没有可耻的级别。
只有未声明的级别。

序言

我们不是来给这项技术踩刹车的。

我们来，是因为一个诚实地用了它、并且把这件事说出来的人，正在因为说出来而受罚——而那个用了它却闭口不谈的人，什么事也没有。这是一套坏掉的激励机制，而坏掉的激励机制不会自己修好。它只会越滚越大。

眼下，关于 AI 与作者身份的每一场争论，都要经过一个只有两档的标签。那个标签才是问题。不是模型。不是使用模型的人。是那个标签。

下面是它的代价，以及用什么来取代它。

AI 不是问题。藏起来才是问题。

这份文件不要求任何人少用 AI。它只要求他们说出自己做了什么。

受众早已握有一个旋钮。创作者手里却只有一个开关。

TikTok 让你选择在信息流里看到多少 AI 生成的内容。¹ Pinterest 让你要求少看一些。² 消费作品的人，正被递上一条连续的刻度。而做出作品的那个人，只拿到一个复选框：有罪，或无罪。

“由 AI 制作”不是一个事实。它是一份判决。

它把口述三十年从医经验、再逐句校正的外科医生，和昨夜趁主人熟睡吐出一万页内容的脚本，压进同样三个字里。一个分不清这两者的标签不是信息。它是一句带了拼写检查的指控。

现实是一道光谱，我们却造了一个二元开关，还把羞耻挂在了它的一侧。

后面所有的失败，都出自这一个设计错误。

当诚实要挨罚、沉默不要钱，赢的一定是沉默。

这不是创作者的道德失败。这是算术。

它已经被测量过，并且有一个名字：披露悖论。在一项预注册研究中，人们说 AI 使用的披露很重要——然后，当作品被披露使用了 AI，他们给出的评价更低。研究者自己的结论是：这“有制造出不披露的反向激励的风险”。³

我们正在做一场实验：惩罚说真话的人，奖励沉默的人，然后对结果表示惊讶。

这份惩罚针对的不是质量。是投入。

被告知一篇短篇小说出自人类之手，读者估计它花了 148 分钟。被告知同一篇小说由 AI 写成，他们估计六分钟。标签并没有改变他们对它好坏的判断——不改变创意，不改变原创性，也不改变他们的阅读享受。它只改变了他们相信它值多少投入。而正是这个对投入的估计，预测了其余的一切。⁴

这就是整个发现，也是这把标尺存在的理由。一个开关无法传达投入。**一把标尺可以。**它可能是唯一一种不惩罚披露者的披露方式。

只给机器盖章，所有没盖章的东西就开始显得像人做的。

给一部分假标题打上标记，没被标记的那些反而变得更可信——这个效应在《Management Science》上得到确认，名字叫隐含真实效应。同一批研究者找到的解法是：把真的那些也一并核实。⁵

所以，一个只标记 AI 的系统，会让每一件没被标记的东西——包括所有它漏掉的 AI——默认被读成人做的。

这就是为什么这把标尺从零开始。**完全不用 AI 的人，同样需要一个数字。**不是出于客气。是作为承重结构。

没有可耻的级别。只有未声明的级别。

对一份自动生成的行情报告来说，第 5 级是诚实的声明。对一部回忆录来说，第 0 级是诚实的声明。谁也不比谁高。

一把给自己的级别排名次的标尺，是一架穿了白大褂的羞耻梯子，每一个用户都会一路撒谎往下爬。第 4 级一旦成为一种侮辱，人人都会变成 2，而我们不过是把那个二元开关，多绕几步重建了一遍。

来源可以被证明。贡献只能被声明。

密码学是真的，但它不够。

C2PA 可以为资产附上一份防篡改、经密码学签名的历史记录。它自己的 FAQ 明确指出，核心规范“不支持将内容归属于个人或组织”。⁶ 任何人都可以实现这项开放规范，但要进入 C2PA 的官方信任体系，产品必须通过合规认证，并使用根植于其信任列表的签名证书。⁷ 它目前主要用于媒体资产和文档，而不是普通的网页文字。

它回答的是什么碰过这个。它回答不了这里面装着谁的思考。除了那个知道答案的人，没有任何东西能回答。

声明不是一种弱化的证明。它完全是另一回事。

署名是一份声明。营养成分表是一份声明。论文末尾的利益冲突说明是一份声明。它们都不是证明，而文明照样靠它们运转。

它们之所以有效，是因为做起来便宜，毁起来昂贵。

检测不是最后一道防线，而且从来都不是。

七款商用 AI 检测器，把非英语母语者所写的真实大学入学申请文书中的 61% 判为机器生成。其中 98% 至少被一款检测器标记过。⁸

一个靠检测来执行的标准，是一台专门指控无辜者的机器：指控移民，指控读写障碍者，指控那些只是把话写得朴素的人。任何需要检测器才能运转的系统，都运转不起来。

披露不是一份供词。它是一行署名。

印刷工人在书末签下版权页，已经签了五百年——字体、纸张、印刷机、印数。电影把演职员表放到最后一个跑腿的名字。做柜子的师傅在抽屉底下签名。

从来没有人为演职员表感到羞耻。工具从来都不是秘密。

藏匿的代价会不断累积，而付账的不是藏匿的人。

付账的是那个再也没人相信的诚实创作者。是那家被指控做了它没做过的事的公司。是那个已经开始假设一切都是假的、并且越来越正确的读者。

《韦氏词典》把 “slop”（泔水）选为 2025 年年度词汇：“质量低劣的数字内容，通常借由人工智能大批量产出。”⁹ 这就是如今笼罩在所有 AI 内容之上的名声，不加分辨——潦草的和用心的，一视同仁。

制作内容的机构已经意识到其中利害。2026 年一项针对 27 个跨国品牌的调查显示，82% 认为 AI 透明度对品牌声誉至关重要，79% 认为它对消费者信任至关重要。但同一项研究也发现，规则支离破碎，人们对外界期望仍不确定。¹⁰ 这种不确定性不是保持沉默的借口，恰恰说明我们需要一套共同词汇。

在这笔看得见的债务之下，另一笔债也在累积。模型生成内容；这些内容又被抓取进后来的训练集；后来的模型再现出一个更狭窄的版本；循环就此往复。《Nature》上的研究把这种失效称为模型坍塌：不加区分地用生成数据递归训练，会抹去原始分布的尾部，并让误差代代累积。¹¹ 合成数据并非天然有害，经过审慎配比的混合数据仍可发挥作用。危险在于，我们失去了辨别语料库中究竟纳入了哪类材料的能力。

声明不能决定爬虫是否获准用一件作品训练——这由许可、条款和访问控制决定。它能为模型开发者补上一种缺失的信号：材料是人类创作、AI 辅助、人类主导、提示生成，还是未经审阅便发布。保留这种区别，不只是对读者的礼貌，也有助于维护未来模型学习数据的多样性。

面对细微差别，法律给出的答案是豁免。我们给出的答案是一把标尺。

从 2026 年 8 月 2 日起，欧盟《人工智能法案》第 50 条要求：为向公众告知公共利益事项而发布的 AI 生成文本必须予以披露——除非它经过一位负有编辑责任的人类审阅，在那种情况下，完全无需披露。¹²

再读一遍。法律看得见“经过审阅”与“未经审阅”之间的差别。它只是没有词汇去表达这个差别，于是它用关掉这项义务的方式，把细微差别打发掉了。

法律伸手去够、却叫不出名字的那个区分，正是第 4 级与第 5 级之间的区分。我们来给它命名。

透明会让人别扭大约一年，然后它就什么感觉也没有了。

今天没有人能想象一包食品的背面没有营养成分表，也没有人为印在上面的卡路里感到羞耻。标签没有杀死食物。

它只是终结了猜测。

我们的请求

声明你的级别。把它放在作品上。链接到定义。

就这些。它免费，只需三十秒，而且无需向任何委员会申请。

这把标尺有六级，从零开始。它衡量的是 AI 在制作过程中扮演的角色——作品承载着谁的实质，由谁在背后担着——而不是模型吐出了多少字符。它是 CC0。它不属于任何人。如果我们错了，把它分叉出去。

如果在藏匿的习惯彻底硬化之前，有足够多的人这么做，披露就不再是一份供词，而会变成它本来就该是的样子：演职员表里的一行字。

这份文件声明自己的级别

这份宣言是第 3 级 —— 主导。

诊断、论证、动手做这件事的决定，以及这把标尺里的每一个设计选择，都出自作者。研究与文字由一个大语言模型产出，然后被逐行读过、改过、签下名字。没有作者，这份文件不存在。没有模型，它依然存在——只是更慢，也写得更差。

这正是这份宣言所要辩护的情形。做了这件事却把它藏起来，才是荒唐的。

各语言版本由这份英文原文机器翻译而来，并依照 § 翻译 中的规则如实标注。

出处