這意味著使用者不需要額外安裝工具或上傳圖片到專門的檢測服務。驗證會在使用者與圖片互動的當下完成,幫助快速判斷圖片可能是:
Google 表示,這是其更大規模 內容透明度計畫 的一部分。相關工具未來將擴展到 Search、Gemini、Chrome、Pixel 裝置與 Google Cloud 等多個產品。
在搜尋功能推出後,Google 也計畫把類似的驗證能力加入 Chrome 瀏覽器。屆時使用者在瀏覽任何網站時,都可以檢查頁面上的圖片是否由 AI 生成或經 AI 修改。
換句話說,驗證將不再只侷限於 Google 自家的產品或搜尋結果,而是延伸到整個網頁瀏覽環境。這讓「圖片來源查證」更接近日常網路體驗的一部分。
這套系統的核心技術之一是 SynthID。這是 Google 先前推出的數位浮水印技術,專門用來標記 AI 生成的媒體內容。
SynthID 會在圖片、音訊或其他 AI 媒體中嵌入 人眼無法察覺的訊號。這些訊號不會影響內容品質,但可以被系統偵測出來。
當使用者在 Search 或 Chrome 中檢查圖片時,系統會掃描是否存在這些隱形浮水印,藉此判斷圖片是否可能由使用 SynthID 的 AI 系統生成或修改。
Google 表示,目前 SynthID 已整合到多種生成式媒體工具中,並且已為大量 AI 生成內容加上浮水印。
僅靠浮水印仍無法涵蓋整個網路。因此 Google 同時支援 C2PA(Coalition for Content Provenance and Authenticity)內容憑證標準。
C2PA 是一套開放的產業標準,透過附加在媒體中的 來源與編輯紀錄(metadata),讓使用者能查看:
由於 C2PA 是跨平台標準,這些資訊可以在不同相機、AI 工具、影像編輯軟體與平台之間傳遞。
結合 SynthID 浮水印偵測 與 C2PA 來源資訊,Google 的系統可以同時辨識:
這讓驗證機制不只侷限於 Google 生態系。
Google 同時宣布推出 AI Content Detection API(AI 內容檢測 API),透過 Google Cloud 提供給開發者與企業使用。
初期 API 主要用於偵測圖片中的 SynthID 浮水印,讓第三方系統也能整合 AI 媒體驗證功能。例如:
隨著生成式 AI 的普及,製作高度逼真的圖片與影片變得越來越容易。這也帶來對 深偽(deepfake)、假訊息與被操縱媒體 的擔憂。
Google 的策略並不是單純用 AI 去「猜測」圖片是否像 AI,而是依賴 可驗證的來源訊號(provenance signals),例如浮水印或內容憑證。
不過這種方法也有一個限制:只有在圖片保留這些訊號時才能驗證。如果內容在生成時沒有加入浮水印,或後續被移除 metadata,辨識難度仍然會提高。
Google 在 I/O 2026 的宣布,反映整個科技產業正在推動 數位媒體來源標準化。當這些技術被整合到搜尋引擎、瀏覽器、相機與創作工具中時,使用者將更容易回答一個越來越重要的問題:
這張圖片究竟從哪裡來?