当前，AI生成短视频内容治理面临“线性监管资源VS指数级内容产能”的结构性错配。应从三个维度完成治理转型：治理对象从“单条内容”转向“系统激励”，治理顺序从“事前审批”转向“事后追溯”，治理层级从“应用层标识”转向“基础设施认证”。
3月21日多家媒体报道，中央网信办表示，当前，网站平台关于短视频内容标注的标准和尺度不一，一些含有虚构演绎、摆拍营销、AI生成等内容的短视频未进行规范标注。对此，中央网信办将指导网站平台全面规范短视频内容标注。
当前，AI生成短视频内容治理面临“线性监管资源VS指数级内容产能”的结构性错配。本文试基于最新执法数据、产业调研与司法实践，揭示AI生成短视频存在的标识覆盖率下降、检测技术瓶颈等问题的原因，并探讨从“末端逐条拦截”向“系统性激励治理”转型的可行性。
治理体系与产业现实的“时间差”扩大
治理端的投入与内容端的增长呈现“剪刀差”态势。2026年3月，中央网信办通报显示，此次针对短视频内容标注不规范问题，已敦促6大平台累计清理违规视频3.7万余条，处置账号3400余个，补充标注60余万条，其中典型案例包括利用AI批量制造低质图文及魔改经典的违规账号。这些数字看似庞大，但置于产业背景中却显得杯水车薪。《中国网络视听发展研究报告（2025）》显示，截至2025年12月，中国短视频用户规模达10.74亿人（使用率95.40%），短视频应用人均日使用时长156分钟。人工智能生成内容（AIGC）已全面渗透短视频创作全链条，微短剧赛道尤为典型：抖音对每月TOP5000短剧数据分析显示，全AI生成短剧从2025年1月的4部飙升至11月的217部，10个月增长超50倍。此外，据上海市网络视听行业协会预估，2025年短剧行业产值将达近900亿元，较上年近乎翻倍。AI生成短视频呈指数级增长，但治理资源（人力审核+技术检测）增长有限，因此，亟须创新监管范式。
“标识覆盖率”呈结构性下降。强制标识制度的初衷在于提升透明度，但实际执行中却面临覆盖率衰减问题。2026年1月《经济参考报》报道，调查显示，网上已出现明码标价的反标识服务，商家宣称可无痕去除98%的AI生成痕迹，手段包括格式转换跨平台发布、元数据深度清零、裁剪覆盖显式水印等。
这并非单纯的技术对抗，而是“攻防经济学”失衡的市场化信号：当去除标识成本低于合规成本，且违规被查概率与处罚力度不足以形成威慑时，黑灰产则会持续壮大。目前，对平台的处罚以约谈、责令改正为主，对个人用户以禁言封号为主，尚未出现高额罚款先例，而一条高流量AI视频的带货收入可观，换号成本几乎为零。
AI生成短视频治理的三大痛点
跨平台套利空间未被有效封堵。当前，各平台审核标准不一，数据孤岛严重，为违规内容提供了操作空间。中央网信办2025年11月通报显示，仿冒公众人物账号1.1万余个被处置、违规信息8700余条，主要集中在AI仿冒直播营销领域。黑灰产通过批量注册矩阵号、跨平台分发未打标内容、利用平台间信息延迟等手段逃避追责，形成完整的套利链条。甚至部分MCN机构已形成“生产—清洗—分发”工业化流程：先在宽松平台发布测试流量，再经二次剪辑抹除AI特征后同步推送至严管平台，规避多模态初筛。
检测技术陷入“准确率幻觉”与“对抗样本”困境。行业检测厂商普遍宣称实验室条件下准确率达92%—98%，但实战效果大打折扣。人工智能国际联合会议（IJCAI） 2025深度鉴伪竞赛数据显示，在真实场景对抗样本攻击下，主流模型准确率骤降至61%—73%；分帧注入、音频替换、分辨率压缩等低成本手法即可绕过多数商业检测系统。技术瓶颈的本质在于AI生成模型的迭代速度远超检测算法的训练周期。当检测方还在针对上一代扩散模型优化特征提取时，新一代自回归架构已改变底层生成逻辑。这种“道高一尺，魔高一丈”的循环，决定了纯技术路线无法单独破局。
法律定性与取证门槛制约司法救济。虽然《中华人民共和国民法典》第一千零二十三条明确声音权参照肖像权保护，最高人民法院也已发布AI侵权典型案例，但司法实践中仍面临三重障碍：其一，原始参数灭失：AI生成内容的“血缘证据”（Prompt、模型版本、推理参数）通常不随内容传播，权利人难以证明侵权事实。其二，溯源链条断裂：平台日志保存期限有限（多为30—90天），而诉讼周期长达数月，关键电子证据易过期失效。其三，鉴定成本与热点周期错配：专业司法鉴定费用高昂（单次数千元至上万元），而短视频热点生命周期仅数天，维权经济成本高。欧洲数字身份和反欺诈解决方案提供商Signicat在一份报告中透露，AI驱动身份欺诈三年增长2137%，大量小额诈骗案件因取证难、成本高而处于灰色地带。
建议从“内容治理”向“系统治理”范式跃迁
强化平台主体责任与经济杠杆。将AI内容标识覆盖率纳入平台年度合规评估，与算法推荐权重、广告分成比例挂钩。未达标平台限制其商业变现。对高频发布AI内容的创作者实施信用分级，低信用账号需缴纳内容保证金；多次违规者纳入行业黑名单，跨平台联合惩戒。由网信部门牵头建立“AI内容违规数据库”，实现封禁账号、违规样本、技术指纹的实时同步，压缩套利空间。
推动技术标准统一与基础设施升级。加速国内C2PA（内容来源和真实性联盟）类标准落地：依托中国信通院、全国信息安全标准化技术委员会，制定统一的AI内容溯源技术规范，推动手机厂商、剪辑软件、社交平台预装签名模块。建设国家级深度鉴伪公共服务平台，整合高校、科研院所、头部企业检测能力，提供低成本、快响应的AI内容鉴定服务，降低司法取证门槛。
重构治理逻辑与激励机制。目前的技术手段达到完全拦截不现实，重点建设快速响应机制。对高传播风险内容实施“先限流、后鉴定、再处置”，平衡安全与效率。同时，改变算法分发的经济激励措施，要求平台优化推荐逻辑，对完整标识、来源清晰的AI内容给予流量倾斜；对未打标或疑似伪造内容降权处理，让市场机制自发淘汰劣质内容。立法明确“AI内容生产者”法律责任：在《生成式人工智能服务管理暂行办法》基础上，细化个人创作者、MCN机构、技术服务商的责任边界，引入“合理注意义务”标准，避免“一刀切”式管控抑制创新。
总体来看，当前的AI内容治理体系是为“人类使用AI工具创作少量内容、平台逐条审核分发”而设计的，但现实正快速滑向“AI自主批量生成海量内容、多平台同步分发”的新阶段。弥合这一时间差，需要从三个维度完成转型：治理对象从“单条内容”转向“系统激励”，治理顺序从“事前审批”转向“事后追溯”，治理层级从“应用层标识”转向“基础设施认证”。唯有让平台自身的分发机制、技术底层的溯源能力、法律框架的责任界定形成合力，才能有效构建与AI时代匹配的治理新范式。
（作者单位：浙江工商大学法学院）
