AI检测工具陷信任危机，获奖作品与Claude结果冲突

AI越来越像人，于是人类开始被迫证明自己不是AI。

一件，是英联邦短篇小说奖的一篇获奖作品，被第三方AI检测工具判定为“100%AI生成”。主办方用Claude复核，却没有得到相似的结果。

于是，一种新的秩序出现了。

过去是机器努力通过图灵测试，证明自己像人。

现在，越来越多人开始参加一场反向图灵测试：证明自己不是机器。

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今年5月，英联邦短篇小说奖的一篇获奖作品，引发了一场大型“鉴AI”争议。

引发争议的是特立尼达和多巴哥作家贾米尔·纳齐尔（Jamir Nazir）的短篇小说。

随后，AI检测工具Pangram给出了一个看起来非常确定的判断：100%AI生成。

100%这个数字看上去像铁证，可它并没有立刻变成裁决。

于是，事情进入了一个极其荒诞的环节。Granta杂志尝试用Claude复核这篇小说，想让另一个AI来判断它是不是AI写的。

结果，Claude没有给出能够一锤定音的答案，也就是说，Pangram言之凿凿判成“100%AI生成”的作品，Claude却表示确定不了。

事件的起因，是她在采访中谈到，自己会使用AI辅助构思、资料整理、初步研究和事实核查。

这个说法很快引发外界讨论。要命的是托卡尔丘克马上要发新书，于是大家都在热议她的新小说是不是AI写的。

随后，托卡尔丘克不得不公开澄清，自己将于2026年秋季出版的波兰语新书，并不是由AI或其他人代写。她强调，几十年来，她一直独自写作。

说到底，现在AI确实越来越强了，鉴AI正在变得越来越困难。

这比“AI能写小说”更麻烦。

全程录像“自证清白”的画师欲哭无泪

这是现在流行“空口鉴AI”的一个核心动因。

换句话说，大家“鉴AI”是可以理解的，背后其实是某种恐惧——这是人吗？这是AI吗？我又是谁？我们是谁？

论AI带来的冲击，绘画圈是不陌生的。我们早在几年前就讨论过AI对绘画圈的冲击，以及很多画师对AI的抵制。

然而在当下，画师们面对的麻烦已经不仅仅是需要放着AI炼化自己的成果，而是自己手搓的作品被“鉴AI”。

在社交平台搜索“画画UP自证”，会看到很多案例。

有的画师被“鉴AI”之后，录屏展示所有的图层，以证明作品是出自自己之手。

但很多时候，这并不足够。

一位插画师朋友告诉我们，现在很多插画师会在绘画的时候全程录屏，防止被“鉴AI”的时候难以自证，这也是目前最稳妥的做法。

如果没有录屏，或者是有录屏“证据”但是仍然被怀疑是“印着描摹的”，那么还有下一步——对赌。

是的，绘画界因为AI已经发展出了“鉴AI”方和“被鉴AI”方的对赌。在我们看到的一个案例当中，发帖人摆出若干理由如“头发断联”“肩颈结构有问题”等，鉴别某画师的作品疑似是将AI图垫在下方描图或者照着AI图临摹。

双方以2000元对赌，最终画师“自证成功”，发帖人给AI画师支付2000元。

一般来说，“对赌”当中的“自证”环节，是双方约定时间进行一场绘画直播。而且直播需要多机位，比如一个机位展示屏幕作图过程，另一个机位录制画师画画的样子，以免有人“代笔”。

从很多画师的“自证帖”当中不难看出无奈的情绪，他们往往会感慨“终究轮到我了”，并发誓“这是第一次也是最后一次自证”。

就这样，一边痛恨“空口鉴AI”，另一边真的轮到自己了却不得不“自称清白”，实在难受。

有“鉴AI”但是画师“自证”失败的案例吗？有。但是这依旧不能让“鉴AI”的行为变得理直气壮一些。毕竟“鉴AI”的成本，几乎没有。

而“鉴AI”的手段，更是粗糙——靠人眼。

这里就不得不提到最近的一个笑料，一个X用户发了一张图，说是自己用AI生成的“莫奈风格图”，还让大家“尽可能详细地说明它为什么不如真正的莫奈”。

帖子后来700万浏览量，评论区不少人开始认真“鉴AI”，说它缺少深度、颜色不统一、没有人味、构图不如真迹，甚至有人从笔触和空间感上分析得头头是道。

结果反转是：那张图本来就是莫奈真迹。

“鉴AI”到底谁说了算？

所以这其实是对AI越来越像人的恐惧，与没有完美“鉴AI”手段之间的矛盾。

AI检测工具，也是在看“看起来像不像AI写的”。

在绘画领域也一样。有的画师就哀嚎——确实结构画得有问题，那是因为我技艺还需要修炼，不是因为这是AI画的呀！

结果其中89篇至少被一个检测器标记为AI生成；平均误报率达到61.22%；还有18篇被7个检测器一致判定为AI生成。也就是说，这些学生明明是在写一门外语，却因为表达更规整、更接近模板，被工具当成了机器。

当然，2023年、2024年的检测工具不能简单等同于今天的检测工具。过去几年里，商业检测器确实在迭代，一些新工具在特定测试里的表现已经明显提升。

但问题并没有得到解决。

“误判”没有被完全消除，就会给矛盾留下缝隙。

毕竟，工具给出的本来是概率，但落到人身上，就变成了指控。

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说好的“水印”呢？

更大的问题在于，AI公司是不是应该做“来源标记”？

给所有AI内容打上原生“水印”、去不掉的那种，不就可以解决鉴别问题？

但今天的AI水印早就不只是这种肉眼可见的记号。

在图像和视频领域，这些方案已经开始落地。

谷歌DeepMind的SynthID可以给Imagen、Veo、Lyria、Gemini等工具生成的内容嵌入隐形水印。

这说明，AI公司也清楚只靠肉眼判断“像不像AI”是不够的。它们已经在尝试用元数据、内容凭证、隐形水印和平台标签，为AI生成内容留下机器可读的来源信号。

更关键的是，这些方案通常只能识别接入了对应系统，并且保留了对应标记的内容。也就是说，谷歌的SynthID主要识别带有SynthID的内容，OpenAI的内容凭证主要说明内容来自OpenAI系统。只要内容来自没有接入标记的模型，或者经过多次搬运，来源链就可能断掉。

半年后，OpenAI因为准确率太低将其下线。

到最后，回到“鉴AI”与“自证清白”的两方拉扯上，以上提到的所有水印方案，还不能做到万无一失。

人类有一句话是“道高一尺魔高一丈”，还有一句话是“上有政策下有对策”，只要人类还相信这两句话，“鉴AI”就不会停止。