但这并不意味着规定没有意义。其主要目标是最大化地增加违规成本、提高合规内容的比例，并建立追溯和问责机制，而不是追求绝对的“零逃逸”。 下面我们来深入分析一下这两个问题： --- 一、 落实的主要难度在哪里？ 落实的难度体现在技术、执行和人性等多个层面： 1️⃣. 技术层面的“猫鼠游戏” 检测模型的局限性： “用AI检测AI”是主要手段，但AI生成模型的目标就是无限逼近人类创作，这导致检测模型永远处于追赶状态。AI生成的内容越高级，被检测出来的难度就越大。 难以界定的“合成”边界： 规定要求“显著改变”或“生成”的内容需要标识。但界限很模糊： 用AI润色一篇文章，算吗？ 用AI生成了文章大纲，自己填充内容，算吗？ 图片用AI滤镜美化了一下，和用AI“换脸”，如何区分？ 代码辅助工具（如Copilot）生成的代码，是否也需要标识？ 这种模糊性给平台和创作者的执行带来了巨大困扰。 水印和标识的脆弱性： 添加的明水印（如logo）或暗水印（数字指纹）可以被轻易去除。通过截图、转录、压缩、重新编辑等方式，很多标识信息都会丢失或被破坏。 2️⃣. 执行层面的海量与匿名 内容的海量性： 互联网每秒钟都在产生天文数字量级的内容。依靠人工审核完全不现实，而自动化审核系统又回到了上述的技术局限性问题。 开源和本地化模型的普及： 用户可以在自己的电脑上运行强大的开源AI模型（如Stable Diffusion）生成内容，完全不经过任何平台。这些内容从源头上就没有任何监管，发布时可以轻易地谎称是原创。 跨国追溯的困难： 用户可以使用国外的AI服务生成内容，再发布到国内平台，这给追溯和管辖带来了挑战。 3️⃣. 人性与动机层面的驱动力 恶意动机的驱动： 规定主要防范的是利用AI进行诈骗、制造谣言、恶意诽谤等行为的人。这些人有极强的动机去隐藏AI痕迹，会想尽一切办法绕过监管。 “劣币驱逐良币”的担忧： 一些创作者可能会担心，标注了“AI生成”会降低其作品的价值或信誉度，因此选择不标注，这在商业应用、艺术创作等领域尤其明显。 --- 二、 如何尽可能确保没有“漏网之鱼”？ 既然1️⃣0️⃣0️⃣%杜绝不可能，那么监管的思路就变成了构建一个多层次、多维度的治理体系，让“漏网之鱼”的生存空间变得越来越小，违规成本越来越高。 1️⃣. 压实平台主体责任 (核心抓手) 这是目前最有效、也是最核心的一步。监管机构无法直接面对亿万网民，但可以抓住平台这个“牛鼻子”。 强制平台集成检测工具： 要求大型社交媒体、内容平台必须上线AI内容检测系统，在用户上传时自动扫描，对高嫌疑内容进行弹窗提醒或自动打标。 明确平台的处罚机制： 如果平台上泛滥大量未标识的AI合成内容，平台需承担连带责任，面临罚款、通报甚至关停服务的风险。这会迫使平台投入更多资源去研发和落实检测技术。 2️⃣. 技术手段的持续升级 推广统一的、更鲁棒的数字水印标准： 研发难以被简单压缩、裁剪所破坏的数字水印或“数字指纹”技术，并推动其成为行业标准。 建立溯源机制： 对于提供AI生成服务的公司，要求其在生成内容中嵌入加密的、不可见的来源信息（例如模型版本、生成时间、服务商等），一旦出现问题可以追溯到源头。 3️⃣. 法律与社会共治相结合 设立严厉的法律后果： 对于恶意使用AI生成内容造成严重后果（如重大诈骗、引发社会恐慌）的案例，进行司法严惩，并公布典型案例，形成震慑。 建立便捷的公众举报渠道： 发动群众力量，让所有用户都成为监督者。当用户发现可疑的未标识内容时，可以一键举报。平台根据举报热度，进行更高优先级的审核。 加强公众教育和媒体素养： 从根本上提升民众对于AI生成内容的识别能力和警惕性。当大部分人对网上看到、听到的一切都抱有“先质疑再判断”的态度时，虚假信息和诈骗的生存土壤就会被削弱。 总结来说， 这项新规的落实是一场持久战，无法一蹴而就。它更像是在构建一套“社会免疫系统”，通过平台责任、技术升级、法律威慑、社会监督这四根支柱，不断识别和清除有害的“病毒”（未标识的AI内容），虽然无法彻底根除，但能将其危害控制在可接受的范围内。