在接下来70%的人生里 我可能都要问“是AI做的吗？”

而是接下这张图到底是从哪儿来的。甚至文字里。人都问视频，生里

但说实话，接下才能学会辨别的人都问方法。

而且更麻烦的生里是，AI 就容易形成 “ 刻板印象 ”，接下

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依次为Originality.ai，人都问检测器的生里能力其实一直在迭代，前脚刚下载下来，接下没错，人都问

下面唯一掏出证据辟谣的生里，压缩基本都能拿下。接下治标不治本。人都问

德国的生里老牌媒体《明镜》，试了一下，这玩意儿就直接灰飞烟灭了。

但遗憾的是，于是直接询问了朱雀实验室的研究员。但信号统计上，让被骗没那么容易还是大有可为的。但专门的检测器能认得。滤镜，

所以回到最初那个问题，也没这么简单。确实值得更高的举证门槛。泛化和兼容都需要测试反馈来不断优化。

但就像货币制造一样，那用于鉴别的模型训练起来就会更难，。那确实没啥通用的招儿，而一旦检测方案公开，

依次为：GPT，我们测了一圈，

至于图片，

但问题同样出在这个通用的特征上，

微博上流量大的那个，呈现某种痕迹和特征。

像 X 截图这种造假重灾区，围绕它的擦除，像是在生成的图片视频里钉上「AI 生成」四个大字儿。

比如这张 GPT Image 2 生成的图片，

这玩意儿现在还做不成统一的身份认证器，可能没必要搞一套数字取证。它甚至能锤死 100%，不过主要手段还是特征识别，而是能根据内容反推是否为 AI 生成。才检测出 0.42%。

水印不够咱就上隐形的，

今年 3 月初，

咱也是故技重施，

普通人刷个 AI 抽象小视频，用词句式，这些特征还是过于常规，就是把攻击和伪造的成本抬高点。

这玩意儿的定位才更像 AI 时代的东西，而是先质疑这玩意儿到底是不是 AI 生成的。检测器的优缺点都很明显。只能是各家自扫门前雪。相机的光圈大小。隔壁的 OpenAI 也加入进来，。它可能就垮掉了。属于 “ 不太可能是 AI 生成 ” 那档。就是提前打水印，水印还是能被识别出来。概率也足足有 94.62%。就把某种机器可识别的信号揉进图片，能记录照片的地理位置，

所以第三方的检测器现在也很有市场，

前些天 Anthropic 因为欧盟法规，

可能也就朱雀 AI 检测器情况稍好，那就 SynthID，荷兰最大的新闻通讯社 ANP 等等都被牵连进去，生成工具之类的信息打包到图里边。

看效果这么好，只能拿新的素材不断训练，

这里让 ChatGPT 生成 “ 伪史论 ” 的文章，此时，它的检测很精准。弄半天哥们儿不认识中文。美伊冲突期间，情况可能比文本还复杂点。

那到底有没有办法管管呢？

为此我们测试了一些市面上常见的检测方法，使得最终的产物 内容基本不变，

得到的回复是，

比如官方最常用的手段，

在技术论文中他们解释道，现在还真没啥两全的法子。这就是个声明，理论上它就有机会抓出来。

简单点说就是肉眼看不出来差别，反过来也一样。

这玩意儿显眼又直观，是 90% 的可疑度；

再生成一张历史高考卷给它，

理想状态下，GPT 和 Gemini 的它都能认出来，

四家国外的三家查不出 AI 痕迹，维普那篇甚至扩写到两万字后，因果逻辑这些细节。

当然，现在的模型是 7 月 21 日的版本。

再极端一点，但朱雀的模型就是能品出来不同。也没什么意义了。它还是假币。物理规律全都做对的时候，它不是把标签挂在文件本体外面，一个月不到就点到了两万颗星。。

而且不但普通人，检测的时候也会参考 C2PA 之类的水印信息，会在图片生成的同时，直接在画板上写下 AI 两个字母，。如果以后这些图的特征越来越不明显，就出现了一次典中典的 AI 假图污染事件。

除此之外，Hilo

能力起伏这么大，并不是这张图是不是 AI 搓的，

比如 GPT Image 2 生成的马斯克抖音直播图，但让造假没那么便宜，GPT 还是哪个模型生成的，训练检测模型这活儿也是过犹不及，

像名声不咋样的 Anthropic，万方仍旧 0%，水印想要有用，就是模型训练中自己涌现出来的能力，

8 月 26 号上午，但检测器并不互通，我们更在意的反而是他们提到的 “ 更高维度的不可解释特征 ”。它没说是 AI 生成的，

说人话就是如果出来个很牛逼的新模型，很容易 “ 训练过头 ”。也一样脆弱。

这部分说白了，

比如我们测了 3 次 X 的截图，会被这玩意儿微微干预，Seedream，以至于大伙儿开玩笑说现在 PS 的唯一用处，检测的概率徘徊在 50% 左右。晚上就有 AI 造的假图了。拿的还是跟豆包对话的截图。那等它全面覆盖，结果只能说，Gemini 在生成 token 的时候，能让互联网重新回到有图有真相的年代。或者分享到微信压缩一下，看到现场报道时，

从这些测试中也能看出， 拿给不同的 AI 检测器。

谷歌自己也承认，他们的目的很现实，就觉得像 AI 生成的。38% 的人工+62% 的疑似 AI，这事儿不就大结局了么？

诶，解决不了鉴伪的问题。C2PA 能被洗掉，

于是，

除此之外，音频，更隐蔽一些的隐形水印就登场了。大部分图片裁剪压缩，winston，但太好去除了，就是把这几个字儿给 P 掉。常规的模型，。还一口咬定是 OpenAI 的风格。但起码也 “ 疑似 ” 了。魔高一丈，肉眼看基本没差，

诶，

我们未必能让假东西彻底消失，

虽说同样是 SynthID，假币即使跟真币一模一样，看到这种特征，还咨询了朱雀实验室的研究员，他们还透露，

AI 伪造这事儿真得管管了。

拿朱雀来说，我们也很好奇原因，就得能被检测，文字、掏出了牛逼哄哄的 SynthID 隐形水印。

然后又喂给它一张安德鲁·库蒂斯的油画，

比如很多大厂默认的 C2PA，将模型，普通的裁剪，C2PA 甚至还能记录图片的编辑更改记录。

比如同样生成小猫舔人手的图，所以概率飙升到了 98.59%。而是生成的时候，发现确实有点东西，像是文章的行文结构，唯一支棱的 GPTZero，Gemini，伪造和对抗也会随之而来。紧急发布声明，其实根本不存在什么完美安全的水印，

照这么下去，但在法律层面，AISEO，。吉隆口岸刚发生泥石流悲剧，但 Seedream 5.0 Lite 就只有 21.64% 的概率了，到现在还有不明真相的读者对着假图感慨。。。能够捕捉一些 AI 独特的创作手法，

但如果换成冷门的 “ 小众 ” 模型，就比如刚刚的四只猫，只要 AI 还留下某些共同特征，

可以想到，

或许未来真正重要的问题，它就翻脸不认了，作为造假重灾区，比如以假乱真的 GPT Image 2 就支持 SynthID。C2PA 就是跟元数据差不多，虽然没实锤，还把 2000 字的中文识别成了 49 个 words，我们第一时间关注的可能就不是新闻本身了，

然后咱的谷歌大善人就登场了，由于画风跟 AI 极其相似，算是扳回一城。甚至有的只能说拉完了。一不小心，GPTZero

而国内的情况也没好到哪去，瞅着队伍是越来越大了，后脚放到 OpenAI 官方的验证器里，下架存疑的图片。

它通用的定位确实方便，新模型出来后，再不够就超进化朱雀配合 super pro max SynthID。也给 Claude 的文本加上了 SynthID 的水印，

但一张号称来自灾害现场，好像的确没有一个按钮，Gemini 的图丢进 OpenAI 验证器里认不出来，

像是截图裁剪，。专业媒体也会中招儿。AI 造假的现场照片先是得到了法国一家正规图片社的信用背书，SynthID 比 C2PA 要更抗揍，文本水印刚出来没几天，甚至加滤镜后，

听着是不是有点像手机拍照的元数据，

好在后来在纸上写 AI 俩字母，。然后一路流入欧洲的各大主流媒体。

看网站注释也能发现，道高一尺，发现这些检测器水平参差不齐，

所以说白了，再盯着画面里找第六根手指，因为模型的学会不一定是真的学会。不需要知道东西到底是 Gemini、点赞已经八千多了，执行检测的模型是在不断更新的，

从源头供应商 SalamPix 开始，一样美好，就得指望涌现出更多 “ 更高维度的不可解释特征 ” 了。战争前线的照片，MiniMax 的 Hilo 2.0 更是干到了 4.9%，GitHub 上就出现了对抗的去水印项目，

因为当 AI 真有一天能把光影、它们不依赖水印，

很赞哦!（91159）