AI内容强制标识首周实测 微博自动识别失灵 抖音 小红书 (ai强制对齐怎么使用)
《人工智能生成合成内容标识办法》（以下简称《标识办法》）于9月1日正式实施，其核心目标在于推动人工智能生成内容（AIGC）的透明化与可追溯性，要求所有AI生成内容必须明确标识，以保障信息传播的真实性。《每日经济新闻》记者在实测中发现，该办法在具体落地过程中仍面临多重挑战，尤其在生成端与传播端的执行层面存在显著问题。
在生成端方面，实测覆盖了豆包、deepseek、可灵等主流AI应用，涉及文本、交互界面、图片及视频四类内容形态。文本内容的标识执行情况最为薄弱，所有被测应用均未在生成文本的起始、中间或末尾添加任何显式标识，这与《标识办法》的要求存在明显差距。尽管办法允许在交互界面进行标识补充，但文本内容本身的标识缺失仍大大降低了用户对内容来源的辨识度。相比之下，交互界面和图片内容的标识执行较为规范，应用普遍在界面或图片边角处添加了AI生成提示或品牌水印，符合相关规定。视频内容则呈现出表面合规但存在漏洞的现象：虽然初次生成的视频均带有水印或标识，但部分平台如可灵、海螺AI将去除水印设为付费会员服务，用户可通过支付费用移除标识。这一做法虽在《标识办法》第九条中留有例外空间——即用户可在承诺履行标识义务的前提下申请去除显式标识，但其商业化的操作方式仍可能削弱标识制度的实效性，尤其在水印去除后，用户自行添加标识的依从性难以保障。
在传播端，小红书、抖音、微博三大内容平台均未能实现对AI生成内容的自动识别与标识添加。记者将AI生成的文字、图片及视频上传至上述平台后，系统未触发任何标识机制。抖音方面回应称，平台未能读取到内容的元数据信息，目前仅能依靠自身技术进行疑似AI内容的检测，但识别能力尚不完善。这一结果暴露出当前AIGC标识技术在跨平台、跨格式的统一性与互认性方面存在严重不足。正如《标识办法》主要起草人之一、浙江大学计算机学院院长任奎所指出的，标识嵌入与检测技术的碎片化问题已成为落地执行的主要障碍。构建通用、互认的标识技术体系，并建立合规检测机制，是当前亟需解决的核心难题。
《标识办法》的施行标志着AIGC治理迈出重要一步，但其有效性高度依赖技术实现与平台协同。生成端标识执行的不均衡性与传播端识别技术的滞后性，反映出法规落地仍处于初步阶段。未来需进一步推动标识技术的标准化与强制化，强化平台审核责任，同时明确商业应用中的权责关系，才能真正实现标识制度的设计初衷——在促进技术创新的同时，保障信息生态的透明与可信。
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