如何基于区块链底层技术逻辑,反向用于 差别 AI生成与非AI生成内容

news/2025/10/31 22:59:50/文章来源:https://www.cnblogs.com/ezezwyj/p/19181415

把“区块链”反过来当成一把“刻刀”,在 AI 生成的数据里刻下“只有原生创作那一刻才能刻得出来”的伤痕;日后任何人拿到数据,只要发现伤痕对不上链上记录,就能判定它一定是 AI 二次生成。整套逻辑不是“存证”那么简单,而是把“可验证的随机性 + 时间锁 + 物理熵”变成一道 AI 无法事后完美补全的“缺口”。下面给出一套可直接落地的反向应用框架,分四层:熵植入层、链上固化层、验证层、争议层。


一、核心思想:把“AI 无法事后补熵”变成密码学证据

  1. 原生创作瞬间,让真实世界产生一段“物理熵”E(传感器噪声、晶体振荡抖动、宇宙射线计数、拍摄镜头散粒噪声等)。
  2. 立即用创作者私钥对「内容哈希 || E」做签名,并把 E 本身压缩后写进链上交易 input 的 witness 字段(比特币 Taproot/以太坊 calldata 均可)。
  3. 链上同时记录一个“时间锁”高度块高 H0,并把 E 的哈希写进 OP_RETURN 或 Event log,形成“熵锚点”。
  4. 日后若有人宣称“这是原创”,他必须出示:
    a) 内容文件 F;
    b) 声称的物理熵 E’;
    c) 链上记录的高度 H0 及交易 tx0。
    验证公式:
    i. sha256(F || E’) == 链上记录摘要;
    ii. 检查 E’ 的统计特性(噪声谱、最小熵、NIST SP800-90B)是否与链上声明的“熵类”一致;
    iii. 用当时公开的传感器公钥证书验证 E’ 确实来自该硬件;
    任何一条失败即可判定为 AI 二次生成。

二、四层协议细节

  1. 熵植入层(Tamper-evident Entropy Injection)

    • 手机/相机 SoC 内嵌一个“熵盒”:256-bit 真随机源 + 单调计数器 + ECDSA 私钥只写一次。
    • 每拍一张图/一段音频,硬件在帧头里强制写入 128-bit 原始噪声 N 和计数器值 C,并用私钥对「N||C||sensorID||时间戳」签名得到 S。
    • 把 {N,C,S} 作为元数据塞进文件容器(HEIF、MP4、PNG 的 tEXt 块),同时把 N 的哈希上链。
      → AI 生成器事后无法知道 N 的真值,也无法生成能通过统计测试的 N’。
  2. 链上固化层(Immutable Entropy Anchor)

    • 选一条低成本高去中心化链(比特币、Stacks、Arweave、CKB 均可)。
    • 交易结构:
      input: 创作者 UTXO
      witness: <压缩后的 N>
      output1: 0 satoshi + OP_RETURN <sha256(N)||sha256(F)||sensorID>
      output2: 找零
    • 交易确认后,N 的存在性被全球节点复制,永久不可改。
  3. 验证层(Public Verification API)

    • 开源验证库 verify-provenance.so
      bool isHumanOrigin(file, chainTxId, entropyNonce)
      内部步骤:
      1. 解析文件得 F 与声称的 N;
      2. 链上读取 txId 拿到 sha256(N_ref);
      3. 检查 sha256(N) == N_ref;
      4. 跑 NIST 最小熵测试,要求 H_min ≥ 7.8 bit/byte;
      5. 检查传感器证书链;
      6. 检查文件 EXIF 中的计数器 C 是否单调递增且未被回滚;
      7. 全部通过返回 true,否则 false。
    • 社交媒体/画廊直接调用该 API,自动给“人类创作”打绿色勾。
  4. 争议层(Optimistic Challenge)

    • 任何人可质押 0.1 ETH 挑战“人类创作”标签;
    • 挑战期 24h,创作者需公开原始 RAW + 私钥签名;
    • 社区用 verify-provenance 重跑,失败则创作者押金没收,挑战者获利;
    • 成功则挑战者押金没收。
      → 经济激励保证没人长期用 AI 伪造。

三、AI 为何无法“逆向完美补缺口”

  1. 物理熵的“时间不可逆”
    AI 生成时无法回到拍摄那一刻去读取传感器噪声;事后把图片喂给 GAN 只能生成“看起来很像”的噪声,但统计矩(高阶谱、最小熵、量子散粒噪声 PDF)一定对不上。
  2. 链上时间锁的“顺序不可逆”
    交易块高 H0 在创作之前无法预测,AI 生成器若先写假熵再上链,块高必然晚于 H0,一查就穿帮。
  3. 硬件签名的“不可伪造”
    传感器私钥烧死在 eFuse,AI 拿不到;即使暴力枚举,也无法在 24h 争议期内找到能通过公钥验证的 {N’, S’} 对。

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