多家国外巨头制定“AIGC成分表”，能给国内打什么样？

21世纪经济报道记者 肖潇 实习生 韩佳序 北京报道

拍下一张照片，iPhone会记住拍摄的时间、位置和设备；买一杯果汁饮料，营养成分表会介绍有多少水和糖浆。那么一张AI合成的图片，能不能也打上“成分标签”，说明清楚它的属性？

C2PA（内容来源与真实性联盟）正在做的就是这件事。上周谷歌透露，计划把C2PA标准整合到谷歌搜索和广告中，之后用户在搜索某张图片时，会在“关于此图片”的栏目中看到图片是否通过 AI 工具创建或编辑。这可以说是AIGC“成分标签”一次最大规模的尝试。

互联网越来越无法眼见为实，区分AI生成内容和真实内容成为全球刚需：国家网信办最近发布《人工智能生成合成内容标识办法（征求意见稿）》，要求AI内容加上显性和隐性标识；美国上周通过的《加州人工智能透明度法案》也做出了类似规定；欧盟则在督促大型科技平台，必须为AI生成的内容进行标记......

但问题在于，还没有一项技术，能完全可靠地标识出AI内容。

C2PA因此吸引了许多目光。从OpenAI等大模型公司，到Facebook等社交平台，都在过去一年里密集接入了C2PA技术标准。该组织主席Andrew Jenks 介绍，过去六个月内，会员人数增加了 56%。

火热的C2PA是什么？能不能为国内推广AI标识打个样？

2021年时，有两家科技巨头都在关注互联网的虚假信息问题：一家是Adobe，建立了内容真实性计划（CAI）；一家是微软，发起了内容归属和验证计划（Project Origin）。

当年2月，这两家联盟合并成为了现在的C2PA，由非营利性质的基金会支持运作。

该组织推行的协议也因此得名。简单来说，C2PA是一种开源互联网协议，依靠加密的技术手段编码信息，类似于给内容创建一份“出生证明”，说明内容是何时、何地、由谁、如何创建的。

有两家巨头牵头，C2PA刚推出时就得到了知名公司的支持，发起者还有英特尔、BBC、软银旗下的Arm、图像验证公司Truepic。之后有1500家公司陆续加入，包括尼康、索尼等国际公司。

不过C2PA在公众视野里频繁出现，还是在生成式AI普及之后。主席Andrew Jenks去年7月介绍，过去六个月内，会员人数增加了 56%。 

21记者梳理发现，在2024年里，从生产内容的大模型公司到传播内容的社交平台，除了Twitter，科技巨头基本接入了C2PA标准（Twitter在马斯克接手后，主动退出了该组织）。滚雪球式的推广，得益于巨头带动，打通上下游生态。

从技术角度看，C2PA协议可以分为“捕捉（capture）”“签名（sign）”“审查（inspect）”三个步骤：

首先，当用户使用支持C2PA协议的设备创建一份文件时，C2PA协议会“捕捉”该文件的时间、地点、创建工具等关键信息；之后，设备会使用加密算法、数字证书和密钥等技术，加密处理信息并提供出处；最后，该声明会被数字签名并封装进清单之中，以保证内容的真实和完整。

以一张照片为例，如果使用支持C2PA协议的相机拍摄一张照片时，相机会自动将拍摄的时间、地点等信息记录下来，对照片的编辑也会被捕获，并由编辑软件进行数字签名——所有这些信息都以加密的方式与图像绑定。

面对一份这样的文件，用户可以利用C2PA提供的工具来验证和查看文件的历史信息，以此为依据，判断信息的可靠性和真实性。

拿谷歌的构想来说，C2PA整合进谷歌搜索后，图片的右上角会出现“i”的角标，能够进一步查看该照片的拍摄日期、地点、镜头等更为详细的信息。若图片曾被Photoshop、AI等技术修改过，用户可以得到修改之前的原图。

对外经济贸易大学法学院教授张欣此前告诉21记者，加了标识后，才可以从终端的角度，让用户知道自己接收到的内容到底是人还是机器生产的。这样的信息区分原则，是互联网信息内容治理一个较为基础性的原则。

中国、美国、欧洲都已经对AI内容标识提出了要求：

9月14日，国家网信办起草的《人工智能生成合成内容标识办法(征求意见稿)》开始向社会公开征求意见，要求AI内容加上显性和隐性标识，强制性国标的征求意见稿也同时发布。类似的，欧盟今年落地的《AI法案》规定了AI技术供应商应该保证AI输出内容可以被标记、有效检测。

去年美国拜登政府发布的AI行政令中，着重强调了水印和内容认证。在美国国家标准技术研究院（NIST）发布的《数字内容透明度技术方法概述》中，标记合成内容的技术分为主动披露和间接披露两种，前者有内容标签，后者有隐形水印、嵌入元数据等。

需要注意的是，美国的相关规定为自愿执行，非强制性标准。但上周美国加州最新通过的《加州人工智能透明度法案》要求，AIGC提供者需要在大模型系统中包含隐形AI标识，并为使用者提供一个选项，选择是否以肉眼可见的方式标注出人工智能。

但AI内容标识还面对不少争议和挑战，问题一方面来自技术本身——对于显形标识，稍加截图和裁剪便可以隐去。隐形标识虽然使用哈希函数加密，有一定篡改难度，但也并非完全可靠。

更大的问题来自AI内容标识跨平台、跨地域的推广。从C2PA的发展背景中不难发现，需要足够多的内容生产者和平台使用协议，建立一条完整的使用链，这类协议才能发挥效果。

最简单的，如果最下游的传播平台没采用相同的协议，AIGC内容的来源数据就不会显示。此外，AI大模型搭上终端设备是必然趋势，此前Photoshop等软件流行时，索尼、莱卡等相机品牌陆续植入了C2PA标准，但目前苹果手机或者安卓手机会不会支持C2PA，都还没提上日程。

此前国内抖音发布了《关于人工智能生成内容标识的水印与元数据规范》，就是希望不同的平台及工具能够互认标识元数据，达到通用识别的效果。本次谷歌搜索的使用，可能是目前C2PA在AI内容上一次最大规模的推广，最终目的也是鼓励整个互联网生态。

一位长期跟踪AI治理的专家还向21记者提出，来自ChatGPT、Midjourney等AI内容要如何为国内平台识别，也会是一个问题。

“如果是互联网公开的标识协议或标准，（技术上）识别起来没有太大问题。但直接利用国外大模型生成内容，怎么让传播者主动履行标识义务？这个问题很难完全解决。”