此次更新，实际上构建了短视频行业中 第一个较为完整的 AI 内容治理闭环，从用户、创作者到平台，实现了三方权责的清晰划分。

用户：获得决定权，流量回到“体验中心”

在“设置—内容偏好—话题管理”中，用户可通过滑动条自由调节 AI 内容比例：

想看更多？调高；

想看更少？调低；

想完全屏蔽？调到 0 即可。

从体验层面看，这个功能并非简单的“内容开关”，而是把内容审美、偏好自主权融入底层产品逻辑，让用户真正掌控自己的信息流。

创作者：更严格的标注要求，违规将被惩处

TikTok 将要求创作者 必须手动标注“合成”“AI 生成” 等标签，尤其是涉及新闻、产品展示、专业测评等类目。

未标注或刻意隐瞒的内容，未来可能面临：

视频删除

限流处罚

账号封禁

这意味着平台希望从源头降低误导性内容、虚假信息带来的风险。

平台：技术监管与内容教育双轨并行

TikTok 同时从技术与教育两方面加强治理：

技术方面：引入 C2PA 标准、隐形水印等，形成全链路追踪能力。

教育方面：投入 200 万美元 AI 素养基金，与 Girls Who Code 等机构合作，提高用户识别 AI 内容的能力。

平台治理能力不再只靠算法，而是让技术追溯、用户认知、创作者规范共同构成新秩序。

这次升级中最关键的变化，不只在于用户能调节 AI 内容，而是 TikTok 在监管技术上实现了突破性增强。

C2PA：记录生成过程

该技术来自“内容来源与真实性联盟”，可记录内容是否经过 AI 编辑、是否被修改、生成路径等，为视频附带一条“数字身份证”。

但 C2PA 有一个弱点：

→ 当视频被重新编辑、重新上传时，元数据可能被删除。

隐形水印：即使被裁剪压缩，也能检测

TikTok 推出的隐形水印，填补了这一漏洞：

藏于视频底层帧数据

即使被裁剪、滤镜处理、压缩或重新上传

平台仍能识别其是否由 AI 生成

这项技术不仅覆盖 TikTok 自有 AI 工具，也适用于外部生成的视频，是内容生态治理中的关键抓手。

两者结合，让 TikTok 在 AI 内容治理上有了真正的 “全链路追溯”能力。

新规的直接影响将体现在商业化领域，尤其是正在高速增长的 AI 视频带货。

数据显示：

AI 视频转化率：约 0.3%（略低于真人）

但视频制作成本可降低 约三分之一

这让 AI 视频带货具备了更强的规模化复制可能。一些账号已经实现：

单条播放破千万

单品月销数万美元

然而，随着用户可主动减少 AI 内容，以及平台加强质量审核，“低质洗稿”模式将迅速失效。

算法更偏爱高质量 AI 视频，而非高产量 AI 视频

未来能留下来的 AI 带货模式，将呈现三大特征

内容要“原生”，不让人一眼看出 AI 痕迹

每条视频都有质量，而不是用数量堆流量

账号定位清晰，风格稳定，场景真实

平台的态度其实很明确：

不是反对 AI，而是反对低质内容。

即便是纯真人实拍，如果内容重复、创意匮乏、信息噪音大，也会同样被限流。

TikTok 将 AI 内容选择权开放给用户，同时升级标识规范、技术水印与内容审核，这意味着：

→ AI 视频带货不会消失

→ 但将彻底告别粗放式增长

短视频行业正进入一个新的阶段：

01 合规化：所有 AI 内容必须可追溯、可识别

创作者必须明确标注

平台可以精准检测

用户可以轻松过滤

02 品质化：内容好才是核心竞争力

未来最受欢迎的 AI 内容，将呈现以下特征：

叙事自然

场景真实

节奏舒适

价值明确

03 混合内容成为趋势：AI 与真人协作更高效

未来视频团队可能出现这样的分工：

AI：脚本草模、镜头草稿、辅助 B Roll

真人：镜头补充、情绪演绎、场景深度

后期：节奏、视觉统一化

既保证效率，又保证真实性与信任度。