一、背景
我们正身处一个“真假难辨”的数字时代，AI技术的飞速迭代，在赋予创作无限可能的同时，也打开了虚假制造的潘多拉魔盒。
当AI生成技术从创作工具沦为造假利器，一场看不见硝烟的“真实危机”正在全网蔓延。无需专业剪辑功底，无需高清素材支撑，仅凭几句文字指令，就能伪造逼真的人脸影像、合成真实的人声对白、编撰以假乱真的图文内容。AI降噪、换脸、拟声、图文生成等技术门槛持续走低，让造假成本无限趋近于零，虚假信息不再粗糙易辨，反而具备了高度仿真、快速传播、批量复制的特征。从网络谣言、虚假舆情，到仿冒人物、伪造证据，AI造假正在穿透娱乐、民生、舆论、职场等诸多领域，模糊真实与虚假的边界，不断消解公众的信任底线，成为当下网络空间治理亟待破解的全新难题。
1.1 图片造假
2026 年 GPT-Image2 的发布，彻底改写了 AI 绘图的行业格局。在此之前，绝大多数 AI 生图工具都存在致命短板：但凡画面里出现文字，极易出现笔画错乱、语义不通的 “无效字符”，一眼就能识破合成痕迹。而 GPT-Image2 补齐了这一核心短板，多语种文字精准渲染、复杂图文同步生成成为标配，各类带文字的写实图像都能做到高度逼真。可这项广受创作者追捧的技术突破，也催生了愈演愈烈的 AI 假图乱象。强大的文字处理能力让伪造截图、虚假公告、虚构凭证变得轻而易举，低成本、高仿真的伪造图片在社交平台快速扩散，传统依靠画面文字辨别真假的方法彻底失效，数字图像的真实性边界正在快速模糊。
如下所示，只需要简单的一句话就可以轻松生成造假图片：
（1）假处方单
（2）假账单
（3）AI假图仅退款的新闻更是频频报道：
1.2 多模态协同：AI 造假的进阶新形态
相较于单一图文造假，当下的AI造假已进入多模态协同的高阶阶段。AI不再局限于单独生成文字、图片或音频，而是实现文本、图像、语音、视频、虚拟场景的全方位联动适配，通过多维度信息相互印证、彼此补全，构建出一套逻辑自洽、细节饱满的虚假内容体系。文字编造叙事、图像还原场景、音频模拟人声、视频复刻动态神态，多种模态信息深度耦合、协同造假，彻底抹平了传统虚假内容的漏洞与瑕疵。这种立体化、系统化的造假模式，打破了单一维度的辨伪逻辑，大幅提升了虚假信息的迷惑性与传播力，让公众仅凭感官难以分辨真伪，也让网络谣言、深度伪造、舆论操控的隐蔽性与危害性成倍升级，成为数字治理中最难破解的新型风险。
1.3 有什么鉴别办法吗
问：我们普通人遇到AI造假难道就毫无办法了吗？
答：那当然不是的。深耕图像识别与内容鉴伪赛道多年、技术实力位居行业前列的合合信息在 AI 图文造假愈发逼真、造假门槛持续降低的行业背景下，在2026 世界人工智能大会（WAIC）上展示了重磅升级 AI 跨模态鉴伪技术。该技术在传统图像、人脸与视频鉴伪的基础上，全面覆盖图片、视频、文本等核心信息载体，能够精准甄别 Gemini、ChatGPT、Midjourney 等主流大模型生成的各类 AI 虚假内容。与此同时，其适用场景大幅拓宽，不再局限于银行、保险等专业风控领域，可全面适配社交聊天、图文资讯、电商交易、短视频、学术研究等大众高频场景，针对性应对全民化的 AI 造假风险。
二、当前鉴别技术解析
随着生成式人工智能快速发展，伪造图像、深度合成视频和AI生成文本越来越逼真。当前鉴伪技术主要从内容特征、生成痕迹和来源信息等方面进行综合分析。
2.1 图像鉴伪
图像鉴伪主要用于识别图片是否经过拼接、复制、换脸、局部修改或人工智能生成。检测系统会分析像素噪声、边缘结构、压缩差异、光照方向和高频纹理等特征，从而发现肉眼不易察觉的异常。
图1 PRNU噪声模式分析：利用相机固有噪声差异定位可疑篡改区域
图2 频域分析：比较真实图像与AI生成图像的频谱和异常纹理
2.2 视频鉴伪
视频鉴伪不仅检查单帧画面，还会分析连续帧之间的时间一致性。常见检测对象包括人脸边缘、眨眼频率、嘴形与语音同步、头部运动、光照变化和局部纹理闪烁。若多帧之间出现不自然跳变，视频可能经过深度伪造或合成处理。
图3 生物特征分析：通过眨眼频率和面部动作规律识别深度伪造视频
图4 光照一致性检测：比较不同帧中的光照方向、法线和强度变化
2.3 生成式AI文本鉴定
生成式AI文本鉴定主要判断一段文字是否由大语言模型生成或深度参与修改。常用方法包括困惑度、突发性、句长变化、词语重复、语义一致性和分类模型检测。不过，短文本、经过人工润色的文本以及非母语写作者的内容都可能被误判，因此检测结果更适合作为辅助证据。
图5 困惑度与突发性分析：比较人类写作和AI生成文本的统计分布
图6 判别模型检测：综合多种文本特征输出AI生成概率
2.4 总结
图像鉴伪重视像素和生成噪声，视频鉴伪重视帧间连续性，AI文本鉴定则依赖语言统计特征和分类模型。在新闻传播、司法取证、学术评价等重要场景中，应结合原始文件、传播来源、内容凭证和人工复核，避免仅凭单一检测分数作出结论。
三、合合信息AI跨模态鉴伪技术
3.1 AI较真大赛
为直观展现当下AI造假的隐蔽危害，合合信息在大会现场发起“AI较真大赛”鉴伪互动挑战。赛事选取了大众极易受骗的造假素材，包括AI篡改的转账截图、虚假社交人像、生成萌宠视频、伪造学术论文等。这些AI伪造内容破绽极细微，篡改后的转账截图肉眼几乎无法分辨，AI新闻视频仅存在口型轻微错位等隐蔽问题，多数观众纷纷判断失误。沉浸式体验让公众真切看清了高精度AI图文造假的迷惑性，也让专业AI鉴伪技术走入大众视野。
这边关卡3是真的难，我肉眼是真的看不出：
而合合信息AI跨模态鉴伪技术可以轻松鉴别出来假账单：
针对电商仅退款的产品图片也可以鉴别：
还有更多案例，大家可以自己体验下～
3.2 扫描全能王AI鉴伪小程序测试
在线上，合合信息也同样开放了扫描全能王AI鉴伪小程序，支持图片、视频和文本三种介质上传测试体验：
3.2.1 图像鉴伪测试
博主测试了假处方单、假账单、伪造单据、外观仿真的假腐烂香蕉等多种高仿造假样本，不少仿制品印刷、外观、细节还原度极高，肉眼近距离仔细分辨也很难看出破绽，普通人仅凭视觉根本无法精准辨别真伪。在这种人眼完全没法判断真假、极易踩坑受骗的场景下，扫描全能王 AI 鉴伪小程序依靠专业 AI 识别算法，能够快速核验文件、实物真伪，高效分辨伪造痕迹，切实帮大家规避各类造假骗局，大幅减少财产、权益受损被骗的风险！！！
测试结果如下：
（1）假处方单识别：
（2）假账单识别：
（3）商品伪造识别：
应用场景：
1.电商平台内容审核：拦截 AI 合成虚假商品图、盗图拼接、修图造假的带货素材，杜绝虚假宣传
2.金融风控核验：鉴别 AI 篡改身份证、银行卡、票据、保单截图，防范伪造证件骗贷、骗保
3.社交内容风控：筛查 DeepFake 换脸、AI 伪造人物照片、图生图虚假爆料配图
4.媒体资讯核查：分辨 AI 生成虚假新闻配图、拼接篡改纪实图片，保障新闻真实性
3.3.2 视频鉴伪测试
这里我们用一个完全还原真人皮肤纹路和表情的AI视频进行测试，人肉完全没法看出来是AI生成的，但是扫描全能王AI鉴伪小程序却可以轻松鉴别出来：
应用场景：
1.短视频平台风控：识别 AI 换脸造谣视频、数字人虚假探店、合成虚假事件录像
2.政务与司法取证：核验线上提交的影像证据，甄别伪造监控、合成人脸视频
3.保险理赔审核：辨别 AI 篡改事故现场视频、合成虚假出险画面，减少理赔欺诈
3.3.3 文本鉴伪测试
博主让豆包写一篇“2026中国AI现状的文章”来进行测试：
系统最终判定这份文稿AI可能性97.23%，同时清晰圈出全文内由大模型产出的段落区间，同步统计出疑似 AI 撰写的文字总量。该工具的分析维度十分精细：除输出整篇文本的 AI 生成置信值外，还会逐段测算内容的AI生成占比。它不再只简单给出 “人机二选一” 的笼统结论，而是精准锁定文稿中 AI 痕迹最重的片段。相较于仅提供单一概率数值的传统检测工具，这种可定位、可溯源的精细化鉴别能力，在实际使用场景里价值显著更高。
应用场景：
1.教育行业查重：检测 AI 代写作业、论文、实习报告，甄别机器生成文稿
2.企业内容风控：筛查 AI 生成虚假投诉、水军控评、机器代写造谣文案
3.职场文书校验：识别 AI 代写简历、虚假证明文字材料，规避求职、业务造假
四、总结
当下生成式 AI 技术飞速迭代，高精度 AI 图片、视频、文本造假门槛持续走低，伪造转账单据、虚假商品破损图、深度伪造人像视频、AI 代写文案等欺诈乱象渗透电商、金融、社交、司法、教育等各类场景，依靠人眼分辨真伪早已无法抵御新型数字造假风险。
图像噪声分析、视频生物特征校验、文本语言统计判别等多维度鉴伪技术，能够从底层特征捕捉 AI 生成痕迹，而合合信息推出的跨模态鉴伪技术，实现了图片、视频、文本全载体轻量化检测，为普通民众、企业平台提供了可落地的真伪核验手段。面对不断升级的 AI 造假手段，单一检测维度存在局限性，未来需结合技术鉴伪、源头信息溯源、人工复核、行业合规管控形成完整治理体系，依托专业鉴伪工具常态化筛查虚假内容，守住数字空间真实底线，减少 AI 伪造带来的诈骗、造谣、权益侵害等各类风险。
转载自 CSDN-专业IT技术社区
原文链接：https://blog.csdn.net/yuan2019035055/article/details/163104519
