随着人工智能生成内容模型（AIGC）技术的广泛应用，其生成内容在真实性、版权归属及滥用风险等方面暴露出诸多问题，亟需建立完善的监管机制和技术手段以确保信息安全与合法权益。数字水印技术作为一种能够在不干扰用户体验的前提下，将独特标识嵌入数据中的关键方法，为追踪生成内容来源、保护知识产权以及防范虚假信息扩散提供了有效支撑。本文对AIGC技术现状、国内外相关政策、AIGC数字水印技术、国内企业技术情况进行梳理与分析，探讨了人工智能生成内容模型的数字水印技术在模型确权、生成内容标识以及训练数据保护等方面的作用。
AIGC技术现状与挑战
当前，AIGC技术已从单一领域的文本生成拓展到图像、音频乃至视频等多模态内容生成，并在创意、营销、自动化写作等方面展现出巨大的应用潜力。借助大规模语言模型，人工智能不仅能够模仿人类创作模式，还能在一定程度上实现自主创新和情境生成，极大地推动了内容产业的数字化转型。然而，技术的迅猛发展也伴随着一系列严峻的挑战。首先，生成内容的真实性和可靠性难以保证，由于缺乏明确的来源标识，AI生成内容往往容易被篡改、伪造或滥用，从而引发虚假信息扩散和版权纠纷等问题；其次，AIGC技术的普及使得大量未经授权的内容涌现，给传统版权保护机制带来巨大压力；此外，技术滥用、伦理风险以及数据安全等方面的问题也随之而来，给社会公共安全和法律监管带来了前所未有的挑战。由此，在促进AIGC技术进步的同时，对其进行科学监管、构建有效的内容标识机制就显得尤为重要和紧迫。
面对这些挑战，数字水印技术作为一种能够在不影响用户体验的前提下，实现内容溯源和版权保护的有效手段，逐渐成为各界关注和研究的热点。通过对模型以及其生成物进行标识，不仅能够保护模型版权、提高生成内容透明度，还能在出现问题时迅速追溯责任，为监管提供重要技术支撑。
国内外相关政策
随着AIGC技术的广泛应用，各国政府和国际组织纷纷出台了相关政策法规，以规范和引导人工智能生成内容的健康发展。欧盟于2024年8月正式生效的《人工智能法案》明确规定了高风险AI系统必须嵌入透明标识，并要求平台在产品中添加强制性水印，以确保内容来源可追溯；美国加州则于2024年8月发布了《数字内容溯源标识法案》，要求在AI生成内容中嵌入可溯源数据，从而提高公众对内容真实性的信任；此外，国际电信联盟于2024年7月发布的相关研讨报告，也对深度伪造和生成式人工智能的水印技术标准协作进行了初步探讨，旨在推动全球范围内多媒体真实性的统一检测和监管。
中国为全球人工智能安全治理方面贡献中国智慧。自2022年以来，国家相关部门陆续发布了一系列人工智能内容标识的法律法规和技术标准。2025年3月14日，国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家广播电视总局联合发布《人工智能生成合成内容标识办法》以及强制性国家标准《网络安全技术 人工智能生成合成内容标识方法》。同时，全国网络安全标准化技术委员会组织起草并发布配套实践指南《网络安全标准实践指南——人工智能生成合成内容标识 服务提供者编码规则》，标志着我国在规范人工智能生成合成内容管理上迈出了坚实的一步。这些政策法规不仅对人工智能生成合成内容的基本概念进行了明确界定，还分别针对服务提供者、传播平台、应用服务分发平台以及用户，制定了具体的标识要求和操作指引，从而为各相关主体落实合规管理指明了方向。通过全方位、多层次的技术和法律要求，我国正努力构建一个既能鼓励技术创新又能确保内容安全与版权保护的治理体系，为AIGC技术在安全可控的轨道上健康发展提供了坚实的法律保障和政策支撑。
AIGC数字水印技术
数字水印技术在生成式人工智能中的应用主要体现在为大模型、生成内容以及训练数据样本添加唯一标识，从而实现对内容来源和版权归属的溯源和保护。当前，AIGC数字水印技术通常分为模型确权水印、生成内容水印和样本保护水印三个层次。
模型确权水印
模型确权水印主要用于专有大模型的版权保护，其核心思想是在模型训练过程中嵌入特定后门或触发集，并通过定制化的输入输出验证模型的版权归属。根据水印的嵌入与提取方式不同，模型确权水印可进一步分为白盒水印与黑盒水印。
白盒水印允许提取者能够访问目标模型的内部结构和参数，并进行输入/输出查询，从而在水印提取和验证过程中对模型进行全面访问。相较之下，黑盒水印并不依赖于对模型内部结构的直接访问，提取者不能掌握目标模型的全部细节，而是仅通过交互查询来提取和验证水印。这种方式更适用于受限环境下的模型确权需求。
生成内容水印
生成内容水印的目的是在文本、图像、音频和视频等生成内容中嵌入可追踪的标识，以便在内容传播过程中进行溯源与监管。根据水印的嵌入方式，生成内容水印可分为内生水印和外置水印。
内生水印是参与模型训练或干预模型生成关键步骤（如推理、采样等）来确保生成内容自带标识。而外置水印则是在内容生成后嵌入水印，具有更强的灵活性，可作为独立组件适用于任意生成模型，而无需修改模型内部结构。外置水印通常通过在生成内容上添加特定标识或嵌入隐蔽信息来实现内容标记。
样本保护水印
样本保护水印旨在确保用于模型训练的数据样本的可追溯性和安全性，主要分为验证水印和扰动水印两种类型，以防止数据样本被篡改或盗用。
扰动水印通常借鉴对抗样本策略，通过向数据样本注入精心设计的扰动，使未经授权的模型训练受到干扰，从而降低非法利用数据的风险。其核心在于构造能够误导AI模型学习的样本，使其无法有效利用受保护数据。验证水印则是一种追踪与责任认定技术，通过在数据中嵌入几乎不可察觉的水印，不影响数据质量的同时，实现对数据使用情况的追踪。例如，在数字艺术作品中嵌入隐形水印，可以在不影响视觉表达的前提下保护艺术家版权。当此类作品被用于AI训练以模仿特定风格时，提取生成内容中的水印即可作为检测指标，以判断是否存在侵权行为。
国内企业技术情况
国内众多企业正积极探索并应用数字水印技术，以应对AIGC生成内容的版权保护和溯源需求。腾瑞云公司推出的“CPSP-数字版权资产服务平台”利用数字暗水印技术对各类数字内容进行识别和保护，其嵌入的水印信息不仅包含版权和来源信息，还能在内容经过多次传播后依然保持较高的可检测性，从而有效克服了AIGC内容多变和相似性带来的版权保护难题。数码视讯作为国内少数能够提供全链路数字内容加密、指纹和水印技术的企业，其产品方案已通过China DRMLAB安全评估，为包括人工智能在内的全生态产业链提供了完备的加密和确权服务。百度智能云凭借高隐蔽性和鲁棒性，在不影响原始媒体质量的情况下，将不可见水印嵌入图像和视频中，实现了对生成内容的有效标识和溯源，确保内容真实性和版权保护。阿里巴巴橙盾科技则基于数字水印技术开发了水印产品，支持对视频、图片和文档进行数字信息嵌入和提取，水印隐藏于载体文件中而不影响文件视觉质量，从而为版权保护和内容监控提供了技术支持。
总结
综上，生成式人工智能技术正以前所未有的速度推动着数字内容生产和传播方式的变革，但同时也伴随着真实性、版权保护、数据溯源等多方面的挑战。数字水印技术作为一种有效的内容标识与溯源手段，为保障内容安全、保护知识产权和降低潜在滥用风险提供了切实可行的技术路径。未来，随着技术不断进步和跨国监管机制逐步完善，AIGC数字水印技术将在多模态内容、抗攻击性及国际协同方面取得更大突破，为构建安全、透明且负责任的人工智能应用环境提供更为强大的技术支撑和法律依据。
