3月28日，上海楊浦V聚場，“清朗浦江·2026”網(wǎng)絡(luò)生態(tài)治理旬開放日活動在此舉行。臺下聽眾中，有一位身份特殊的參與者——上海市政協(xié)常委，東華大學(xué)圖書館館長、知識產(chǎn)權(quán)信息服務(wù)中心主任方建安。

作為知識產(chǎn)權(quán)信息服務(wù)領(lǐng)域的專家，方建安對去年9月起施行的《人工智能生成合成內(nèi)容標識辦法》及配套強制性國家標準很是關(guān)注。這項旨在讓AI內(nèi)容“源頭可追溯、傳播可核驗”的政策，在他看來，成效與挑戰(zhàn)并存：頭部、主流平臺的合規(guī)率大幅攀升，但長尾應(yīng)用中的“標識隱形”、惡意“去水印”軟件泛濫，讓監(jiān)管的“最后一公里”尚未完全打通。而作為高校圖書館的“守門人”，他更深的關(guān)切在于：當AI生成的論文初稿、實驗圖像甚至參考文獻開始涌入學(xué)術(shù)殿堂，高校究竟該如何守住誠信的防線？

開放日當天，方建安就這些問題接受了澎湃新聞（m.nxos.com.cn）的專訪。

標識監(jiān)管的“最后一公里”尚未完全打通

澎湃新聞：2025年9月1日，《人工智能生成合成內(nèi)容標識辦法》及配套強制性國家標準正式施行，至今已半年有余。從您的角度觀察，這項政策在實際落地中效果如何？您認為標識制度是否達到了預(yù)期的“源頭可追溯、傳播可核驗”目標？

方建安：《人工智能生成合成內(nèi)容標識辦法》施行半年多來，成效是顯著的，初步構(gòu)建起了我國AI內(nèi)容治理的“四梁八柱”。

首先，“源頭可追溯”的技術(shù)底座已經(jīng)基本夯實。從行業(yè)協(xié)會組織的覆蓋全國9省市、700余家企業(yè)的宣貫活動，到頭部企業(yè)貢獻的文本、圖像、視頻等模態(tài)的元數(shù)據(jù)標識實踐指南，行業(yè)已形成了較為統(tǒng)一的技術(shù)共識。我注意到，像中國軟件評測中心近期的測評也顯示，主流多模態(tài)大模型在文生圖和文生視頻場景的完全合規(guī)率已達到80%-90%左右，這說明強制性國家標準確實起到了立竿見影的規(guī)范作用。

其次，“傳播可核驗”的顯式標識讓用戶感知度明顯提升?，F(xiàn)在大家在社交媒體上刷到AI生成的圖片或視頻時，通常能在角落看到“XXAI生成”的水印，或者聽到語音提示，這大大增強了公眾對AI內(nèi)容的辨識能力。

然而，要說完全達到“源頭可追溯、傳播可核驗”的終極目標，我們還有一段路要走。目前的成效主要體現(xiàn)在“頭部”和“主流”，但在更廣闊的互聯(lián)網(wǎng)空間，尤其是長尾應(yīng)用中，監(jiān)管的“最后一公里”尚未完全打通。

部分標識淪為應(yīng)付檢查的“馬奇諾防線”

澎湃新聞：在您的調(diào)研和觀察中，標識制度實施過程中遇到了哪些具體困難？比如，有用戶反映部分平臺的AI生成內(nèi)容標識“字體過小、顏色對比度低、位置邊緣化”，導(dǎo)致普通用戶難以辨識。您如何看待這些執(zhí)行層面的問題？這是否削弱了標識政策的初衷？

方建安：在調(diào)研中，我確實發(fā)現(xiàn)了執(zhí)行層面的“溫差”，這些問題如果處理不好，可能會架空政策的良好初衷。

第一個困難是技術(shù)上的“貓鼠游戲”。目前的標識制度主要依賴技術(shù)手段，但技術(shù)對抗始終存在。比如《法治日報》近期的調(diào)查就揭示了一個嚴峻現(xiàn)實：市面上存在大量“去水印”軟件，只需幾塊錢，就能輕松抹去AI生成內(nèi)容的水印；甚至有AI軟件將“去水印”作為高級會員的付費功能。一旦隱式元數(shù)據(jù)被剝離、顯式水印被清除，內(nèi)容就像脫韁的野馬，溯源鏈條就此斷裂。

第二個困難是您提到的“視覺隱形”問題。部分平臺為了用戶體驗，將標識做得“字體過小、顏色對比度低、位置邊緣化”，這在本質(zhì)上是一種“合規(guī)性敷衍”。雖然形式上滿足了“有標識”的要求，但實際并未起到“提醒用戶辨別”的作用，反而讓標識淪為了應(yīng)付檢查的“馬奇諾防線”。這確實在一定程度上削弱了標識政策的初衷——保障公眾知情權(quán)。

澎湃新聞：您作為知識產(chǎn)權(quán)信息服務(wù)領(lǐng)域的專家，如何看待“數(shù)字標識”與“知識產(chǎn)權(quán)保護”之間的關(guān)系？《標識辦法》要求服務(wù)提供者在生成合成內(nèi)容的文件元數(shù)據(jù)中添加隱式標識，這為知識產(chǎn)權(quán)溯源提供了技術(shù)可能。在您看來，這一機制未來能否延伸用于更廣泛的知識產(chǎn)權(quán)保護場景？

方建安：在我看來，“數(shù)字標識”與“知識產(chǎn)權(quán)保護”之間存在著從“源頭可溯”到“價值可護”的遞進關(guān)系。

《標識辦法》要求的隱式標識，本質(zhì)上是在解決“身份認證”問題。它在元數(shù)據(jù)中嵌入了內(nèi)容的生成者、生成時間等關(guān)鍵信息，為后續(xù)的權(quán)利主張?zhí)峁┝恕俺錾C明”。這在知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域意義重大——過去我們面對AI生成內(nèi)容侵權(quán)時，往往連“作者是誰”都難以確定，現(xiàn)在有了合規(guī)的隱式標識，權(quán)利主體更加明確。

這一機制未來完全可以延伸用于更廣泛的知識產(chǎn)權(quán)保護場景。比如，我們可以借鑒“量子云碼”或“紙紋技術(shù)”的思路，將這種數(shù)字標識與物理載體或商業(yè)應(yīng)用深度綁定。在高校的知識產(chǎn)權(quán)信息服務(wù)中，我們經(jīng)常處理專利、軟件著作權(quán)、科研數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)問題。如果未來能建立一套基于元數(shù)據(jù)標識的“數(shù)字對象標識符”體系，讓每一份科研數(shù)據(jù)、每一個AI訓(xùn)練模型、甚至每一個高價值專利文件都自帶不可篡改的權(quán)屬標識，那么知識產(chǎn)權(quán)溯源、交易、維權(quán)都將變得有據(jù)可依。這不僅能解決AI內(nèi)容的版權(quán)困境，更有望構(gòu)建起數(shù)字時代知識產(chǎn)權(quán)保護的新型基礎(chǔ)設(shè)施。

應(yīng)對AI生成內(nèi)容，高校不能僅靠“堵”

澎湃新聞：從高校圖書館館長的視角看，AI生成內(nèi)容正在改變學(xué)術(shù)創(chuàng)作、信息傳播的方式。在您的日常工作中，是否觀察到AI生成內(nèi)容對學(xué)術(shù)誠信、信息真實性的沖擊？高校應(yīng)該如何應(yīng)對這一挑戰(zhàn)？

方建安：作為圖書館館長，我深切感受到AI對學(xué)術(shù)生態(tài)的沖擊是根本性的。目前我們觀察到的主要挑戰(zhàn)集中在學(xué)術(shù)誠信的模糊地帶和信息真實性的甄別難度上。

在學(xué)術(shù)創(chuàng)作中，學(xué)生甚至部分研究者開始利用AI生成論文初稿、實驗數(shù)據(jù)甚至參考文獻。更隱蔽的是，像“AI生成圖像替代實驗圖像”“AI潤色導(dǎo)致文本原創(chuàng)性模糊”等問題，正在挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)不端檢測體系。

面對這些挑戰(zhàn)，高校不能僅靠“堵”，更要靠“疏”和“立”。

第一，建立“強制披露”與“劃定紅線”并重的制度。一方面，學(xué)校應(yīng)該出臺相關(guān)的規(guī)定，要求學(xué)生在論文中必須聲明AI工具的使用情況，并明確禁止將AI列為共同作者、禁止直接生成核心結(jié)論等“紅線”。另一方面，我們圖書館作為學(xué)術(shù)規(guī)范服務(wù)的核心部門，應(yīng)該主動牽頭構(gòu)建包含內(nèi)容評估、倫理安全、法律版權(quán)在內(nèi)的學(xué)術(shù)規(guī)范資源體系。

第二，將AI素養(yǎng)納入信息素養(yǎng)教育的核心。我們圖書館正在從傳統(tǒng)的“文獻檢索”教育轉(zhuǎn)向“人機協(xié)作”能力培養(yǎng)，旨在教會學(xué)生的不僅是“如何用AI查資料”，更是“如何辨別AI信息的真?zhèn)巍薄叭绾卧诤弦?guī)的前提下利用AI輔助創(chuàng)新”。這本質(zhì)上是重塑數(shù)字時代的信任機制。

第三，依托知識產(chǎn)權(quán)信息服務(wù)中心，提供技術(shù)核驗支持。我們正在探索引入AI生成內(nèi)容檢測工具，為導(dǎo)師和評審專家提供技術(shù)支持，幫助他們在論文評審中識別可能存在問題的AI生成內(nèi)容，守住學(xué)術(shù)誠信的最后一道防線。