协同共治  破解AI生成内容治理难题

　　当下，生成式人工智能已是渗透进日常生活中的数字现实。从社交媒体播放量屡创新高的“AI绘画”短视频，到电商平台生成海量视频的AI模型，技术赋能让内容创作的门槛降至前所未有的低点。但不可否认的是，AI生成内容在丰富数字生活的同时，也伴生着一场严峻的真实性危机。这场危机不仅损伤个体权益，更对数字社会赖以生存的信任基石构成了严重威胁。

　　现实中，普通用户借助AI工具能在几分钟内批量生成数百条不实信息，不法分子通过深度伪造技术“换脸”实施诈骗……诸如此类的乱象并非孤立存在，而是嵌入新闻资讯、消费评价、社交互动、商业营销等日常场景中，每一个环节都可能被AI生成的“数字幽灵”渗透，进而侵蚀整个社会的信息互信。

　　今年9月1日正式施行的《人工智能生成合成内容标识办法》，通过强制标识制度在内容洪流中建立一道防火墙。该办法设计了显式标识与隐式标识的双重路径，前者用以保障用户的知情权，后者则力求通过溯源信息为监管部门提供技术追踪手段。同时，该办法还将责任链条延伸至应用分发平台，要求其核验上架应用的标识能力，并明确禁止恶意删除、篡改标识的行为。这种全生命周期、全链条覆盖的监管设计，无疑体现了制度设计者的决心与智慧。

　　然而，强制标识制度在执行层面依然面临着重重阻力。一方面，技术攻防的“猫鼠游戏”难以止息。创作者为追求流量或逃避审查，往往主动去除显式标识。黑色产业所研发的专门工具，则不断破坏元数据中的隐式标识信息。相关制度所搭建的识别和溯源体系，在实际流转中极易被规避和瓦解。另一方面，对于身处治理前线的平台而言，相关制度要求其对海量内容进行有效监管，但技术局限和成本约束却使这一任务难以完美达成。若要求平台对所有未标识内容承担连带责任，可能会压垮其运营。但若责任过轻，又会导致制度流于空转。更深层的挑战在于，相关制度并未明确未履行标识义务的具体追责方式，因而难以实施有效的惩戒。尤其在用户生成内容的场景下，创作者、技术提供者、传播平台、应用分发方之间的责任边界时常模糊不清，而有关部门“被动受理投诉”的监管模式，面对跨平台、跨领域、跨部门的AI滥用行为时，也难以形成执法合力。

　　破解AI生成内容治理困局，需要超越单一维度的技术或制度依赖，构建起多方协同的治理体系。在技术层面，重点从“检测真伪”转向“确保溯源”，推动AI模型在生成源头就嵌入加密的、难以篡改的数字水印，记录创作者、服务商、生成环境等全周期信息，进而为“追责”提供“溯源”的基础。同时，平台需将检测技术深度嵌入审核流程，通过技术初筛、人工复核、用户举报的机制融合，对恶意账号实施阶梯式处罚，并与执法机关联动打击黑色产业。在制度层面，重点应填补责任规定的缺失，明确AI生成内容在各类场景下的证据规则，细化针对违规行为的具体惩戒机制。同时，建立网信、公安、市场监管等多部门协同机制，实现从模型备案、内容监测到违法处置的全链条、合力式监管。此外，应将AI素养教育、风险识别纳入国民教育体系，通过学校课程、公益广告、社区讲座等形式加以普及，最终构建起抵御虚假信息的社会纵深防线。

　　以法治方式治理AI生成内容乱象，是防止“技术向恶”的必由路径。强制标识制度已对此提供了治理的基准线，但其落地所面临的挑战也证明，没有一劳永逸的技术方案，没有独当一面的责任主体，更没有停滞不前的制度规则。面对AI滥用所带来的真实性危机，必须以系统应对的思维重建真实。唯有形成共治合力，在持续攻防中动态调整，在权责明晰中各尽其责，在素养提升中筑牢社会防线，方能在享受AI红利的同时，守住数字社会的信任底线，迈向一个健康、透明、可信赖的数字未来。

　　● 责任编辑：阿计