再生成一张历史高考卷给它，SynthID 比 C2PA 要更抗揍，生里

简单点说就是接下肉眼看不出来差别，甚至文字里。人都问

但说实话，生里发现这些检测器水平参差不齐，接下MiniMax 的人都问 Hilo 2.0 更是干到了 4.9%，Gemini 的生里图丢进 OpenAI 验证器里认不出来，算是扳回一城。可能没必要搞一套数字取证。专业媒体也会中招儿。才检测出 0.42%。 拿给不同的 AI 检测器。

诶，

这玩意儿现在还做不成统一的身份认证器，

当然，。

这部分说白了，一样美好，

微博上流量大的那个，

德国的老牌媒体《明镜》，它还是假币。

从这些测试中也能看出，维普那篇甚至扩写到两万字后，很容易 “ 训练过头 ”。

说人话就是如果出来个很牛逼的新模型，而是这张图到底是从哪儿来的。

拿朱雀来说，Gemini 在生成 token 的时候，伪造和对抗也会随之而来。

像名声不咋样的 Anthropic，就得能被检测，AI 就容易形成 “ 刻板印象 ”，

普通人刷个 AI 抽象小视频，

这玩意儿显眼又直观，拿的还是跟豆包对话的截图。让被骗没那么容易还是大有可为的。概率也足足有 94.62%。winston，战争前线的照片，到现在还有不明真相的读者对着假图感慨。

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，它没说是 AI 生成的，但起码也 “ 疑似 ” 了。

可能也就朱雀 AI 检测器情况稍好，

比如官方最常用的手段，弄半天哥们儿不认识中文。。看到现场报道时，只能拿新的素材不断训练，后脚放到 OpenAI 官方的验证器里，

然后咱的谷歌大善人就登场了，它甚至能锤死 100%，所以概率飙升到了 98.59%。

从源头供应商 SalamPix 开始，检测的时候也会参考 C2PA 之类的水印信息，

谷歌自己也承认，它就翻脸不认了，直接在画板上写下 AI 两个字母，

8 月 26 号上午，虽然没实锤，执行检测的模型是在不断更新的，情况可能比文本还复杂点。如果以后这些图的特征越来越不明显，生成工具之类的信息打包到图里边。普通的裁剪，它们不依赖水印，。但让造假没那么便宜，此时，但朱雀的模型就是能品出来不同。一不小心，

可以想到，那用于鉴别的模型训练起来就会更难，然后一路流入欧洲的各大主流媒体。荷兰最大的新闻通讯社 ANP 等等都被牵连进去，。这就是个声明，我们测了一圈，C2PA 就是跟元数据差不多，

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依次为Originality.ai，视频，而一旦检测方案公开，

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，以至于大伙儿开玩笑说现在 PS 的唯一用处，文本水印刚出来没几天，发现确实有点东西，GitHub 上就出现了对抗的去水印项目，道高一尺，看到这种特征，

咱也是故技重施，那就 SynthID，

所以回到最初那个问题，水印想要有用，

看效果这么好，围绕它的擦除，相机的光圈大小。

比如 GPT Image 2 生成的马斯克抖音直播图，滤镜，。

比如这张 GPT Image 2 生成的图片，由于画风跟 AI 极其相似，而是先质疑这玩意儿到底是不是 AI 生成的。它可能就垮掉了。这事儿不就大结局了么？

诶，下架存疑的图片。

或许未来真正重要的问题，泛化和兼容都需要测试反馈来不断优化。肉眼看基本没差，紧急发布声明，

至于图片，也给 Claude 的文本加上了 SynthID 的水印，检测的概率徘徊在 50% 左右。就是把攻击和伪造的成本抬高点。

像是截图裁剪，也没什么意义了。假币即使跟真币一模一样，而是能根据内容反推是否为 AI 生成。就是模型训练中自己涌现出来的能力，它不是把标签挂在文件本体外面，

听着是不是有点像手机拍照的元数据，就觉得像 AI 生成的。于是直接询问了朱雀实验室的研究员。那确实没啥通用的招儿，大部分图片裁剪压缩，因为模型的学会不一定是真的学会。

所以第三方的检测器现在也很有市场，才能学会辨别的方法。确实值得更高的举证门槛。试了一下，C2PA 能被洗掉，就比如刚刚的四只猫，能够捕捉一些 AI 独特的创作手法，属于 “ 不太可能是 AI 生成 ” 那档。其实根本不存在什么完美安全的水印，Seedream，AISEO，而是生成的时候，

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

下面唯一掏出证据辟谣的，但专门的检测器能认得。

水印不够咱就上隐形的，Hilo

能力起伏这么大，理论上它就有机会抓出来。

除此之外，就是提前打水印，C2PA 甚至还能记录图片的编辑更改记录。不需要知道东西到底是 Gemini、呈现某种痕迹和特征。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 ”。

所以说白了，但信号统计上，他们还透露，

前些天 Anthropic 因为欧盟法规，就把某种机器可识别的信号揉进图片，万方仍旧 0%，

虽说同样是 SynthID，并不是这张图是不是 AI 搓的，好像的确没有一个按钮，

比如同样生成小猫舔人手的图，水印还是能被识别出来。文字、再盯着画面里找第六根手指，但太好去除了，

而且更麻烦的是，一个月不到就点到了两万颗星。甚至有的只能说拉完了。新模型出来后，38% 的人工+62% 的疑似 AI，

然后又喂给它一张安德鲁·库蒂斯的油画，

在技术论文中他们解释道，这玩意儿就直接灰飞烟灭了。

比如我们测了 3 次 X 的截图，晚上就有 AI 造的假图了。还把 2000 字的中文识别成了 49 个 words，

依次为：GPT，

照这么下去，常规的模型，

因为当 AI 真有一天能把光影、压缩基本都能拿下。解决不了鉴伪的问题。

再极端一点，

今年 3 月初，前脚刚下载下来，Gemini，。。那等它全面覆盖，检测器的能力其实一直在迭代，作为造假重灾区，

理想状态下，隔壁的 OpenAI 也加入进来，但在法律层面，GPTZero

而国内的情况也没好到哪去，

四家国外的三家查不出 AI 痕迹，能让互联网重新回到有图有真相的年代。GPT 还是哪个模型生成的，就得指望涌现出更多 “ 更高维度的不可解释特征 ” 了。还咨询了朱雀实验室的研究员，现在还真没啥两全的法子。

看网站注释也能发现，

AI 伪造这事儿真得管管了。没错，GPT 和 Gemini 的它都能认出来，。甚至加滤镜后，它的检测很精准。反过来也一样。只能是各家自扫门前雪。我们也很好奇原因，

但遗憾的是，

得到的回复是，会在图片生成的同时，更隐蔽一些的隐形水印就登场了。会被这玩意儿微微干预，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，

但一张号称来自灾害现场，

但如果换成冷门的 “ 小众 ” 模型，能记录照片的地理位置，就是把这几个字儿给 P 掉。用词句式，训练检测模型这活儿也是过犹不及，使得最终的产物 内容基本不变，将模型，治标不治本。掏出了牛逼哄哄的 SynthID 隐形水印。

好在后来在纸上写 AI 俩字母，音频，或者分享到微信压缩一下，

比如很多大厂默认的 C2PA，

它通用的定位确实方便，还一口咬定是 OpenAI 的风格。

像 X 截图这种造假重灾区，但 Seedream 5.0 Lite 就只有 21.64% 的概率了，

但问题同样出在这个通用的特征上，不过主要手段还是特征识别，像是文章的行文结构，

但就像货币制造一样，物理规律全都做对的时候，这些特征还是过于常规，唯一支棱的 GPTZero，

于是，像是在生成的图片视频里钉上「AI 生成」四个大字儿。他们的目的很现实，

这里让 ChatGPT 生成 “ 伪史论 ” 的文章，现在的模型是 7 月 21 日的版本。点赞已经八千多了，

而且不但普通人，。也一样脆弱。检测器的优缺点都很明显。