但如果换成冷门的人都问 “ 小众 ” 模型，就是生里把这几个字儿给 P 掉。是接下 90% 的可疑度；
再生成一张历史高考卷给它，但检测器并不互通，人都问确实值得更高的生里举证门槛。但起码也 “ 疑似 ” 了。接下
这玩意儿现在还做不成统一的人都问身份认证器，AISEO，生里魔高一丈，接下
这玩意儿的人都问定位才更像 AI 时代的东西，或者分享到微信压缩一下，生里其实根本不存在什么完美安全的接下水印，下架存疑的人都问图片。因为模型的生里学会不一定是真的学会。
除此之外，
像是截图裁剪，但朱雀的模型就是能品出来不同。
下面唯一掏出证据辟谣的，能记录照片的地理位置，只要 AI 还留下某些共同特征， 拿给不同的 AI 检测器。专业媒体也会中招儿。荷兰最大的新闻通讯社 ANP 等等都被牵连进去，
谷歌自己也承认，。而是先质疑这玩意儿到底是不是 AI 生成的。我们也很好奇原因，晚上就有 AI 造的假图了。它甚至能锤死 100%，
普通人刷个 AI 抽象小视频，算是扳回一城。使得最终的产物 内容基本不变，只能是各家自扫门前雪。但专门的检测器能认得。治标不治本。但让造假没那么便宜，GPT 还是哪个模型生成的，如果以后这些图的特征越来越不明显，
它通用的定位确实方便，。滤镜，它还是假币。检测的概率徘徊在 50% 左右。
说人话就是如果出来个很牛逼的新模型，
那用于鉴别的模型训练起来就会更难，咱也是故技重施，Gemini 的图丢进 OpenAI 验证器里认不出来，
简单点说就是肉眼看不出来差别，MiniMax 的 Hilo 2.0 更是干到了 4.9%，能让互联网重新回到有图有真相的年代。属于 “ 不太可能是 AI 生成 ” 那档。
依次为：GPT，弄半天哥们儿不认识中文。还咨询了朱雀实验室的研究员，
在技术论文中他们解释道，也没这么简单。就出现了一次典中典的 AI 假图污染事件。
再极端一点，Hilo
能力起伏这么大，他们的目的很现实，后脚放到 OpenAI 官方的验证器里，道高一尺，
今年 3 月初，也给 Claude 的文本加上了 SynthID 的水印，不过主要手段还是特征识别，
像名声不咋样的 Anthropic，肉眼看基本没差，
水印不够咱就上隐形的，Gemini 在生成 token 的时候，能够捕捉一些 AI 独特的创作手法，就是把攻击和伪造的成本抬高点。我们第一时间关注的可能就不是新闻本身了，
比如这张 GPT Image 2 生成的图片，它可能就垮掉了。再不够就超进化朱雀配合 super pro max SynthID。情况可能比文本还复杂点。美伊冲突期间，
理想状态下，
而且更麻烦的是，。一个月不到就点到了两万颗星。像是文章的行文结构，此时，
这里让 ChatGPT 生成 “ 伪史论 ” 的文章，也一样脆弱。看到现场报道时，就是提前打水印，用词句式，
从源头供应商 SalamPix 开始，一样美好，它不是把标签挂在文件本体外面，点赞已经八千多了，
四家国外的三家查不出 AI 痕迹，音频，
|
依次为Originality.ai，Seedream，这些特征还是过于常规，
德国的老牌媒体《明镜》，并不是这张图是不是 AI 搓的，但 Seedream 5.0 Lite 就只有 21.64% 的概率了，水印想要有用，
可能也就朱雀 AI 检测器情况稍好，水印还是能被识别出来。训练检测模型这活儿也是过犹不及，
比如 GPT Image 2 生成的马斯克抖音直播图，
至于图片，生成工具之类的信息打包到图里边。C2PA 能被洗掉，会被这玩意儿微微干预，
好在后来在纸上写 AI 俩字母，物理规律全都做对的时候，
于是，像是在生成的图片视频里钉上「AI 生成」四个大字儿。甚至有的只能说拉完了。
所以回到最初那个问题，
但就像货币制造一样，掏出了牛逼哄哄的 SynthID 隐形水印。而是能根据内容反推是否为 AI 生成。发现确实有点东西，就得指望涌现出更多 “ 更高维度的不可解释特征 ” 了。呈现某种痕迹和特征。就觉得像 AI 生成的。伪造和对抗也会随之而来。
但说实话，他们还透露，文本水印刚出来没几天，
从这些测试中也能看出，
但遗憾的是，理论上它就有机会抓出来。才检测出 0.42%。而是生成的时候，看到这种特征，只能拿新的素材不断训练，GitHub 上就出现了对抗的去水印项目，
虽说同样是 SynthID，检测器的优缺点都很明显。这就是个声明，GPT 和 Gemini 的它都能认出来，执行检测的模型是在不断更新的，。
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，
比如我们测了 3 次 X 的截图，检测的时候也会参考 C2PA 之类的水印信息，。
拿朱雀来说，
像 X 截图这种造假重灾区，C2PA 甚至还能记录图片的编辑更改记录。更隐蔽一些的隐形水印就登场了。我们测了一圈，
所以说白了，
我们未必能让假东西彻底消失，由于画风跟 AI 极其相似，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，就比如刚刚的四只猫，试了一下，新模型出来后，它没说是 AI 生成的，泛化和兼容都需要测试反馈来不断优化。将模型，维普那篇甚至扩写到两万字后，这玩意儿就直接灰飞烟灭了。围绕它的擦除，
8 月 26 号上午，
比如很多大厂默认的 C2PA，因果逻辑这些细节。还把 2000 字的中文识别成了 49 个 words，那等它全面覆盖，
但一张号称来自灾害现场，万方仍旧 0%，战争前线的照片，作为造假重灾区，虽然没实锤，
当然，假币即使跟真币一模一样，可能没必要搞一套数字取证。唯一支棱的 GPTZero，GPTZero
而国内的情况也没好到哪去，
看网站注释也能发现，紧急发布声明，才能学会辨别的方法。很容易 “ 训练过头 ”。吉隆口岸刚发生泥石流悲剧，让被骗没那么容易还是大有可为的。SynthID 比 C2PA 要更抗揍，
然后咱的谷歌大善人就登场了，也没什么意义了。而是这张图到底是从哪儿来的。反过来也一样。
但问题同样出在这个通用的特征上，。拿的还是跟豆包对话的截图。
这部分说白了，。就把某种机器可识别的信号揉进图片，但信号统计上，瞅着队伍是越来越大了，
微博上流量大的那个，常规的模型，
而且不但普通人，普通的裁剪，C2PA 就是跟元数据差不多，winston，比如以假乱真的 GPT Image 2 就支持 SynthID。就得能被检测，
这玩意儿显眼又直观，
除此之外，这事儿不就大结局了么？
诶，甚至加滤镜后，但太好去除了，好像的确没有一个按钮，
得到的回复是，所以概率飙升到了 98.59%。它的检测很精准。还一口咬定是 OpenAI 的风格。
然后又喂给它一张安德鲁·库蒂斯的油画，它就翻脸不认了，
AI 伪造这事儿真得管管了。Gemini，它们不依赖水印，不需要知道东西到底是 Gemini、隔壁的 OpenAI 也加入进来，
可以想到，那确实没啥通用的招儿，现在的模型是 7 月 21 日的版本。直接在画板上写下 AI 两个字母，再盯着画面里找第六根手指，AI 就容易形成 “ 刻板印象 ”，就是模型训练中自己涌现出来的能力，然后一路流入欧洲的各大主流媒体。大部分图片裁剪压缩，文字、前脚刚下载下来，
前些天 Anthropic 因为欧盟法规，那就 SynthID，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 ”。而一旦检测方案公开，现在还真没啥两全的法子。。甚至文字里。没错，以至于大伙儿开玩笑说现在 PS 的唯一用处，会在图片生成的同时，
因为当 AI 真有一天能把光影、38% 的人工+62% 的疑似 AI，
所以第三方的检测器现在也很有市场，到现在还有不明真相的读者对着假图感慨。
照这么下去，。
看效果这么好，
或许未来真正重要的问题，
诶，压缩基本都能拿下。
比如官方最常用的手段，概率也足足有 94.62%。相机的光圈大小。
听着是不是有点像手机拍照的元数据，结果只能说，视频，解决不了鉴伪的问题。检测器的能力其实一直在迭代，
比如同样生成小猫舔人手的图，但在法律层面，。于是直接询问了朱雀实验室的研究员。发现这些检测器水平参差不齐，