微软近日向《麻省理工科技评论》分享了一份关于如何证明网络内容真实性的技术蓝图，旨在应对日益严重的“AI造假”和Deepfake深度伪造问题。微软内部的AI安全研究团队评估了现有数字篡改记录方法，并提出了一套可供行业采用的技术标准。

这套鉴别标准由多种溯源手法组合而成。微软参照艺术品真伪鉴别的思路，例如通过记录来源与流转历史、添加机器可读的隐水印、生成数字签名等方式，来验证数字内容的完整性。研究团队模拟了元数据被删除、内容被修改等多种现实场景，评估了多种溯源手法的组合效果，以寻求能提供稳定鉴别结果的方案。

微软首席科学官表示，这项研究部分受到相关立法推动，并视其为一种行业自我监督，同时也有助于提升公司形象。但他也指出，微软并未承诺会在自家平台全面采用这些方案。这些工具存在固有局限，它们无法判断内容本身的“真实性”，只能检测内容是否“被篡改”。

数字取证专家对此评价称，如果科技行业广泛采用此类方案，将能显著增加蓄意误导公众的难度。专家同时指出，这并不能完全消除虚假信息，但对于希望了解真相的多数公众而言，这是一种有效工具。

值得注意的是，当前科技行业对于普遍存在的AI生成内容尚未采取强有力的统一行动。此前有审计发现，部分主流平台对AI生成内容的标注率并不理想。有观点认为，如果平台认为标注会影响流量，则可能缺乏实施动力。微软此次提出的组合方案，为行业建立更统一的内容溯源与认证标准提供了技术参考。