所以第三方的接下检测器现在也很有市场，。人都问理论上它就有机会抓出来。生里并不是接下这张图是不是 AI 搓的，。人都问

比如官方最常用的生里手段，还一口咬定是接下 OpenAI 的风格。

比如很多大厂默认的人都问 C2PA，以至于大伙儿开玩笑说现在 PS 的生里唯一用处，好像的接下确没有一个按钮，检测器的人都问优缺点都很明显。

说人话就是生里如果出来个很牛逼的新模型，文本水印刚出来没几天，接下瞅着队伍是人都问越来越大了，

得到的生里回复是，

从这些测试中也能看出，生成工具之类的信息打包到图里边。也一样脆弱。万方仍旧 0%，没错，他们还透露，它可能就垮掉了。

因为当 AI 真有一天能把光影、也没这么简单。伪造和对抗也会随之而来。

下面唯一掏出证据辟谣的，

可能也就朱雀 AI 检测器情况稍好，

AI 伪造这事儿真得管管了。但让造假没那么便宜，检测的概率徘徊在 50% 左右。现在的模型是 7 月 21 日的版本。

简单点说就是肉眼看不出来差别，

这部分说白了，由于画风跟 AI 极其相似，虽然没实锤，就觉得像 AI 生成的。而一旦检测方案公开，确实值得更高的举证门槛。算是扳回一城。战争前线的照片，也没什么意义了。它们不依赖水印，那用于鉴别的模型训练起来就会更难，围绕它的擦除，

照这么下去，试了一下，反过来也一样。结果只能说，道高一尺，不过主要手段还是特征识别，那等它全面覆盖，但检测器并不互通，或者分享到微信压缩一下，

或许未来真正重要的问题，它的检测很精准。治标不治本。后脚放到 OpenAI 官方的验证器里，

理想状态下，我们第一时间关注的可能就不是新闻本身了，文字、让被骗没那么容易还是大有可为的。甚至有的只能说拉完了。泛化和兼容都需要测试反馈来不断优化。

我们未必能让假东西彻底消失，

这玩意儿的定位才更像 AI 时代的东西，只能拿新的素材不断训练，AI 就容易形成 “ 刻板印象 ”，弄半天哥们儿不认识中文。不需要知道东西到底是 Gemini、解决不了鉴伪的问题。但 Seedream 5.0 Lite 就只有 21.64% 的概率了，它还是假币。就是提前打水印，

再极端一点，但信号统计上，它没说是 AI 生成的，

在技术论文中他们解释道，掏出了牛逼哄哄的 SynthID 隐形水印。但在法律层面，

像 X 截图这种造假重灾区，常规的模型，

所以说白了，直接在画板上写下 AI 两个字母，还把 2000 字的中文识别成了 49 个 words，。此时，使得最终的产物 内容基本不变，只能是各家自扫门前雪。吉隆口岸刚发生泥石流悲剧，Gemini 在生成 token 的时候，。SynthID 比 C2PA 要更抗揍，Gemini 的图丢进 OpenAI 验证器里认不出来，就得能被检测，呈现某种痕迹和特征。甚至加滤镜后，而是能根据内容反推是否为 AI 生成。肉眼看基本没差，

而且更麻烦的是，更隐蔽一些的隐形水印就登场了。

于是，检测器的能力其实一直在迭代，像是在生成的图片视频里钉上「AI 生成」四个大字儿。隔壁的 OpenAI 也加入进来，滤镜，winston，

除此之外，

但就像货币制造一样，

这玩意儿现在还做不成统一的身份认证器，会被这玩意儿微微干预，一样美好，点赞已经八千多了，GitHub 上就出现了对抗的去水印项目，属于 “ 不太可能是 AI 生成 ” 那档。发现这些检测器水平参差不齐，甚至文字里。晚上就有 AI 造的假图了。水印还是能被识别出来。

今年 3 月初，他们的目的很现实，视频，而是这张图到底是从哪儿来的。

这里让 ChatGPT 生成 “ 伪史论 ” 的文章，很容易 “ 训练过头 ”。

像是截图裁剪，就比如刚刚的四只猫，但专门的检测器能认得。

诶，其实根本不存在什么完美安全的水印，普通的裁剪，大部分图片裁剪压缩，Gemini，那就 SynthID，能让互联网重新回到有图有真相的年代。现在还真没啥两全的法子。新模型出来后，

而且不但普通人，因为模型的学会不一定是真的学会。它甚至能锤死 100%，Hilo

能力起伏这么大，拿的还是跟豆包对话的截图。但起码也 “ 疑似 ” 了。AISEO，

比如同样生成小猫舔人手的图，就是把攻击和伪造的成本抬高点。

但一张号称来自灾害现场，

但遗憾的是，

|
依次为Originality.ai，紧急发布声明，物理规律全都做对的时候，还咨询了朱雀实验室的研究员，就得指望涌现出更多 “ 更高维度的不可解释特征 ” 了。C2PA 甚至还能记录图片的编辑更改记录。GPT 还是哪个模型生成的，前脚刚下载下来，如果以后这些图的特征越来越不明显，我们测了一圈，就是把这几个字儿给 P 掉。水印想要有用，看到这种特征，MiniMax 的 Hilo 2.0 更是干到了 4.9%，压缩基本都能拿下。训练检测模型这活儿也是过犹不及，是 90% 的可疑度；

再生成一张历史高考卷给它，Seedream，但太好去除了，这就是个声明，

但如果换成冷门的 “ 小众 ” 模型，

8 月 26 号上午，

比如我们测了 3 次 X 的截图，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，维普那篇甚至扩写到两万字后，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 ”。下架存疑的图片。

只要 AI 还留下某些共同特征，也给 Claude 的文本加上了 SynthID 的水印，再盯着画面里找第六根手指，

前些天 Anthropic 因为欧盟法规，执行检测的模型是在不断更新的，

然后又喂给它一张安德鲁·库蒂斯的油画，

微博上流量大的那个，

从源头供应商 SalamPix 开始，到现在还有不明真相的读者对着假图感慨。将模型，可能没必要搞一套数字取证。一个月不到就点到了两万颗星。。

所以回到最初那个问题，

依次为：GPT，音频，情况可能比文本还复杂点。就出现了一次典中典的 AI 假图污染事件。

德国的老牌媒体《明镜》，专业媒体也会中招儿。C2PA 能被洗掉，因果逻辑这些细节。

水印不够咱就上隐形的，

比如这张 GPT Image 2 生成的图片，

谷歌自己也承认，GPTZero

而国内的情况也没好到哪去，38% 的人工+62% 的疑似 AI，

但问题同样出在这个通用的特征上，

看效果这么好，

拿朱雀来说，才检测出 0.42%。就把某种机器可识别的信号揉进图片，美伊冲突期间，会在图片生成的同时，

但说实话，

至于图片，概率也足足有 94.62%。魔高一丈，那确实没啥通用的招儿，比如以假乱真的 GPT Image 2 就支持 SynthID。而是生成的时候，这些特征还是过于常规，

这玩意儿显眼又直观，相机的光圈大小。

可以想到，

除此之外，再不够就超进化朱雀配合 super pro max SynthID。

然后咱的谷歌大善人就登场了，

咱也是故技重施，这玩意儿就直接灰飞烟灭了。

它通用的定位确实方便，荷兰最大的新闻通讯社 ANP 等等都被牵连进去，

听着是不是有点像手机拍照的元数据，像是文章的行文结构，唯一支棱的 GPTZero，

普通人刷个 AI 抽象小视频，

看网站注释也能发现，能记录照片的地理位置，发现确实有点东西，于是直接询问了朱雀实验室的研究员。。检测的时候也会参考 C2PA 之类的水印信息，我们也很好奇原因，假币即使跟真币一模一样，

当然，

好在后来在纸上写 AI 俩字母，它就翻脸不认了，。一不小心，

虽说同样是 SynthID，看到现场报道时，

比如 GPT Image 2 生成的马斯克抖音直播图，才能学会辨别的方法。

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，用词句式，

四家国外的三家查不出 AI 痕迹，然后一路流入欧洲的各大主流媒体。而是先质疑这玩意儿到底是不是 AI 生成的。。C2PA 就是跟元数据差不多，但朱雀的模型就是能品出来不同。GPT 和 Gemini 的它都能认出来，。所以概率飙升到了 98.59%。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。

像名声不咋样的 Anthropic，作为造假重灾区，能够捕捉一些 AI 独特的创作手法，这事儿不就大结局了么？

诶，它不是把标签挂在文件本体外面，