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根据路磊的观察，当前像李沐阳所遭遇的“误判”，主要源于平台普遍采用的AI识别模型。“这些模型通过学习海量AI生成内容建立判定标准，却容易将人类创作中的优质特征误判为AI产物。”例如，画师反复打磨的笔触与色彩搭配，学术论文中逻辑严密的表达，都可能被系统标记为AI作品——越是精良的作品，越容易被误判，形成一种技术悖论。

那么，如何构建既具穿透力又具备广泛适用性的规范？在冯子轩看来，应通过“底线”与“弹性”相结合的方式搭建基础框架：“即由法律确立统一的标识标准，同时为不同应用场景预留适配空间。明确‘显式标识’与‘隐式标识’的双重要求，并通过责任分层机制匹配不同场景。”例如，服务提供者承担“源头标识义务”，平台履行“核验补充义务”，并对用户故意删除标识的行为明确法律责任。

事实上，除强制标识外，AI相关法规仍在不断完善中。职业律师安宇华指出，目前《生成式人工智能服务暂行管理办法》与《人工智能合成内容标识办法》等均属于部门规章，法律效力层级较低，内容也较为零散，缺乏一部高位阶的统筹性法律。“以温峥嵘遭遇的AI换脸事件为例，维权仅能依赖肖像权、隐私权等分散条款，对大规模声誉损害难以量化界定，缺乏强有力的高阶法律支撑。”

在规则统筹不足的同时，具体细则也有待进一步明确。冯子轩认为，当前的双轨标识机制标准模糊，处罚规则不够清晰，有必要出台更详尽的执行细则。“例如，以强制性国家标准为基础赛车飞艇app，确保隐式标识可跨平台追溯与核验；将罚款额度与违法所得挂钩，按违规情节分层处罚，对恶意篡改标识、批量造假等行为加大惩处，并明确创作者、平台及技术提供者的责任边界。”

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