Tavus 旗下 Griffin AI 在实时视频通话中，成功让 54 名受访者中的 26 人误以为自己正与真人交流。恰恰因为该模型具备如此强大的欺骗性，Tavus 目前尚未对外开放其产品。
Tavus 称 Griffin 是首个通过“视频图灵测试”的模型。此前的测试系统，在相同场景下，仅欺骗了 41 名参与者中的 1 人。
Griffin AI 能骗过 26 名陌生人的秘密是什么？
Tavus 联合创始人兼 CEO Hassaan Raza 认为，人类交流不仅依赖语言内容，更重视表情、语调与时机的把握。而机器往往让用户必须通过指令、点击或提示来适应其交互方式。
他的设想是打造一台能像人类一样感知语调与表情，并在外观上与人类类似的计算机。
Tavus 将 Griffin 区别于传统级联式系统——即语音识别、语言模型和语音合成逐步处理。这种方案通常会等待用户完全说完后才给出回应。
而 Griffin 则以亚秒级速度持续识别对话，不仅分析语音内容，还同步捕捉非语言信号。同时它对视频画面进行分析，这正是大部分互动系统所忽略的环节。
得益于该设计，Griffin 能在对方说话时同步点头或回应“嗯嗯”，即便被打断也能准确把握对话进度。
“Griffin-Lite 的语音生成可在实时对话延迟下输出高质量语音，仅需 10 秒音频即可克隆说话者声音。”Tavus 介绍称。
NVIDIA 的VideoFDB 基准测试用于评估 AI 在实时视频对话场景下的表现。Griffin 的得分为 3.83 分（满分 5 分）。
作为对比，人类参考录音得分为 3.92 分，紧随其后的 Gemini 2.5 与 Anam 组合仅获 2.80 分。
Tavus 为何不愿对外开放 Griffin AI？
参与该研究的受访者原本以为，他们即将与另一位真人进行一段 1 分钟的交流，畅谈新一年的展望。超过一半的受访者表示，根本没有想到“对话对象可能是 AI”这一可能性。
而那些在交流过程中产生怀疑的人，通常会在前 20 秒内察觉到异常。Tavus 方面也坦言，这种高度逼真的模型同样有可能误导用户，让他们误以为自己真的在和真人交流。
因此，目前 Griffin-Lite 仅向受信任的小范围测试者开放。该公司表示，已在开发强制性披露功能，并与多家 AI 安全机构合作，计划在未来更广泛开放使用之前，确保相关风险得到有效防控。相关披露功能和进展
加密诈骗的现实也表明，这一风险并非纸上谈兵。TRM Labs 的数据显示，到 2026 年，AI 工具在加密犯罪中的采用率同比增长 40%，其中各类诈骗手法增长最为迅猛。
如果像 Griffin 这样的模型开始大规模普及，那么今后视频通话中熟悉的面孔，很可能无法再证明对方的真实身份。
