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? 本報記者 李洋

近日，中國軟件評測中心選取一批國內(nèi)市場上活躍的知名多模態(tài)大模型產(chǎn)品，開展顯式標識檢測和隱式標識檢測工作。檢測結(jié)果顯示，被檢測樣本文生圖場景完全合規(guī)率為81.8%，文生視頻場景完全合規(guī)率為90.9%。與此同時，檢測發(fā)現(xiàn)某些大模型存在生成的圖片或視頻未發(fā)現(xiàn)任何顯式標識和隱式標識等情況，推測其生成功能的合規(guī)改造可能尚未完成或存在技術(shù)疏漏，不符合強制性標準要求。

據(jù)悉，此次選取的國內(nèi)市場上活躍的知名多模態(tài)大模型產(chǎn)品，檢測時間為2025年9月1-2日，覆蓋文生圖和文生視頻兩大主流應(yīng)用場景。

技術(shù)路線已逐步成熟

今年3月，國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室聯(lián)合多個部門發(fā)布《人工智能生成合成內(nèi)容標識辦法》（以下簡稱《標識辦法》）。當(dāng)月，國家市場監(jiān)督管理總局發(fā)布了強制性國家標準《網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)人工智能生成合成內(nèi)容標識方法》，已于2025年9月1日起正式施行。上述政策規(guī)定及標準均明確規(guī)定，人工智能生成內(nèi)容（AIGC）服務(wù)提供者需對生成內(nèi)容進行顯著標識，且標識應(yīng)包含顯式標識與隱式標識兩部分。

中國軟件評測中心（工業(yè)和信息化部軟件與集成電路促進中心）人工智能研究測評事業(yè)部副總經(jīng)理孫佰鑫在接受本報記者采訪時表示，AIGC內(nèi)容的標識要求是確保技術(shù)透明、可信的重要基石。

孫佰鑫介紹說，顯式標識的核心要求在于“清晰可見、不易去除、易于理解”，具體是指必須在生成內(nèi)容的顯著位置（如圖片/視頻的角落、音頻的開始或結(jié)束、文本的標題或末尾）以明確的方式標注。例如，使用“AI生成”或“由人工智能創(chuàng)作”等字樣，或使用統(tǒng)一的公眾易于識別的徽標或水印，該標識應(yīng)貫穿內(nèi)容傳播的全周期。而隱式標識的關(guān)鍵信息可以理解為，內(nèi)容的“數(shù)字身份證”或“基因密碼”，通常以元數(shù)據(jù)的形式嵌入在文本內(nèi)部，需要特定工具才能讀取，其關(guān)鍵信息應(yīng)至少包含生成模型標識、生成主體信息、生成時間戳、內(nèi)容摘要/指紋。隱式標識的核心目的是為了溯源、取證和驗證，為監(jiān)管和責(zé)任認定提供技術(shù)依據(jù)。

此次檢測結(jié)果顯示，各大廠商在顯示標識方面普遍采用水印策略。在隱式標識方面，各主流廠商采用在元數(shù)據(jù)區(qū)中添加特定對象或鍵值的方式實現(xiàn)標準要求。同時，得益于主流視頻容器格式對元數(shù)據(jù)的良好支持以及標準化處理工具鏈的普及，視頻領(lǐng)域通過文本元數(shù)據(jù)添加標識的技術(shù)路徑已經(jīng)逐步成熟。

孫佰鑫解釋說，被檢測樣本文生視頻場景完全合規(guī)率為超九成，略高于文生圖場景完全合規(guī)率，造成這一結(jié)果的原因是部分廠商僅支持文生圖功能，不支持文生視頻，導(dǎo)致參與測試的文生圖廠商及樣本數(shù)量更多；且部分文生圖大模型廠商未能及時嵌入AIGC標識，拉低了整體合規(guī)率。

然而，孫佰鑫也表示，文生視頻（Text-to-Video）是當(dāng)前全球人工智能（AI）領(lǐng)域最前沿、技術(shù)難度最高的挑戰(zhàn)之一，涉及復(fù)雜的時空一致性、物理邏輯等問題，目前廠商的精力仍集中在攻克基礎(chǔ)生成質(zhì)量、延長視頻時長等核心技術(shù)方面。

應(yīng)實行分級分類治理

專家表示，強制標識制度能夠有效提升公眾對AIGC內(nèi)容的辨別能力，同時也能倒逼廠商在技術(shù)研發(fā)之初就將合規(guī)性、可控性、可追溯性納入核心設(shè)計，而不是僅僅追求生成效果。

“這將促使廠商在識別精度、防篡改技術(shù)、溯源能力等方面展開良性競爭，從而優(yōu)化整個行業(yè)的技術(shù)生態(tài)和競爭格局，淘汰那些只追求短期利益、忽視社會責(zé)任的參與者。”孫佰鑫說。

孫佰鑫認為，隨著AIGC技術(shù)向教育、醫(yī)療、媒體等更多領(lǐng)域滲透，標識制度應(yīng)進行動態(tài)化和精細化調(diào)整，實行“一類一策”甚至“一場景一策”的分級分類治理模式。

“不能用一把‘尺子’衡量所有行業(yè)?！睂O佰鑫表示，首先，風(fēng)險等級存在差異，不同行業(yè)的風(fēng)險容忍度完全不同。在醫(yī)療、金融、司法等領(lǐng)域，AIGC內(nèi)容的錯誤可能直接危及生命財產(chǎn)安全或社會公平正義，因此，需要最高級別的標識要求，如強制、不可關(guān)閉的顯式標識和更詳盡的隱式溯源信息。在教育和媒體等領(lǐng)域，內(nèi)容需要兼顧可信度和體驗，標識方式可以更靈活，但標準則需要嚴格。在娛樂、藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域，在確保基本標識的前提下，可以允許更藝術(shù)化、更不干擾體驗的標識方式。

其次，不同行業(yè)需要強調(diào)的標識信息側(cè)重點不同。如，醫(yī)療健康內(nèi)容標識必須強烈警示“此內(nèi)容不可作為醫(yī)療診斷依據(jù)”，并需包含生成所依據(jù)的數(shù)據(jù)來源和模型局限性說明；新聞媒體需明確標注AI生成的是文字、圖片還是視頻，并可能要求注明信息源和自動化生成的程度；教育需要標識內(nèi)容符合教學(xué)大綱版本、適合學(xué)齡段以及是否經(jīng)過教育專家審核等額外信息。

第三，針對實時交互的AI醫(yī)生、沉浸式VR（虛擬現(xiàn)實）教育等不同形態(tài)的內(nèi)容，還需要研發(fā)新的標識技術(shù)，如語音播報標識、虛擬環(huán)境中的標識等。