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1949年，贝尔实验室的克劳德·香农（Claude Shannon）发表了一篇名为《保密系统通信理论》的论文来探讨密码学，其理论探讨了一个后来不断被扩展的结论：
任何通信系统产生的消息，都无法完全摆脱其来源的统计特征。
因为每个字符都携带着发送者的概率习惯，分析足够多的字符，来源便会浮现。
香农讨论的是密码学，但这个洞见的适用范围远超密码学。
他说的是：只要是某个信息源产生的内容，就必然在统计层面留有可辨识的印记。这个印记不需要被故意放进去，它是信息产生机制本身的副产品。
77年后，这个命题有了一个全新的具体形式。
“2026年8月，Anthropic宣布将在Claude模型生成的文本中全面部署不可见统计水印，并逐步覆盖既有模型。
几乎同一周，社媒上的AI圈争论此起彼伏，用AI写作、生成视频的人开始担心，觉得自己会被发现。
但如果回到香农的框架，这件事其实早就注定了。AI内容能被识别，这一点没有悬念。真正的问题在后面：用什么方式识别、谁来识别、识别之后意味着什么。
一. 习惯就是暗号
1964年，哈佛的统计学家弗雷德里克·莫斯特勒（Frederick Mosteller）和大卫·华莱士（David Wallace）做了一件更大胆的事。
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