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这对测量提出了挑战因为检测生成材料的方法仍在不断涌现因此现有检测方法的准确性仍然存在争议。目前有三种主要检测方法。前两种在创建输出后检测内容而第三种检测形式在内容创建过程中启用。感知和计算检测方法都旨在识别内容创建后的使用情况。使用感知方法个人依靠他们的感知来评估内容的真实性。这可以包括检测面部不对称或人工智能生成的面部眼睛对齐或注意视频帧和伴随音频之间的时间不一致。这使得消费者和调查人员有责任检测人工智能生成的内容随着输出质量的不断提高这将变得越来越棘手。

计算方法涉及使用技术方法来识别通过机器学习分类器或虚假内容数据库等工具。感知方法和计算方法的可靠性和可扩展性各不相同。第三种常见方法侧重于识别内容的来源试图将输出与其祖先联系起来。一种常见的方法包括添加标签或水印以验证内容是否由人工智能生成。这将基于来源的方法融入合成管道在人工智能生成的内容中添加数字水印以便可以将其追溯到特 美国华侨华人电话号码数据 定的引擎。另一种方法是开发来源方法以证明某段媒体不是由人工智能生成的而是如其所声称的那样。非人工智能生成内容的来源以内容真实性倡议为例该倡议创建了一个端到端技术规范来验证真实内容。

该计划计划帮助第三方个人和组织采用支持内容凭证的捕获设备和应用程序这些设备和应用程序进行加密哈希处理。然后这些数据将存储在一个集中式信任列表中。当用户与媒体交互时使用该协议的发布者可以验证内容来源并证明其真实性。这两种方法都有其局限性。水印很容易被伪造删除或忽略。来源方法将难以在非主流服务例如开源模型和工具中实施。然而要求来源作为可信度的标志可能会为主要提供商创造优势导致模型单一化和权力进一步集中。这些挑战将继续使衡量造成的潜在变化变得困难。一个例外可能是医疗场景它处于医院或医疗服务提供者更受控制的系统中。