Anthropic 於 Claude Help Center 更新文章，公布已簽署歐盟 AI Act 第 50(2) 條下的《AI 生成內容透明度行為守則》（Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content），並說明 Claude 將如何在文字與檔案輸出中加入機器可讀的標記。
根據文章內容，凡於 2026 年 8 月 2 日或之後在歐盟推出的 Claude 模型，將由上線第一天起支援標記功能；生成文字會嵌入浮水印，支援的檔案格式則會附上具數碼簽署的來源證明元數據（provenance metadata）。這對於依賴 AI 生成內容、或需要判斷內容是否由 AI 產出的 SEO 從業者而言，是需要正視的合規與內容策略議題。
Anthropic 簽署歐盟 AI 生成內容透明度行為守則
歐盟 AI 法案（EU AI Act）第 50 條規範四種情境下的透明度義務，其中包括生成合成音訊、圖像、影片及文字的 AI 系統供應商，須確保輸出內容以機器可讀格式標記，並可被偵測為 AI 生成。
這項法案由 2026 年 8 月 2 日起適用，規範提供者與部署者在生成式及互動式 AI 系統，以及深偽（deepfake）內容方面的透明度義務。《行為守則》屬自願性質，但已獲歐盟 AI Board 及歐盟委員會正式評估為足以證明符合第 50 條義務的方式，而委員會指引亦已由草案定稿。值得留意的是，第 50(2) 條的義務原定於 2026 年 8 月 2 日生效，但根據「AI Omnibus」已延至 2026 年 12 月 2 日。
Claude 如何標記內容：文字浮水印與檔案來源證明
根據 Claude Help Center 文章，標記功能覆蓋 Claude Platform（API）、Claude 網頁／App、Claude Code、Claude Cowork 及 Claude Tag 等所有產品介面，並適用於透過 AWS、Google Cloud 或 Microsoft Foundry 存取 Claude 模型的情況。文字浮水印將於所有生成文字中出現；檔案來源證明元數據則只適用於 Claude 支援處理的檔案類型。文章亦明確指出，2026 年 8 月 2 日之前推出的舊有模型暫未支援標記，Anthropic 表示正在為此補上相關功能。
Claude 使用兩種互補技術：
文字浮水印
當支援的 Claude 模型生成文字時，系統會將一個不可見的浮水印直接編織入文字本身，不會改變回應的語意、質素或可讀性。由於浮水印屬於文字的一部分，複製貼上後仍會一併帶走，並可在一定程度的編輯後仍然存在。這項標記在模型層級（model level）實施，即不論用戶透過哪一個 Claude 產品或介面取得文字，標記都會存在。
簽署式來源證明元數據
當 Claude 生成支援的檔案類型（例如 .svg、.png、.jpg）時，會附上符合 C2PA（Coalition for Content Provenance and Authenticity）開放標準的簽署元數據。這種元數據除了標示檔案曾由 Claude 處理外，亦可用作判斷檔案是否曾被竄改。
標記機制的限制：偵測到 AI 生成不等於百分百確定內容來源
Anthropic 在文章中明確列出標記的限制，這對於任何打算依賴標記作內容真確性判斷的人都很重要：偵測到標記，不等於完全確認內容來源。
舉例，用戶可能只是用 Claude 校對、翻譯、摘要或轉換檔案格式，原始構思、文字或數據其實來自其他來源，但輸出仍會帶有 Claude 的標記。標記後的內容亦可能經過修改、節錄或與其他材料混合。
反過來，沒有偵測到標記，亦不代表內容並非由 AI 生成或處理。可能原因包括：內容由 2026 年 8 月 2 日之前推出的舊模型生成；文字經過大幅編輯、改寫、翻譯或與其他文字混合；文字段落太短，不足以留下可靠訊號；檔案元數據因格式轉換、重新儲存或截圖而被剝除；或該平台、功能或檔案類型根本未支援相關標記類型。
文章亦提到，Anthropic 未來會公布更詳細的技術文件，說明偵測機制的運作方式。若企業將 Claude 整合至自家產品，需自行評估第 50 條對其產品的具體要求，Anthropic 只承諾協助但不會代為完成合規評估。
業界對比：Google SynthID 與 OpenAI 的雙層做法
Claude 的做法並非孤例。OpenAI 於 2026 年 5 月宣布強化內容來源策略，加入 C2PA 認證，並透過與 Google 合作，為圖像加入 SynthID 浮水印，同時提供公開驗證工具的預覽版。業界普遍認為兩種技術互補：C2PA 元數據可因截圖或重新編碼而遺失，但能承載豐富的來源背景資訊；SynthID 則能抵禦截圖與壓縮，但本身只能傳遞極少量訊息。Google DeepMind 方面，截至 2026 年 5 月，SynthID 於 Gemini 的驗證功能已在全球使用超過 5000 萬次，並正擴展至 Search 及 Chrome。
值得留意的是，文字浮水印的準確度普遍不如圖像。有分析指出，SynthID 文字浮水印在 Gemini 輸出上的第一方偵測準確度約為 99.5%，但經過改寫（paraphrase）後會下跌至 75% 至 85%。Claude 的文字浮水印是否具備類似特性，Anthropic 尚未公布技術細節，這點值得持續留意（此為未經證實的推測，Anthropic 官方文件並無提及具體準確率數字）。
Grok 對浮水印技術的猜測：統計取樣偏移是最可能的方法
在 Anthropic 公布上述文章後，X（前 Twitter）上有用戶向 Grok 查詢 Claude 浮水印的技術原理，Grok 的回應內容值得記錄，但需注意這屬於第三方 AI 的推測，並非 Anthropic 官方確認的技術細節。
Grok 指出，Anthropic 並未公開確切技術方案，官方文件只表示浮水印在模型層級編織入文字本身、對讀者不可見，並可承受複製貼上及有限度的編輯。Grok 推測，對大型語言模型而言，最實際且穩健的做法應該是統計層面的方案：透過取樣器（sampler）在生成過程中對 token 選擇作出偏移，令輸出序列帶有可偵測的統計特徵，而不需增加任何額外字符，亦不涉及空格或標點符號的改動。Grok 又補充，若 Anthropic 同時採用字符層面的訊號，較可能使用 Unicode（而非純 ASCII）的零寬度字符，例如零寬空格（U+200B）、零寬不連字符（U+200C）、零寬連字符（U+200D）、不換行空格（U+00A0），或其他外觀相近的空格變體；但相關偵測工具及完整技術細節仍待官方公布。
由於 Anthropic 官方文章對具體技術實現隻字未提，Grok 的分析屬合理猜測，讀者宜視為業界觀察而非官方說明。
第一方數據與原創研究的價值上升
隨著 Google、Bing 及 AI 搜尋引擎逐步整合 C2PA 及浮水印偵測（如上文提及 Google 正將相關功能擴展至 Search 及 Chrome），未來搜尋引擎有機會將「內容來源是否可驗證」納入 E-E-A-T 的考量之一。純 AI 生成、未經人手編輯或事實查核的內容，長遠而言可能面對更嚴格的審核。
Anthropic 標記技術的一大限制，正是「經大幅編輯或改寫後即難以偵測」。這反過來說明，內容若建基於企業自身的第一方數據（訪問紀錄、客戶調查、內部案例）、輔以人手分析及編輯，不論是否曾用 AI 輔助生成，其獨特性與可信度都難以被浮水印技術「一刀切」標籤化，這正是原創內容在 AI 氾濫時代仍具競爭力的原因。
跨平台一致性將成為新的合規考量。對於同時使用多個 AI 工具（Claude、ChatGPT、Gemini 等）產出內容的團隊，需注意各家標記標準（Anthropic 的浮水印、OpenAI 與 Google 的 C2PA + SynthID 雙層方案）目前互不相通，企業內部若有內容生產流程涉及 AI 混合編輯，宜及早記錄內容來源，避免日後因監管或平台政策收緊而難以追溯。
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