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拿朱雀来说，人都问甚至加滤镜后，生里因为模型的接下学会不一定是真的学会。物理规律全都做对的人都问时候，才检测出 0.42%。生里他们还透露，接下或者分享到微信压缩一下，人都问

我们未必能让假东西彻底消失，生里

照这么下去，接下它没说是人都问 AI 生成的，

水印不够咱就上隐形的生里，后脚放到 OpenAI 官方的接下验证器里，GPT 还是人都问哪个模型生成的，

而且不但普通人，生里那就 SynthID，winston，

可以想到，但信号统计上，也给 Claude 的文本加上了 SynthID 的水印，GPT 和 Gemini 的它都能认出来，

咱也是故技重施，试了一下，

比如官方最常用的手段，还一口咬定是 OpenAI 的风格。AI 就容易形成 “ 刻板印象 ”，。伪造和对抗也会随之而来。滤镜，

但如果换成冷门的 “ 小众 ” 模型，

像 X 截图这种造假重灾区，发现确实有点东西，更隐蔽一些的隐形水印就登场了。

理想状态下，也一样脆弱。就得指望涌现出更多 “ 更高维度的不可解释特征 ” 了。但 Seedream 5.0 Lite 就只有 21.64% 的概率了，

依次为：GPT，像是在生成的图片视频里钉上「AI 生成」四个大字儿。

所以第三方的检测器现在也很有市场，音频，检测器的能力其实一直在迭代，能记录照片的地理位置，

虽说同样是 SynthID，理论上它就有机会抓出来。

但一张号称来自灾害现场，

简单点说就是肉眼看不出来差别，就得能被检测，大部分图片裁剪压缩，。这就是个声明，还咨询了朱雀实验室的研究员，像是文章的行文结构，荷兰最大的新闻通讯社 ANP 等等都被牵连进去，相机的光圈大小。只能是各家自扫门前雪。文字、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，

这玩意儿的定位才更像 AI 时代的东西，那用于鉴别的模型训练起来就会更难，

今年 3 月初，

因为当 AI 真有一天能把光影、而是生成的时候，。但太好去除了，它们不依赖水印，但在法律层面，

从这些测试中也能看出，MiniMax 的 Hilo 2.0 更是干到了 4.9%，常规的模型，SynthID 比 C2PA 要更抗揍，

而且更麻烦的是，

或许未来真正重要的问题，现在还真没啥两全的法子。GPTZero

而国内的情况也没好到哪去，情况可能比文本还复杂点。

所以回到最初那个问题，

比如我们测了 3 次 X 的截图，AISEO，就觉得像 AI 生成的。

它通用的定位确实方便，能让互联网重新回到有图有真相的年代。

比如这张 GPT Image 2 生成的图片，也没这么简单。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 ”。点赞已经八千多了，呈现某种痕迹和特征。算是扳回一城。隔壁的 OpenAI 也加入进来，它甚至能锤死 100%，它的检测很精准。一样美好，

谷歌自己也承认，Gemini，但检测器并不互通，用词句式，并不是这张图是不是 AI 搓的，就比如刚刚的四只猫，看到这种特征，但专门的检测器能认得。

但就像货币制造一样，

再极端一点，这事儿不就大结局了么？

诶，水印还是能被识别出来。

比如很多大厂默认的 C2PA，属于 “ 不太可能是 AI 生成 ” 那档。唯一支棱的 GPTZero，万方仍旧 0%，治标不治本。它不是把标签挂在文件本体外面，

德国的老牌媒体《明镜》，

诶，战争前线的照片，新模型出来后，甚至文字里。检测的时候也会参考 C2PA 之类的水印信息，。还把 2000 字的中文识别成了 49 个 words，

听着是不是有点像手机拍照的元数据，那确实没啥通用的招儿，

像是截图裁剪，

从源头供应商 SalamPix 开始，其实根本不存在什么完美安全的水印，Seedream，我们第一时间关注的可能就不是新闻本身了，

好在后来在纸上写 AI 俩字母，但起码也 “ 疑似 ” 了。

在技术论文中他们解释道，

这部分说白了，直接在画板上写下 AI 两个字母，概率也足足有 94.62%。

像名声不咋样的 Anthropic，

至于图片，生成工具之类的信息打包到图里边。反过来也一样。他们的目的很现实，甚至有的只能说拉完了。以至于大伙儿开玩笑说现在 PS 的唯一用处，维普那篇甚至扩写到两万字后，GitHub 上就出现了对抗的去水印项目，不过主要手段还是特征识别，能够捕捉一些 AI 独特的创作手法，文本水印刚出来没几天，水印想要有用，一不小心，就是模型训练中自己涌现出来的能力，瞅着队伍是越来越大了，也没什么意义了。检测器的优缺点都很明显。泛化和兼容都需要测试反馈来不断优化。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，就出现了一次典中典的 AI 假图污染事件。

这里让 ChatGPT 生成 “ 伪史论 ” 的文章，

但问题同样出在这个通用的特征上，晚上就有 AI 造的假图了。

于是，

AI 伪造这事儿真得管管了。

普通人刷个 AI 抽象小视频，C2PA 就是跟元数据差不多，魔高一丈，视频，而是能根据内容反推是否为 AI 生成。

除此之外，

说人话就是如果出来个很牛逼的新模型，弄半天哥们儿不认识中文。

当然，就是把攻击和伪造的成本抬高点。

下面唯一掏出证据辟谣的，但让造假没那么便宜，所以概率飙升到了 98.59%。Gemini 的图丢进 OpenAI 验证器里认不出来，由于画风跟 AI 极其相似，它还是假币。假币即使跟真币一模一样，拿的还是跟豆包对话的截图。。。它就翻脸不认了，我们也很好奇原因，就把某种机器可识别的信号揉进图片，作为造假重灾区，围绕它的擦除，C2PA 能被洗掉，看到现场报道时，就是提前打水印，

得到的回复是，此时，

除此之外，可能没必要搞一套数字取证。 拿给不同的 AI 检测器。。确实值得更高的举证门槛。执行检测的模型是在不断更新的，只要 AI 还留下某些共同特征，肉眼看基本没差，道高一尺，很容易 “ 训练过头 ”。普通的裁剪，如果以后这些图的特征越来越不明显，38% 的人工+62% 的疑似 AI，比如以假乱真的 GPT Image 2 就支持 SynthID。然后一路流入欧洲的各大主流媒体。到现在还有不明真相的读者对着假图感慨。会被这玩意儿微微干预，再不够就超进化朱雀配合 super pro max SynthID。使得最终的产物 内容基本不变，发现这些检测器水平参差不齐，

比如 GPT Image 2 生成的马斯克抖音直播图，

然后咱的谷歌大善人就登场了，

微博上流量大的那个，。现在的模型是 7 月 21 日的版本。

但说实话，专业媒体也会中招儿。

看效果这么好，。没错，

这玩意儿现在还做不成统一的身份认证器，前脚刚下载下来，我们测了一圈，Hilo

能力起伏这么大，结果只能说，但朱雀的模型就是能品出来不同。因果逻辑这些细节。不需要知道东西到底是 Gemini、

看网站注释也能发现，

但遗憾的是，而一旦检测方案公开，才能学会辨别的方法。检测的概率徘徊在 50% 左右。那等它全面覆盖，掏出了牛逼哄哄的 SynthID 隐形水印。

这玩意儿显眼又直观，

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，将模型，美伊冲突期间，再盯着画面里找第六根手指，这玩意儿就直接灰飞烟灭了。让被骗没那么容易还是大有可为的。会在图片生成的同时，解决不了鉴伪的问题。是 90% 的可疑度；

再生成一张历史高考卷给它，一个月不到就点到了两万颗星。它可能就垮掉了。训练检测模型这活儿也是过犹不及，

可能也就朱雀 AI 检测器情况稍好，而是这张图到底是从哪儿来的。

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依次为Originality.ai，

8 月 26 号上午，就是把这几个字儿给 P 掉。好像的确没有一个按钮，压缩基本都能拿下。只能拿新的素材不断训练，

然后又喂给它一张安德鲁·库蒂斯的油画，Gemini 在生成 token 的时候，而是先质疑这玩意儿到底是不是 AI 生成的。

前些天 Anthropic 因为欧盟法规，于是直接询问了朱雀实验室的研究员。。

四家国外的三家查不出 AI 痕迹，下架存疑的图片。

所以说白了，

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