AI浮水印比較｜SynthID、textGrain、C2PA與LLM浮水印的差異

隨著AI生成的圖片、影片和文字越來越多，用來確認「這是不是AI生成的」的技術，已由各公司陸續推出。不過，SynthID、textGrain、C2PA這些名稱常在相似的脈絡中被提及，彼此究竟有何不同，確實不容易分辨。本文從原理、適用對象、誰能檢測、優缺點等角度，比較主要的AI浮水印（數位浮水印）與來源技術。資訊依據截至2026年10月9日各公司的官方發表。

三種方式：浮水印、來源紀錄、偵測工具

辨識AI生成內容的方法，大致可分為三類。

數位浮水印（watermark）：AI生成內容時，在圖片像素或文字的選詞方式等之中嵌入看不見的記號。例如：SynthID、SynthID Text、textGrain
來源紀錄（中繼資料）：把何時、由誰、用什麼工具製作、經過怎樣編輯等資訊，以附帶簽章的形式附加到檔案上。例如：C2PA（內容憑證，Content Credentials）
事後偵測工具：即使沒有記號，也能依內容特徵推測AI痕跡，也就是所謂的AI偵測工具

數位浮水印和來源紀錄，都是由製作方預先加上記號的方法。它們能做出有根據的判定，但無法辨識沒有加上記號的AI內容。偵測工具可用於任何內容，但結果終究只是推測，也會發生誤判。

主要技術比較

以下依項目整理主要技術的特點。

SynthID（Google）

方式：數位浮水印
適用對象：圖片、影片、音訊、文字
使用情境：Gemini、Imagen、Veo、Lyria、NotebookLM等Google的AI。OpenAI、NVIDIA、Kakao、ElevenLabs也已宣布採用
誰能檢測：任何人。可透過Gemini應用程式、SynthID Detector（2026年10月起開放大眾使用，英文版）、搜尋和Chrome檢測
優點：即使附加資訊被移除也容易保留。可以一次檢測多家公司的生成內容
缺點：大致只能看出「是否由支援該技術的AI生成」。對極端處理並不完美

SynthID Text（Google）

方式：數位浮水印（LLM浮水印）
適用對象：AI生成的文字
使用情境：已開源發布，任何人都能透過Hugging Face的Transformers整合到自己的模型中
誰能檢測：持有浮水印金鑰的人（例如整合該技術的開發人員）
優點：在Gemini上的大規模驗證顯示，對品質幾乎沒有影響。對速度的影響也微乎其微
缺點：對簡短的事實性回答、大幅改寫和翻譯較為脆弱

textGrain（OpenAI）

方式：數位浮水印（LLM浮水印）
適用對象：在ChatGPT、Codex和API中生成的文字
使用情境：將在數週內導入歐盟的ChatGPT和Codex。在API中，全球使用者都能選擇啟用（自2026年10月5日起）
誰能檢測：僅限通過審查的研究人員和專業機構
優點：根據OpenAI的評估，效能與SynthID Text相當或更好。對品質的影響也很小
缺點：在400個token的文字中替換25%的詞後，檢出率會降到17%。對簡短文字和數學類文字也較為脆弱

Claude的文字浮水印（Anthropic）

方式：數位浮水印（LLM浮水印）和C2PA
適用對象：Claude生成的文字（2026年8月2日以後發布的模型從發布時起即支援，更早的模型在Anthropic自家的服務中也已支援），以及較新模型生成的檔案
使用情境：API、Claude、Claude Code等，涵蓋提供Claude的所有地區
誰能檢測：浮水印檢測是依據歐盟法律、僅限符合資格的監管機關和研究人員等的非公開預覽。檔案中的C2PA可透過免費的「Claude Content Checker」查看
補充：文字浮水印以Google SynthID Text的方式為基礎。Claude翻譯的文字也會加入浮水印

C2PA（內容憑證，Content Credentials）

方式：來源紀錄（附帶簽章的中繼資料）
適用對象：圖片、影片、音訊、文件等（2026年4月的規格2.4版也支援HTML和Markdown）
使用情境：OpenAI、Google（Pixel 10、Google相簿、YouTube）、Microsoft、Adobe，以及Leica徠卡等的相機。LinkedIn、TikTok、Meta將其用於標籤顯示
誰能檢測：任何人。可透過Verify網站或各服務中的顯示查看
優點：可以得知由誰、用什麼工具製作，以及如何編輯。作為業界標準，有眾多公司參與
缺點：截圖或重新儲存容易導致資訊遺失

Video Seal（Meta）

方式：數位浮水印
適用對象：影片
使用情境：Meta以開源形式發布的研究成果
誰能檢測：整合了該機制的開發人員等

想檢測圖片、影片、音訊時

想確認圖片、影片或音訊是否由AI生成時，依以下順序檢查效率較高。

SynthID Detector（synthid.com）：可確認是否由Google、OpenAI、NVIDIA、Kakao的AI生成
Gemini應用程式：可確認是否由Google的AI生成（目前不支援其他公司的AI）
C2PA的Verify網站（contentcredentials.org/verify）：如果來源紀錄仍在，可得知製作所用的工具和編輯歷程
openai.com/verify：可確認圖片或音訊是否由OpenAI的AI生成

不論哪種方式，沒有發現記號都不代表內容不是AI生成的。因為內容可能是由不支援的AI生成，或記號已在加工過程中消失。

想檢測文字時

就文字而言，截至2026年10月，幾乎沒有一般大眾能自由使用的官方浮水印檢測工具。OpenAI的textGrain和Claude浮水印的檢測採審查制或有限度的預覽，SynthID Text則以持有金鑰的開發人員為對象。

因此，一般使用者和教育工作者檢測文字的手段，目前大多僅限於AI偵測工具等。偵測工具有時會把人寫的文字判定為AI生成，所以不要只憑其結果下判斷。關於LLM浮水印的原理與限制，請參閱「LLM浮水印是什麼」。

開發人員與企業

對於自行提供AI的開發人員與企業而言，因應法規也是重要的考量。歐盟《人工智慧法》要求生成式AI的提供者，讓輸出內容能被機器辨識為AI生成。

以自家模型生成文字時：可以整合開源的SynthID Text
使用OpenAI的API時：可以啟用textGrain
處理圖片或影片時：CAI以開源形式提供了附加C2PA資訊的工具

浮水印和C2PA是互補關係。像OpenAI和Google那樣結合兩者，正逐漸成為主流。

各項技術的共同限制

所有技術都有一些共同的限制。

沒有記號≠人創作的：由不支援的AI或不加記號的AI生成的內容，無法辨識
對加工和編輯較為脆弱：圖片的大幅加工、文字的改寫或翻譯，都可能讓記號消失或減弱
無法判斷內容是否正確：記號表明的是是否有AI參與或來源資訊，而不是內容是否正確
部分技術能檢測的人有限：尤其是文字浮水印，偵測器的開放範圍有限

總結

辨識AI生成內容的技術，正沿著兩條主軸發展：嵌入看不見之記號的數位浮水印（SynthID、SynthID Text、textGrain等），以及記錄製作經過的C2PA。圖片、影片和音訊現在任何人都能透過SynthID Detector或C2PA的Verify網站檢測，而文字浮水印能檢測的人仍然有限。

沒有任何技術是萬能的。請把浮水印和來源紀錄的結果當作判斷依據之一，並搭配來源查證來判斷。各項技術的詳細說明，請參閱「SynthID是什麼」「SynthID Text是什麼」「textGrain是什麼」「C2PA是什麼」。