在一個充斥著過濾器和謊言的世界裡，LiveTube 代表著不同的東西。
我們相信每個人都有能力在現實展開時展示現實。
LiveTube 不僅僅是一個直播應用程序，它還是一場追求真相、真實性和賦權的運動。

活動結束後，任何剪輯都可以被編輯、重新標記或偽造。
但 現場視頻——在當下得到驗證——是不同的。

透過擷取來源證明訊號（現場照片 + 書面描述 + 裝置遙測），將其與獨立的即時資料融合，並添加對短暫安全延遲的編輯判斷，我們可以在發生時證明地點、時間和背景。這就是 LiveTube 的核心。

借助現代人工智慧，任何人現在都可以以幾乎無法區分的程度操縱現實。

LiveTube 是對策 ——未經過濾、實時且經過驗證。

LiveTube 誕生於前廣播記者 Sven Herold 的見解，將智能手機的力量與對可信信息的需求結合在一起，使任何人（任何地方）都可以進行實時報導，並提供專業驗證。

傳統的事實查核是在錯誤訊息傳播 後 進行的。

它依賴於手動的來源追蹤、反向圖像搜索和案頭研究——這很有價值，但對於突發新聞來說太慢了。當索賠得到驗證時，虛假版本已經贏得了第一英里。

LiveTube 用實時、循環內驗證取代了這種事後模型——在實時時刻本身。

故意 ~30 秒的安全 延遲 讓編輯有時間驗證、指導記者並保護鏡頭前的每個人， 而不會損失即時速度。

T0 — 源證明捕獲（電話→雲）
當 LiveTuber 上線時，該應用程序會鎖定並上傳第一個輸入——現場照片、書面描述和完整的實時遙測（視頻、音頻、GPS、設備時鐘和網絡診斷）。

這保留了 監管鏈 並防止重播或注入鏡頭。

外部攝像頭或麥克風無法輸入應用程序—— 每一幀都在源頭進行身份驗證。

T+0–10s — 進氣 + 低延遲串流。
即時提要及其元資料在幾秒鐘內到達新聞編輯室，並針對最小的端到端延遲進行了最佳化。

每個傳入幀都帶有鎖定的標識符，確保手機和驗證伺服器之間的同步。

T+10–30s — 即時 AI 檢查（證據融合）。
當幀到達時，LiveTube 的 AI 將 視頻、音頻和語音 與記者的 現場照片、描述和遙測數據融合在一起。
它根據 獨立的即時來源 （例如航空事故期間的空中交通管制、地震期間的地震網路、感測器或傳輸饋送以及天氣或光線位置等環境指標）進行交叉驗證。

同時，系統會掃描其他平台上 公開出現的內容 。
當多個 LiveTuber 覆蓋同一場景時，AI 會自動關聯 角度、時間戳和音頻指紋 ，以確認事件的連續性。

由於直播是直播的，新聞編輯室製作人可以請求 360° 大範圍掃描、 地標平移或 安全重新定位 ，以即時鎖定真相。

T+~30s — 人類新聞編輯室的安全延遲。
製作人查看經過驗證的直播，疊加所有 AI 結果，同時保持短暫的 ~30 秒延遲 ，以保護現場參與者並指導記者。

編輯可以在出版或聯合發布之前發送諸如“向左平移到路牌”或“保持安全，後退”等提示，將 人工智能準確性 與 編輯判斷 相結合。

決定 — 接受/拒絕/路由

• 受： 如果 經過驗證、 具有新聞價值並符合 LiveTube 規則，則該流將發布和/或路由到媒體合作夥伴——通常由新聞編輯室添加 經過驗證的疊加層 。
• 拒絕/限制： 如果場景不安全或公共廣播不合適，製作人可以 切斷流 或 限制路由 （例如，發送到緊急頻道）。

在直播過程中，製作人可以添加 下三分之一、 中斷代碼和 自動插入的位置/時間戳記;決定 社交聯播 （YouTube、Facebook、X、Instagram、Telegram）;並向合作夥伴發出 媒體警報、 乾淨的提要、 20 秒的剪輯和 錄音 。

其他生產商可以加入進行 研究、驗證、出版或現場協調，並通過 交互式實時地圖提醒附近的記者。

可以針對高價值或高風險的故事觸發特殊付費區。

• 電視/綠幕重播：
  編輯要求一個 寬大的 360° 或地標平移。AI 分析 刷新偽影、反射、鏡頭與螢幕的距離以及不匹配的房間聲學 效果，即時贈送重播或合成的鏡頭。
  
• 回收/舊鏡頭：
  與 空中交通管制、地震和感測器網路、交通資料、天氣和光線條件以及地圖拓撲 的即時交叉檢查可在幾秒鐘內揭露時間或環境不匹配。
  
• 位置欺騙：
  該系統將 GPS 與 手機和 Wi-Fi 指紋、 慣性運動、 天際線/太陽角度和 本地音頻特徵 進行協調，確保相機在物理上位於其聲稱的位置。
  
• 分階段活動：
  當多個 LiveTuber 拍攝同一場景時，AI 會關聯 角度、幾何形狀和音頻指紋 ，以確認連續性並檢測中斷或重置。
  
• 畫外音/深度配音：
  頻譜和同步分析 會標記與現場聲學環境不符的非環境旁白或不同步的聲音。
  
• 人類在循環中：
  生產者自始至終都保持聯繫。他們即時指導驗證請求，或者在真實性失敗時 立即剪斷提要 。
  
  不良行為者會欺騙手機嗎？
  從理論上講，是的——但令人信服的欺詐行為需要 跨多個獨立系統的協調操縱。LiveTube 的實時交叉引用正是為了暴露這一點而構建的。

一旦直播通過了第一層人工智慧驗證，它就會進入 LiveTube 新聞編輯室——真正的製作人將接管。

LiveTube 不僅僅是一個相機應用程序，它還是一個由世界各地的分佈式製作人運營的 雲新聞編輯室 。

一旦人工智慧通過了第一次驗證檢查，可用的生產者就會收到警報。

第一個接受的人成為 故事製作人 ——指導記者，在安全延遲期間驗證提要，並實時添加編輯背景。

TZP（時區生產商） ——我們的 24/7 輪班負責人——保持持續的全球覆蓋。他們對突發事件進行分類，為重大故事啟動 作戰室 ，並隨著事件的發展協調跨區域交接。

賠償金：
生產者在積極生產的同時賺取 基本 + 每分鐘費率 。
動態優惠可以適用於高需求或高風險的情況。
績效指標（例如準確性、速度和安全合規性）會帶來額外的獎勵。

結果：不僅僅是 眾包鏡頭，而且是一個 眾包新聞編輯室 ——將目擊者流變成有證據支持的廣播，並在發生時進行驗證。

1. AI 預先驗證→派 送給合格的製作人（地區、語言、節拍）。
2. 製作人接受→成為故事製作人， 接收驗證提示並向報告者發送消息。
3. 安全延遲驗證： 請求角度或寬角，應用 LiveTube 規則，添加編輯上下文。
4. 升級和團隊合作： 啟動故事 室 進行翻譯、字幕、映射或第二機協調。
5. 發布和分發： 經過驗證的內容通過新聞編輯室或 MediaHub 上線，並帶有元數據和疊加層。

結果： 每個經過驗證的流都在不到一分鐘的時間內從目擊者轉移到證據——而不會失去實時速度。

• 從電話（來源校對）：
  實時視頻、現場照片、書面描述、精確的 GPS、設備/用戶 ID 和網絡/音頻診斷。
• 來自現場（內容）：
  地標、標誌、天氣提示、交通、制服、環境聲音（警報器、人群）和實時語音轉文本。
• 來自獨立網絡（實時上下文）：
  官方警報、市政數據、地震和交通資訊以及信譽良好的當地報告。

由於這些資料來源是 獨立且同時的，因此 LiveTube 可以立即暴露不匹配，例如 聲稱的位置與天際線 或 時間與照明 ，並增強確鑿的提要以加快發布速度。

當出現問題時：

• 軟失配： 編輯要求新的角度或定點鏡頭。
• 硬不匹配或風險： 流被切斷，通知報告者，路由僅限於內部或緊急審查。

EP3534614A1 – 視訊分發流程和即時發布視訊串流的方法。
該專利描述了 LiveTube 的端到端驗證管道：
使用嵌入式元數據進行安全的移動捕獲→即時雲攝取→自動化 AI 分析與源數據相關聯→新聞編輯室監督，通過接受/拒絕→帶有可選疊加的經過驗證的實時發布。

這種工作流程適用於 不受控制的目擊者來源 ，是 LiveTube 與社交直播應用程序和回顧性事實查核工具的區別。

• 社交直播： 任何人都可以進行直播，但無需內建驗證、編輯監督或可信任的元資料。
• 經典事實查核： 大部分是手動的，而且是事後的——很有價值，但對於突發事件來說太慢了。
• 直播管：循環驗證 — 從源頭捕獲證據，人工智慧與即時上下文融合，在短暫的安全延遲內應用人類判斷。

LiveTube 連接了即時性和完整性——將目擊者流即時轉換為經過驗證的、可廣播的新聞。

在大多數突發新聞中，傳統媒體在沒有聯繫上傳者的情況下 轉播社交剪輯 ——沒有合同，沒有付款，也沒有控制。驗證是在故事傳播 之後 進行的，如果有的話。 LiveTube 顛倒了這種模式。

當記者點擊 GO LIVE 時，他們已經同意 LiveTube 的條款，授予 新聞編輯室使用權和許可權——這就是 我們付費的原因。
我們與拍攝者建立 直接聯繫 ，捕獲 證明信號 以在事件 發生時驗證事件，並應用 編輯控制 來立即引導、暫停或停止流。

電子郵件和行動驗證都確保每個貢獻者都是真實且可聯繫的。
沒有抓取，沒有重新上傳，沒有灰色地帶內容——只有經過驗證的來源和公平的補償。

結果： 廣播就緒、版權許可、經過驗證的現場新聞——記者和製片人 獲得報酬，觀眾 受到保護。

如果我們想要一個可以 再次相信現場視頻的世界，我們必須 在它發生時證明這一點。
LiveTube 使這成為可能——將目擊者流轉化為有 證據支持的廣播，快速、安全且負責任。