小编：三个月内，父亲在嘉兴经营的生鲜店连续遭遇9起“只能退款”事件，这让在上海工作的陈小伟很担心。现在
三个月内，父亲在嘉兴经营的生鲜店连续遭遇9起“只能退款”事件，这让在上海工作的陈小伟很担心。
今年十月假期，他专程回老家，仔细查看父亲的手机记录，试图找出原因。
“我父亲的店专营‘Pick and Grow Now’，已经营业五年了。每次发货前，他都会录制视频封口视频，清晰记录柑橘的颜色、直径和包装订单号。”陈晓伟告诉央视网《前方》记者。
然而，当他登录网店后台查看时，发现这些情况下“只退款”的买家提供了所有的开箱照片——盒子里的柑橘要么腐烂、凹陷，要么有虫蛀的迹象。
起初，陈父以为快递链接有问题，同意退回app前几个订单的应用程序。但随着类似情况越来越多，他多次与快递公司沟通未能成功，只好向女儿求助。 “我仔细查看了每张图片，发现其中一张图片的一角有疑似水印的痕迹，而且似乎被裁剪过。”陈小伟想到最近媒体报道的AI修图“只退款”现象，怀疑店家遇到了有组织的恶意退款。
通过简单的搜索，陈晓伟发现，利用AI技术进行图像交互、出现商品质量问题或者申请退款的现象已不再是例外。他立即向该平台提交了关于密封视频和涉嫌人工智能修改照片的投诉，但因“凭据不足”而被拒绝。该平台建议他与买家协商解决问题。 “但那些买家就是我们居然被我们屏蔽了，根本联系不上。”陈小伟很无奈。
他甚至致电该平台客服，对方回复称“无法确定该图像是否由AI生成”。由于涉案订单总价值不足1000元，不符合诈骗案件立案标准，报警难度较大。陈晓伟遗憾的是，AI生成的水印很容易被去除，而且平台没有有效的检测机制。最终，像他父亲那样诚信经营的小企业往往会遭受损失。
值得注意的是，2025年3月14日，国家网信办联合发布《人工智能生成的合成内容标注办法》，明确规定人工智能生成的内容必须标注为强制性的，比如在文本中实现的符号添加等，对此给予了高度重视。ar。
资料来源：中央网络安全和信息化委员会办公室网站
然而《前沿》记者发现，一方面，仍有大量新生成的AI内容没有被标记为必要；另一方面，即使添加了水印，也可以通过技术手段轻松去除。这给“强制标签”政策的实施带来了新的挑战。
“水印”的去留
事实上，自生成式AI技术兴起以来，“打假”和“真伪识别”已成为技术发展过程中不可避免的话题。
“目前相关规定进一步将AI内容的识别分为显式识别和隐式识别。显式识别要求以用户清晰可见的方式对AI生成的内容进行标注。”独立AI开发者陆磊指出，目前的争议主要集中在图像处理上。明确识别的实施水平。 “但基本的‘水印’方法有一个致命的缺陷——它很容易被篡改或删除。”陆磊举了一个例子。 “比如，大多数AI绘图工具都会在图片的一角放置水印。用户只需要利用手机的裁剪功能就可以轻松去除水印，而不影响照片的整体效果。”
记者调查发现，电商平台上存在大量“照片视频去水印”服务，单次收费仅几元至十几元。有商家透露，去除照片水印的操作很简单，甚至使用基本的照片编辑软件就可以完成。从视频中去除水印相当复杂，需要逐帧调整和校准。但那些对图像质量要求不高的可以直接裁剪删除。
这样，视频或照片就可以轻松摆脱“AI g”的困扰。“去除水印后，不仅普通用户难以识别，一些专业的检测工具也会失效。”陆磊说。
与此同时，主创团队面临着“身份太多”的问题。插画师李牧阳抱怨道：“我用了72层、3万多手绘笔触才完成了这幅作品。就因为我用AI调整了局部光影，系统就给它贴上了‘AI生成’的标签。”他的作品在社交平台上发布后不仅被自动打上标签，还遭遇了流量限制，曝光量不到平时的十分之一，甚至还收到了“AI偷懒”的负面评价。
“从头发的笔触到衣服的褶皱，一切都经过精心打磨，aof AI 目前还无法达到这种水平的创作精确度。”李明无奈地说，他联系了platform的客服，却以“系统自动识别”为由，拒绝人工干预和纠正。
一方面，消费者难以识别被篡改的AI内容，另一方面，创作者也深陷平台机制的束缚。 AI水印的“强制标注”遇到了两个看似矛盾实则常见的尴尬。
平台困难
据中国通信研究院发布的《生成式人工智能产业发展报告（2025）》显示，2024年我国AI用户规模将达到3.8亿左右。同时《中国在线视听发展研究报告（2025）》显示，2024年，平均每天出现新视频内容数将达到1亿。
面对海量数据，平台陷入难以实施“一一审核”的资源困境。
根据鲁磊观察，目前像李牧遇到的“误解”主要源于平台普遍使用的AI识别模型。 “这些模型通过研究大量人工智能生成的内容来建立判断标准，但它们很容易将人类创作中的高质量特征误认为是人工智能产品。”比如画家反复打磨的笔触、色彩组合，学术论文中的逻辑表达，都可以在AI工作的同时被系统标注出来。越是复杂的作品，就越容易出错，这就构成了技术悖论。
西南政法大学人工智能学院教授冯子轩进一步指出：“人工智能生成的内容涵盖文本、短视频、直播、虚拟场景等多种形式。不同场景的技术架构和传播逻辑不同，单一技术技术解决方案无法适应所有场景。”
然而，即使使用嵌入代码中的隐式标识，仍然面临技术标准不一致的挑战。某领先互联网公司的人工智能架构师张晓（化名）透露，不同人工智能工具生成的隐式身份格式差别很大：有的嵌入特定字符，有的使用数字水印加密。 “平台很难适应几十甚至上百条身份规则。在跨平台交流过程中，经常会出现身份丢失或无法识别等问题。”
张晓还表示，多模态AI识别需要强大的算力支持。目前，为了控制成本，企业无法对所有上传内容进行全面测试，只能通过随机检查、关键词过滤等方式简化任务。
因此，平台陷入双重困境：一方面难以应对。每天产生大量内容；另一方面，必须在“维持创作者体验和平台流量”和“履行人工智能生成内容的强制验证”之间取得平衡。
李明认为，目前平台尚未建立完善的投诉机制。 “我可以接受误判，但我不能接受没有办法上诉。”他多次尝试与平台沟通，但问题始终无法解决。 “在人工智能日益普及的今天，平台上的误解在所难免，但必须设立专门的投诉渠道。”
对此，陆磊透露，专业分析团队的建立需要大量既懂技术又懂AI创造的复合型人才。但目前人才稀缺，培训成本较高。因此，像“李明投诉花了12天”这样的情况未来还有一段时间需要解决”。
解决AI混乱不能止步于“打水印”
采访中，受访者普遍认为强制标注人工智能内容的初衷是合理的。然而，对于如何确保AI不偏离“科技向善”方向的轨道，不少专家和业内人士都表达了自己的看法。
北京航空航天大学法学院副教授赵景武指出，强制标签并不是解决AI乱象的“万能钥匙”。真正需要建立的是覆盖全链条的管理体系。
那么，如何制定既尖锐又广泛适用的规范呢？在冯子轩看来，主要框架应通过“底线”与“弹性”相结合来构建：“即通过法律制定统一的标签标准，同时为企业保留适应的空间。”或者不同的应用场景。明确“显性识别”和“隐性识别”的双重要求，通过责任机制对应不同场景。平台承担“资源标识义务”，承担“核实和补充义务”，对故意删除用户标识的行为具有明确的法律责任。
面对“造假成本低，合规导致损失”的现象，冯子轩主张加大违法成本：“内容创作者必须承担主体责任，必须依法完成标注。当出现欺诈行为时，你应该是第一责任方，承担法律后果。平台方面，要提供技术支持认可，建立实时机制。平台的疏忽导致违法内容大规模传播，应该严肃处理。”耳朵相应的额外责任。
对于AI标识可能造成的“无意损坏”问题，冯子轩建议，区分商业和非商业场景，对原创性设定不同的标注要求。 “非商业内容可以使用浅色、显式的标识，而商业内容需要保证标识清晰可见，并建立抄袭检查机制，允许aof创作者向平台申请纠错和赔偿。”
事实上，除了强制标签外，与AI相关的法规仍在完善中。专业律师安玉华指出，现行的《生成型人工智能服务暂行管理办法》和《人工智能合成内容标注办法》均为部门规章，法律效力低、内容分散，缺乏高水平的法律统筹。 “就拿换脸来说以温峥嵘遇到的人工智能事件为例。维权只能依靠肖像权、隐私权等零散条款。巨大的声誉损失很难建立起来，而且在法律层面也没有强有力的支持。”
政策总体协调还不够，具体细节还需要明确。冯子轩认为，目前双轨评分机制标准不明确，处罚规则也不够明确。有必要出台更加详细的实施细则。 “例如，基于强制性国家标准，确保隐含标识可以跨平台追踪和验证；将罚款数额与违法所得挂钩，根据违法情节分级处罚，加大对恶意篡改标识、批量仿冒等行为的处罚力度。
据了解，《关于对人工智能生成的合成内容进行标注的建议》的颁布即将出台。只是管理过程的起点。完善强制性标签只是基础。建立全面的人工智能信息管理或许才是真正解决问题的办法。
（央视微信公众号 作者：于天浩 制片人：李少飞）
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