Anthropic 公布 Claude 的内容标记方案:它写的每段字里都埋了看不见的水印

从 8 月 2 日起,Claude 生成的文字会带上机器可读的记号,但它证明不了「这是 AI 写的」,也证明不了「这不是」
作者:Claude 帮助中心08-11 · 10 分钟⚑ 产品动态
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  • 从 8 月 2 日起,Claude 生成的文字里会织进一个你看不见的水印,生成的图片文件会挂上带签名的溯源信息,全球所有产品线通用。
  • 这不是 Anthropic 单独的动作,欧盟法律 8 月 2 日生效,Google、Meta、OpenAI、Microsoft 等 82 家提供方都签了同一份准则。
  • 最该记住的是 Anthropic 自己写下的那句限制:查到这个记号,并不能证明内容是 AI 写的。反过来也一样。
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材料来自 Anthropic 官方帮助文档,讲的是它打算怎么做,不是已经跑起来的既成事实。水印算法未公开,检测工具原文两次写「后续文档发布」。本文补充的法律条文、签署名单、罚则来自欧盟委员会官方页面,已在文末列出。
发生了什么

Claude 写的字里,从此多了个看不见的记号

Anthropic 在帮助中心挂出了一篇官方文档,讲 Claude 从今往后怎么给自己生成的内容打标记。你让它写的每一段文字,从现在起都会带一个你看不见、机器却能查出来的水印。

官方给的承诺有四条:

01
新模型出厂就带

2026 年 8 月 2 日及以后在欧盟发布的 Claude 模型,上线当天就支持机器可读标记。文字带嵌入式水印,文件带数字签名的溯源信息。

02
用 Claude 的地方都算

Claude Platform(API)、Claude、Claude Code、Claude Cowork、Claude Tag 全线覆盖,全球所有提供 Claude 的地区都适用。部分平台或功能可能不支持某些标记类型。

03
会开放检测

准则要求提供方让用户和第三方能检出自家标记,Anthropic 说细节放在后续技术文档里。

04
老模型在补

8 月 2 日之前发布的模型有过渡期,标记支持正在补,补完会更新这篇文档。

需要先说清楚的是,这篇文档写的是承诺和设计。水印用的什么算法没有公开,能让你验证的检测工具也还没上线,原文两处都写着「后续技术文档发布」。

缘由

欧盟法律要求这么做,8 月 2 日就能罚款了

那么为什么突然要加这个东西?答案在欧盟《AI 法案》第 50 条,它管的是「透明度」,其中第 50(2) 条对做模型的公司提了一条硬要求:生成式 AI 系统的输出,必须带上「有效、可靠、稳健、可互操作」的机器可读标记,让人能检测出这是 AI 生成或篡改的。

这条义务从 2026 年 8 月 2 日起可以执法,由各成员国的市场监管机构负责。Anthropic 文档里那条「8 月 2 日及以后发布的模型」的分界线,就是从这儿来的。

1500 万欧元 / 3%

违反第 50 条的罚款上限:1500 万欧元,或全球年营业额的 3%,取高的那个。中小企业取低的那个

约 190 家

截至 7 月底签署配套《AI 生成内容透明度行为准则》的组织,其中提供方那一节 82 家

那份《行为准则》签不签是自愿的,但第 50 条的义务是强制的。签的好处能直接兑现:欧盟委员会和 AI 委员会已经认定这份准则「适当」,签署方可以直接拿它证明自己合规;不签的公司得自己向各国监管机构逐一证明替代方案够格。

这不是一家的动作

提供方那一节的 82 家签署方里,有 Anthropic、Google、Meta、Microsoft、OpenAI、Mistral、Cohere、Aleph Alpha、Black Forest Labs、Synthesia。也就是说,主流模型厂商基本都在同一份准则下面。约一半签署方是小公司和新公司。

所以 Claude 加水印这件事,读成「Anthropic 上了个新功能」是读偏了。这是一整个行业在同一个时间点被同一部法律推着走,只不过 Anthropic 把自己的做法写成了公开文档。

做法

两种记号:文字里织水印,文件上挂签名

既然是法律要求,那么 Anthropic 具体怎么做?两种技术,各管一头。

管文字
嵌入式水印

Claude 生成文字时,把一个人察觉不到的水印直接织进文字本身。它不改变回答的含义、质量和可读性。水印在模型层面施加,所以文字从哪个 Claude 产品出来的都带着它。

管文件
签名溯源元数据

Claude 生成支持的文件类型时(.svg、.png、.jpg),附上一份带数字签名的出身记录,走 C2PA 开放标准。它能证明文件被 Claude 处理过,也能查出文件后来有没有被改动。

两者的差别在哪

水印像钞票纸浆里压进去的暗纹,是纸本身的一部分,对着光才看得见;溯源元数据像快递面单上的物流记录,包裹本身没变,但单子记着它经过谁的手。差别是明摆着的:暗纹撕不下来,面单撕得下来。

这个差别决定了两者经得起的折腾完全不同。下面这个演示可以点,看它们各自经历日常操作之后还剩什么。

点一种记号,看它经得起什么
复制粘贴跟着走。水印是文字本身的一部分,粘到微信、飞书、Word 里都还在。
改几个词可能还在。文档的原话是「经过一些编辑后仍可能留存」,留存到什么程度没给数字。
整段重写大概率没了。官方把「大幅编辑、改写、翻译」列为查不出的情形之一。
只有一句话查不出。文字量太少,凑不够一个可靠信号,原因下一节会讲透。
水印的强项是黏性:它跟着文字走,换平台、换软件都不掉。弱项是长度和改写。
原样传输在。数字签名还能同时告诉你这个文件后来有没有被人动过。
转个格式可能没了。官方把「格式转换」列为元数据被剥掉的方式之一。
重新保存可能没了。很多软件在另存时不保留原始元数据。
截个图没了。截图产生的是一张全新的图,出身记录不会跟过来。
元数据的强项是信息量:它不光说明来源,还能验证文件有没有被篡改。弱项是脆,一次截图就归零。
演示内容据 Anthropic 官方文档的「局限」一节整理(本站制作)。官方没有给出各种情形下的留存率数字,所以这里只做定性说明。
机制

看不见的水印,是怎么塞进文字里的

但一个看不见、又不改变意思的记号,听起来自相矛盾:字还是那些字,记号能藏在哪儿?

先说清楚

Anthropic 没有公开自己的水印算法,官方原文只写了「把一个人察觉不到的水印织进文字本身」。下面这段讲的是同类技术的公开做法,取自 Google SynthID-Text 发表在《自然》的论文(2024),不是 Anthropic 的实现,只用来说明这类水印大致靠什么原理成立。

关键在于:模型每写一个词,本来就不是只有一个选择。它算出一堆候选词各自的概率,然后从里面挑一个。同一句话让它写两遍,出来的词可能就不一样,这个「挑哪个」的自由度,就是水印藏身的地方。

做法是在挑词这一步动手脚:拿一把密钥,加上刚写下的最近几个词,算出一个随机数;用它给每个候选词打分;让分数高的候选在一轮轮淘汰里胜出。挑出来的词依然是合理的词,句子读着照常通顺,但整串词的选择在统计上带上了一种偏向。

点一步,看水印怎么一个词一个词攒出来
这份报告的结论 ?
很明确得分 0.91 相当清晰0.42 比较肯定0.18
模型本来三个词都说得通,概率相差不大,随便挑一个句子都通顺。
水印做的用密钥算出一个随机分数,让「很明确」胜出。读者看不出任何异样。
已攒到的统计信号
一个词的偏向说明不了任何事,换个人写也可能正好选「很明确」。
这份报告的结论很明确 ?
:0.33 ,0.88 。0.21
种子变了刚写下的词也参与算随机数,所以每一步的打分表都不一样。
又中一次高分候选再次胜出。偏向开始累积。
已攒到的统计信号
两个词还是巧合的范围内。
这份报告的结论很明确,?
数据0.79 证据0.51 材料0.30
重复几十次每一步都朝高分那边偏一点点,单看每一步都在合理范围内。
检测怎么做拿同一把密钥把整段文字重算一遍打分,看命中高分的比例是不是明显高于碰运气。
已攒到的统计信号
信号是一点一点攒出来的,攒的过程完全藏在「本来就有好几个词能用」这件事里。
这份报告的结论很明确,数据支持我们此前的判断,后续的工作可以按原计划推进。…
够长了几十上百个词都朝同一个方向偏,碰巧的概率低到可以下判断。
所以水印查得出来,靠的是文字数量。这也正好解释了官方那条限制,段落太短,可靠信号所需的文字量不够。
已攒到的统计信号
反过来也说明:把文字大改一遍、翻译一遍、拆开混进别的段落里,攒起来的偏向就被打散了。
示意演示(本站制作):候选词、分数与进度均为示意值,用于说明原理,不是任何一家的真实实现。原理依据 Google SynthID-Text 的公开论文,Anthropic 未公布自家算法。

这套原理讲完,官方那几条局限就不再是干巴巴的免责声明了,它们全都是这个机制的直接后果。

局限一

但查到记号,不代表这篇就是 AI 写的

所以这套东西能拿来判定「这篇是不是 AI 写的」吗?官方的原话是:检出标记说明内容可能被 Claude 处理过,它本身并不能确认内容的完整来源。

两种情况会让这个信号失真:Claude 可能压根没参与创作,人们常拿它校对、翻译、总结、转格式,原始的想法和文字来自别处,输出照样带 Claude 的记号;内容也可能在 Claude 处理之后被改过、被摘录、被和别的材料拼在一起。

下面几个场景可以自己点,看每一种情况下记号在不在、以及该怎么解读。

点一个场景,看能不能查出记号
你把一篇别人写的英文长文,丢给 Claude 翻成中文。
查得出记号
但含义是这段文字经过了 Claude,不代表内容是 AI 想出来的。文字、观点、数据全是别人的。
误判风险拿检测结果去认定「这人用 AI 代写」,就冤枉了一个只是用工具翻译的人。
这是官方明确点名的情形:校对、翻译、总结、转格式,输出都会带记号。
让 Claude 出个初稿,你自己从头到尾重写了一遍。
大概率查不出
为什么攒在词序列里的统计偏向被改写打散了,剩下的信号不够下判断。
但含义是这篇确实是 AI 参与写的,检测却给不出证据。
这一条正好和上一条对着来:一个是没写却查得出,一个是写了却查不出。
Claude 生成了一张图,你截图之后发出去。
查不出记号
为什么截图产生的是一张全新的图,原文件那份签名出身记录不会跟过来。官方把截图、格式转换、重新保存都列为剥掉元数据的方式。
要注意这一步不需要任何技术,随手一截就完成了。
文件类记号的脆弱之处:它挂在文件上,不在画面里。
你只让 Claude 写了一句话,比如一条朋友圈文案。
查不出记号
为什么水印靠的是文字量攒出来的统计信号,一句话攒不够。
连带影响标题、口号、短评论、聊天回复这类高频用法,基本都在检测范围之外。
越短的文字越查不出,而短文字恰恰是 AI 用得最多的地方之一。
场景为本站按官方「局限」一节的条目构造的示意例子(不来自原文),判定依据是官方列出的情形;官方未提供各情形下的检出率数字。
局限二

反过来查不到,也不代表就不是 AI 写的

而且反过来那个方向,同样不成立。官方直接列了五种情况,内容确实由 Claude 生成,却查不到记号:

模型太老

标记支持之前发布的模型生成的内容,本来就没带记号。老模型的支持还在补。

改得太狠

文本被大幅编辑、改写、翻译,或者拆开混进了别的写作里。

文字太短

段落太短,凑不够一个可靠信号所需的文字量。

元数据被剥

文件经过格式转换、重新保存、截图等操作,出身记录被抹掉。

第五种是平台差异:在某个不支持该标记类型的平台、功能或文件类型上产生的内容,也不会带记号。官方在讲云平台时留了同样的口子,通过 AWS、Google Cloud、Microsoft Foundry 访问 Claude 时,文字水印照常施加,但签名溯源元数据「可能不是每个平台都支持」。

怎么理解

所以水印是来源线索,当不了查作业的工具

两个方向都不能反推,那么该怎么用它?这套机制给的是来源信号,不是AI 判定。

两头都会翻车

想拿它查学生作业、查投稿、查供应商交付,两个方向都靠不住:查到了不能定罪,那人可能只是用 Claude 翻译了自己写的东西;查不到也不能脱罪,改写一遍、截个图、或者本来就没几个字,记号就没了。

上面这些限制是 Anthropic 自己写在文档里的,不是外界事后挑出来的。而且写得比多数厂商坦白:一整节标题就叫「局限」,两个方向各列一遍,连「检出标记不等于确认来源」这种对自己不利的话都摆在明面上。

「检出 Claude 的标记,说明该内容可能被 Claude 处理过。它本身并不能确认内容的完整来源。」

Claude 帮助中心,《How Claude marks AI-generated content》

放在更大的背景下看,这也是欧盟这条法律的设计意图:第 50 条要的是可检测,不是可定罪。它给信息生态加一层来源线索,让人在消费内容时多一个判断依据,而不是给谁发一把审判的锤子。

对你的影响

你拿 Claude 做产品,自己还有一份责任

所以最后一句提醒,给用 Claude 搭产品的人。文档对这一点毫不含糊:如果你把 Claude 部署进自己的产品,你要自行评估第 50 条对你的产品和服务提出了什么要求。

这句话背后是欧盟法律的责任划分。它把生成式 AI 的链条切成两头,义务不一样:

提供方(Anthropic) 第 50(2) 条 给模型输出加机器可读标记 让第三方能检测这些标记 第 50(1) 条 告知用户正在与 AI 交互 ✓ 这部分归 Anthropic 使用方(可能就是你) 第 50(4) 条 深度伪造要打标签 未经人工审核就发布的 涉公共利益 AI 文本要标注 ← 这部分归你自己 调用 模型层的标记不等于你合规了,两头的义务是分开算的
本站按欧盟委员会关于第 50 条的官方问答整理绘制。图中的条款归属以官方文本为准,具体到你的产品适用哪一条,需要自行评估或咨询法律意见。

按照准则下的承诺,Anthropic 的目标是支持你履行自己的透明度义务,技术指引会陆续放出。在那之前,模型带了水印,不等于你的产品合规了。

带走这一条

AI 水印是来源线索,当不了 AI 判定工具。查到记号,可能只是因为对方用 Claude 翻译或校对过;查不到记号,也可能只是因为文字被改写过、太短,或者截过图。两个方向都不能反推,这是 Anthropic 自己写在官方文档里的。

来源
How Claude marks AI-generated contentClaude 帮助中心(Anthropic 官方)·原文
本站说明
原文没有配图,本文全部图示与可点击演示均为本站制作。法律条文、生效日期、签署名单来自欧盟委员会官方页面,不来自原文;罚则依据 AI 法案第 99(4)(g) 条原文,该条把第 50 条的透明度义务列入 1500 万欧元或 3% 那一档(取高者),第 99(6) 条规定中小企业取低者。水印原理一节依据 Google SynthID-Text 的公开论文说明同类技术,Anthropic 未公布自家算法,演示中的候选词、分数与信号进度均为示意值。场景判断器里的四个例子为本站构造,判定依据是官方「局限」一节列出的情形。
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