2025年3月14日,国家网信办等四部门联合发布《人工智能生成合成内容标识办法》(“《标识办法》”),《标识办法》与其配套的强制性国家标准《网络安全技术 人工智能生成合成内容标识方法》(“《标识方法》”)均将自2025年9月1日起施行。这意味着,AIGC标识义务作为我国人工智能专项监管的独特一隅,已率先走向成熟与落地。其原因既在于AIGC虚假信息对网络生态信任根基的动摇,误导诱骗、判断依赖、名誉损害、舆论污染等风险已然显现,亟需有所规范;又在于其已经具备相对成熟的解决方案,相较于从根本上解决存在技术卡点的模型幻觉等问题,AIGC标识显然更容易实现。根据《标识办法》,我国AIGC标识要求具有广泛的辐射面,并不仅仅局限于内容生成合成环节这一起点,其后续的分发、传播、甚至使用环节均被涵盖在内。随着AIGC服务深度融入现代生产生活,除大模型企业外,各行业企业均可能涉及AI生成合成内容的业务内嵌与外传,进而可能需要履行标识义务,包括但不限于标识添加、检测、追踪、管理、提示等。本文将以国内AIGC标识新规出台为切入点,重点解答两个问题:(1)AI生成合成内容“生产-分发-传播-使用”链条中的各方需履行何等标识义务;(2)AIGC标识合规方案能否全球通用。
一、中国智慧:全链留痕,欲登高则脚踏实地逐步而行之
我国AIGC标识监管已然形成较为完整的监管体系,以《标识办法》和《标识方法》作为集大成者,致力于在规范AI生成合成内容衍生流转的同时,提供可落地的具体合规指引,最大限度地保护行业创新与发展。

(一)标识办法:贯穿全生命周期、平衡发展与安全的义务体系《标识办法》规范AI生成合成内容“生产-分发-传播-使用”的全生命周期,义务主体覆盖提供生成合成服务的网络信息服务提供者、互联网应用程序分发平台、互联网应用程序服务提供者、提供网络信息内容传播服务的服务提供者,以及用户。就法律责任性质而言,违反标识义务可能导致行政处罚和违约责任。《标识办法》未直接设立罚则,而是将其转引至“有关法律法规及部门规章”。对于提供者、传播者与分发平台,其可能因违反标识义务而依相关立法受到行政处罚,或视其合同约定承担违约责任。而对于用户,暂未见相关立法对用户的标识义务设立具体罚则,其未履行标识义务主要需承担违约责任。《标识办法》体现了发展与安全相平衡的监管思路。具体而言:● 一方面,《标识办法》立足企业技术难点与合规成本考量,在安全基线之上为企业合理减负。例如,就隐式标识而言,《标识办法》就较易实现、成本较低的元数据标识作出强制添加要求,而对于可能仍存技术卡点、成本相对较高的数字水印,则仅提出鼓励性添加倡议。● 另一方面,《标识办法》容留弹性空间以满足实践发展需求。例如,考虑到特定场景下显式标识可能会影响AI生成合成内容的正常使用,《标识办法》允许用户在受用户协议约束的前提下申请使用未添加显式标识的AI生成合成内容,既顾及实践中多元化的场景使用需求,同时也一定程度上为服务提供者提供了“避风港”(前提是明确用户协议、依法留存日志)。


显式标识关乎AI生成合成内容的透明度,而隐式标识意在实现溯源监督。● 从特性上来看,两者的核心差异在于是否可被感知。显式标识可被用户明显感知,隐式标识则不易被用户明显感知。● 基于该等特性,两者具有差异化的功能。显式标识基于其显著性得以对公众起到直接的提示效果,可协助公众快速辨别AI生成合成内容,故而其标识内容以“AI生成/合成”作为核心要素,功能亦在于显著提示;隐式标识基于其隐蔽性、鲁棒性得以对内容来源与流转实现较为完整的记录,故而其标识内容亦以记录内容属性和流传信息为主,功能即在于溯源监督。《标识方法》系《标识办法》的配套性文件,为企业履行标识义务提供了详细具体、可落地性强的标识指引。考虑到关于显式标识的规定清晰、直观易懂,我们在此不再作赘述;关于隐式标识的原理及内在逻辑介绍较少,我们在此简要分享关于元数据、数字水印的基本原理。《标识办法》与《标识方法》提出了进阶式的隐式标识方案。文件元数据是指按照特定编码格式嵌入到文件头部的描述性信息,用于记录文件来源、属性、用途等信息内容,通俗而言,即文件的“说明书”。例如,针对一张照片,其元数据会描述照片的拍摄地点、时间、拍摄设备、存储大小与路径、文件类型等详细信息。在大多数情况下,文件创建时会自动产生一些基础性的元数据信息(如文件创建时间、修改时间、文件大小等),用户亦可在后续手动添加或更新元数据。关于文件元数据隐式标识,通常而言是将需要嵌入的标识信息添加在文件现有元数据中。《标识方法》对其标识内容作出了具体规定,包括:1)生成合成标签要素(即区分“属于”/“可能为”/“疑似为”生成合成内容);2)生成合成服务提供者要素(即提供者的名称或编码)、内容制作编号要素(即提供者对该内容的唯一编号);3)内容传播服务提供者要素(即传播者的名称或编码)、内容传播编号要素(即传播者对该内容的唯一编号)。总体而言,文件元数据隐式标识具有易实现、标识成本低的优点,但同时也存在易擦除和篡改的缺陷。数字水印是指通过特定算法与规则而嵌入到数字内容(与元数据嵌入到文件头部有所差异)中的标记信息。数字水印的相对概念是更为原始的“物理水印”,典例如钱币上的水印,同样得以起到溯源、鉴伪的作用。数字水印技术随着数字媒体技术的发展而兴起,此前存在诸如以下的应用场景,但整体应用尚不普遍:1)版权保护:虽然不能起到直接的防侵权作用,但得以协助确认版权归属、作为版权侵权的证据,目前常被用于强版权意义场景,如图片版权、模型版权保护(以预防模型蒸馏攻击)等。2)用户提示:例如在数据中添加用户信息以警示用户依法使用内容,同时帮助企业进行免责。此外,Google此前率先针对AI生成合成内容推出SynthID水印工具,引发业内的广泛关注与宣传,亦为其树立负责任AI企业的良好社会形象有所助力。考察数字水印的关键性指标通常包括:1)隐蔽性:嵌入水印后不易被察觉,不影响原始内容的表达;2)鲁棒性:对数据内容作正常加工处理,水印仍得以被完整准确提取;3)安全性:在受到攻击的情况下,水印难以被破坏或篡改。此外还包括容量性(即可嵌入的水印数据量)、实时性(即随着原始内容的产生而实时嵌入水印,例如直播视频水印的嵌入)等指标。以上指标存在制约甚至互斥关系,由此带来一定的技术难题。我国标识监管充分考量行业技术难点与合规成本,仅将数字水印作为倡导性标识方案。在官方答记者问中,明确提出不对“在文本内容中添加隐式标识”“在多媒体文件中添加数字水印”作强制要求,试解析原因如下。● 就文本水印而言,其相较于图片、音视频等带有颜色、结构、频率、时间等要素的内容呈现形式,文本内容以字符表达、信息密度更高,导致在文本内容中嵌入少量信息即可能影响原有文本语义。故而,目前仅能在模型底层服务而非应用层中添加水印,但在模型层添加水印又可能会影响模型生成内容质量。● 就多媒体文件而言,其载体内容丰富复杂,且实践中多媒体处理方式与标准在载体属性、压缩标准、传输信道等诸多方面均快速迭代,导致平衡水印的隐蔽性和鲁棒性颇具挑战。
二、全球监管:求同存异,然境内外标准化合规之路漫漫
对AI生成合成内容设立标识要求已成为主流法域的监管通识。与欧盟、美国等刚确立上层立法要求的情况相比较,中国的体系化AI标识监管已先一步走向落地。● 中国:以《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》作为立法基底,以《标识办法》作为专项立法要求,以《标识方法》作为标识具体落地方案,后两者将于2025年9月1日起实施。除已于2025年3月14日发布的《网络安全标准实践指南——人工智能生成合成内容标识 服务提供者编码规则》外,相关元数据标识规范、各应用场景的标识方法等一系列推荐性标准、实践指南亦将逐步推出。● 欧盟:欧盟《人工智能法》第50条对特定AI系统的透明度要求作出规定,以此作为标识义务的主要依据。《人工智能法》已于2024年8月颁布生效,但关于标识义务的要求将于2026年8月2日起才会正式实施。● 美国:美国在联邦层面尚未正式出台关于标识的专项立法,但各州已开始探索AI标识规制,典例如《加州人工智能透明度法案》(California AI Transparency Act,“CAITA”),该法已经加州州长签署通过,将于2026年1月1日起生效。
就标识义务主体而言,各主流法域均以“生成合成服务提供者”(各法域下概念可能略有不同)作为核心义务主体,而在各相关方是否负有标识义务方面存在监管差异。● 中国:依据AI生成合成内容生命周期进行全链路监管,义务主体覆盖提供生成合成服务的网络信息服务提供者、互联网应用程序分发平台、互联网应用程序服务提供者、提供网络信息内容传播服务的服务提供者以及用户。● 欧盟:形成以“特定AI系统提供者+部署者”为核心的双轨制义务主体体系。考虑到欧盟《人工智能法》之大一统属性,其覆盖范围包括但并不局限于生成式AI。具体包括:■ 两类提供者:与自然人进行直接交互的AI系统提供者、生成合成类AI系统(含通用目的AI系统)提供者;■ 四类部署者:情感识别系统或生物特征分类系统的部署者、生成或操纵深度伪造内容(含图像和音视频)的AI系统部署者、生成或篡改公益相关公开文本信息的AI系统部署者。● 美国加州:每月拥有超过100万名访客或用户,并且在加州地理范围内对外公开可用的生成式AI系统提供者。以访客或用户数量作为门槛划定“受管辖的提供者”(Covered Provider),再次体现了美国立法中小企业豁免的监管思路。就具体标识义务而言,各主流法域的标识思路具有相似性,实质上均涉及显式标识和隐式标识,但在标识范围及标识检测等方面存在监管差异。● 中国:明确划分显式标识和隐式标识,如上文所分析,显式标识要求的强制性受环节及内容类型等因素影响而有所区分,隐式标识则原则上均需强制添加。● 欧盟:未明确设有显式标识和隐式标识的概念,但实质要求比较近似:■ 《人工智能法》要求前述“两类提供者”及“四类部署者”最迟在系统与自然人首次互动或接触时提供清晰可辨(clear and distinguishable)的告知信息,与显式标识概念有所接近;■ 针对生成合成类AI系统提供者,除不实质改变输入内容及执法场景等法定例外情形外,立法强制要求其以机器可读(Machine-Readable)且可检测的方式对内容进行标注,如水印、元数据标识、指纹等,与隐式标识的监管思路较为相像。● 美国加州:明确划分显式披露(Manifest Disclosure)和隐式披露(Latent Disclosure),受管辖的提供者应:■ 允许用户选择添加显式披露,以揭示相关内容(含图像和音视频,下同)为AI生成内容;■ 在内容中包含隐式披露,在技术可行范围内传达提供者名称、系统名称和版本号、内容创建时间以及唯一标识符等信息;■ 此外,CAITA明确要求受管辖的提供者应免费向用户提供AI检测工具,使后者得以用于评估相关内容是否由前者的生成式AI系统创建或修改。本项要求为CAITA的创新性要求,中国和欧盟在立法层面则尚未见此类明确规定。不过,尽管各主流法域的监管思路有相似之处,但就具体技术实现方面,目前国际上并未达成统一的标识标准,而囿于地缘政治,未来的标准互认也仅能谨慎乐观。这意味着,企业在后续出海过程中,可能不得不针对性地推出当地AIGC标识合规方案,一定程度上会增加技术研发和法律合规成本。● 2025年1月23日,美国总统特朗普签发名为《破除人工智能领域阻碍美国领先地位的壁垒》(Removing Barriers to American Leadership in Artificial Intelligence)的行政令,美国人工智能政策“去监管化”的导向毫无疑问,但致力于形成美国主导的AI安全标准(AI模型检测、红队测试等)对美国在全球AI领域形成绝对主导权同等重要。● 具体到AIGC标识领域,2021年2月,Adobe领导的内容真实性倡议(CAI)和微软与BBC领导的“原点项目”(Project Origin)联合起来,形成了内容来源与真实性联盟(C2PA),其使命即在于建立内容真实性相关技术标准。目前,该联盟与ISO/IEC等国际标准组织正积极推动建立跨国界的标识技术标准体系,旨在构建一个具有全球互操作性的内容真实性认证框架。