--- title: "你刷到的AI视频，已被悄悄标上记号" date: 2026-11-04 category: AIGC内容 site: 脑机网 canonical: https://www.logic.wang/a/njw-ai-labeling-11-1104 language: zh-CN --- # 你刷到的AI视频，已被悄悄标上记号 > 你最近刷到的那条惟妙惟肖的短视频，主角也许根本不是真人，而是人工智能生成的。过去这类内容真假难辨，如今在不少平台上，它已经被人悄悄打上了记号。 你最近刷到的那条惟妙惟肖的短视频，主角也许根本不是真人，而是人工智能生成的。过去这类内容真假难辨，如今在不少平台上，它已经被人悄悄打上了记号。 ## 内容已被打上记号 一个肉眼可见或藏在文件里的标识，正在成为人工智能内容的新标配。 这套标识制度的源头，是二〇二五年九月一日施行的《人工智能生成合成内容标识办法》。由国家互联网信息办公室等四部门联合发布，它要求文本、图片、音频、视频等人工智能生成内容，必须添加标识，告诉用户“这是机器做的”。 对普通用户来说，直观的变化是：打开一段人工智能视频，角落可能出现一行提示，说明内容由人工智能生成。它不改变观看体验，却把“是否机器所作”这件事，从猜测变成了明示，让人多了一份清醒。 ## 水印与备案双轨 标识分成两种。一种是显式标识，就是在画面、声音或文字里直接放一段提示，让用户一眼能看见；另一种是隐式标识，是把生成信息写进文件的底层数据里，平常看不见，却能在需要时追溯来源。 两者配合，相当于给内容贴了张说明书，又装了枚溯源芯片。 办法还把传播平台也纳入了监管。平台不能只管分发，还要核验文件里有没有隐式标识，发现疑似生成内容时，要在发布位置周边加上显著提示。 从生成到传播的每一个环节，都被这条标识的线串了起来，试图解决“哪些是生成的、谁生成的、从哪里生成的”。 显式标识容易被人为删掉，隐式标识则难以后期抹去，二者互补，才能撑起可信的溯源。这也是为什么办法同时要求，任何组织和个人不得恶意删除、篡改、伪造、隐匿这些标识，把底线用规则钉死。 责任也不只压在企业一方。办法要求，用户在用传播服务发布生成内容时，应当主动声明，并使用服务提供者提供的标识功能进行标识。从生成者到平台再到使用者，环环相扣，才织成一张完整的责任网。 ## 安全法新增条款 在鼓励创新与防范隐患之间，立法也在补上更底层的支撑。二〇二五年十月二十八日，全国人大常委会通过关于修改《网络安全法》的决定，新增了专门提及人工智能的条款。 这一条款强调国家支持人工智能研发与基础设施建设，同时完善伦理规范、加强安全监管。修改后的法律自二〇二六年一月一日起施行。 这条新增条款的基调，是发展与安全并重。它既写明国家支持人工智能基础研究与关键技术攻关，也要求完善伦理规范、加强安全监测与评估。对产业而言，这是一种清晰的信号：创新被鼓励，但边界也被划出。 从全球看，中国在基础性法律里写入了人工智能专条。它把人工智能从零散的部门规章，提升到法律层面统筹，信号意义不亚于具体条文本身，也为后续细分规则留出了上位法依据。 ## 近千款完成备案 备案与登记，则像一张动态更新的名册。国家网信办公告显示，二〇二六年五月至六月，新增一百二十款生成式人工智能服务完成备案，新增六十八款应用或功能完成登记。 截至二〇二六年六月三十日，累计已有九百八十八款生成式人工智能服务完成备案，五百九十八款应用或功能完成登记。 这组数字的意义，不在于大小，而在于它描绘出一个正在被纳入管理的庞大生态。提供具有舆论属性或社会动员能力的服务，需要履行备案或登记程序； 已上线的应用，也应在显眼位置公示所使用的模型名称与备案号，让用户在知情的前提下选择。 备案与登记，针对的是两类不同对象。备案面向生成式人工智能服务本身，登记则面向那些通过接口直接调用已备案模型能力的应用或功能。分层管理，既兜住了底座，也照顾到上层繁多的应用。 ## 全球监管趋同 放眼全球，标识与监管正在形成趋同的默契。欧盟的《人工智能法案》在二〇二四年八月一日生效，被视为较早成体系的全面监管框架，按危害等级划分义务。 韩国的《人工智能基本法》在二〇二六年一月二十二日施行，是继欧盟之后又一部综合性的智能法律。 中国的思路则被概括为包容审慎、分类分级。既不想一上来就管死创新，也要对重点领域应用守住红线。标识办法、网络安全法修订、备案登记三件套，正是这种思路落到实处的抓手，让技术在可预期的环境里生长。 相比之下，美国更多依靠行政命令与各州立法，尚未形成统一的联邦框架；欧盟与韩国则选择用综合性的法律一次铺开。路线不同，但都奔着同一个方向：让人工智能在阳光下运行，让使用者心里有数。 对普通人来说，这些法条或许遥远，但它们决定着你在网上看到的每份人工智能内容，是否会被诚实地标出来。 ## 标识是信任起点 标识本身不是终点。它解决的是“让用户知道”的第一步，真正的信任，还要靠持续的溯源能力、清晰的权责划分，以及对恶意删除、伪造标识行为的惩戒。当标识成为习惯，人们才不必每次都对屏幕里的内容将信将疑。 把记号打在内容上，其实是把信任还给了人。人工智能会越做越像，但只要有标识兜底，观众至少能知道自己正在和机器对话。这份透明，正是人机共处时代朴素也必要的安全感。 **免责声明：本文基于公开信息撰写，仅供读者参考，不构成任何投资建议。** --- 来源：脑机网（https://www.logic.wang/）｜原文：https://www.logic.wang/a/njw-ai-labeling-11-1104 本内容仅供参考，不构成投资建议。