AI生成物标识规则——中日韩新四国比较 | 中联专栏

近期，Anthropic宣布在Claude生成的内容中加入机器可读取的标识：文本采用人眼难以察觉的水印，部分文件和图像则通过数字签名、内容来源元数据等方式留下来源信息¹。这意味着，从Claude复制出的文字表面与普通文本无异，机器却可能识别其由AI生成。这看似是一次产品更新，实则指向一个日益重要的监管趋势：AI生成内容不能再处于“无痕”状态。

欧盟是这一趋势最主要的推动者。自2026年8月2日起，欧盟《人工智能法》第50条规定的透明度义务开始适用²。对于生成或操纵文本、图像、音频、视频的AI系统，欧盟原则上要求提供者确保相关输出能以机器可读格式标记、并可被检测为AI生成或操纵；对于深度伪造（Deepfake）等特定内容，还要求向人明确披露。换言之，欧盟同时要求解决两个问题：第一，人能否识别；第二，机器能否检测。就欧盟的具体监管要求，我们之前已经撰文进行解读：AI出海企业必读：欧盟AI透明度要求的最新指南 | 中联专栏

几乎同期，美国加州《人工智能透明度法案》亦自2026年8月2日起施行³。对受规制的生成式AI提供者，加州要求其提供免费的AI内容检测工具；对AI生成或修改的图片、视频、音频，要求加入可被检测的隐式披露（latent disclosure），其中可包含提供者名称、AI系统名称及版本、生成时间、唯一标识符等来源信息；同时还应向用户提供添加显式AI生成标识的选项。

可见，欧盟与美国已形成一定共识：既要告知人“这是AI”，也要让内容本身携带可被机器验证的来源信息。而对拟进入欧洲、美国及亚洲主要市场的AI企业而言，了解亚洲各国对AI透明度规则的要求，则同样重要。尤其是，对于已经按照欧盟规则建设透明度能力的企业，可能面临一个现实问题：这些既有的标识、水印、机器可读信息和来源管理能力，能否直接复用于亚洲市场，还是需要针对不同法域重新适配？本文拟就中、日、韩、新四国的监管规则进行对比分析，进而回答上述问题。

若暂不考察具体条文，仅就监管思路而言，可将四国立场总体概括为：

• 中国：显示标识+隐式标识两套规范，并将标识义务延伸至传播环节。

• 日本：不要求每个生成物都进行标注，但强调内容可识别、可解释与可验证。

• 韩国：使用生成式AI、高影响AI须事前告知，生成内容标识或人读或机读。

• 新加坡：相较于统一标记，更强调对AI能力、风险与内容来源的说明。

四种思路背后，对应着不同的监管重点。

对AI生成内容的标识，中国已形成较为具体的规则体系。《人工智能生成合成内容标识办法》（下称“标识办法”）自2025年9月1日起施行⁴，配套国家标准GB 45438-2025《网络安全技术 人工智能生成合成内容标识方法》亦于同日实施，该部国标的法律属性是较为少见的“强制性国标”，也就意味着企业必须按照国标内容予以执行⁵。其核心是两个概念：显式标识与隐式标识。

显式标识即人肉眼可识别的标识：文本可在开头、结尾、适当位置或交互界面加提示；音频可通过语音、节奏或界面提示；图片可在适当位置加明显标识；视频可在起始画面、播放区域等位置显示提示。对《互联网信息服务深度合成管理规定》第17条第一款规定的、可能导致公众混淆或误认的智能写作、合成人声、人脸生成、拟真场景等服务，《标识办法》要求按相应方式添加显式标识⁶，使用户能够知晓内容系AI生成或合成。

隐式标识则面向机器。《标识办法》第5条要求服务提供者在所有生成合成内容的文件元数据中添加隐式标识，包括生成合成内容属性、服务提供者名称或编码、内容编号等信息，并鼓励通过数字水印等方式实现⁷。由此，一份AI内容可能同时存在两层“身份证明”：用户可见的“本结果由AI生成”，以及机器可读取的生成属性、提供者与内容编号。

更进一步，标识需从“生成端”延伸至“传播端”。传播平台取得内容后需检查文件元数据：若元数据已载明内容系AI生成，平台应在内容周围加显著提示；若元数据缺失但用户声明系AI生成，亦应提示；若两者皆无而平台检测出AI痕迹，则按“疑似生成合成内容”处理。

可见，中国所构建的规则体系并非仅在生成时打一次水印，而是一条完整链条：生成时标识、文件携带标识、平台识别标识、传播时继续提示，早已超越“图片角落加几个字”的简单做法。正如我们之前在对欧盟的制度解读中所指出，中国的监管思路和欧盟存在很大程度的相似性，只是在具体的技术执行标准上存在差异。

日本方面，其AI治理框架目前并未建立类似欧盟《人工智能法》第50条那样统一、强制的AI生成内容标识制度，而是以原则性、风险导向的治理要求为主。根据日本《促进人工智能相关技术研究开发及应用的法律》第13条制定的《确保人工智能相关技术研究开发及应用适当性的指南》，研究开发机构及AI应用经营者应当合理确保AI的透明度和可解释性，并在提供AI时向用户提供有关AI机制及局限、禁止事项、训练数据收集政策以及输出可信度等信息。⁸

就AI生成的内容而言，日本的上述AI治理指南进一步提出鉴于AI生成的虚假、错误信息及深度伪造内容（Deepfake）传播可能造成严重风险，相关经营者应努力开发能够判断内容是否属于AI生成物的技术，并根据需要予以实施。指南明确列举的技术手段包括电子水印、来历管理（provenance management）以及API等。不过，这一要求被规定在“确保充分的安全性”项下，其措辞为“努力开发”“根据需要实施”，并未要求所有AI生成内容必须采用电子水印，也未规定必须采用特定的水印算法、来历管理标准或统一API。

因此，从规范强度来看，日本现阶段更侧重于鼓励经营者根据风险采用适当的生成内容识别和可验证技术，而非设定统一的强制标识规则。

与日本的技术可验证路径不同，韩国形成了“法律+施行令+主管部门指南”相结合的AI透明度规则体系。韩国《人工智能发展与建立信任基础基本法》（以下简称“AI基本法”）自2026年1月22日起施行，其第31条专门规定AI透明度义务⁹，配套的《AI基本法施行令》第23条进一步细化具体履行方式¹⁰，韩国科学技术信息通信部（MSIT）亦发布《AI透明度确保指南》提供实施指引¹¹。其核心同样围绕两个问题展开：一是让用户知道自己正在使用AI，二是让用户知道相关内容系AI生成。

首先，在产品和服务层面，《AI基本法》第31条第1款要求，经营者提供使用高影响AI或生成式AI的产品、服务时，应当事先向用户说明其使用了相应AI。具体可以通过产品标识、合同、使用说明书、服务条款、用户界面或终端设备提示等方式完成；线下提供AI服务的，也可以在服务场所进行显著提示。也就是说，韩国首先要求用户在与生成式AI或高影响AI发生交互之前，能够知悉其AI属性。

对于生成式AI输出，《AI基本法》第31条第2款进一步要求标明相关结果系由生成式AI生成。与中国和欧盟原则上要求机读标识的规定不同，韩国允许经营者在“人能够识别”和“机器能够读取”两种方式之间选择。前者包括文字提示、AI标志、可见水印或语音提示，后者则可以通过元数据、数字水印等方式实现。但如果仅采用机器可读方式，仍需至少一次通过文字、语音等方式告知用户其AI生成属性。

MSIT指南又进一步区分生成内容是否脱离原有服务环境，对于仅存在于聊天机器人、游戏、App等服务内部的内容，可以主要通过界面或统一提示说明其AI属性，不必对每一条生成内容重复标注；但如果生成内容能够被下载、分享并脱离原服务继续传播，则应使AI来源信息进一步附着于生成物，可以采用可见、可听标识，也可以使用数字水印、元数据等机器可读方式。由此，韩国实际上形成了“服务内侧重界面提示、服务外侧重内容自身携带来源信息”的规则。

对于Deepfake等难以与真实内容区分的声音、图像、视频，《AI基本法》第31条第3款则提出更严格要求，规定AI经营者必须以用户能够“明确识别”的方式说明其AI生成属性。此时，仅依靠普通用户无法察觉的后台元数据通常不足以满足要求，而应通过视觉、听觉等方式使用户实际知道内容经过AI生成或合成。

可见，韩国所构建的也并非简单的“生成内容加水印”制度，而是一套分层透明度机制：产品和服务首先披露AI身份，生成内容进一步标明AI生成属性，内容脱离原平台传播后还要求来源信息随之流转，而对Deepfake等易造成真假混淆的内容则进一步提高标识强度。

与中国和韩国已经建立较明确的生成式AI透明度义务不同，新加坡目前主要采取自愿性治理框架与技术工具相结合的路径，尚未普遍要求生成式AI服务商对所有AI生成内容强制添加统一标识。

2026年7月，新加坡资讯通信媒体发展局（IMDA）发布《生成式AI聊天机器人透明度指南》，提出“聊天机器人信息卡（Chatbot Information Card）”机制，鼓励服务提供者以简明、易获取的方式向用户说明聊天机器人的主要能力与局限、安全保障措施、用户数据处理方式以及反馈救济渠道。该指南目前仍属于自愿性框架，其重点并不是要求每一项AI生成内容都添加标签，而是增强用户对AI系统本身的理解和判断能力¹²。

在AI生成内容的来源识别方面，新加坡2024年发布的《生成式人工智能模型治理框架》¹³则将“内容来源（Content Provenance）”列为重要治理领域。框架明确讨论了数字水印和密码学来源证明两类技术，其中包括Google SynthID等数字水印方案，以及C2PA等内容来源标准。数字水印主要用于向内容中嵌入AI生成或修改信息，而C2PA等来源证明机制则可以进一步记录内容的产生、编辑和传播过程，从而提高数字内容的真实性和可追溯性。

不过，新加坡并未指定统一的官方水印技术，也没有要求所有生成式AI服务必须采用C2PA等标准。相关文件更多是鼓励模型开发者、平台和内容传播主体逐步形成可互操作的来源追踪机制。AI Verify等治理工具也进一步将标签、水印和透明度措施纳入企业自我测试和验证范围。

因此，新加坡的透明度治理可以概括为：一方面通过信息披露让用户“看得懂AI”，另一方面通过水印和来源证明让AI内容“查得到来源”。但截至目前，这些要求整体上仍以自愿指南、治理框架和技术标准推动为主，规范强度明显低于中国和韩国的强制性透明度规则。

总体而言，中、日、韩、新四国对AI透明度的监管强度和实现方式并不相同：中国已经形成较为具体的强制标识体系，韩国也建立了法定的AI告知和生成内容标识义务；日本、新加坡则仍以指南、治理框架和技术倡导为主，更强调透明度说明、内容识别和来源管理。

对企业而言，已经为欧盟合规建设的AI身份告知、机器可读标识、数字水印和内容来源记录等底层能力，通常可以在亚洲市场继续复用，但不能直接据此认定完全符合当地要求。尤其在中国和韩国，仍需根据本地规则调整标识方式的技术方案、触发场景和责任主体；日本和新加坡则更多可以在既有技术基础上补充相应的信息披露和治理措施。换言之，更可行的路径是“统一底层能力、按法域进行差异化配置”。

华东政法大学实习生张栩槟对本文亦有贡献