生成式人工智能算法透明度架构对公众信任的影响机制及治理策略研究

生成式人工智能正以前所未有的速度渗透到信息生产、决策辅助与日常交互中，但一个悖论也同步浮现：使用率在上升，信任度却在下滑。IBM 2026 年覆盖 12 个国家、20589 名受访者的调查显示，AI 使用率从 52% 升至 69%，而用户对 AI 生成内容的信任度却从 63% 降至 59%^[1]。透明度被普遍视为重建信任的核心抓手，但"透明"究竟意味着什么？它通过怎样的心理与制度路径作用于信任？又该如何在公众知情权、商业秘密与技术可行性之间取得平衡？本文尝试构建一个"透明度架构—影响机制—治理策略"的分析框架，并结合中国、欧盟、美国三方监管实践与最新技术进展给出回答。

一、问题的提出：为什么透明度成为信任的关键变量

1.1 一个反向运动的曲线

生成式 AI 的能力越强，公众的不安往往越具体。这种不安并非源于"AI 不够聪明"，而是源于结果的不可预期性：

• 幻觉与虚构：模型会一本正经地编造参考文献、数据出处和不存在的网页；
• 深度伪造：图像、音频、视频足以以假乱真，模糊真实与合成的边界；
• 偏见与歧视：训练数据中的偏差可能在生成中被放大；
• 责任悬空：当内容由模型"自主"生成，出错时谁来负责变得模糊，即所谓"责任鸿沟"；
• 黑箱决策：用户看到输出，却看不到输出是如何产生的。

Meltwater 与 YouGov 2026 年对澳大利亚、加拿大、法国、德国、新加坡、英国、美国 7 个市场近万名成年人的调研显示，仅 39% 的消费者对生成式 AI 的未来感到兴奋，51% 持怀疑或不确定态度，公众正面情绪从 2025 年中 22% 降至 2026 年 2 月的 17%^[2]。这种"越普及、越警惕"的心态，把透明度问题从技术伦理议题推到了治理议程的中心。

1.2 透明度为何与信任绑定

社会学意义上的信任，是在"时空分离"条件下对一个人或系统之可依赖性所持有的信心。面对一个能力强大但内部逻辑不可见的系统，公众缺乏直接验证其可靠性的手段，只能依赖替代性信号来判断是否可信。透明度提供的正是这样一组信号：它让系统的行为从"不可观测"变为"可审视"，从而把"盲信"转化为"有条件的信赖"。

但这里有一个常被忽略的前提：透明 ≠ 公开一切，信任 ≠ 透明的线性函数。过度、无序的披露可能造成信息过载，甚至因暴露技术不确定性而加剧恐慌。透明度如何设计、披露什么、向谁披露、在什么场景披露，决定了它最终是增进信任还是消耗信任。

二、什么是"算法透明度架构"：一个分层框架

"透明度"在政策文本和学术文献中常被混用。要讨论它对信任的影响，必须先把它拆解为可操作的层次。

2.1 从"黑盒"到"玻璃盒"：三层经典划分

可解释 AI（XAI）研究通常把透明性区分为三个递进层次：

1. 数据透明度：训练数据从何而来、是否合法、是否具有代表性、存在何种偏差；
2. 算法透明度：模型的决策逻辑、特征权重、推理机制是什么；
3. 过程透明度：系统如何被设计、测试、部署、监控，出现问题如何处置和追责。

这个划分的价值在于指出：单纯公开模型结构（算法透明）并不等于完整透明，数据来源与运维过程同样是信任的来源。

2.2 ISO/IEC 12792:2025 的四级分类法

2025 年发布的 BS EN ISO/IEC 12792:2025 是国际上首个 AI 透明度分类法标准（由 ISO/IEC JTC 1/SC 42 制定），它把透明度信息组织为四个层级，且明确"针对不同利益相关方裁剪披露"：

标准特别引入"约束条件"概念：商业机密或隐私敏感信息可以豁免披露，但必须说明原因^[3]。这实际上为"合理透明"而非"完全公开"提供了国际标准依据。

2.3 "鱼缸型透明"与"合理型透明"

学界对披露策略也有两分法^[4]：

• 鱼缸型透明（Fishbowl Transparency）：主张源代码、数据库的完全披露。它在检测偏见、应对信任危机等特定场景有价值，但因冲击商业秘密、超出公众理解能力、且机器学习本身存在技术不确定性，难以普遍适用。
• 合理型透明（Reasoned Transparency）：主张差异化、选择性披露，包括"场景化透明""分层透明"——根据应用领域、风险等级、受众特征决定披露的内容与深度。关键基础设施需全面公示，大型商业平台向监管备案，初创企业可适用较低限度。

本文所说的"透明度架构"，正是指以合理型透明为原则、以四级分类为骨架、嵌入技术与制度双重支撑的系统化披露体系，而非把模型权重全部公开的简单主张。

三、透明度影响公众信任的机制

透明度不是直接"产生"信任，而是通过若干中介路径间接作用。结合公平启发理论、隐私计算理论与技术接受模型，可辨识出五条主要机制。

3.1 公平感知路径：透明 → 感知公平 → 信任

一项 2026 年发表于 BMC Psychology、针对 419 名中国高校学生的结构方程模型研究发现^[5]：

• 算法透明度显著提升感知算法公平（β = 0.434, p < 0.001）；
• 感知公平进一步构建技术信任（β = 0.582, p < 0.001）；
• 技术信任正向影响感知学习成效（β = 0.551）与教育公平感（β = 0.425）；
• 而数据隐私担忧对技术信任有显著负向作用（β = −0.090）。

这说明透明度首先解决的是"规则是否公正"的判断。当用户理解系统为何如此输出，便更倾向于认为过程是公平的，公平感再转化为信任。

3.2 能力与可靠感知路径：透明 → 可预期性 → 信任

信任的一个维度是对系统"能力"的信心。透明度通过披露模型的适用范围、性能指标、已知局限和失败案例，让用户形成合理的能力预期。预期与实际表现一致时，信任得到正向强化；反之，若营销把 AI 包装成"无所不能"，用户在遭遇幻觉后会产生强烈的信任反噬。

这解释了为何 IBM 调查中 44% 的用户最看重"信息准确性"，远超对"速度"的关注（23%）^[1]：可靠比聪明更能支撑信任。

3.3 善意与价值对齐路径：透明 → 感知善意 → 信任

信任不仅关乎"能不能"，更关乎"为不为我好"。披露训练数据的处理原则、内容安全策略、拒绝服务的边界、对偏见的修正措施，传递的是提供者的善意与价值取向。当用户相信系统的设计者把用户权益、社会福祉纳入考量，情感性信任才会建立。

3.4 可控与赋权路径：透明 → 感知控制 → 信任

透明如果伴随可操作的选择权，效果会显著放大。中国《互联网信息服务算法推荐管理规定》要求提供者公示算法基本原理、目的意图和运行机制，并提供便捷的关闭算法推荐选项^[6]；《个人信息保护法》也赋予用户对自动化决策的说明权和拒绝权。当用户知道自己"可以退出、可以质疑、可以纠错"，对系统的掌控感会显著降低焦虑，进而提升信任。

3.5 问责与纠错路径：透明 → 可追溯 → 制度信任

这是制度层面的路径。透明度让系统行为留下可审计的痕迹，一旦出错能够定位责任、追溯原因、实施救济。当公众相信"出了问题有人负责、有渠道纠正"，他们对整个 AI 生态的制度性信任才会稳固。这一路径高度依赖标识、溯源、备案、审计等基础设施。

3.6 一个关键的调节变量：受众的技术素养

值得强调的是，上述路径并非对所有人同等有效。研究发现，计算机相关专业与商科专业学生在信任形成路径上存在显著结构差异——前者更依赖对算法机制的理解，后者更依赖公平感知与使用体验^[5]。这意味着面向公众的透明度必须是"可理解的透明"：堆彻技术参数对普通用户不仅无效，还可能引发困惑。透明度架构需要分层表达：对监管者和审计者提供技术细节，对公众提供清晰、通俗、场景化的说明。

四、透明度的"信任悖论"与边界

透明并不总是增进信任，设计不当会产生反效果，这就是所谓"信任悖论"。

4.1 信息过载与透明度疲劳

一次性披露冗长的隐私政策、技术文档，会使用户无力阅读，透明度沦为"合规表演"。有效的透明应当是分层、渐进、可交互的：关键信息前置，细节按需展开。

4.2 暴露不确定性引发的恐慌

机器学习系统存在固有的概率性和不确定性。如果把模型的错误率、失效边界直白而不加解释地公开，可能被公众误读为"系统不可靠"。合理的做法是把局限与应对措施一并呈现，传递"我们知道风险并已加以管控"的信号。

4.3 商业秘密与创新激励

完全公开源代码和训练数据会削弱企业的竞争优势和创新动力。这正是鱼缸型透明难以普及的根本原因。制度设计需要在公众知情权与知识产权之间划定边界，通过"向监管透明 + 向公众适度说明"的组合实现平衡。

4.4 安全对抗风险

过度披露系统细节可能被恶意利用，实施提示词攻击、数据投毒、越狱等。对高风险系统，透明度应当优先面向受信任的审计方和监管机构，而非无差别公开。

五、治理实践：中国、欧盟与美国三种路径的比较

5.1 欧盟：以权利为核心、基于风险的强监管

欧盟《人工智能法案》（Regulation (EU) 2024/1689）是全球首部综合性 AI 法规，2026 年 8 月 2 日起全面进入执法阶段，透明度义务和禁止性做法正式生效^[11][12]。其透明度架构有几个支柱：

（1）风险分级，差异化义务

• 不可接受风险：操纵、社会评分、特定预测警务等被禁止；
• 高风险：教育、就业、信贷、执法、司法等八大领域须履行严格合规（数据治理、文档、日志、人工监督、合规评估）；
• 有限风险：聊天机器人须告知用户"正在与 AI 互动"，深度伪造和合成内容须加标识；
• 通用 AI 模型（GPAI）：须保存技术文档、遵守版权政策、发布训练数据的"足够详细摘要"。

（2）系统性风险 GPAI 的额外义务

训练算力超过 $10^{25}$ FLOPs 或被认定具有高强影响力的模型，须进行模型对抗测试、评估与缓解系统性风险、保障网络安全，并就化学/生物/放射/核风险、失控、网络犯罪、操纵、基本权利等承担责任。2026 年 8 月起，欧盟 AI 办公室对 GPAI 提供者拥有完整的信息调取、模型评估和处罚权。

（3）内容标识与机器可读标记

AI 生成或修改的图像、视频、音频、文本须带清晰标识和机器可读数字标记；深度伪造必须明示人工生成属性。欧盟委员会 2026 年 7 月还专门发布透明度义务指南，界定提供者与部署者各自的责任^[13]。

（4）高额罚则

违规罚款可达全球营业额的一定比例（最严重违规高达 7%），上不封顶式的威慑构成强约束。

5.2 中国：发展与安全并重、全链路分层治理

中国的生成式 AI 治理走的是"行政法规 + 部门规章 + 算法备案 + 伦理审查"的组合路径，强调包容审慎、分类分级。

（1）基础性规章

• 《生成式人工智能服务管理暂行办法》（国家网信办等七部门令第 15 号，2023 年 8 月 15 日施行）：第四条第（五）项明确"采取有效措施，提升生成式人工智能服务的透明度，提高生成内容的准确性和可靠性"；第十七条要求具有舆论属性或社会动员能力的服务开展安全评估并履行算法备案^[7]；
• 《互联网信息服务深度合成管理规定》（三部门令第 12 号，2023 年 1 月 10 日施行）：要求对可能导致公众混淆或误认的深度合成内容进行显著标识、算法备案、生物识别信息保护^[8]；
• 《互联网信息服务算法推荐管理规定》（四部门令第 9 号，2022 年 3 月 1 日施行）：要求公示算法基本原理、目的意图、运行机制，提供关闭选项，禁止大数据杀熟和诱导沉迷^[6]。

（2）2026 年伦理审查刚性化

工信部等十部门 2026 年 3 月发布的《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）），将伦理从倡议转为刚性义务，要求强制设立伦理委员会，确立福祉优先、尊重人权、公平公正、透明可解释等原则。

（3）全链路与场景化治理

中国治理的一个鲜明特点是强调全链路责任：按"获益与风险相一致""危险控制"原则，在基础模型开发、系统集成、服务应用各环节分配责任^[9]。基础模型开发者承担源头治理责任，服务提供者承担场景化风险管理责任。监管机构实施"穿透式监管"，深入算法底层逻辑、数据来源与审核机制，而不只停留在服务表象^[10]。

5.3 美国：联邦去监管、州级立法与标准先行的分散模式

美国至今没有一部全面的联邦 AI 法律，其治理呈现"联邦政策摇摆 + 机构执法 + 州级立法填补 + 自愿性标准"的分散格局，与欧盟的统一立法形成鲜明对照。

（1）联邦层面的政策转向

• 2023 年 10 月拜登政府曾签署第 14110 号行政令《安全、可靠、可信地开发与使用人工智能》，要求大模型开发者向政府共享安全测试结果、建立报告义务；
• 2025 年 1 月 23 日，特朗普政府签署第 14179 号行政令《消除美国在人工智能领域发挥领导作用的障碍》，撤销第 14110 号行政令，要求各机构审查并暂停、修订或撤销依据其制定的政策，核心导向是"消除监管障碍、巩固全球领先、依靠私营部门创新"^[20]；
• 这一转向取消了针对"双用途基础模型"的旗舰级安全测试与强制报告要求，联邦层面的强制性透明度义务大幅收缩。

（2）NIST AI RMF：留存下来的"事实标准"

值得注意的是，尽管 14110 号行政令被撤销，美国国家标准与技术研究院（NIST）依据其制定的 AI 风险管理框架（AI RMF 1.0） 仍独立存续，并在实践中逐步演化为企业、采购方和监管者广泛参照的自愿性合规标准。其核心功能是"治理—映射—测量—管理"（Govern-Map-Measure-Manage），并在 2024 年发布了面向生成式 AI 的配套 Profile，对数据来源、模型局限、内容标识、红队测试等提出指引。NIST 还提出了 AI 决定"可解释"的四项原则：输出应提供相关证据或原因、向用户提供有意义且易于理解的解释等。

（3）机构执法：FTC 与行业监管者"另辟蹊径"

在缺乏统一立法的情况下，现有机构依其既有职权介入 AI 治理：

• **联邦贸易委员会（FTC）**依据《联邦贸易委员会法》第 5 条打击 AI 领域的欺骗性商业行为（虚假宣传、数据泄露、算法歧视、"AI 洗白"），并对 OpenAI 等企业展开调查；其逻辑不是专门立 AI 法，而是用"禁止不公平或欺骗性行为"这一现有工具要求企业对 AI 能力、数据实践和生成内容真实性负责；
• SEC 要求上市公司披露 AI 相关风险；FDA 更新 AI/ML 医疗器械审批框架；就业、信贷等领域则受既有反歧视法律约束。

（4）州级立法：碎片化中生长出透明度规则

联邦缺位促使各州先行，形成复杂的合规地图：

• 加州 SB 942（《加州 AI 透明法案》）：对在加州面向公众、月活/访客超 100 万的"受规企业"AI 系统，要求全面披露由 AI 生成或修改的内容，建设 AI 识别工具与内容披露机制，违者每日可处 5,000 美元罚款；
• 加州 SB 2013（《AI 训练数据透明法案》）：要求生成式 AI 开发者公开训练数据的详细信息，包括来源、是否含受版权保护数据及对数据集的修改；两项均于 2026 年 1 月 1 日生效^[21]；
• 科罗拉多 AI Act（CAIA / SB 205）：对标欧盟 AI 法案，要求"高风险 AI 系统"开发者和部署者履行防止算法歧视、开展风险评估与披露的义务（原定 2026 年生效，后经 SB 189 修订推迟至 2027 年）；
• 纽约市 Local Law 144：要求自动化就业决策（AEDT）工具接受独立偏见审计；
• 得州 TRAIGA（HB 149）、伊利诺伊 AI 招聘法等则聚焦特定场景。
• 2026 年 6 月众议院提出《伟大美国人工智能法案》草案，拟建立联邦统一框架、要求大型前沿模型开发商每半年接受安全审计，并在数年内冻结州级 AI 立法权，但截至本文写作时尚处立法进程，未成为法律^[22]。

（5）美国公众的信任与监管态度

美国公众对 AI 的态度为这种治理格局提供了社会注脚。Pew Research Center 2025 年调查显示：

• 对 AI 在日常生活中的影响，美国公众担忧（50%）远多于兴奋（10%）^[23]；
• 在监管信任上，仅 44% 的美国成年人表示"非常或比较信任"联邦政府能有效监管 AI，47% 表示"几乎不信任"^[24]；
• 公众和专家都希望拥有更多个人控制权，并担心政府监管不到位——这种"既担忧 AI、又不太信任政府能管好"的矛盾心态，正是美国选择以市场自律、事后执法和州级试验为主、而非统一前置立法的社会基础。

5.4 三种路径的比较与启示

三种路径并非对立，而是呈现趋同：都把透明度、内容标识、风险分级、问责机制作为核心支柱。差异更多在"谁来强制、何时介入、罚则多重"。对全球运营的企业而言，取三者最严交集（如同时满足欧盟内容标记、加州训练数据披露和中国算法备案要求）正在成为事实标准。

六、透明度的技术基础设施

透明度不能只靠法律文本，必须有可落地的技术支撑。当前正在快速成熟的主要有三类。

6.1 内容来源与溯源：C2PA

C2PA（Coalition for Content Provenance and Authenticity，内容来源与真实性联盟）由 Adobe、微软、BBC、《纽约时报》等在 2021 年发起，制定了一套开放技术标准：

• 在媒体文件中嵌入加密签名的元数据清单（Manifest）；
• 记录内容由什么工具/模型创建、创建时间、是否被修改、经过哪些处理；
• 元数据随内容本身传播，平台和工具可读取、保留、传递来源信息；
• 不仅用于 AI 内容，也被相机厂商、新闻机构用于证明图像来源与历史。

6.2 不可见水印：SynthID

SynthID 由 Google DeepMind 开发，直接在生成媒体（图像、音频，并向视频、文本扩展）中嵌入人眼/耳不可察觉、但可被检测的数字信号。与元数据不同，水印是内容本身的一部分，即使经过裁剪、压缩、格式转换也更难被完全去除。

当前的产业实践是双重标记：

• Google 自 2025 年 11 月起，其所有图像生成服务（Gemini、Nano Banana Pro、Vertex AI、Google Ads）自动嵌入 SynthID 水印 + C2PA 元数据；OpenAI 为 DALL·E 3、ImageGen、Sora 图像加入 C2PA 内容凭证，并与 Google 合作为图像加入 SynthID，2026 年 7 月起扩展到音频并提供公开验证工具（openai.com/verify）和验证 API^[14]；
• Anthropic 在 2026 年 8 月后发布的 Claude 模型中嵌入不可见文本水印^[1]。

6.3 模型与数据文档：Model Cards 与 Datasheets

在模型层级，"模型卡"（Model Cards）和"数据集说明书"（Datasheets for Datasets）已成为标准化的透明度模板，系统披露模型用途、性能、局限、偏差，以及数据来源、构成、采集方式与隐私处理。ISO/IEC 12792 正是吸收了这些实践并将其制度化。

6.4 技术的边界：水印并非万能

技术治理有其局限，必须清醒认识：

• 水印可被去除：开源社区已出现自动清除 C2PA、EXIF、XMP 元数据并破坏统计水印的工具，部分工具在发布后短时间内即获得大量星标；
• 统计水印的脆弱性：文本统计水印在自动翻译链、多模型改写循环、短文本（<60 token）等场景下检测性能显著下降；低熵输出（如模板代码）还存在误报^[15]；
• 开放权重的合规难题：专有 API 可在运行时强制打标，但本地托管开源权重的下游开发者可完全控制解码参数，给监管带来结构性漏洞；
• 元数据易丢失：经过编辑、转换、跨平台分享，元数据可能被剥离。

因此，水印和溯源是透明度基础设施的重要一环，但不是充分条件，必须与平台核验、审计制度、责任追究协同，形成"技术标记—平台留存—监管核验—违规追责"的闭环。

七、治理策略：构建分层、场景化、协同的透明度体系

基于上述分析，本文提出一个"四原则、五支柱"的治理框架。

7.1 四项基本原则

1. 分层透明原则：按 ISO 四级分类，面向公众、部署者、审计者、监管者提供差异化信息，避免一刀切。
2. 场景化与风险相称原则：披露深度与风险等级匹配。高风险领域（医疗、司法、金融、教育）要求最严格的可解释性和人工监督；通用消费级场景侧重清晰告知与选择权。
3. 可理解性原则：面向公众的透明必须通俗、可视、可交互，关键信息前置，避免用技术文档替代有效告知。
4. 全链路协同原则：透明度责任沿价值链分配——基础模型开发者、服务提供者、平台方、部署者各司其职，并通过标准接口实现信息传递。

7.2 五大治理支柱

支柱一：标识与溯源基础设施

• 强制 AI 生成内容携带机器可读标记与人类可见标识；
• 推动 C2PA、SynthID 等开放标准的采纳，避免供应商锁定；
• 要求大型平台保留和展示来源信息，不得剥离；
• 建设跨平台的内容验证工具与公共服务。

支柱二：可解释性与文档制度

• 通用模型提供者发布训练数据摘要、模型卡、已知局限与偏差评估；
• 高风险系统须提供针对具体决策的局部解释（原因型解释）和反事实解释，而非仅有全局说明；
• 建立模型更新、事件记录与可审计日志留存制度。

支柱三：备案、审计与评估

• 对具有舆论属性或社会动员能力的服务实施算法备案与安全评估；
• 建立独立的第三方算法审计制度，对高风险系统定期评估公平性、准确性、安全性；
• 监管机构保留"穿透式"检查权，可调取数据、算法机制说明与技术支持。

支柱四：用户赋权与救济

• 保障用户的知情权（被告知正在与 AI 交互）、选择权（关闭个性化推荐/自动化决策）、解释权（要求说明对自身有重大影响的决策）和拒绝权；
• 建立便捷的投诉、举报、纠错与申诉渠道；
• 对系统性算法侵害，探索公益诉讼与法定赔偿机制，降低个体维权成本。

支柱五：伦理嵌入与多方共治

• 在设计阶段导入公平、非歧视、隐私保护等伦理价值，开展红队测试；
• 强制设立伦理委员会，对高风险研发与应用进行审查；
• 坚持"人在回路"，在生命健康、司法裁判等重大权益场景保留人类最终干预权；
• 推动政府、企业、学界、行业组织、公众的多方协同治理，鼓励行业自律标准。

7.3 对不同主体的行动建议

• 监管者：从"事后追责"转向"事前标准 + 事中监测 + 事后问责"全周期治理；推动跨境互认与标准协调，减少企业合规成本；对技术局限性保持认知，避免过度依赖单一技术手段。
• 模型与服务提供者：把透明度作为产品设计的内生要求而非合规外挂；建立内容标识、模型文档、事件响应、用户告知的完整流程；用通俗语言向用户说明能力边界；在高风险场景保留人工审核。
• 平台方：切实履行来源信息保留与核验责任，不剥离标记；提供内容真实性的辅助判断工具；对深度伪造和公共利益相关内容加强标注与降权。
• 公众与媒体：提升 AI 素养，对 AI 内容保持适度批判性核查；媒体优先使用带来源凭证的内容，不传播未经核实的合成信息。

八、结论

生成式 AI 的透明度不是一个单纯的技术选项，而是重建公众信任、维系社会信息生态、保障技术健康发展的制度基础设施。它通过公平感知、能力预期、价值对齐、可控赋权、问责纠错五条路径作用于信任，但其效果取决于透明度本身的设计质量——分层、场景化、可理解、有救济，才能避免"透明疲劳"和"信任悖论"。

从欧盟以权利为核心的风险分级立法，到中国发展与安全并重的全链路治理，再到 C2PA、SynthID 等溯源技术的快速产业化，全球正在形成一个共识：可信的 AI 不是"黑箱里的奇迹"，而是"可审视、可解释、可追溯、可问责"的系统工程。未来的竞争，不仅是模型能力的竞争，更是治理能力和信任资本的竞争。谁能率先构建起让公众安心、让创新可期的透明度架构，谁才能真正释放生成式 AI 的长期价值。

本文基于公开法规、标准、学术研究与行业报告撰写，具体合规要求以最新法律法规和官方指南为准。

参考文献与资料来源

调查数据与行业报告

[1] IBM. AI 生成内容信任度调查（2026，覆盖 12 国 20589 名受访者）. 引自新浪财经报道：《AI生成内容信任度跌至59%，你还敢信吗？》, 2026-08-25. https://cj.sina.com.cn/articles/view/7879996425/1d5af340906803w8ta

[2] Meltwater × YouGov.《2026 生成式 AI 时代的信任问题调研报告》, 2026-07-29. https://m.sohu.com/a/1056411637_121781381/

标准与学术研究

[3] ISO/IEC. BS EN ISO/IEC 12792:2025 — Information technology: Artificial intelligence (AI): Transparency taxonomy of AI systems. 标准解读参见分析测试百科网. https://www.antpedia.com/standard/1289618936-10.html

[4] 洪杰文, 常静宜.《透明即信任？平台算法透明化实践的用户感知与信任悖论》. 新闻与传播评论, 2026-05-07. http://xwcbpl.whu.edu.cn/xljy/2026-05-07/322.html

[5] Trust formation and fairness perception in GenAI: the divergent psychological pathways of computer science and business-related students. BMC Psychology, 2026-08-11. DOI: 10.1186/s40359-026-05339-y. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42596003/

中国法规与治理

[6] 国家互联网信息办公室等.《互联网信息服务算法推荐管理规定》（四部门令第 9 号）, 2022-03-01 施行. https://www.beijing.gov.cn/zhengce/zhengcefagui/qtwj/202202/t20220228_2618065.html

[7] 国家互联网信息办公室等七部门.《生成式人工智能服务管理暂行办法》（七部门令第 15 号）, 2023-08-15 施行. 中国政府网（国务院公报）. http://big5.www.gov.cn/gate/big5/www.gov.cn/gongbao/2023/issue_10666/202308/content_6900864.html

[8] 国家互联网信息办公室等.《互联网信息服务深度合成管理规定》（三部门令第 12 号）, 2023-01-10 施行. 中国政府网（国务院公报）. http://big5.www.gov.cn/gate/big5/www.gov.cn/gongbao/content/2023/content_5741257.htm

[9] 中国信息通信研究院.《面向产业的算法治理研究——构建可信赖的算法治理路径》, 2026-02. https://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/ztbg/202602/P020260210569305394931.pdf

[10] 求是网.《算法发展会带来哪些新挑战》（怎样科学有效驾驭算法）, 2025-12-29. http://www.qstheory.cn/20251229/a65ef749e2bc4fdb998b6cb677c861f2/c.html

欧盟法规

[11] European Commission. Commission starts enforcing AI Act rules and new transparency requirements on 2 August (press release IP/26/1714), 2026-06-19. https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_26_1714

[12] European Commission. AI Act (Regulation (EU) 2024/1689). 合规时间线参见 Intertek 合规实务指南. https://www.intertek.com.cn/Reading_itemid_2018950120103481344_lcid_40.html

[13] European Commission. Commission publishes guidelines on transparency obligations for providers and deployers of certain AI systems (press release IP/26/1653), 2026-07-20. https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_26_1653

内容溯源技术

[14] OpenAI. Provenance signals (Content Credentials, SynthID) in OpenAI-generated content. https://help.openai.com/en/articles/8912793-c2pa-in-dall-e-3 ；另见 iThome《Google 自家 AI 生成图像全面嵌入 C2PA 与 SynthID 浮水印》, 2025-11-21. https://www.ithome.com.tw/news/172384

[15] InfoQ.《主要前沿模型提供商采用水印技术以满足欧盟法规要求》, 2026-08-25. https://www.infoq.cn/article/4mIQfr4w5gPLXSIW7YST

美国治理与公众态度

[20] The White House. Fact Sheet: President Donald J. Trump Takes Action to Enhance America's AI Leadership（撤销第 14110 号行政令、签署第 14179 号行政令）, 2025-01-23. https://www.whitehouse.gov/fact-sheets/2025/01/fact-sheet-president-donald-j-trump-takes-action-to-enhance-americas-ai-leadership/

[21] Global Legal Insights / 大成律师事务所.《美国人工智能法律制度》（加州 SB 942、SB 2013 透明度法案，科罗拉多 CAIA，NIST 可解释原则）, 2026-02. https://docs.feishu.cn/article/wiki/NOUHw3MpBiFxVOk8AQtcJFsvnzc

[22] 钛媒体.《美国 269 页 AI 立法草案解析：年入 5 亿巨头半年一审，联邦监管冻结州权三年》（《伟大美国人工智能法案》草案）, 2026-06-05. https://www.tmtpost.com/agent/ai-article?id=17651

[23] Pew Research Center. How Americans View AI and Its Impact on People and Society（50% more concerned vs 10% more excited）, 2025-09-17. https://www.pewresearch.org/science/2025/09/17/views-of-ais-impact-on-society-and-human-abilities/

[24] Pew Research Center. Republicans, Democrats now equally concerned about AI in daily life, but views on regulation differ（44% trust U.S. to regulate AI effectively, 47% little/no trust）, 2025-11-06. https://www.pewresearch.org/

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