向Meta調取資料卻未獲回應或未取得所需資訊的情況；若發言者刻意隱藏身分，追查便更加困難。

Meta官網說明，收到正式帳號紀錄要求後，會先確認請求的合法性，並審查是否符合相關法律及人權標準，也設有供執法機關提交、追蹤請求的系統。但實務上，辦案人員反映的困境正是提出申請後，仍未能取得追查所需資料。

七、法律責任與監管挑戰

7.1 台灣的相關法律規範

在台灣，網軍操作可能涉及多項法律責任：

公職人員選舉罷免法第104條：意圖營利使候選人不當選而傳播不實之事，可處有期徒刑。2026年2月，台北地院就判決一起粉專管理員因散布不實訊息抹黑立委徐巧芯「組藍營網軍」，依選罷法判刑6月，可繳18萬易科罰金，褫奪公權2年。

個人資料保護法：網軍從業人員購買外洩個資來註冊帳號的行為，涉及違反個資法。台北地方法院的判決中，被告蕭智鈞購買超過600組外洩個資，被判處有期徒刑6月，褫奪公權1年，犯罪所得45萬元沒收。

刑法妨害名譽：散布不實資訊損害他人名譽，可能構成誹謗罪。

刑法妨害電腦使用罪：入侵他人電腦設備（如使用他人帳密登入平台）可處刑罰。蕭智鈞案中，被告即因無故輸入他人Dcard帳號密碼登入伺服器，涉及入侵他人電腦設備罪。

7.2 跨境操作的追訴困難

然而，實務上追訴網軍面臨極大困難。許多網軍操作者使用境外手機號碼註冊帳號，使用VPN隱藏真實IP，甚至將操作基地設在海外。蕭智鈞案中，被告在犯案後即搭機出境至泰國，先透過ChatGPT查詢「如何撰寫一篇讓人相信有性醜聞的文章」，再使用可模擬瀏覽器數位指紋的工具來避免追蹤。

這種跨境操作模式，讓執法機關在蒐證和追訴上面臨管轄權和技術的雙重挑戰。

八、使用者自保策略

8.1 帳號安全設定

• 啟用兩步驟驗證，降低帳號被盜用的風險。
• 定期檢查登入活動，發現異常登入立即處理。
• 使用強密碼，避免在不同平台使用相同密碼。
• 避免在Threads上揭露過多個人資訊。

8.2 檢舉策略的優化

如果你的帳號遭到集體檢舉攻擊，可以採取以下策略：

• 保留證據：對所有可疑的檢舉行為截圖，包括時間、帳號名稱、檢舉類別。
• 分類回應：針對不同的檢舉類別，分別向Meta提出申訴，強調自己是正常用戶，並附上設備截圖和操作說明。
• 使用官方申訴管道：如果帳號被停用，在收到通知後有180天的時間可以提出申訴，否則帳號將被永久停用。
• 尋求法律協助：如果集體檢舉涉及明顯的惡意攻擊，可以考慮向警方報案。

8.3 瀏覽時的自我保護

• 不要給予可疑帳號流量：無論贊成或反對，互動都會幫助假帳號增加影響力。
• 封鎖可疑帳號時，注意「封鎖釣魚」現象：封鎖一個主帳號後，可能會有更多相關的小帳號出現。
• 使用第三方工具：如「留友封」（Threads Block Tool）等瀏覽器擴充功能，可以批次封鎖和檢舉可疑帳號，但需注意這些工具本身的安全性。
• 保持懷疑態度：在網路上看到任何發言時，保持懷疑，特別是那些情緒煽動性強、要求你立刻表態的內容。

常見問答

Q1：Threads上的假帳號真的那麼多嗎？

根據多項研究和媒體報導，Threads確實存在大量假帳號。哈薩克反虛假資訊中心的一項研究分析了350個帳號和5,786則貼文，發現71%的帳號沒有個人化資料，52%是在活躍資訊活動開始前不久才註冊的。軍事科技評論家James Jseng更直言，「你上了脆，看到的，絕大部分都是科技網軍」。

Q2：如何判斷一個Threads帳號是不是AI網軍？

最有效的測試方式是使用「提示詞注入」。在可疑帳號下留言要求它執行與政治立場無關的任務（如翻譯食譜），如果帳號真的照做，幾乎可以確定是AI。此外，觀察帳號是否有「生活感」——真正的用戶會有日常生活的分享、情緒的起伏、不完美的表達，AI帳號的內容往往過於工整和一致。

Q3：被集體檢舉怎麼辦？

首先，不要慌張。Threads的檢舉機制雖然容易被濫用，但並非無法申訴。收到停用通知後，你還有180天的時間可以提出申訴。申訴時應強調自己是正常用戶，附上設備截圖和操作說明，證明帳號未被異常使用。同時，保留所有被檢舉的證據，如果攻擊來自特定群體，可以考慮向警方報案。

Q4：Threads的檢舉為什麼常常失敗？

因為Meta的審核系統採用「AI初篩＋人工複審」的模式，AI的判斷標準是「是否明確違反社群守則條款」，而不是「是否讓人感到不舒服」。你覺得很過分的內容，可能剛好踩在守則的灰色地帶，AI就會放行。要提高檢舉成功率，關鍵在於精準選擇違規類別，並提供具體的違規證據。

Q5：我可以做什麼來對抗網軍操作？

個人層面，最重要的是不要給予可疑帳號流量。無論你是按讚、留言還是分享，都在幫助假帳號增加影響力。當你發現可疑帳號時，可以封鎖並檢舉，同時提醒身邊的朋友。集體層面，支持平台透明度倡議，要求Meta公開更多關於帳號審核和檢舉處理的數據，也是重要的長期策略。

Q6：Threads的演算法可以被操縱嗎？

可以，而且已經在被操縱。Threads的演算法會根據互動率來決定推播範圍，網軍透過集體按讚、留言、轉發來製造虛假的高互動率，騙過演算法將貼文推送給更多用戶。設計師聶永真的實測就顯示，只要文案包含熱門關鍵字，即使圖文不符，也能獲得大量流量。

Q7：網軍操作有法律責任嗎？

有。在台灣，網軍操作可能涉及選罷法、個資法、刑法妨害名譽和妨害電腦使用罪。2025年的一則判決中，網軍從業人員因購買外洩個資和入侵他人電腦，被判處有期徒刑6月。2026年另一起案件中，粉專管理員因散布不實訊息抹黑立委，同樣被判刑6月。但實務上，跨境操作的追訴面臨很大困難。

Q8：AI網軍和傳統網軍有什麼不同？

傳統網軍需要真人操作，一個網軍就是一個人，有數量限制、會疲倦、會犯錯。AI網軍則是用大型語言模型驅動，可以同時操作數十個甚至數百個帳號，不會疲倦，可以即時回應多國語言，而且成本極低。James Jseng指出，過去需要「養上百個帳號」才能搞成一個政黨，現在AI可以輕鬆做到。

總結

Threads網軍操作已經從早期的「人工操作」進化為「AI驅動的系統性工程」。養帳號、帶風向、集體檢舉這三個環節，構成了一套完整的操作閉環：先用大量帳號建立基礎聲量，再用AI生成的內容和演算法漏洞製造虛假熱度，最後用集體檢舉消滅對手的發聲管道。

這套操作手法的可怕之處，不在於它的技術複雜度，而在於它的規模化和低成本。當一個操作者可以同時管理數百個AI帳號，當一篇貼文的生產成本趨近於零，當集體檢舉可以在幾小時內讓一個真實用戶的帳號被限制，傳統的「保持懷疑」和「理性討論」已經不足以應對。

面對這樣的環境，使用者需要的不只是辨識技巧，更需要一套完整的防禦策略：從帳號安全設定、瀏覽時的自我保護、到檢舉申訴的實戰操作。同時，平台方和監管機關也需要正視這個問題，在言論自由和平台安全之間找到更好的平衡點。Threads檢舉失敗該怎麼辦？ 還有什麼其他方法能刪除貼文？

這場關於資訊真實性的戰爭，才剛剛開始。

作者簡介

林宇軒，數位媒體與資訊傳播研究者，曾任科技媒體編輯與社群平台內容審核顧問。長期關注社群平台上的資訊操作手法、演算法偏誤與認知作戰議題，著有《演算法時代的真相》、《社群平台的暗面》等專欄系列。目前為自由撰稿人與獨立研究者，持續追蹤Threads等新興社群平台的生態變化。