OpenAI让AI生成图片更容易被识别：C2PA + SynthID双层验证

它通过附加在文件中的元数据来保存信息，例如：

• 图片是否由AI生成
• 是否经过编辑
• 编辑流程和来源记录

C2PA还使用加密签名和“溯源清单”（provenance manifests），使兼容工具可以验证文件历史，并向用户展示内容是如何产生和变化的。

目前这一标准正在被AI公司、相机制造商、新闻机构和软件平台逐步采用，用于提高数字媒体的透明度。

仅靠元数据的问题

虽然元数据可以很好地记录来源，但在实际互联网传播中存在明显弱点。

当图片被以下操作处理时，元数据往往会丢失或被修改：

• 下载并重新上传
• 截图
• 编辑或裁剪
• 压缩
• 格式转换

一旦元数据被删除，原本的溯源信息就可能完全消失。

正因为如此，OpenAI决定在元数据之外再加入另一层识别技术。

SynthID隐形水印：把信号写进像素

SynthID是Google DeepMind开发的一种不可见数字水印技术，它会把识别信号直接嵌入到图像像素中。

与元数据不同，这种信号存在于图像本身，而不是文件外部信息中。其特点包括：

• 人眼无法察觉
• 可被专用工具检测
• 在裁剪、压缩或格式转换后仍可能保留

由于信号存在于像素层面，即使元数据丢失，系统仍有机会识别图像来源。

通过把 C2PA元数据 + SynthID水印结合在一起，OpenAI形成了一种冗余验证机制：即使其中一层信息被删除，另一层仍可能存在。

公众“Verify”验证工具如何工作

除了在图像中嵌入溯源信号，OpenAI还预览了一款面向公众的图片验证工具。

用户可以上传一张图片，系统会检测其中是否包含来自OpenAI模型的识别信号，例如：

• C2PA内容凭证
• SynthID隐形水印

如果检测到这些信号，工具就可以提示该图片是否来自以下系统生成：

• ChatGPT
• Codex
• OpenAI API

不过，这一工具也存在局限。如果图片经过严重修改、重绘或所有信号都被破坏，它可能无法准确识别来源。

为什么这对打击虚假信息很重要

如今互联网已经充满高度逼真的AI图像。随着生成模型能力不断提升，人们越来越难判断一张图片是真实拍摄还是AI生成。

OpenAI希望通过内容溯源机制，让不同群体更容易验证图像来源，例如：

• 记者核实新闻图片
• 平台识别AI生成媒体
• 研究人员分析合成内容
• 普通用户理解图片来源

这些技术无法彻底消除虚假图片——尤其是来自未采用溯源标准的AI工具——但至少能让来自OpenAI系统的内容更加透明和可追踪。

迈向行业级的数字内容溯源

OpenAI的这一举措也反映出整个科技和媒体行业的趋势：通过标准化溯源技术来建立数字内容可信度。

越来越多公司正在结合多种方法来识别AI内容，例如：

• 元数据记录
• 数字水印
• 验证工具

如果这些标准在平台和工具之间得到广泛采用，像 C2PA + SynthID 这样的多层溯源系统，可能会成为生成式AI时代验证数字内容的重要基础设施。