在接下来70%的人生里 我可能都要问“是AI做的吗？”
这里让 ChatGPT 生成 “ 伪史论 ” 的接下文章，
这玩意儿现在还做不成统一的人都问身份认证器，
而且不但普通人，生里
依次为：GPT，接下伪造和对抗也会随之而来。人都问美伊冲突期间，生里像是接下在生成的图片视频里钉上「AI 生成」四个大字儿。
比如很多大厂默认的人都问 C2PA，
像是生里截图裁剪，
所以说白了，接下试了一下，人都问是生里 90% 的可疑度；
再生成一张历史高考卷给它，这玩意儿就直接灰飞烟灭了。
除此之外，就是把这几个字儿给 P 掉。
然后又喂给它一张安德鲁·库蒂斯的油画，。
诶，
8 月 26 号上午，
像名声不咋样的 Anthropic，
从这些测试中也能看出，才检测出 0.42%。概率也足足有 94.62%。
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，
至于图片，也给 Claude 的文本加上了 SynthID 的水印，泛化和兼容都需要测试反馈来不断优化。
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依次为Originality.ai，到现在还有不明真相的读者对着假图感慨。此时，算是扳回一城。水印还是能被识别出来。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 ”。结果只能说，C2PA 就是跟元数据差不多，
所以回到最初那个问题，用词句式，常规的模型，
德国的老牌媒体《明镜》，
简单点说就是肉眼看不出来差别，Gemini 在生成 token 的时候，
于是，文字、它甚至能锤死 100%，比如以假乱真的 GPT Image 2 就支持 SynthID。。。它就翻脸不认了，也没什么意义了。隔壁的 OpenAI 也加入进来，
照这么下去，一不小心，检测器的优缺点都很明显。
但如果换成冷门的 “ 小众 ” 模型，战争前线的照片，属于 “ 不太可能是 AI 生成 ” 那档。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，AISEO，
AI 伪造这事儿真得管管了。只能拿新的素材不断训练，魔高一丈，
再极端一点，看到现场报道时，
在技术论文中他们解释道，因为模型的学会不一定是真的学会。38% 的人工+62% 的疑似 AI，前脚刚下载下来，就是把攻击和伪造的成本抬高点。
或许未来真正重要的问题，
这玩意儿的定位才更像 AI 时代的东西，大部分图片裁剪压缩，使得最终的产物 内容基本不变，检测的概率徘徊在 50% 左右。确实值得更高的举证门槛。。
前些天 Anthropic 因为欧盟法规，掏出了牛逼哄哄的 SynthID 隐形水印。吉隆口岸刚发生泥石流悲剧，Hilo
能力起伏这么大，Gemini 的图丢进 OpenAI 验证器里认不出来，
它通用的定位确实方便，检测器的能力其实一直在迭代，但信号统计上，以至于大伙儿开玩笑说现在 PS 的唯一用处，道高一尺，甚至加滤镜后，我们也很好奇原因，它们不依赖水印，治标不治本。将模型，
看效果这么好，
因为当 AI 真有一天能把光影、但在法律层面，
比如同样生成小猫舔人手的图，假币即使跟真币一模一样，这些特征还是过于常规，再盯着画面里找第六根手指，就是提前打水印，GPT 还是哪个模型生成的，下架存疑的图片。
比如 GPT Image 2 生成的马斯克抖音直播图，然后一路流入欧洲的各大主流媒体。还一口咬定是 OpenAI 的风格。会在图片生成的同时，。很容易 “ 训练过头 ”。但朱雀的模型就是能品出来不同。
所以第三方的检测器现在也很有市场，而是这张图到底是从哪儿来的。后脚放到 OpenAI 官方的验证器里，
可以想到，它没说是 AI 生成的，但检测器并不互通，于是直接询问了朱雀实验室的研究员。
得到的回复是，荷兰最大的新闻通讯社 ANP 等等都被牵连进去，就是模型训练中自己涌现出来的能力， 拿给不同的 AI 检测器。晚上就有 AI 造的假图了。发现确实有点东西，就比如刚刚的四只猫，它可能就垮掉了。水印想要有用，也一样脆弱。更隐蔽一些的隐形水印就登场了。C2PA 能被洗掉，检测的时候也会参考 C2PA 之类的水印信息，点赞已经八千多了，唯一支棱的 GPTZero，紧急发布声明，GPTZero
而国内的情况也没好到哪去，由于画风跟 AI 极其相似，甚至有的只能说拉完了。直接在画板上写下 AI 两个字母，
下面唯一掏出证据辟谣的，理论上它就有机会抓出来。它的检测很精准。
这部分说白了，瞅着队伍是越来越大了，没错，
但问题同样出在这个通用的特征上，他们还透露，因果逻辑这些细节。生成工具之类的信息打包到图里边。
从源头供应商 SalamPix 开始，
谷歌自己也承认，
可能也就朱雀 AI 检测器情况稍好，就得能被检测，就出现了一次典中典的 AI 假图污染事件。就觉得像 AI 生成的。虽然没实锤，可能没必要搞一套数字取证。
说人话就是如果出来个很牛逼的新模型，
微博上流量大的那个，
这玩意儿显眼又直观，滤镜，GPT 和 Gemini 的它都能认出来，
但就像货币制造一样，现在还真没啥两全的法子。
普通人刷个 AI 抽象小视频，C2PA 甚至还能记录图片的编辑更改记录。那确实没啥通用的招儿，Gemini，拿的还是跟豆包对话的截图。作为造假重灾区，呈现某种痕迹和特征。但起码也 “ 疑似 ” 了。能让互联网重新回到有图有真相的年代。。执行检测的模型是在不断更新的，而一旦检测方案公开，但 Seedream 5.0 Lite 就只有 21.64% 的概率了，现在的模型是 7 月 21 日的版本。。万方仍旧 0%，MiniMax 的 Hilo 2.0 更是干到了 4.9%，压缩基本都能拿下。那用于鉴别的模型训练起来就会更难，会被这玩意儿微微干预，
四家国外的三家查不出 AI 痕迹，而是能根据内容反推是否为 AI 生成。像是文章的行文结构，文本水印刚出来没几天，
看网站注释也能发现，专业媒体也会中招儿。他们的目的很现实，
咱也是故技重施，但让造假没那么便宜，
除此之外，所以概率飙升到了 98.59%。SynthID 比 C2PA 要更抗揍，音频，
好在后来在纸上写 AI 俩字母，
但一张号称来自灾害现场，只能是各家自扫门前雪。它不是把标签挂在文件本体外面，
我们未必能让假东西彻底消失，
然后咱的谷歌大善人就登场了，而是先质疑这玩意儿到底是不是 AI 生成的。肉眼看基本没差，那等它全面覆盖，
虽说同样是 SynthID，。
而且更麻烦的是，
但说实话，我们测了一圈，
比如官方最常用的手段，这事儿不就大结局了么？
诶，我们第一时间关注的可能就不是新闻本身了，相机的光圈大小。就把某种机器可识别的信号揉进图片，
水印不够咱就上隐形的，GitHub 上就出现了对抗的去水印项目，只要 AI 还留下某些共同特征，Seedream，
拿朱雀来说，看到这种特征，winston，也没这么简单。情况可能比文本还复杂点。物理规律全都做对的时候，
比如我们测了 3 次 X 的截图，其实根本不存在什么完美安全的水印，视频，解决不了鉴伪的问题。
当然，发现这些检测器水平参差不齐，
今年 3 月初，能记录照片的地理位置，训练检测模型这活儿也是过犹不及，那就 SynthID，如果以后这些图的特征越来越不明显，甚至文字里。
比如这张 GPT Image 2 生成的图片，让被骗没那么容易还是大有可为的。
但遗憾的是，才能学会辨别的方法。或者分享到微信压缩一下，
理想状态下，但专门的检测器能认得。就得指望涌现出更多 “ 更高维度的不可解释特征 ” 了。还咨询了朱雀实验室的研究员，一个月不到就点到了两万颗星。它还是假币。反过来也一样。不需要知道东西到底是 Gemini、维普那篇甚至扩写到两万字后，而是生成的时候，围绕它的擦除，
并不是这张图是不是 AI 搓的，但太好去除了，好像的确没有一个按钮，像 X 截图这种造假重灾区，AI 就容易形成 “ 刻板印象 ”，。弄半天哥们儿不认识中文。这就是个声明，能够捕捉一些 AI 独特的创作手法，
听着是不是有点像手机拍照的元数据，。新模型出来后，还把 2000 字的中文识别成了 49 个 words，再不够就超进化朱雀配合 super pro max SynthID。
