लेख | हन गोंग ऑब्जर्व
1 सितंबर, 2026 को, बीजिंग वेब नियंत्रण कार्यालय ने घोषणा की: 68 प्रमुख कंपनियों ने स्पष्ट (आंखों से देखने योग्य लेबल) और अस्पष्ट (मशीन-पढ़ने योग्य मेटाडेटा वॉटरमार्क) दोनों पहचानकर्ताओं की पारस्परिक मान्यता प्राप्त की है, जिसमें उत्पादन पक्ष पर कुल 5970 अरब सूचनाएँ नियमित रूप से लेबल की गई हैं और प्रसारण पक्ष पर 800 मिलियन से अधिक AI सामग्री "लेबल और कोड दिखाई दे रही हैं।"
सालगिरह के अवसर पर, ली फेईफी के तहत World Labs ने सैन फ्रांसिस्को में Atlas को लॉन्च किया—6 फोटोज से 1 मिनट का 1440p वीडियो बनाया जाता है, और ऑफिशियल ब्लाइंड टेस्ट में, निर्दिष्ट कैमरा मूवमेंट की तुलना में (Atlas सीधे कैमरा कोऑर्डिनेट्स पढ़ता है, जबकि प्रतिद्वंद्वी टेक्स्ट वर्णन पर निर्भर करता है) Atlas की Seedance 2.5 के खिलाफ 94% जीत का रिकॉर्ड है (स्क्वायर कोमर्स डेली, टेंसेंट न्यूज़ आदि, 2026.9.2)।
एक ओर टेक्स्ट पैराग्राफ की शुरुआत में “यह लेख AI द्वारा उत्पन्न हुआ है” लिखते हैं, दूसरी ओर “फोटो के पीछे का हिस्सा भरना, दूर के पहाड़ों को मन में कल्पना करना” को सिनेमैटिक स्तर तक वास्तविक बना देते हैं। समस्या नियंत्रण के विचार में नहीं है, बल्कि यह नियम पुरानी AIGC प्रौद्योगिकी पर आधारित हैं, जिन्हें विश्व मॉडल ने आधा कदम पीछे छोड़ दिया है।
पिछले वर्ष, नियमों ने वास्तविक दांत विकसित किए हैं। अप्रैल में, केंद्रीय इंटरनेट अधिकारिता ने जियानयिंग, माओ ज़ियांग ऐप और जी मेंग एआई को अपने पहचान नियमों को प्रभावी ढंग से लागू न करने के लिए सार्वजनिक रूप से संबोधित किया; मई में, चोंगकिंग लियांगज़ोंग नवीनीकरण क्षेत्र के बाजार नियंत्रण और प्रशासन विभाग ने पूरे शहर का पहला “पूर्णतः AI द्वारा निर्मित व्यावसायिक परिदृश्य” जुर्माना लगाया — विज्ञापन में कोई मनुष्य नहीं था, AI द्वारा पंक्ति में खड़े होकर क्रय करने के दृश्य का निर्माण किया गया और इसे स्पष्ट रूप से चिह्नित नहीं किया गया; 2 सितंबर, “स्पष्टता · AI अनुप्रयोगों की अव्यवस्था को समाप्त करना” के दूसरे चरण की घोषणा में 56.1 लाख से अधिक अवैध सूचनाओं को हटाया गया और 49,000 से अधिक खातों पर कार्रवाई की गई (चाइना इंटरनेट, 2026.9.2)।
कागज पर के नियम वास्तविक नियमन बन गए। इस वर्ष के नियमन के कार्यान्वयन ने AIGC सामग्री के मूल का आधारभूत ढांचा तैयार किया।
लेकिन वास्तविक नियमन पिछली पीढ़ी के AIGC को ट्रैक करता है: टेक्स्ट टू टेक्स्ट, टेक्स्ट टू इमेज, जिनमें कम से कम स्पष्ट टैग और C2PA (वैश्विक सामग्री प्रमाणीकरण मानक) मेटाडेटा होते हैं।
एटलस जैसे वर्ल्ड मॉडल द्वारा उत्पादित वीडियो को बाद के एडिटिंग और री-कोडिंग प्रक्रियाओं में, एक्सप्लिसिट वॉटरमार्क शॉटिंग के कारण कमजोर हो सकते हैं और इम्प्लिसिट वॉटरमार्क भी री-कोडिंग के कारण क्षतिग्रस्त हो सकते हैं, जिससे मानव आंखों और डिटेक्टर दोनों के लिए पहचान विफल होने की समस्या उत्पन्न होती है।
जितना अधिक बाद के दंड पर निर्भर किया जाता है, उतना ही वे ही वैध संस्थाएँ बंधी रहती हैं जो अपने निशान छोड़ने को तैयार हैं; गुप्त रूप से उत्पादित, टैग मुक्त प्रसारित और प्लेटफ़ॉर्म के बीच स्थानांतरित होने वाली रंगीन क्षमताएँ, मौजूदा दंड प्रणाली के अधीन लगभग नहीं हैं। दंड आधारित नियंत्रण सीमा तक पहुँच गया है।
इतिहास पहले से ही पटकथा तैयार कर चुका है। 1865 में ब्रिटेन के मोटर वाहन अधिनियम ने गाड़ियों के सामने लाल झंडा उठाने और 2 मील प्रति घंटे की सीमा को अनिवार्य किया, जिसमें घोड़ों वाली गाड़ियों के समय के नियमों को मैकेनिकल पावर पर जबरन लागू किया गया, जिससे ब्रिटिश ऑटोमोबाइल उद्योग को नष्ट होने का खतरा रहा; जब तक नंबर प्लेट, ड्राइविंग लाइसेंस और बीमा प्रणाली का गठन नहीं हुआ, तब तक नियमन "अविभाज्य प्रतिबंध" से "पहचान-अनुसरणीय, जिम्मेदारी-विभाज्य" में विकसित हुआ।
देशी ई-कॉमर्स ने एक ही रास्ता तय किया: शुरुआती चरण में दुकानों को बंद करना और जुर्माना लगाने से धोखेबाज़ अपना चेहरा बदलने से नहीं रुके, अंततः वे वास्तविक नाम प्रमाणीकरण और क्रेडिट स्कोरिंग के माध्यम से विश्वसनीय विक्रेताओं को छान निकाल पाए।
जर्मनी ने 2017 में रोड ट्रैफिक लॉ को संशोधित कर L3 के लिए प्रवेश दिया, 2021 में ऑटोनॉमस ड्राइविंग लॉ के साथ L4 को नियमित संचालन की अनुमति दी, जो “पहले सैंडबॉक्स, फिर मानक, फिर विश्वास” के तीन-चरणीय दृष्टिकोण है।
AIGC लेबल का पहला वर्षांक, दूसरे चरण के अंत के साथ आता है: दंड का आधार मजबूत हो चुका है, लेकिन केवल दंड से आगे नहीं बढ़ा जा सकता।
क्योंकि जानकारी के असमानता के तहत शासन, दंड केवल "दंड से नहीं डरने वालों" को ही छान सकता है, न कि "विश्वसनीय लोगों" को।
आज का वह “AI-जनित” जलनिशान, डिजिटल युग का प्रतीकात्मक वाहक है। गोफमैन के सिद्धांत का उपयोग करते हुए, निर्माता द्वारा सक्रिय रूप से चिह्न लगाना, प्लेटफॉर्म पर अपनी सामग्री के लिए एक ट्रेसेबल क्रेडिट बैकिंग करना है। स्पेंसर के अलग संतुलन तर्क के संदर्भ में: संस्थागत डिजाइन का लक्ष्य कभी झूठ खत्म करना नहीं होता, बल्कि झूठ को अव्यवहारिक बनाना होता है।
टेक्नोलॉजी का अपग्रेड बंद नहीं होगा, झूठ और आर्बिट्रेजके तरीकेभीलगातार विकसित होते रहेंगे—— वास्तविक नियंत्रण का आधार कभी टेक्नोलॉजी की परफेक्शन नहीं, बल्कि लाभ वितरण है।
सच्चे क्रिएटर्स अल्पकालिक ट्रैफिक घर्षण को स्वीकार करते हैं, ताकि दीर्घकालिक ट्रेसेबल रिकॉर्ड प्राप्त कर सकें; बैच प्रोसेसिंग फैक्ट्रियाँ यदि पहचान देने का साहस करती हैं, तो मूल स्रोत सीधे प्रकट हो जाता है, यदि वे पहचान नहीं देतीं, तो वे स्वतः “अट्रेसेबल सस्पेक्टेड सेट” में गिर जाती हैं। पहचान एक नैतिक आह्वान नहीं है, बल्कि खेल सिद्धांत के अधीन एक तार्किक पृथक्करण तंत्र है।
लेकिन यह अलगाव प्रणाली प्लेटफॉर्म के प्रारंभिक समीक्षा स्तर पर विकृत हो गई। नियामक ने पहली छानबीन को प्लेटफॉर्म को सौंप दिया, जैसे हाई-स्पीड रेल सुरक्षा जांच: अत्यंत न्यून संभावना वाले खतरनाक व्यक्तियों से बचने के लिए, सभी यात्री मशीन से होकर कतार में लगते हैं।
एक वास्तविक लेखक द्वारा AI द्वारा संशोधित एक उत्पाद विवरण, जिसे एल्गोरिदम ने “संदिग्ध AI उत्पादित” के रूप में पहचाना, जिसके कारण सीधे लिमिटेशन लगा दिया गया—यह उद्योग की एक सामान्य चुनौती है: AI संशोधन और मानव-मशीन सह-रचना के बीच लेबलिंग की सीमा कैसे निर्धारित की जाए; लेखक ने अपील की, लेकिन प्लेटफॉर्म ने व्यावसायिक रहस्य के कारण एल्गोरिदम की तर्कशक्ति की व्याख्या नहीं की—बीजिंग इंटरनेट कोर्ट (2023) जिंग 0491 मिन चु 16846 के एक प्रमुख मामले में, उपयोगकर्ता टैंग एक्सएक्स द्वारा प्रकाशित दो सौ शब्दों का शुद्ध मानव-रचित, तत्काल रचनात्मक पाठ, AI द्वारा उत्पन्न सामग्री के रूप में गलती से पहचाना गया और सीमित/बैन कर दिया गया, जिस पर कोर्ट ने अंततः प्लेटफॉर्म के अनुबंध का उल्लंघन किया।
वास्तविक लोगों को “अपूर्ण” होने का सबूत देना पड़ता है ताकि वे मशीन नहीं हैं, जबकि बड़े पैमाने पर कॉपी-पेस्ट करने वाले कारखाने सिर्फ अपना चेहरा बदलकर फिर से जीवित हो सकते हैं। नियम उन लोगों को बंद कर देते हैं जो नियमों का पालन करते हैं, लेकिन वे उन लोगों को बंद नहीं कर सकते जो नियमों का पालन नहीं करते।
अधिक परेशानी यह है कि "AI द्वारा उत्पादित" चार शब्द सही लेबल से निम्न गुणवत्ता के संकेत की ओर खिसक रहे हैं। छोटी लाल पुस्तिका ने इस साल 56,500 पोस्ट और 1,372 खातों को AI द्वारा नकली प्रसिद्धि के रूप में हटा दिया है—दुष्ट लोग कभी नियमों का पालन करने का इरादा नहीं रखते, उनकी एकमात्र चिंता यह है कि उनका ट्रैफ़िक-अर्जित मॉडल विफल हो रहा है या नहीं; जब तक प्लेटफ़ॉर्म का एल्गोरिथम संपूर्ण विश्वसनीयता स्तरीकरण पूरा नहीं करता, और पहचानकर्ता को निम्न गुणवत्ता का संकेत मानता है, सच्चे पहचानकर्ता वाले फलों के किसान, जिनके उत्पाद पर लेबल है, को उपभोक्ता पहले से ही "निम्न गुणवत्ता" मानते हैं, इसलिए उनके सेब बिकते नहीं।
अपेक्षित रूप से यह संदिग्ध सेट को संकुचित करना चाहिए था, लेकिन अब यह ईमानदार लोगों को बाहर करने का छलनी बन गया है।
दिशा ढीली हो रही है। Xiao Hong Shu के अगस्त के घोषणापत्र में स्पष्ट किया गया: "AI द्वारा उत्पादित सामग्री या AI वर्चुअल व्यक्तित्व की पहचान सक्रिय रूप से दर्शाने से ट्रैफ़िक प्रभावित नहीं होगा; जो उत्कृष्ट निर्माता पहले अपनी पहचान दर्शाते हैं, उन्हें प्लेटफ़ॉर्म के AI नए उपकरणों और नए कार्यों का प्राथमिकता से अनुभव करने का अवसर मिल सकता है।"
抖音 ने AI स्व-घोषणा प्रवेश बिंदु को पोस्टिंग के प्राथमिक पृष्ठ पर स्थानांतरित कर दिया है। चिह्न “अंक कटौती” से “अपवाद घोषणा” या यहां तक कि “प्राथमिकता प्रयोग टिकट” बन गया है—यह स्पेंसर सिग्नल मॉडल का वास्तविक अनुप्रयोग है: जब ईमानदारी के चिह्न धीरे-धीरे विश्वसनीयता स्कोर जमा करने लगते हैं, तो सृजकों को लंबे समय तक जमा राशि के भुगतान की अपेक्षा होती है। ई-कॉमर्स में वास्तविक नाम से पंजीकृत विक्रेताओं को ट्रैफ़िक प्राथमिकता मिलने का पैटर्न, AIGC उद्योग में दोहराया जा रहा है।
यह केवल शासन कहानी नहीं है, बल्कि उद्योग कहानी है।
कार रेड बैनर अवधि में, ड्राइविंग स्कूल, नंबर प्लेट और बीमा से कमाई होती है; इंटरनेट अनामिक अवधि में, वास्तविक नाम प्रमाणीकरण, भुगतान चैनल और जिमा क्रेडिट से कमाई होती है।
AIGC लेबल के एक साल पूरे होने पर, चार संभावित दिशाएँ हैं।
पहला स्तर, मूल सुविधा। वॉटरमार्क SDK और C2PA/GB 45438 जारीकर्ता गेटवे को वैकल्पिक कॉन्फ़िगरेशन से अनुपालन की आवश्यकता में बदल दिया गया है; मध्यम आकार के AI सामग्री उत्पादक (MCN, उद्यम विपणन विभाग, डिजिटल प्रकाशन संस्थान आदि) अपने पहचान पाइपलाइन में जुड़ने के लिए वार्षिक प्रौद्योगिकी अपग्रेड लागत लगभग 500,000–1,500,000 युआन का वहन करते हैं, जिसके अतिरिक्त ऑपरेशनल पुष्टि की लागत अलग से होगी।
द बिजनेस रिसर्च कंपनी के अनुसार, C2PA कंटेंट सोर्सिंग सॉल्यूशन्स का पूर्ण श्रृंखला बाजार 2025 में 16.3 अरब डॉलर से बढ़कर 2026 में 20.6 अरब डॉलर हो गया है, और 2030 तक 51.2 अरब डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है।
国内刚需的是 GB 45438-2025 隐式标识与元数据网关，C2PA 签发模块目前是出海内容与跨国品牌方的增值项，国内玩家赚的是“双轨桥接”的钱。
यह शर्त है कि नियामक गेटवे अपग्रेड की आवश्यकताओं को लगातार कठोर बना रहे हैं।
दूसरा स्तर, अनुपालन ऑडिट। लगभग एक हजार रजिस्टर्ड जनरेटिव AI सेवाएँ (2026 के जून तक, राष्ट्रीय इंटरनेट अधिकारिता द्वारा कुल 988 रजिस्टर्ड, 598 दर्ज) को GB 45438-2025 के अनुसार अपनी पहचान योजना का प्रमाण देना होगा: स्पष्ट स्थान पर फॉन्ट साइज, अस्पष्ट मेटाडेटा क्षेत्र, अपरिवर्तनीय हस्ताक्षर, और नियामक सत्यापन इंटरफ़ेस — इन चारों में से कोई भी एक छूट गई, तो अगली जाँच में ट्रैफ़िक सीमा या बुलावा होगा।
अभी अलीबाबा क्लाउड, चिक्सिंगचेन और वांगयी यीडुन ऑडिट क्षमता को वॉटरमार्क और क्लाउड सुरक्षा के साथ बंडल कर रहे हैं, और इलेक्ट्रिक स्टैंडर्ड्स इंस्टीट्यूट प्लेटफॉर्म नियामक पक्ष की स्व-जांच करता है—जैसे कारों की वार्षिक जांच के प्रारंभिक चरण में पुलिस द्वारा स्वयं परीक्षण स्टेशन चलाए जाना, जो काम कर सकता है लेकिन निष्पक्षता संदेहास्पद है।
ऑटोमोबाइल इतिहास में, 2004 में रोड ट्रांसपोर्ट एक्ट ने वाहन जांच को सामाजिक बना दिया, और 2014 में सरकार को वाहन जांच व्यवसाय से बाहर निकलने का आदेश दिया गया, जिससे निजी जांच लाइनें अरबों के बाजार में बदल गईं।
AIGC लेबलिंग की ऑडिट का मोड़ भी इसी तरह होगा: जब नियामक स्वतंत्र तीसरे पक्ष द्वारा जारी किए गए अनुपालन रिपोर्ट पर भरोसा करना शुरू कर देंगे, तो स्वतंत्र ऑडिट संस्थान (जैसे शंघाई ऑटोमोटिव इंस्पेक्शन, जिसने लिक्सिंग और मर्सिडीज़ के ऑटोमोबाइल लार्ज मॉडल के लिए लेबलिंग रिपोर्ट जारी किए हैं) बंडलिंग से अलग हो जाएंगे। यह राशि “जुर्माने से निकाला गया बजट” है, जो चक्र के प्रति प्रतिरोधी है और उच्च सुनिश्चितता रखती है।
यह शर्त है कि रजिस्ट्रेशन करने वाले संस्थानों की संख्या बढ़ती रहे।
तीसरा स्तर, विश्वसनीयता स्तरीकरण। यदि पहचान को एक “सामग्री बीमा पॉलिसी” माना जाए, तो विश्वसनीयता स्तरीकरण ऑटो बीमा प्रीमियम फ्लक्चुएशन मैकेनिज़म है: लंबे समय तक अनुपालन करने वाले प्रतीक बनाने वालों को ट्रैफ़िक वेटेज में वृद्धि होगी और ब्रांड द्वारा प्राथमिकता से प्रचार किया जाएगा; बार-बार पहचान छूट जाने वाले खातों को ट्रैफ़िक सीमित कर दिया जाएगा और उनका वेटेज कम कर दिया जाएगा।
छोटी लाल पुस्तिका ने अगस्त में घोषणा की कि "सक्रिय रूप से चिह्नित करने से ट्रैफ़िक पर कोई प्रभाव नहीं पड़ता, उच्च गुणवत्ता वाले निर्माताओं को नए फ़ंक्शन का पहले अनुभव मिलेगा", डोन्गयिन ने घोषणा के प्रवेश बिंदु को आगे बढ़ाया है—प्लेटफ़ॉर्म के भीतर क्रेडिट स्तरीकरण पहले से ही उदय को है।
वास्तविक व्यावसायिक मूल्य तीन स्थानों पर है: पहला, गलत निष्कर्षण साक्ष्य। बीजिंग इंटरनेट न्यायालय (2023) जिंग 0491 मिन चु 16846 के मामले के बाद, एल्गोरिदम द्वारा गलत रूप से पहचाने गए वास्तविक सृजनकर्ताओं को आपत्ति दर्ज करने के लिए "मानव रचना प्रमाण" की आवश्यकता होती है, जो संयुक्त विश्वसनीयता समय-टैग पहले ही AIGC PAS प्लेटफॉर्म पर लाइव है, जिसकी एकल फ़ाइल प्रमाणीकरण की आधार मूल्य 10 रुपये से शुरू होती है, और 120,000 से अधिक न्यायिक दस्तावेजों द्वारा स्वीकार किया गया है, यह तीसरे स्तर में सबसे पहले मानकीकृत व्यवसाय है।
दूसरा, प्लेटफॉर्म-आधारित क्रेडिट टियरिंग SaaS। तीसरा, क्रॉस-प्लेटफॉर्म क्रेडिट पासपोर्ट—ब्रांड्स जल्द ही “केवल क्रेडिट स्कोर >90 वाले इन्फ्लुएंसर्स” पर ही निवेश करने की मांग करेंगे, लेकिन क्रॉस-प्लेटफॉर्म डेटा दीवारें अल्पकालिक रूप से जुड़ी नहीं होंगी; क्रेडिट टियरिंग को आपसी स्वीकृति का इंतजार किए बिना शुरू किया जा सकता है—डाओयिन अपना, शियाओहोंगशु अपना, जैसे कि पिंगअन और रेनबाओ अपने-अपने दावों के रिकॉर्ड अलग-अलग रखते हैं, और प्रत्येक प्रणाली के भीतर बीमा की छूट ठीक से काम करती है।
यह शर्त है कि प्लेटफॉर्म एल्गोरिथम चिह्नित सामग्री को दंडित न करे।
चौथा स्तर, सामग्री की उत्पत्ति की जांच। लेबलिंग लिखना है, जांच पढ़ना है—लेबल लगाने के बाद, प्लेटफॉर्म द्वारा नमूना जांच, नियामक द्वारा पुनर्जांच, ब्रांड ओनर द्वारा जांच, या साधारण उपयोगकर्ता द्वारा एक छवि अपलोड करके उसकी सत्यता जानने के लिए, सभी को “नोट जांच मशीन” की आवश्यकता होती है: C2PA Manifest विश्लेषण, SynthID/अलीबाबा अदृश्य जलरेखा निकालना, GCmark राष्ट्रीय मानक सीमा की पुष्टि।
ग्लोबल C2PA कंटेंट ट्रेसबिलिटी सॉल्यूशन मार्केट में, वेरिफिकेशन एंड इंस्पेक्शन एप्लिकेशन्स सबसे तेजी से बढ़ रहा सब-कैटेगरी है। देशी डिजिटल वॉटरमार्किंग बाजार का कुल आकार लगभग 52.8 अरब युआन है, जिसका चेकिंग एंड पॉइंट मुख्य रूप से GCmark (ईलेक्ट्रॉनिक स्टैंडर्ड्स इंस्टीट्यूट), अलीबाबा क्लाउड AI डिजिटल वेरिफिकेशन, MACCW (Qimingchenchen) और NetEase Yidun द्वारा संभाला जा रहा है, जबकि स्वतंत्र तीसरे पक्ष के चेकिंग SaaS सप्लायर की कमी है।
इस क्षमता और उत्पाद की असली पहचान एक ही स्रोत से आती है: माओताई कोड स्वयं कुछ ही पैसे का है, जबकि व्यापार जांच कोड प्रणाली और ब्रांड के रिस्क कंट्रोल बैकएंड ही नवीनीकरण का मुख्य क्षेत्र हैं।
अलग-अलग पहले स्तर के शॉवल बेचने से, जांच बार-बार कॉल की जाती है और वार्षिक सदस्यता पर आधारित निरंतर आय है, और जब क्रॉस-प्लेटफॉर्म रीशेयरिंग के दौरान मेटाडेटा को हटा दिया जाता है, तो रोबस्ट वॉटरमार्क निकालना अंतिम बाधा होता है—जो “पांच बार स्क्रीनशॉट लेने पर भी स्रोत की पीढ़ी को पढ़ पाता है”, वही AIGC में वेरिफिकेशन गन निर्माता होगा।
The identification method turns "content source" into an auditable asset; those selling shovels recover their costs first.
इसके लिए मजबूत जली निशान तकनीक के क्रांतिकारी विकास और उपयोगकर्ता भुगतान की आदतों के गठन की आवश्यकता है।
दस साल बाद वापस देखने पर, आज की हर उस सामग्री जिस पर "AI द्वारा उत्पादित" लेबल लगा है, वह पहले कारों पर लगाए गए पहले नंबर प्लेट की तरह लगेगी—परेशानी, अजीब, और लोगों की ओर से झलकती निगाहें।
लेकिन यही नंबर प्लेट अनुशासन को बनाए रखने वालों को एक ट्रेसेबल पहचान देती है और अनुशासन का उल्लंघन करने वालों को कहीं छिपने का मौका नहीं देती। राष्ट्र रास्ते बना रहा है, और पहचान की व्यवस्था दिशा निर्धारित करती है; उद्यमी और निवेशकों को यह गणना करनी चाहिए कि इस रास्ते के किस हिस्से पर टोल लगाया जा सकता है।
एक साल पूरा होना अंत नहीं, बल्कि क्रेडिट पास की टिकट है। जब ली फेईफी जैसे लोग जनरेटिव टेक्नोलॉजी को वर्ल्ड मॉडल के स्तर तक पहुँचाते हैं, तो एकमात्र चीज जो आगे बढ़ पाती है, वह अधिक कठोर दंड नहीं, बल्कि अधिक बुद्धिमान क्रेडिट है।
जिन लोगों ने इसे चिह्नित किया है, उनके पास दस साल बाद एक ऐसा जमा पत्र होगा जो दूसरों के पास नहीं होगा।
सूचना:
यह विश्लेषण वर्तमान नीतियों और उद्योग की गतिविधियों के आधार पर तार्किक अनुमान पर आधारित है; वास्तविक कार्यान्वयन की गति बहुत सारे चरों पर निर्भर करती है और यह निवेश सुझाव नहीं है।
इस लेख में शामिल वार्षिक आंकड़े बीजिंग इंटरनेट नियमन अधिकारियों द्वारा 2026 की 1 सितंबर को जारी किए गए कार्य स्थिति सूचना, चीन इंटरनेट नियमन वेबसाइट द्वारा 2026 की 2 सितंबर को जारी “स्वच्छ” अभियान सूचना, रेनमिन रिबाओ द्वारा 2026 की 28 अप्रैल की रिपोर्ट, और लियांगजियांग न्यू एरिया मार्केट रेगुलेशन अधिकारियों द्वारा 2026 की 5 में प्रकाशित जानकारी से लिए गए हैं; ली फेईफेई के World Labs Atlas उत्पाद की जानकारी क्रैंकस्टोन डेली, टेंसेंट न्यूज़ आदि द्वारा 2026 की 2 सितंबर की रिपोर्ट्स से ली गई है; C2PA कंटेंट प्रोवेनेंस सॉल्यूशंस मार्केट डेटा (2025 में 16.3 अरब → 2026 में 20.6 अरब → 2030 में 51.2 अरब अमेरिकी डॉलर, CAGR लगभग 25.6%) The Business Research Company की “C2PA Content Provenance Solutions Global Market Report 2026” (2026 मार्च में प्रकाशित) से प्राप्त है; घरेलू डिजिटल वॉटरमार्क कुल आकार लगभग 52.8 अरब युआन घरेलू सुरक्षा और वॉटरमार्क उद्योग की अध्ययन रिपोर्ट से प्राप्त है; बीजिंग इंटरनेट कोर्ट का मामला (2023)京0491民初16846号 है; Xiao Hong Shu प्लेटफॉर्म के नियम सुगुणजिया द्वारा 2026 की 7 अगस्त को जारी प्रबंधन घोषणा से प्राप्त हैं; Douyin के कार्यों में संशोधन 2026 की 31 अगस्त को प्रकाशित हुए सालगिरह की घोषणा से प्राप्त हैं; पंजीकरण आंकड़े 2026 की 30 जून तक के लिए राष्ट्रीय इंटरनेट नियमन कार्यालय की घोषणा से प्राप्त हैं (988 पंजीकृत, 598 पंजीकृत); Alibaba Cloud AI Digital Authentication, Qiming Xingchen MACCW, NetEase Yidun, Ruilai Intelligence, Guotou Intelligent Meiya Authentication आदि उत्पादों की जानकारी प्रत्येक निर्माता की सार्वजनिक製品 पृष्ठों से प्राप्त है; Joint Trust Timestamp AIGC PAS प्लेटफ़ॉर्म और प्रति फ़ाइल 10 युआन से प्रमाणन मूल्य tsa.cn और aigc.tsa.cn से प्राप्त है; شانघई कार-चेक प्रोडक्ट पर महत्वपूर्ण AI मॉडल की पहचान की रिपोर्ट 2025 के 7 में प्रकाशित हुई सार्वजनिक रिपोर्ट से प्राप्त है; मध्यम AI सामग्री-उत्पादकों की वार्षिक प्रौद्योगिकी सुधार लागत 500,000–1,500,000 युआन का परिसर, उद्योग-वास्तविक परीक्षणों और निर्माता के मूल्यों के βआधार पर प्रतिबद्ध है। पुराने मामलों में, UK Motor Vehicle Act, Germany Autonomous Driving Law, etc. सभी सार्वजनिक कानूनी स्रोत हैं। Goffman के Symbolic Carrier, Impression Management Concepts “The Presentation of Self in Everyday Life” से; Spencer का Separating Equilibrium Theory “Quarterly Journal of Economics” से।