面向编辑部、记者与摄影师

在发表之前核查一张照片或一段文字

在稿件或照片上署名的人，需要的不是一个百分比，而是能够说明理由的能力。

一张来自信源的图片、通稿里的一张肖像、一段写得「太好」的文字：核查往往要在时间紧、责任重的情况下完成。这个页面介绍我们自己使用的工作流程——先靠眼睛，再靠工具——以及相比一个干巴巴的分数，Uthentic 还能多提供什么。

核查流程，一步一步来

务必索要原始文件，而不是截图或聊天软件里转发的图片：每一次转发都会压缩图片，抹去核查所需的数据。记下是谁在什么时候把它发给你的。

从社交媒体保存的图片早已丢失元数据：没有 EXIF 并不能证明它是假的。

阴影与光线是否符合同一个光源，反射中是否真的包含周围环境，景深是否与所声称的镜头相符，皮肤与织物的微观纹理在放大后是否仍保持不规则。

美颜修图、强力降噪和小尺寸文件同样会破坏真实照片的纹理。

Uthentic 不会把结论交给单一模型：开源检测器、对场景进行推理的视觉模型、文件数据以及可能存在的来源溯源痕迹、皮肤局部读取和画面完整性图，在校准后融合。

只有当信号真正相互矛盾时，才会启动仲裁环节：不会强行凑出一个数字。

报告会在图片上标出可疑区域，说明是哪个信号引发了标记，并解释在什么样的光线或情境下最容易造假。

被标记的区域是需要向信源核实的点，而不是自动的定罪。

报告可导出为带取证清单和核验编码的 PDF：可以附在稿件里，交给主编或律师，与信源的回复一并保存。

没有任何工具能做到百分之百可靠：报告是用来支持编辑决定的依据，而不是替代它。

这是能避免一次更正声明的关键区别。生成图片背后没有相机：没有传感器指纹，没有镜头痕迹，整张画面的纹理过于统一。而经过后期处理的真实照片，除了被修改的区域外，其余部分都保留着拍摄时的印记：替换天空、去掉路人、生成式填充、磨皮都会在局部留下不连贯的痕迹。

Uthentic 会把这类情况报告为「真实照片，含修改区域」，而不是把整张图判定为 AI——后者正是让很多只是在暗房里做了本职工作的摄影师蒙受不白之冤的常见错误。

对于一份通稿、一封邮件声明或一篇外部投稿，文字分析与图片分析是分开进行的，各自有独立的报告：写作的可预测性、句间节奏的一致性，以及语言模型典型的重复套路，会被逐一说明。

在文字上比图片更需要谨慎：非常「教科书式」的写作也可能像模型生成的一样。因此，当信号不够充分时，报告会直接标注证据不足，而不是给出一个在编辑部站不住脚的百分比。

图片只在处理过程中被使用，处理完毕后立即删除：不会被用来训练任何模型。因此，受禁发期约束或需要保护信源的材料，可以在不留档案的情况下完成核查。