L3.04.1generated content must be identifiable设计研究
生成内容需可被识别
别名: 生成可识别 · AI 内容识别 · machine-origin disclosure
概念解释
朋友圈里一张灯光完美的产品图，点开说明写「实拍」。没有一处告诉看的人：这张图是生成的。生成可识别（generated-content identifiability）要求：接收者在使用或再传播之前，能够知道眼前这份材料不是对人、对现场、对原作的直接记录，而是模型合成的。
可见角标和水印是两条技术通道，失效方式不同。这里问的是接收者能不能知道来源类别，不是用哪条通道。
机制
人用来源类别来校准相信的方式：照片当证据，插画当主张，生成物当合成。类别一旦被拿掉，校准通道关闭，材料会按最像的那一类被对待——照片般的生成图被当实拍，口吻像记者的段落被当报道。生成器的目标函数不包含「让人看得出我是合成的」，逼真反而降低可识别性。
可识别是接收者侧的状态，不是生产者侧的自我感觉。做的人知道自己按了生成，转出去的人、更后面的读者不知道。标识的对象是后续每一个接收者。
怎么研究
把同一材料标成「实拍 / 生成 / 不说明」，测证据权重、分享意愿、是否愿意当事实引用。自变量：有无类别标记、材料本身的逼真程度。因变量：来源类别判断准确率、把生成物当记录的比例。
逼真程度必须作为因子。高逼真无标记条件下的误判，才是可识别失败的度量；低逼真材料即使用户猜对，也不是标识在工作。
边界
用户自己刚生成、并且没有离开本界面时，可识别已经由操作本身提供，额外角标是提醒而不是唯一通道。明确的虚构体裁（游戏立绘、戏仿）接收者本来就不会当记录。无障碍环境里，只靠颜色的角标对部分用户不可见，可识别必须能被读屏读到。这条不处理标识在截图之后还在不在，也不处理缺失如何污染下游语料。
怎么落地
- 在生成物首次呈现处给出类别，让不了解产品的接收者也能读到，而不是只在设置里写「本产品使用 AI」。
- 类别用语要说来源（「模型合成」），不要说质量（「可能不准确」）。质量警告不是类别。
- 对可能被当证据的模态（照片、人声、公文版式）提高类别显著度。
- 验证：把输出截给没见过这个产品的人，问「这是记录还是合成」。答成记录的每一份，都是不可识别。