三个月内，父亲在嘉兴经营的生鲜网店连续遭遇9起“仅退款”事件，这让在上海工作的陈晓薇警觉起来。

　　今年10月假期，她专程回到老家，仔细查看父亲的手机记录，试图弄清缘由。

　　“父亲的店铺主打‘现摘现发’，已经营五年。每次发货前，他都会录制封箱视频，清晰记录柑橘的色泽、果径和包装单号。”陈晓薇告诉央视网《锋面》记者。

　　然而，当她登录网店后台核查时，却发现这几起“仅退款”的买家均提供了开箱图片——箱内的柑橘要么腐烂变质、要么干瘪失水，甚至出现虫蛀痕迹。

　　起初，陈父以为是快递运输环节出了问题，前几单均同意了退款申请。但随着类似情况越来越多，他与快递公司多次沟通未果，只得求助女儿。“我一张一张仔细查看，注意到其中一张图的角落留有疑似水印的痕迹，像是被裁剪过。”陈晓薇联想到近期媒体报道的AI修图“仅退款”现象，怀疑店铺遭遇了有组织的恶意退款。

　　通过简单搜索，陈晓薇发现，利用AI技术篡改图片、伪造商品质量问题并申请退款的行为已非个例。她随即向平台提交封箱视频和疑似AI修改的图片申诉，却因“凭证不足”被驳回，平台建议她与买家协商解决。“但这类买家通常已将我们拉黑，根本无法联系。”陈晓薇无奈表示。

　　她进一步致电平台客服，对方回复称“无法判定图片是否由AI生成”。由于涉及订单总金额不足1000元，未达到诈骗罪立案标准，报警途径也难以走通。陈晓薇感叹，AI生成的水印可以被轻易去除，平台缺乏有效检测机制，最终受损的往往是像父亲这样诚信经营的小商家。

　　值得注意的是，2025年3月14日，国家互联网信息办公室联合多部门发布了《人工智能生成合成内容标识办法》，明确规定AI生成内容需进行强制标识，如文本添加提示符号、图片视频嵌入水印等。该办法于今年9月1日正式实施。

　　图源：中央网络安全和信息化委员会办公室网站

　　但《锋面》记者调查发现，一方面，仍有大量新生成的AI内容未按规定添加标识；另一方面，即便已添加水印，也可通过技术手段轻松去除。这使“强制标识”政策在落地时面临新挑战。

　　“水印”的去与留

　　事实上，自生成式AI技术兴起以来，“打假”与“辨真”便成为技术发展过程中绕不开的话题。

　　“目前相关规定主要将AI内容标识分为显式和隐式两种，显式标识要求以用户可明显感知的方式标注AI生成内容。”独立AI开发者路磊指出，当前争议主要集中在显式标识的实施层面。

　　“但主流采用的‘水印’方式存在一个致命缺陷——极易被篡改或去除。”路磊举例说明，“比如多数AI绘图工具将水印置于画面角落，用户仅需使用手机自带的裁剪功能，就能在不影响画面整体效果的情况下轻松去除水印。”

　　记者调查发现，电商平台上存在大量“图片视频去水印”服务，单次收费仅需几元至十几元。有商家透露，图片去水印操作简单，甚至有时使用基础修图软件即可完成；视频去水印则相对复杂，需要一帧一帧修复、校准，但对画质要求不高的可以直接裁剪去除。

　　这样一来，视频或图片很容易就摆脱“AI生成”的标签，达到以假乱真的效果。“去除水印后，不仅普通用户难以辨别，部分专业检测工具也会失效。”路磊表示。

　　与此同时，创作者群体却面临“过度标识”的困扰。插画师李沐阳抱怨道：“我用了72个图层、手绘三万多笔完成的作品，仅因使用AI微调局部光影，就被系统打上‘AI生成’标签。”其作品在社交平台发布后不仅被自动标注，还遭遇流量限制，曝光量不足平日十分之一，甚至收到“用AI偷懒”的负面评论。

　　“从发丝笔触到衣物褶皱都经过精心打磨，AI目前根本达不到这种创作精度。”李沐阳无奈表示，他联系平台客服，却被以“系统自动标识”为由拒绝人工干预修正。

　　一面是消费者苦于难以辨识经过篡改的AI内容，一面是创作者受困于平台的机械化标识机制。AI水印的“强制标识”，遭遇两种看似矛盾实则普遍存在的尴尬。

　　平台的难题

　　根据中国通信院发布的《生成式人工智能产业发展报告(2025)》，2024年我国生成式AI用户规模已达约3.8亿人。与此同时，《中国网络视听发展研究报告(2025)》显示，2024年平均每日新增视频内容超过1亿条。

　　面对如此庞大的数据量，平台陷入了难以实现“逐一审核”的资源困境。

　　根据路磊的观察，当前像李沐阳所遭遇的“误判”，主要源于平台普遍采用的AI识别模型。“这些模型通过学习海量AI生成内容建立判定标准，却容易将人类创作中的优质特征误判为AI产物。”例如，画师反复打磨的笔触与色彩搭配，学术论文中逻辑严密的表达，都可能被系统标记为AI作品——越是精良的作品，越容易被误判，形成一种技术悖论。

　　西南政法大学人工智能法学院教授冯子轩进一步指出：“人工智能生成的内容涵盖文本、短视频、直播、虚拟场景等多元形态，不同场景的技术架构、传播逻辑差异巨大，单一的技术方案没有办法适配所有的场景。”

　　然而，即便采用嵌入代码的隐式标识，也面临技术标准不统一的挑战。某头部互联网公司的AI架构师张晓(化名)透露，不同AI工具生成的隐式标识格式差异巨大：有的嵌入特定字符，有的采用数字水印加密。“平台难以适配数十种甚至上百种标识规则。在跨平台传播过程中，标识丢失或无法识别的问题时有发生。”

　　张晓还表示，多模态AI识别需要强大的算力支持。目前企业为控制成本，无法对所有上传内容进行全面检测，只能通过抽样检查、关键词过滤等方式简化工作。

　　因此，平台陷入双重困境：一方面难以应对每日海量的生成内容，另一方面又必须在“维护创作者体验与平台流量”和“履行AI生成内容核验义务”之间平衡。

　　李沐阳认为，当前平台尚未建立完善的申诉机制。“我可以接受误判，但不能接受申诉无门。”他多次尝试与平台沟通，却始终未能解决问题。“在AI日益普及的今天，平台难免出现误判，但必须设立专门的申诉渠道。”

　　对此，路磊透露，建立专业复核团队需要大量既懂AI技术又懂创作的复合型人才，而这类人才目前稀缺且培养成本高昂。因此，像李沐阳这样“投诉12天才得以解决”的情况，在未来一段时间内仍将存在。

　　解决AI乱象，不能止于“打个水印”

　　在采访中，受访者普遍认同，对AI内容进行强制标识的初衷是合理的。然而，如何确保AI在“技术向善”的方向上不偏离轨道，多位专家和业内人士提出了各自的见解。

　　北京航空航天大学法学院副教授赵精武指出，强制标识并非解决AI乱象的“万能钥匙”，真正需要建立的是覆盖全链条的治理体系。

　　那么，如何构建既具穿透力又具备广泛适用性的规范？在冯子轩看来，应通过“底线”与“弹性”相结合的方式搭建基础框架：“即由法律确立统一的标识标准，同时为不同应用场景预留适配空间。明确‘显式标识’与‘隐式标识’的双重要求，并通过责任分层机制匹配不同场景。”例如，服务提供者承担“源头标识义务”，平台履行“核验补充义务”，并对用户故意删除标识的行为明确法律责任。

　　面对“造假成本低、合规反而吃亏”的现象，冯子轩主张提高违法代价：“内容创作者应承担首要责任，必须依法完成标注。一旦出现造假行为，应作为第一责任主体承担法律后果。平台方面，既要提供标识技术支持，也需建立实时核验机制。若因平台失职导致违规内容大规模传播，则应承担相应补充责任。”

　　针对AI标识可能引发的“误伤”问题，冯子轩建议按商业与非商业场景进行区分，对原创度设置差异化的标注要求。“非商业内容可采用轻量化显式标识，商业内容则需确保标识清晰可见，并建立误判复核机制，允许创作者向平台申请纠错与赔偿。”

　　事实上，除强制标识外，AI相关法规仍在不断完善中。职业律师安宇华指出，目前《生成式人工智能服务暂行管理办法》与《人工智能合成内容标识办法》等均属于部门规章，法律效力层级较低，内容也较为零散，缺乏一部高位阶的统筹性法律。“以温峥嵘遭遇的AI换脸事件为例，维权仅能依赖肖像权、隐私权等分散条款，对大规模声誉损害难以量化界定，缺乏强有力的高阶法律支撑。”

　　在规则统筹不足的同时，具体细则也有待进一步明确。冯子轩认为，当前的双轨标识机制标准模糊，处罚规则不够清晰，有必要出台更详尽的执行细则。“例如，以强制性国家标准为基础，确保隐式标识可跨平台追溯与核验；将罚款额度与违法所得挂钩，按违规情节分层处罚，对恶意篡改标识、批量造假等行为加大惩处，并明确创作者、平台及技术提供者的责任边界。”

　　可以预见，《人工智能生成合成内容标识办法》的出台仅是治理进程的起点。完善强制标识只是基础，构建全方位的AI信息治理，或许才是真正的解题之道。

　　(央视网微信公众号 作者：于天昊 监制：李绍飞)