YouTube近期在處理Shorts短影音時，實驗性地自動套用去雜訊、去模糊和清晰度提升等影像強化功能，並強調使用傳統機器學習技術以提升觀影品質。然而，此舉未事先告知且未標示處理過程，引發創作者對作品原貌、平台透明度及一致性的質疑。創作者回報作品出現異常銳利或過度平滑，影響了其品牌風格。YouTube表示將收集回饋，但未說明是否提供關閉選項或觀看端標示，此事件也觸及了平台對於生成式內容揭露政策的一致性問題。
🎥 YouTube在處理Shorts短影音時，悄悄進行了一項影像強化實驗，自動套用去雜訊、去模糊和提升清晰度的技術，旨在改善觀影體驗。官方聲明使用的是傳統機器學習，而非生成式AI，但此舉缺乏事先通知和成品標示，引發了創作者對作品原貌被改變的擔憂。
🎨 許多創作者反映，經過YouTube處理後的Shorts影像出現了邊緣過於銳利或膚質過於平滑的問題，產生了不自然的「塑膠感」或「油畫感」，削弱了原有的風格化顆粒、低解析度或膠片模擬等視覺語言，直接影響了他們的品牌辨識度和創作意圖的傳達。
⚖️ 此事件的爭議點之一在於平台政策的一致性。YouTube近年來要求創作者對逼真度高的生成或變造內容進行自我揭露，但此次平台端卻自動進行影像強化且未做標示，這讓外界質疑其資訊揭露義務的邊界和政策執行的公平性。
❓ 創作者們普遍希望了解更多關於此影像強化功能的控制權，例如是否能選擇關閉此功能，或是在觀看端能有標示說明影像經過了處理。YouTube的回應是會蒐集回饋，但具體的調整方向和提供給創作者的選項尚不明確，這使得創作者難以在不知情的情況下驗證影像差異。
YouTube對部分Shorts短影音在上傳處理階段，自動套用去雜訊、去模糊與清晰度提升的影像強化實驗，官方強調採用傳統機器學習而非生成式人工智慧，目的是提升觀影品質。不過，此變更未事先告知，也沒有在成品上標示處理事實，引發創作者對作品原貌、透明度與平臺一致性的質疑。
YouTube創作者聯繫人Rene Ritchie在X上提到，此為小規模實驗，只在處理流程中進行影像強化，類似智慧型手機錄影時的計算攝影，沒有提升解析度或進行生成式合成。官方表示，會蒐集回饋再調整，但未進一步說明適用條件與控制方式，包含是否提供創作者端的關閉選項，或觀看端的可見標示。
不少創作者回報，上架後的Shorts在邊緣與膚質呈現異常銳利或過度平滑，出現塑膠感或油畫感等與原片不一致的材質，風格化顆粒與VHS質感被削弱。
音樂創作者Rhett Shull在影片中以前後對照示範，指YouTube平臺端的去雜訊與銳化在無法關閉，且未揭露的情況下改變了作品的視覺語言。對以質感噪點、低解析或膠片模擬為語言的頻道而言，這類跨片段且持續性的演算法校正，實質影響品牌辨識度與作者意圖的呈現。
YouTube近年要求創作者對逼真度高的生成或變造內容進行自我揭露，但此次為平臺端自動強化且未有標示，讓外界質疑政策一致性與資訊揭露義務的邊界。此事件快速升溫的關鍵，在於這不是播放器端的可逆濾鏡，而是平臺輸出工作流程的改動，創作者難以在不知情的情況驗證差異。
