CAP发布：AI内容创作的加密溯源标准

执行摘要

今天，VeritasChain Standards Organization（VSO）高兴地宣布发布CAP（Content AI Profile）Basic Specification v0.1——这是VAP（Verifiable AI Provenance）框架内的特定领域应用配置文件，旨在解决游戏、电影、动画、音乐、出版及相关行业中AI辅助内容创作的独特挑战。

CAP提供了一种标准化方法，用于在AI内容工作流程中记录可加密验证的审计追踪，使组织能够证明对新兴法规的合规性、防御知识产权索赔，并通过透明度建立利益相关者信任。

资源

规范：CAP Basic Specification v0.1
主页：veritaschain.org/vap/cap

挑战：缺乏问责的AI内容创作

人工智能与创意工作流程的整合正以前所未有的速度加速。生成式AI工具现在几乎在每个内容垂直领域协助角色设计、背景艺术创作、音乐作曲、语音合成和叙事开发。

这种转变带来了非凡的生产力提升——但也带来了前所未有的风险。

问责差距

当游戏工作室发布一款采用AI辅助角色设计的游戏时，他们面临一个根本问题：如何证明他们在AI管道中使用或未使用什么？

一家大型发行商收到了一封警告函，声称其最新发布的角色侵犯了一位独立艺术家的作品。警告函指控该角色是使用在该艺术家作品集上未经授权训练的AI生成的。

在这种情况下，工作室需要证明：

进入其AI管道的训练数据
训练或微调了哪些模型，以及针对什么数据
特定输出是如何生成的
从创建到发布的监管链

没有系统的溯源记录，这种证明本质上是不可能的。这就是"恶魔的证明"问题：没有全面的、防篡改的记录，证明否定是极其困难的。

监管势头

问责差距不仅仅是法律风险——它越来越成为监管要求。

欧盟AI法案（第12条）要求高风险AI系统必须维护能够监控操作和追溯结果的日志记录功能
MiFID II RTS 25在金融服务领域已经要求算法系统维护全面的审计追踪
日本著作权法第30条之4在某些条件下为AI训练提供豁免，但这些豁免的范围正在积极讨论中
数字服务法（DSA）和GDPR围绕内容溯源和透明度创建了额外义务

行业特定威胁

通过与利益相关者的广泛协商，VSO确定了五个主要威胁类别：

威胁ID	类别	描述
TH-1	IP稀释	通过AI生成未经授权复制独特IP元素
TH-2	逆向流动	与合作伙伴共享的资产被用于未经授权的AI训练
TH-3	机密泄露	发布前内容通过AI管道漏洞暴露
TH-4	深度伪造/肖像权滥用	未经授权合成表演者肖像或声音
TH-5	品牌/风格模仿	系统性复制独特品牌美学

CAP（Content AI Profile）介绍

CAP是VAP（Verifiable AI Provenance）框架内的领域配置文件，为内容创作工作流程提供专门规范。

设计理念

CAP建立在一个基本原则之上：

「留下证据，不要阻止AI」

CAP不是内容审核系统。它不阻止AI使用、评估输出质量或做出侵权判定。相反，它提供证据基础设施，使组织能够：

证明：展示AI工作流程中发生了什么
验证：确认溯源记录的完整性
防御：用加密证明对抗索赔
合规：通过系统文档满足监管要求

在VAP框架中的位置

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ VAP - Verifiable AI Provenance │ │ Framework (父级) │ │ │ │ ┌───────────┐ ┌───────────┐ ┌───────────┐ ┌───────────┐ │ │ │ VCP │ │ CAP │ │ DVP │ │ MAP │ │ │ │ 金融 │ │ 内容 │ │ 汽车 │ │ 医疗 │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ 算法 │ │ 游戏 │ │ 自动驾驶 │ │ 诊断 │ │ │ │ 交易 │ │ 电影 │ │ 车辆 │ │ 治疗 │ │ │ │ 审计 │ │ 音乐 │ │ ADAS │ │ 决策 │ │ │ └───────────┘ └───────────┘ └───────────┘ └───────────┘ │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

所有VAP配置文件共享通用加密基础设施：

哈希链架构实现防篡改事件链接
默克尔树结构实现高效验证
Ed25519数字签名确保真实性
SHA-256哈希确保完整性
UUID v7实现时间可排序的事件标识

技术架构

四个核心事件

CAP定义了四种基本事件类型，捕获AI内容工作流程的完整生命周期：

INGEST — 资产摄入

记录任何资产进入AI管道时的信息（训练数据、参考材料、风格指南、微调数据集）。每个摄入的资产都会收到加密哈希，创建进入系统内容的永久记录。

TRAIN — 模型训练

捕获AI模型训练或微调时的信息。创建将特定训练输入与生成的模型工件链接的永久记录。

GEN — 内容生成

记录每个生成操作，将输出与生成它们的模型和上下文链接。

EXPORT — 外部分发

跟踪资产离开受控环境的时间，包含用于解决"逆向流动"威胁的明确PermittedUse文档。

哈希链完整性

所有CAP事件通过哈希链结构链接。每个事件包含前一个事件的哈希，创建一个只追加的日志，任何修改都可被检测。

┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ Event 1 │ │ Event 2 │ │ Event 3 │ │ │ │ │ │ │ │ PrevHash: 0 │────▶│ PrevHash: H1 │────▶│ PrevHash: H2 │ │ Hash: H1 │ │ Hash: H2 │ │ Hash: H3 │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘

否定证明的力量

也许CAP最重要的功能是实现否定证明——证明某事没有发生的能力。

传统审计系统擅长证明肯定："用户X在时间Z执行了操作Y。"但当面对未经授权的AI训练指控时，组织需要证明否定："我们没有在争议资产上进行训练。"

否定证明如何工作

全面的INGEST日志：进入管道的每个资产都与其加密哈希一起记录
链完整性：哈希链结构确保没有记录可以在不被检测的情况下插入、修改或删除
时间覆盖：时间戳确定审计追踪覆盖的期间
哈希比较：争议资产的哈希可以与所有记录的哈希进行比较

如果争议资产的哈希未出现在链中，且链的完整性已验证，这构成非摄入的加密证明。

限制和诚实的注意事项

它证明完全相同文件的非摄入——修改版本会有不同的哈希
它需要从一开始就进行全面日志记录——追溯证明是不可能的
它依赖于链完整性——覆盖范围的差距会削弱证明
它不处理语义相似性——只处理加密身份

合规理念：证据优于禁止

CAP采用"遵守或解释"方法，而不是规定性合规模式。

CAP明确不做的事情

CAP不禁止AI使用——它记录，不限制
CAP不检测侵权——法律判定需要人类判断
CAP不将相似性等同于非法性——高相似性可能是独立创作的结果
CAP不要求披露模型内部——只记录输入和输出
CAP不启用实时内容阻止——它是审计系统，不是过滤器
CAP不评估输出质量——美学判断超出范围

行业应用

游戏

所有训练资产的全面INGEST日志记录、RightsBasis跟踪、用于发布前内容保护的ConfidentialityLevel、用于与合作伙伴共享资产的EXPORT控制。

电影和动画

符合SAG-AFTRA要求的ConsentBasis跟踪、多司法管辖区合规文档、用于尽职调查验证的清晰审计追踪。

音乐

支持撤销的详细同意跟踪、人类和AI贡献的明确区分、用于版税和署名分配的审计追踪。

出版

微调语言模型的TRAIN事件日志记录、人类编辑干预的清晰文档、用于抄袭调查的证据。

开始使用

实施级别

级别	名称	典型用例
L1	Basic	小型工作室、独立开发者
L2	Standard	中型组织
L3	Enterprise	大型企业、受监管实体

资源

联系方式

企业：enterprise@veritaschain.org
技术：technical@veritaschain.org
开发者：developers@veritaschain.org

结论

创意产业正处于拐点。AI正在以带来巨大机遇和重大风险的方式改变内容创作。成功的组织将是那些在维护保护创作者、权利持有者和公众的问责基础设施的同时，拥抱AI能力的组织。

CAP提供了这种基础设施。它不是创新的障碍，而是负责任创新的推动者。通过以加密完整性记录AI管道中发生的事情，CAP使组织能够：

防御：保护自己免受不实索赔
证明：展示对新兴法规的合规性
建立：通过透明度建立利益相关者信任
准备：为AI溯源不再可选的未来做准备

我们邀请全球内容组织评估CAP在其工作流程中的应用。规范是开放的，工具是可访问的，准备的时间就是现在。

VeritasChain Standards Organization（VSO）是一个致力于为AI系统问责开发开放规范的标准组织。我们的使命是通过在危机出现之前建立AI系统的透明度基础设施，构建"一个能够在事故发生之前学习的文明"。

"验证，而非信任"

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