最后核查时间：2026 年 9 月 30 日
摘要
- 从来源信息入手。在判断画面像素之前，先查找 Content Credentials、平台的 AI 标签，或可检测到的 SynthID 水印。
- 跨多个画面帧检查文字、物体恒常性、物理表现、运动中的人脸以及音频，而不是只看一张截图。
- 在 2026 年，把手部和边缘瑕疵当作较弱的线索。越来越强的模型已经能把它们处理得很好。
- 把 AI 视频检测器当作辅助证据，而不是最终结论。在受控基准测试之外，检测器的准确率差异很大。
要判断一段视频是否由 AI 生成，先查看来源数据，再跨画面帧寻找持续存在的视觉和音频不一致之处。Content Credentials 或检测到的水印，比异常的手部或人脸提供的证据更有力。AI 检测器给出的分数会有帮助，但它们只是概率性信号，不应单独作为证据。
你能可靠地判断一段视频是否由 AI 生成吗？
有时可以，但在 2026 年，没有任何单一的视觉技巧能可靠地识别出每一段 AI 视频。
一次有效的核查会区分四类证据：
来源信息告诉你一个文件是如何创建或编辑的。C2PA Content Credentials 可以包含关于来源、工具、编辑操作和 AI 使用情况的、可通过密码学验证的信息。
水印是由参与其中的生成系统嵌入的信号。例如，Google DeepMind 的 SynthID 可以为使用受支持的 Google 模型创建的 AI 生成或编辑媒体打上标记。
检测器会分析一个文件，并估计它是否与 AI 生成的媒体相似。它们并不知道该文件的制作历史。
人工观察则寻找视觉、音频、物理和情境上的不一致。
最有力的结论通常来自综合这几类证据，而不是只依赖其中一种。
需要检查的 9 个迹象
| Sign | What to look for | How reliable in 2026 |
|---|---|---|
| Content Credentials / platform AI label | Verified origin or explicit AI disclosure | High when present |
| SynthID | Google AI watermark detected by supported tools | High when detected |
| Text and logos | Letters or packaging changing between frames | Medium |
| Object permanence | Objects appearing, disappearing, or transforming | Medium |
| Physics | Unnatural water, cloth, collisions, crowds, gravity | Medium |
| Faces in motion | Teeth, ears, jewelry, blinking, identity drift | Medium |
| Audio | Lip-sync errors, strange room tone, breath, loops | Medium |
| Hands and edges | Fingers, hair, limbs, object boundaries | Fading |
| Source and corroboration | Original uploader, other footage, authoritative sources | Medium for AI origin, high for event verification |
1. 查看 Content Credentials 或 AI 标签
最有力的第一步核查，是看文件或平台是否已经告诉你这段视频是如何制作的。可靠性：存在时为高。
当创作者进行声明，或 YouTube 收到符合条件的信号时，YouTube 现在会为经过实质性修改或合成生成的视频显示 “Made with AI”（使用 AI 制作）披露。Meta 同样会为检测到或已声明的 AI 内容使用 “AI info”（AI 信息）标签。
Content Credentials 则更进一步。它们可以展示创建和编辑历史，而不只是一个非此即彼的标签。
标签是有用的证据，但它并不能告诉你其背后的说法是否属实。关于更深层的区别，参见为什么 AI 标签无法建立信任。
2. 用 Google 的工具检查 SynthID 水印
检测到 SynthID 水印，是视频全部或部分由受支持的 Google AI 创建或编辑的有力证据。可靠性：检测到时为高。
已登录的 Gemini 用户可以询问上传的视频是否由 AI 生成。Gemini 会检查 SynthID，并在可用时检查 Content Credentials。Google 表示，尽管其他公司已经开始采用这项技术，Gemini 目前能够识别来自 Google AI 工具的 SynthID。
如果检测到，Gemini 还能指出视频中出现水印的具体片段。
3. 跨画面帧查看文字、标志和包装
不要只检查文字在某一帧里看起来是否正确。要观察在镜头或物体移动时，它是否始终保持正确。可靠性：中。
一个包装在开头可能写着 “ORBIT”，旋转之后却变成了 “OR8IT”。细小的标志形状也可能在不同帧之间发生变化。
当前的生成器在处理文字方面比早期系统强得多，因此一个正确的标签说明不了什么。随时间持续出现的变化，比单个拼写错误的单词更有参考价值。
4. 观察物体恒常性
留意在运动过程中出现、消失、合并或悄然变换身份的物体。可靠性：中。
注意观察背景中的家具、首饰、餐具、车辆部件、把手、倒影，以及从人物身后经过的物品。
一个咖啡杯在被遮挡之后可能会丢失把手。人群中的某个人可能会短暂地与另一个人融合。这些都是时间一致性上的失误，当你逐帧回放一小段画面时会更容易发现。
5. 检查物理表现
观察物体在重力、接触、碰撞、液体流动和形变下的表现是否始终保持一致。可靠性：中。
水花可能朝错误的方向飞溅。布料可能穿过手臂。掉落的物体可能以不自然的方式改变动量。
Sora、Veo、Kling、Seedance 等当前模型都有了大幅提升，因此不真实的物理表现并不一定会出现。把它作为一条线索来用，尤其是在复杂或持续的交互过程中。
6. 观察运动中的人脸
一张在静止时足以以假乱真的脸，在人物说话、转头或部分被遮挡时仍可能出现漂移。可靠性：中。
在转头过程中，注意观察牙齿、耳朵、耳环、眼镜、发际线、眼睛形状以及面部比例。
唇部动作也可能短暂地与话语不同步。有用的问题不是“这张脸看起来奇怪吗？”，而是“在整个运动过程中，同一个身份在几何形态上是否保持稳定？”
7. 聆听音频
音频可以揭示画面所掩盖的不一致之处。可靠性：中。
留意逐渐错位的唇形同步、短语之间消失的呼吸声、意外变化的环境底噪、重复的音乐质感，或是对画面中发生的事情没有响应的环境声。
AI 原生音频正在快速进步，因此这些线索已不如从前有力。检查声音和画面之间是否仍保持因果上的关联。
8. 检查手部、头发以及重叠物体周围的边缘
如今，手部和边缘瑕疵单独来看已是较弱的证据。可靠性：正在减弱。
过去的建议常常从数手指开始。这种做法正越来越过时。
截至 2026 年 9 月，在顶尖模型中，手部已不再是可靠的迹象。
相反，应检查高难度的交互：手指抓握小物件、头发掠过脸庞、手从杯子后方经过，或肢体与衣物交叠。相比一只手是否长着五根看起来正常的手指，随时间出现的边缘失误更有参考价值。
9. 核查来源，而不仅仅是画面像素
追问是谁发布了这段视频、它最早出现在哪里，以及是否有独立证据能印证同一事件。可靠性：用于判断是否 AI 来源时为中，用于核实事件本身时为高。
搜索最早的上传记录。查看相关个人或组织的官方渠道。寻找其他拍摄角度、可信的新闻画面、直播、照片或目击者素材。
来自某个不知名转发账号、看起来很真实的文件，其证据力反而弱于一段看起来并不完美、但来源可以被独立确认的片段。
如何核查一段视频的 Content Credentials？
Content Credentials 基于 C2PA——内容来源与真实性联盟（Coalition for Content Provenance and Authenticity）制定的开放来源标准。它们经过密码学签名，可以记录文件如何产生以及如何被更改的信息。
核查一段视频的步骤：
- 获取能拿到的最高画质或原始文件。转发可能会删除普通的元数据。
- 在支持的平台上查找
cr这个 Content Credentials 图标。 - 将文件上传到 Content Credentials 检查工具。官方的 Verify 服务支持 MP4、MOV、AVI 等格式。
- 查看来源和历史记录。留意录制所用的应用或设备、AI 的使用情况、编辑操作、签名方以及可查的历史版本。
- 把凭据视为来源信息，而非真实性的证明。一段经过签名的 AI 视频，仍然可能描绘一个凭空捏造的事件。
Adobe 还提供一款免费的 Inspect 工具，可以揭示受支持内容的创建者、创建方式，以及是否使用了生成式 AI。
AI 视频检测器管用吗？
它们能提供有用的信号，但检测器给出的分数还不够可靠，不足以单独作为证据。
AI 视频检测器通常会分析视觉或时间上的模式，并估计一段片段是否与 AI 生成的样本相似。当模型、压缩程度、编辑流程或源素材与其训练数据不同时，性能可能会下降。
这种差距可能很大。2026 年的一项研究测试了 95 款 AI 深度伪造检测器，发现它们在一个画质较低、贴近真实世界风格的视频基准上的准确率降至 53.7%，接近随机水平，而人类参与者则达到了 78.4%。其他基准测试在不同条件下得出了明显更高的结果，而这恰恰说明，不应把单一的准确率数字推广到每一款检测器或每一类 AI 视频上。
应该这样使用检测结果：
“这款检测器发现了与 AI 生成相符的信号。”
而不是：
“这款检测器证明了这段视频是假的。”
误报同样值得重视。一段真实但经过压缩、编辑、在弱光下拍摄或较为特殊的视频，在检测器看来，统计特征上也可能显得陌生。
为什么“没有水印”不等于“不是 AI”？
没有水印或 Content Credential，并不能证明一段视频是由人类制作的。
这种不对称至关重要。
Google 明确表示，如果 Gemini 未检测到 SynthID，该视频仍有可能是由另一套 AI 系统创建的。即使是受支持的水印，在经过足够多的修改之后，有时也会变得无法检测。
Content Credentials 也并非无处不在。许多创作工具并不会添加它们。一些平台在处理过程中会剥离嵌入的元数据。更为持久的实现方案或许能通过指纹或水印恢复凭据，但这并不适用于每一个文件。
肯定性的来源证据可以很有力。而来源信息的缺失，什么也证明不了。
有哪套可反复使用的五步核查流程？
对于记者、内容审核员、营销人员、教师，或任何反复追问如何在线核查一段视频是否由 AI 生成的人来说，每次都按同样的顺序来做：
- 先核查来源。查找平台标签、Content Credentials 以及受支持的水印。
- 核查出处。找到最早的上传记录，并寻找有关该事件的独立证据。
- 随时间检查视频。跨画面帧审视文字、物体、物理表现、人脸和音频。
- 仅把检测器当作次要证据。如果结论事关重大，就多运行几款。
- 记录结论和不确定性。如果各项信号相互矛盾，就把视频归类为“未经核实”，而不是强行给出是或否的答案。
这个顺序可以防止一个微弱的视觉瑕疵，压过更有力的来源或出处证据。
如果你认为一段视频是假的，该怎么办？
在你还在核查这段片段时，不要去扩散它。
寻找原始出处，以及画面中人物的官方渠道。搜索同一事件的独立影像。如果该视频违反了某个平台的规则，就使用该平台的举报流程。
如果该内容未经授权地描绘了你本人，请使用平台提供的隐私、冒充、肖像或合成媒体举报选项，并在适当的情况下保存好网址、截图、上传日期以及该媒体的副本。
如果你制作 AI 视频，这意味着什么？
让逼真的 AI 内容更容易被核实，而不是更难。
遵循相关平台的披露要求。保留你的原始文件和制作记录。当你的工作流程支持时，保留好 Content Credentials。
关于发布要求，请查看 YouTube 的 AI 披露规则。关于商业用途，请查看 AI 视频的权利与授权，其中涵盖了素材权利、肖像、声音、音乐、商标以及记录留存。
AKOOL 还在 AKOOL 信任与安全页面上记录了有关同意授权、人工审核、自动化审核以及用户控制的做法。
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