鉴定一张图，最省事的第一步不是跑算法，而是翻它的"身份证"——元数据。
几乎所有数码照片都自带一份看不见的说明文档：什么时候拍的、用什么设备拍的、参数是多少、甚至在哪里拍的。这份文档叫 EXIF。
一、EXIF 里都有什么
一张普通手机照片，EXIF 可能包含几十上百个字段：
- 时间类：拍摄时间、修改时间、数字化时间；
- 设备类：相机厂商、型号、镜头、序列号（部分机型）；
- 参数类：ISO、光圈、快门、焦距、白平衡；
- 位置类：GPS 经纬度（如果开了定位）；
- 软件类：后期处理用的软件名和版本，比如 Photoshop、Lightroom，甚至某些 AI 工具名；
- 缩略图：一张内嵌的小图。
二、怎么用它判断
1. 缺失本身就是线索
真实相机拍出来的照片，几乎必然带 EXIF。而纯 AI 生成的图片，通常一份 EXIF 都没有——它是算出来的，没有"拍摄"这个动作。
所以看到一张完全没有元数据的图，至少可以怀疑它经过了某种处理。注意是"处理"，不一定是 AI。
2. 软件字段会说话
如果 EXIF 的 Software 字段里明明白白写着某个 AI 生成工具的名字，那基本就是直接证据了。有些平台生成图片时会主动写入这类信息。
3. 时间与内容对不上
声称"昨天现场拍的"，但 EXIF 显示拍摄时间是三年前；或者修改时间早于拍摄时间——明显的矛盾。
4. 内嵌缩略图露马脚
这是个有意思的技巧：有些图被 PS 修改过，但 EXIF 里内嵌的缩略图还是修改前的样子。把缩略图和主图对比，往往能看出改了什么。
Windows：右键文件 → 属性 → 详细信息；macOS：预览 → 工具 → 显示检查器 → 更多信息。也有不少在线 EXIF 查看器，不过上传前想想隐私——GPS 信息就是这么泄露的。
三、为什么它靠不住
EXIF 的最大问题是：它太容易改了。
- 任何人都能用免费工具把 EXIF 全部删掉（很多平台上传时自动做这件事）；
- 也一样容易全部伪造：把 AI 图的 EXIF 写成"iPhone 15 Pro 拍摄"只需要几秒钟；
- 微信、微博、抖音等平台在上传时普遍会剥离 EXIF，所以你在社交平台看到的图，基本都没有原始元数据。
EXIF 能证伪，不能证实：字段里写着 AI 工具名 → 很强的证据；字段里写着 iPhone 拍摄 → 什么都证明不了，因为谁都能写。
四、C2PA：给内容办一张"全程通行证"
既然事后加的元数据可以随便改，那就换个思路：从生成的那一刻开始，每一环都签名。
这就是 C2PA（内容来源与真实性联盟）在做的事。它的思路是：
- 设备或软件在创建内容时，就往里写一份带数字签名的"内容凭证"；
- 之后每一次编辑（裁剪、调色、AI 生成），都在凭证里追加一条记录；
- 签名用私钥加密，任何人都能用公钥验证"这段记录没被篡改过"；
- 最终用户看到的是一份完整的履历：谁创建的、经过哪些处理、有没有 AI 参与。
EXIF 像是商品包装上自己印的"生产日期"，谁都能改；C2PA 像是带防伪钢印的物流单，每次转运都盖一次章，撕掉任何一页都对不上。
包括 Adobe、微软、谷歌、相机厂商在内的多家公司已经加入，部分相机和新款手机已经在硬件层面支持拍摄即签名。国内也有类似的内容标识规范要求平台对 AI 生成内容打标。
它的局限
- 需要全链路支持：只要中间有一环不支持，履历就断了；
- 截图、翻拍会丢失凭证；
- 无法阻止有人完全不参与这套体系——凭证缺失只能说明"来源不明"，不能说明造假；
- 隐私争议：完整履历可能暴露过多信息，所以规范里提供了选择性披露的选项。
五、实操建议
拿到一张需要判断的图，按这个顺序来：
- 反向搜索：以图搜图，看是否有更早的来源。性价比最高，很多人跳过这步直接上算法，其实亏了。
- 看元数据：有没有？写了什么软件？时间对不对？
- 肉眼检查：第 7 讲的清单。
- 机器特征：噪声残差和频域（第 8 讲），前提是拿到未压缩原图。
- 交叉验证：多个工具的结果不一致时，采信"无法判断"而不是取平均值。
还有一条要额外提醒：谨慎对待"经过社交平台转发"的图。压缩 + 剥离元数据 + 可能被二次编辑，三重削弱之后，任何技术判断的可信度都要打折。
小结
元数据是性价比最高的第一道筛查——几秒钟就能做，有时直接给出答案。但它只在一个方向上可靠：能证明"有 AI 参与"，不能证明"没有 AI 参与"。真正能解决溯源问题的，是 C2PA 这类从生成端就开始签名的体系，而它的普及还需要时间。
系列最后一讲，我们把文本和图片合在一起，回答那个最实际的问题：AI 鉴定结果，到底能不能当证据用。