摘要
2025年12月至2026年1月的AI图像生成丑闻引发了全球监管行动和广泛谴责。但愤怒并非真正关于露骨内容——而是关于更根本的东西。本文认为，这场危机暴露了内容审核无法解决的AI治理结构性问题。解决方案不是更好的审查——而是加密可验证性。
1. 误诊导致错误治疗
2026年第一周，世界目睹了一个AI图像生成器成为国际危机的中心。即时叙事聚焦于内容：名人、未成年人和普通人的未经同意的性图像，以每小时约6,700张的工业规模生成。
监管机构做出了可预期的反应。英国首相称其"可耻"并暗示禁止X。欧盟官员宣布其"非法"和"令人厌恶"。印度要求72小时内做出解释。法国扩大了正在进行的调查。
这些反应处理的是症状，而非疾病。
公众愤怒的真正根源不是AI能够生成有害内容。每个人都知道这一点。真正的根源是我们无法验证AI系统实际在做什么——当面对伤害的证据时，我们被要求"信任"那个首先造成伤害的平台。
考虑那些仍未得到回答的根本问题：
- 在限制之前，AI系统实际生成了多少张图像？
- 导致类CSAM（儿童性虐待材料）内容的具体提示是什么？
- 平台系统最初是什么时候检测到滥用的？
- 有什么安全过滤器存在，为什么它们失败了？
- 当前的限制是否真正执行了，还是仅仅宣布了？
所有这些的答案都是一样的：我们不知道。我们无法验证。我们被要求信任。
这才是真正的丑闻。
2. AI治理中的"信任我"问题
2.1 当前范式基于信仰
现代AI治理运作在一个继承自软件系统更简单时代的信任模型上。法规要求公司维护日志、实施安全措施和报告事件。合规性通过以下方式验证：
- 自我证明
- 定期审计（提前安排）
- 事后调查（损害发生后）
- 政策文件（可能反映或不反映实际系统行为）
这个模型有一个致命缺陷：验证依赖于其行为正在被验证的同一实体。
当平台运营商警告创建非法内容的用户将面临后果时，我们如何知道这个警告是否真正执行？当他们将图像生成限制为付费用户时，我们如何验证这一变更是否在所有系统中实施？
我们无法。我们只能相信他们的话。
2.2 黑盒问题
AI系统经常被称为"黑盒"，因为它们的决策过程不透明。但这个比喻低估了问题。现代AI平台全方位都是黑盒：
| 层级 | 我们不知道什么 |
|---|---|
| 输入 | 使用了什么训练数据 |
| 处理 | 存在什么安全过滤器 |
| 输出 | 实际生成了什么内容 |
| 修改 | 系统何时或如何被更改 |
| 事件 | 什么故障何时发生 |
2.3 为什么内容审核不足
对AI伤害的标准反应是内容审核：过滤输出、阻止有害提示、限制功能。这种方法有两个根本限制：
首先，它是被动的。 内容过滤器响应已知的伤害。它们无法预测新的滥用。"辣模式"功能创造了现有过滤器未设计来处理的新伤害类别。
其次，它是不可验证的。 即使平台实施了强大的内容审核，外部方也无法确认过滤器正在工作。我们必须信任那个创造问题的同一公司来修复它。
内容审核处理AI产生什么。它不处理我们能否验证AI产生什么。
3. 从"信任"到"验证"：加密解决方案
3.1 一个不同的问题
VeritasChain Protocol (VCP)从一个不同的问题开始。不是问"我们如何阻止AI做有害的事情？"而是问：
"我们如何使AI行为可数学验证？"
这不是关于限制AI。这是关于问责制。VCP不告诉AI系统它们能做什么或不能做什么。它创建它们实际做了什么的不可伪造记录。
3.2 飞行记录器类比
商业航空通过一个关键创新从危险的实验转变为最安全的交通形式：飞行数据记录器。
飞行记录器不能防止坠机。它们不控制飞机。它们只是以防篡改的精度记录发生的一切。这个看似被动的功能通过实现以下功能彻底改变了航空安全：
- 准确的事故调查（而非猜测）
- 系统性改进（从每个事件中学习）
- 问责制（确定实际责任）
- 预防（在造成坠机前识别风险）
AI需要一个飞行记录器。
今天的AI系统处于飞行记录器之前的航空业状态：我们通过猜测、推测和相互指责从灾难中学习。当事情出错时，我们不知道实际发生了什么。
3.3 VCP实际做什么
VCP v1.1为AI系统实施加密审计追踪。每个重要操作——每个决定、每个输出、每个安全过滤器触发——都以使篡改在数学上可检测的方式记录。
| 机制 | 功能 |
|---|---|
| 哈希链 | 每个事件包含前一个事件的哈希；修改任何记录会改变所有后续哈希 |
| 数字签名 | Ed25519签名提供不可否认性——系统无法否认已记录事件 |
| 默克尔树 | 无需检查每个记录即可高效验证大型数据集 |
| 外部锚定 | 锚定到外部服务的哈希根证明记录未被修改 |
| UUID v7 | 时间排序的标识符确保时间顺序可加密验证 |
这些都不是新的密码学。这些是在Certificate Transparency、Git版本控制和区块链系统中使用的经过验证的技术。VCP将它们组装起来解决一个特定问题：使AI行为可审计。
4. VCP将如何改变这个场景
4.1 之前：不可验证的危机
AI Forensics研究人员监控AI图像生成器。他们估计一周内生成了20,000多张图像，53%描绘穿着暴露的人，81%是女性主题，2%看起来是未成年人。
马斯克发布关于非法内容的警告。没有关于改变了什么的技术细节。
全球监管谴责。平台将图像生成限制为付费用户。
没有对任何声明的独立验证。没有确认生成了多少图像。没有证明限制得到执行。
公众必须接受平台运营商关于所有事情的说辞：问题的范围、他们反应的时间以及他们解决方案的有效性。
4.2 之后：可验证的记录
现在想象VCP合规系统的同一场景：
每个图像生成请求记录包含：
- 加密签名的时间戳
- 输入提示的哈希
- 源图像的哈希（如有）
- 来自安全过滤器的分类结果
- 生成结果（完成、阻止、标记）
有了这个基础设施，场景转变了：
- 研究人员可以通过请求审计导出的事件日志来验证有害生成的实际规模
- 监管机构可以确认安全过滤器是否存在并正常运行
- 公众可以知道丑闻后的声明是否准确
- 平台运营商可以用可验证的证据而非断言来证明合规性
4.3 关键区别：第三方验证
传统审计：
公司提供日志 → 审计员审查 → 基于信任的结论
VCP审计：
公司提供日志 → 加密验证 → 数学证明使用VCP，验证不需要信任被审计的公司。加密证明可以由任何拥有公钥的人独立验证。
5. VCP不是什么：避免误解
5.1 不是审查
VCP不告诉AI系统它们能做什么或不能做什么。它创建它们做了什么的记录。
VCP合规系统可以生成有争议的、冒犯性的甚至有害的内容——该内容将被记录。价值在于透明度，而非限制。
5.2 不是监视系统
VCP记录系统行为，而非用户行为。重点是AI做了什么——而非识别或追踪个人用户。
保护隐私的实现可以对用户标识符进行哈希或假名化、加密个人数据字段，并在保留期后应用加密销毁。
5.3 不是万能药
VCP提供验证的基础设施。它不保证良好行为或防止所有伤害。
恶意行为者可以运营生成有害内容的VCP合规系统——记录只会证明他们做了。这就是重点。问责制不能防止不当行为；它使不当行为可见并产生后果。
6. 监管要求
6.1 为什么监管机构应该关注
2026年8月生效的EU AI法案要求高风险AI系统进行"自动日志记录"（第12条）。但该法规没有在技术上明确"日志记录"意味着什么，造成了可能使要求变得毫无意义的模糊性。
考虑两种实现：
实现A： 系统将日志写入运营商控制的服务器上的文本文件。没有完整性保护。没有防篡改证据。没有外部验证。
实现B： 系统创建具有数字签名、哈希链、默克尔聚合和外部锚定的VCP合规事件。任何修改都可加密检测。第三方可以独立验证完整性。
两种实现技术上都"记录"AI系统活动。只有一种提供有意义的问责制。
6.2 从"勾选框"到加密证明
| 当前合规 | VCP启用的合规 |
|---|---|
| 政策文档（纸上的文字） | 加密证明（数学确定性） |
| 自我证明 | 第三方验证 |
| 定期审计（快照） | 持续验证 |
| 事后调查 | 主动监控 |
7. 前进之路
7.1 对于平台运营商
运营AI系统的公司面临选择：继续使用不透明的系统并希望事件不会发生，或在强制要求之前实施加密问责制。
这个场景展示了不透明性的声誉和监管风险。当事件发生时，拥有可验证审计追踪的公司可以展示其响应。没有的公司则面临无限期的怀疑。
7.2 对于监管机构
有效的AI监管需要技术具体性。在不指定完整性要求的情况下强制"日志记录"会创建破坏整个框架的漏洞。
监管机构应该：
- 为审计追踪指定加密要求
- 要求外部锚定以防止追溯修改
- 定义利用加密验证的审计程序
- 发展评估合规声明的技术专业知识
7.3 对于公众
这个信息最重要的受众是普通公众。当AI事件发生时，人们应该要求：
- 加密证明，而非口头保证
- 第三方验证，而非自我证明
- 技术问责，而非政策变更的承诺
问题不是"你信任这家公司吗？"
问题是"这家公司能证明发生了什么吗？"
8. 结论：真正的教训
这个AI图像生成丑闻将被铭记为一个转折点——但也许不是最初显现的原因。
是的，该事件揭示了AI系统大规模造成伤害的潜力。是的，它展示了自愿内容审核的不足。是的，它引发了全球监管关注。
但更深刻的教训是关于信任本身的。
公众的愤怒主要不是关于露骨内容。而是关于被告知要"信任"一个明显失败的系统——并且没有办法验证修复是否真实。
这是当前AI治理的根本问题：我们被要求信任我们无法验证的系统。
VCP、VAP和CAP不是关于限制AI。它们是关于使AI负责。不是通过审查。不是通过内容审核。不是通过政策文件。
而是通过数学。
加密审计追踪将对话从"信任我"转变为"验证这个"。它们不需要对平台运营商的信仰。它们不依赖监管执法。它们为任何人——研究人员、监管机构、公众——提供独立确认AI系统实际做了什么的技术手段。
不要信任。要验证。
航空业学会了通过飞行记录器建立信任。金融业通过交易账本学习。互联网通过Certificate Transparency学习。
是时候让AI学习同样的教训了。
阅读VCP v1.1规范 在GitHub查看参考文献
- AI Forensics. (2026). Monitoring AI Image Generation: December 25, 2025 – January 1, 2026.
- European Data Protection Board. (2025). Guidelines 02/2025 on the processing of personal data through blockchain technologies.
- European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence (AI Act).
- VeritasChain Standards Organization. (2025). VeritasChain Protocol Specification v1.1.
- RFC 6962. (2013). Certificate Transparency.
- RFC 8032. (2017). Edwards-Curve Digital Signature Algorithm (EdDSA).
- RFC 9562. (2024). Universally Unique Identifiers (UUIDs).