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dsh-ai-labeling

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dsh-ai-labeling

Manifest valid

AI-generated content labeling compliance: Is the generated content labeled? Is there a manual verification prompt?

hasBundlePatchMachine translated

@deepwhale-cn/dsh-ai-labeling

接了 OpenAI / Anthropic / DeepSeek 之后,帮你查「AI 生成的东西标了没」。

关键词:AI 生成内容标识 · 显式标识 · 隐式标识 · 深度合成标识 · AIGC 标注 · 人工核验提示 · 生成式人工智能合规 · 内容标识办法


先说清楚它是什么、不是什么

是:静态扫你的代码,找出调用了模型生成内容、却没有按法规做标识的位置 —— 缺「AI 生成」显式标识、缺「人工核验 / 仅供参考」提示、缺 generated_by / ai_generated 这类隐式标识元数据,以及把 AI 生成含糊写成「自动生成」。

不是:

  • ❌ 不判断「这段内容是不是 AI 生成的」 —— 那要运行时才知道,静态分析看不出来
  • ❌ 不做事实核查 —— 它查的是「有没有提示用户可能存在错误」,不是「这句话对不对」
  • ❌ 不是内容安全审查 —— 不查生成内容有没有违规词
  • ❌ 不下「合规 / 不合规」的结论 —— 命中是提示确认:这里可能缺标识,判断留给你

一句话分界:别的工具问「内容是 AI 写的吗」,这个问「你告诉用户了吗」。

它跟 dsh-ai-output-trust 不重叠:

ai-output-trust  = AI 输出【喂给下游组件】时的注入风险(eval / SQL / shell)
ai-labeling      = AI 输出【给人看】时的标识义务(显式 / 隐式 / 核验提示)

它查什么(5 条)

规则查什么级别
AILABEL-NO-DISCLOSURE生成结果被直接回给用户的文件里,看不到任何「AI 生成」显式标识🔴
AILABEL-MISSING-TEXT项目里有 AI 生成调用,但全项目找不到一句「AI 生成 / 由 AI 生成 / AI-generated」标识文案🔴
AILABEL-NO-REVIEW面向用户的输出里没有「人工核验 / 仅供参考」提示🟡
AILABEL-NO-IMPLICIT-META生成产出文件里没有 generated_by / ai_generated 等隐式标识字段🟡
AILABEL-VAGUE-GENERATED用户可见文案写「自动生成 / 系统生成」,却没有 AI 字样⚪

每条都会给出:哪个文件、第几行、那行代码长什么样、依据是哪一条法规。

为什么不会误伤不用 AI 的项目

五条规则全部带 when 守卫 —— 项目里没有 openai / anthropic / deepseek / generateText 这类痕迹时, 规则被判定为不适用而不是「通过」,报告会写「5 条因不适用本项目未运行」。这是为了防「假绿」: 不适用和不报是两件事,报告里必须分开说。


安装

dsh plugin --profile web add @deepwhale-cn/dsh-ai-labeling

用法

# 扫描一个项目
dsh-ai-labeling --root /path/to/your-project

# 看内置演示(一个接了 OpenAI、生成摘要直接展示给用户、没有任何标识的项目)
dsh-ai-labeling --demo

# 列出规则与依据
dsh-ai-labeling --list-rules

# 出 HTML 报告 / 给 CI 用的 JSON
dsh-ai-labeling --root . --html ai-labeling.html
dsh-ai-labeling --root . --json

退出码:有 high/critical 命中返回 1,可以直接挂在 CI 上当卡口。


怎么修(报告里的 advice 是同一套思路)

  1. 显式标识写进用户看得见的地方。 建一个统一常量,例如 export const AI_LABEL = '本内容由 AI 生成';,在页面/接口响应/消息正文里引用并渲染出来。 写在 README、代码注释、后台日志里不算标识 —— 用户看不到。
  2. 加人工核验提示。 「本内容由 AI 生成,仅供参考,请以人工核验结果为准」。 AI 是概率输出,会有事实性错误,用户需要知道该不该直接采信。
  3. 补隐式标识。 生成结果落库/落盘时带上 generated_by / ai_generated / model_name / service_provider / content_id。它的作用是内容被搬运、被二次分发之后仍然能追溯来源。
  4. 别用糊涂词。 「自动生成」「系统生成」听起来像模板拼接,要改成带 AI 字样的表述; 但也不能反过来写成「作者」「编辑」这类像自然人的身份来规避标识。

依据(每条都可查证)

  • 《生成式人工智能服务管理暂行办法》第 12 条 —— 对生成内容进行标识
  • 《互联网信息服务深度合成管理规定》第 17 条 —— 深度合成内容标识
  • 《人工智能生成合成内容标识办法》第 4 条(显式标识)、第 5 条(隐式标识)

规则文件在 rules/,每条规则的 source 字段就是上面对应的条款。


已知边界

  • 静态分析的边界:它看的是「代码里有没有调用模型、有没有标识文案」,不是运行时的真实输出。 标识文案在运行时才拼出来(比如从远端配置中心拉取)时,可能漏报 —— 这种情况请人工确认。
  • 标识文案散落在多处时,规则按文件判断:某个用户可见输出文件里没有标识,就会报, 即使项目别处有。这是有意为之 —— 标识要出现在用户实际看到的那一份内容上。
  • 隐式标识的关键词是有限集合(generated_by / ai_generated / model_name 等)。 如果你用的是自定义字段名,会命中 —— 那是提示你确认「这个字段是否是给机器看的来源标识」。

许可

MIT

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