腾讯针对AI生成内容信任危机，推出了AI生成文本和图像检测工具。图像检测系统通过捕捉真实图片与AI生成图片在纹理、语义和隐形特征上的差异进行区分，利用140万份正负样本进行模型训练，检出率达95%以上。文本检测系统则通过海量数据学习，对比检测文本与大模型预测内容的重叠度，判断文章的AI生成概率，涵盖新闻、公文、小说等多种文体。这些工具旨在用AI技术检测AI生成内容，解决信任问题。

🖼️腾讯推出AI图像检测系统，通过分析图片纹理、语义及隐形特征来区分真实图片和AI生成图片。该系统使用140万份正负样本训练，检测率高达95%以上。

✍️文本检测系统通过学习海量AI生成文本和人类写作内容，对比检测文本与大模型预测内容的重叠度，判断文章的AI生成概率，目前已涵盖新闻、公文、小说等多种文体。

🔬检测逻辑基于真实图片与AI生成图片之间的差异，包括AI生图不符合常识逻辑、需要加水印以及包含隐层特征等，并非单一依据，而是利用AI模型捕捉多类特征差异。

IT之家 1 月 17 日消息，随着文生文、文生图、文生视频等领域应用成熟，随之而来的信任危机也同步爆发。为此，腾讯今日宣布推出 AI 生成文本检测 / AI 生成图像检测工具。

腾讯官方称，虽然 AI 生成的图像在细节纹理上越来越逼真，但依然有迹可循，朱雀实验室研发了一款 AI 生成图片检测系统，将图片上传 —— 等待验证 —— 判断是否由 AI 生成，整个过程只有几秒钟，就能用魔法打败魔法 —— 用 AI“检测”AI 生成。

究其背后的检测逻辑，主要是捕捉真实图片与 AI 生图之间的差异来进行区分，例如 AI 生图有时不符合常识逻辑、AI 生成图片需要“加水印”、AI 生成图片包含隐层特征。

腾讯指出，鉴别 AI 生成往往不能依靠单一依据。因此，AI 生成图片检测系统需要利用 AI 模型来捕捉真实图片与 AI 生图之间各类特征的差异，包括图片的纹理、语义及隐形特征。

为了提升系统的检测效果，其使用了 140 万份正负样本进行模型训练，考虑了多种生成内容场景，如人体、人像、风景、地标、植物、电影、游戏、新闻等，最终测试检出率达 95% 以上，还在持续优化提升中。

IT之家注意到，朱雀实验室还同步开发了文本检测系统，通过对 AI 生成文本和人类写作内容的海量数据学习来实现文本检测。

与图片内容检测一样，文本检测系统背后也搜集了大量正负样本进行训练，涵盖不同领域、不同大语言模型的生成文本。此外，还运用了对比的方式，将检测文本与大模型预测内容进行重叠度对比，来推断文章的 AI 生成概率，以增强对未见过数据的检测能力。

目前，AI 生成文本检测系统涵盖了新闻通讯、公文、小说、散文等多样化文体，接下来还会对诗歌等体裁进行补强，用于提高文本识别的准确率。