9月1日起AI合成内容须打“电子水印”，无标识内容可举报。

一、新规核心：显隐双重标识，9月起必须落实

2025年9月1日，《办法》将正式生效。之所以出台这份规定，其实是为了解决当下AI滥用带来的麻烦——比如之前出现过伪造奥运冠军的声音推销保健品，还有人靠AI换脸技术，短短10分钟就骗走百万元的骗局，这些虚假信息乱象都将被新规重点治理。

新规最关键的要求，就是AI内容必须加“双重标识”：

• 显式标识：用户一眼能看明白
  得用大家能直接感知到的形式嵌入，比如在内容里加“AI生成”的文字标签、叠上图形水印，或者在音频开头/中间插入提示音。而且这些标识必须放在显眼位置，要是用户想下载、复制内容，平台还得在关键环节再弹一次提示。就像现在百度搜索里的AI图片，已经标上了“AI图片编辑”，用户点一下标签还能查到内容的生成来源，溯源很方便。

• 隐式标识：藏在文件“后台”的追溯码
  这种标识普通用户看不到，是通过技术手段把内容属性、服务商编码、专属内容编号这些信息，嵌到文件的元数据里——比如文件头部的Exif格式数据，或者用专门的数字水印技术。虽然不显眼，但要是后续出现纠纷，这些信息就是平台检测、司法追溯的关键依据。金杜律师事务所的张毅就提到，这种隐式标识能防止“幻觉数据”（AI生成的虚假信息）混入公开数据集，不然大模型要是用了这些不靠谱的数据训练，可信度只会越来越低。

二、技术落地：三方配合，实现“生成即标”

新规要落地，不是单靠某一方就行，得靠服务提供者、平台、公众三方一起配合，把“内容生成时就加标识”变成常态。

1. 服务提供者：输出内容时就得同步标

AI服务方得在模型输出内容的环节，就把显隐标识都加上。针对不同类型的内容，标识方式也不一样：文本要在开头或结尾加“AI生成”声明，图片和视频得叠上半透明的水印层（不能挡住关键信息），音频里则要插入3-5秒的提示音段。
隐式标识更要下功夫，得建标准化的元数据结构——比如用DCT域鲁棒水印算法，把信息嵌到文件底层。就算有人用PS试着擦掉图片上的显式水印，元数据里的隐式标识也能触发平台的预警，没法彻底“去标”。

2. 平台：得升级鉴伪能力，开通举报通道

现在像微博这类平台，已经开通了“未添加AI标识”的投诉入口，用户举报后，系统会自动检测文件的元数据，判断是不是未标AI内容。但这还不够，平台还得部署深度伪造检测模型——比如用Mesonet模型识别伪造人脸，用时序一致性分析技术筛查假视频，尤其是直播场景，得做到实时拦截。
按照网信办的要求，平台审核时要是发现没加标识的AI内容，不能直接放行，得先加上“疑似AI生成”的风险提示，阻断虚假信息的传播链条。

3. 公众：多留个心眼，学会举报

法律专家提醒，大家刷手机时碰到没标“AI生成”的内容，尤其是“名人荐股”“紧急求助筹款”这类容易造假的音视频，一定要多留个心眼——比如注意人物的口型是不是和声音对得上，画面有没有模糊的痕迹。
要是怀疑是未标AI内容，先录屏保存证据，然后要么找平台客服举报，要么直接@网信部门的官方账号。之前社交平台上有个“月薪5万被裁，靠这个课3个月翻身”的卖课骗局，里面用AI合成的工牌图片没加任何标识，就是被用户发现后举报，很快就下架了。

三、落地难点：技术对抗、标准不统一、责任难界定

虽然新规方向是好的，但真要执行起来，还有三个绕不开的难题。

1. 技术对抗：黑产已经在琢磨“避标”

新规还没正式实施，黑产团伙就开始钻空子了。从2024年底到2025年初，已经出现了2000多个仿冒DeepSeek的山寨网站，靠“免费去AI水印工具”诱骗用户下载恶意软件——用户以为能去掉标识，结果反而被植入病毒，泄露个人信息。
更麻烦的是，要是隐式标识没用到密码学签名技术，很容易被人用批量工具修改元数据，导致追溯失效。

2. 标识标准：样式、位置还没统一，用户容易看糊涂

现在显式标识的规则还不够细——比如“AI生成”标签该用什么字体、多大字号，放在图片的左上角还是右下角，都没有统一的强制性国家标准。虽然配套的《网络安全技术 人工智能生成合成内容标识方法》会和《办法》一起实施，但多模态内容（比如带文字的AI视频）的标识怎么互认，还得再细化规则，不然用户可能看到不同平台的标识不一样，反而分不清了。

3. 责任界定：谁该担责还没说清楚

要是用户故意删掉AI标识，再把伪造的内容发到网上传播，责任该怎么分？是平台没审核到位，还是服务提供者的标识技术有漏洞？目前新规里还没明确。张毅就建议，得研究“实质性相似”原则在AI侵权案件里怎么用——比如就算标识被删，只要能证明内容是某平台的AI生成的，平台也得承担部分责任；同时也得建个容错机制，比如服务提供者因为技术漏洞偶尔漏标，只要及时整改，就别过度处罚，给技术试错留些空间。

四、未来方向：从“强制合规”到“多方共治”

其实新规的意义不只是给AI内容加个标识这么简单，它更像是搭起了一个“法律-技术-价值”的三维治理框架，让AI发展既能守得住底线，又能放得开创新。

• 法律划底线：哪些事绝对不能做
  新规把“深度伪造他人生物特征（比如伪造人脸、声音）”“生成色情、暴力等违禁信息”列入了负面清单，做了这些事的人，不只是罚款，还得承担刑事责任——这相当于给AI滥用划了条红线。

• 技术给空间：合理场景能探索创新
  新规没把AI一棍子打死，反而给医疗、教育这些领域留了空间。比如医院用AI生成3D器官模型辅助手术，学校用AI合成历史场景帮助教学，只要把标识标清楚，就可以正常探索——既保证了透明，又不耽误技术发挥价值。

• 公众来参与：一起推动“科技向善”
  网信办发起的“清朗·整治AI技术滥用”行动，已经开通了专门的公众举报通道，大家发现违规AI内容都能举报。这其实是让每个人都成为AI治理的一环，慢慢形成“科技向善”的共识——毕竟技术是为人服务的，不能让它变成骗人的工具。

就像《人民日报》评论说的，AI治理不是要把“算法黑箱”彻底封死，也不是不管不顾任由创新，而是要在两者之间找一个动态的平衡点。等将来每一段AI合成内容，都像人有“DNA指纹”一样，带着清晰的标识，我们才能既享受到AI带来的便利，又不用怕掉进深度伪造的坑里。

附：AI标识检测与举报实用指南

• 怎么给AI内容加标识（以微博为例）
  发布内容时，先点【公开】选项，再找到【内容声明】栏，勾选“AI生成”选项，系统会自动添加标识。
• 举报未标AI内容的渠道
  1. 直接找平台客服：在APP内找到“客服中心”，选择“举报AI违规内容”提交证据；
  2. 国家层面举报：登录“中央网信办违法和不良信息举报中心”官网，按提示填写举报信息。

注：本文内容基于《人工智能生成合成内容标识办法》及配套国家标准撰写，引用的政策文件、案例均来自网信办官网、权威媒体等公开渠道；涉及的数字水印、深度伪造检测等技术术语，参考了IEEE（国际电气与电子工程师协会）数字水印技术标准，以及《生成式人工智能服务管理暂行办法》的实施细则。