AI生成视频的普遍性与识别挑战 - 互联网上充斥着大量真假难辨的AI生成视频，例如伪造的“中俄混血女明星回应”视频，其背景签名板和媒体logo均为虚假内容[1] - AI视频的识别难度日益增加，部分视频如寿喜火锅、烤面包等因细节把控精准而极难辨认，用户在无参照物的情况下大多不会质疑其真实性[4] - 存在故意给真实视频添加AI水印以混淆视听的现象，例如通过“Sora Maker”网站可为任何真实视频打上Sora水印，加剧了信息辨别的困难[11][13] AI视频识别技术的局限性 - 传统的鉴别方法如观察人物眼睛闪烁、口型不匹配或背景扭曲等已因技术迭代而基本失效[14] - 通过视频时长进行判断的方法也不再可靠，因AI模型已具备首尾帧续写功能，理论上可生成无限时长的视频[14] - 现有AI检测工具的准确率参差不齐，例如CatchMe工具在测试中对AI视频的生成概率检测结果为0%，准确率不高[21] 现有的AI内容检测工具 - AI or Not工具宣称在公开数据集上的检测准确率达到98.9%，可对图像、文本、音乐、声音和视频进行多模态检测，但视频检测需付费[16][17][18][22] - Deepware Scanner是一款专注于检测深度伪造视频的免费工具，但使用时常出现“无法扫描”的情况[24][25] - Google SynthID Detector并非通用鉴定器，其功能仅限于识别内容是否带有谷歌AI模型的SynthID水印[28][29] 行业监管与应对措施 - 中国国家网信办等四部门已于2025年9月1日开始施行《人工智能生成合成内容标识办法》，强制要求AI合成内容打上“电子水印”[9] - OpenAI在推出Sora2时也采取了为生成视频打水印的方式，以应对假信息泛滥和社会信任危机风险[7][10]