定依据现有法规处理，缺乏针对未标识、恶意篡改标识等行为的具体罚则；另一方面，部分平台缺乏隐式标识核验工具，难以有效识别违规内容。盛玉华说。   多维协同筑防线 破解AI治理难题   受访专家及业内人士呼吁，AI治理需在标识可见的基础上，进一步筑牢可识别、可追溯、可问责的纵深防线，从技术创新、责任划分、协同治理等多维度发力，应对技术演进带来的监管挑战。   完善不可篡改、全程可溯技术硬屏障。北京师范大学中国教育与社会发展研究院助理研究员蒋艳双认为，目前大多数平台监管技术仍存薄弱环节，未来应加快推进AI标识技术的标准化，细化不同平台、不同类型内容的标识技术规范，避免因技术差异导致监管漏洞。   此外，还需进一步强化隐式标识的抗篡改技术升级，确保标识信息在文件格式转换、二次编辑等操作后仍能有效识别，整合不同AI工具的生成痕迹，提升对各类规避手段的识别精准度。   厘清生成、传播、使用权责边界。盛玉华等人建议，应进一步细化《人工智能生成合成内容标识办法》中的主体责任，明确生成合成内容服务提供者、传播平台、分发平台等不同主体的具体义务。   同时，强化对黑灰产的处罚力度，对恶意删除标识、伪造标识、提供规避标识工具、批量篡改标识等行为从重处罚，可探索建立违规主体黑名单制度，将多次实施规避标识行为的个人和企业纳入黑名单，从利益根源上遏制黑灰产。   构建政府、公众、平台治理闭环。兰州大学信息科学与工程学院教授杨裔建议，需进一步完善举报与监督机制，鼓励公众参与AI内容治理，建立健全跨平台投诉举报联动机制，实现违规账号信息共享，避免违规主体换平台重来。   此外，还需持续强化公众AI素养科普，普及AI内容标识识别方法、常见造假手段及维权路径，引导公众养成看标识、辨真伪的AI使用习惯。   多管齐下、层层设防，各方形成合力织就一张人人参与的治理大网，引导AI技术告别野蛮生长的浮躁，真正成为赋能千行百业的好工具、好帮手。蒋艳双说。（姜伟超马莎
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