Claude 開始替生成內容加入機器可讀標記。支援模型產生的所有文字會帶有看不見的嵌入式浮水印，複製到文件、網站或程式碼之後仍可能保留；支援的圖片與 SVG 等檔案，則會附上可驗證來源的 C2PA metadata。這項改變是 Anthropic 配合 EU AI Act Article 50 的措施，不過套用範圍不是只有歐盟，而是 Claude、Claude Code、API 與雲端平台的全球輸出。
這不代表目前所有 Claude 模型都已經有浮水印。 Anthropic 的說明 寫的是，2026 年 8 月 2 日起在歐盟推出的新模型會從發布日起支援標記，舊模型仍在導入。比較準確的說法是「支援模型的所有文字輸出都會標記」，不是「所有舊模型已經同時切換」。
新模型、舊模型與全球適用範圍
Anthropic 把適用範圍分成模型、產品、雲端合作平台與地區四個層次。
| 範圍 | Anthropic 的安排 |
|---|---|
| 2026 年 8 月 2 日後的新模型 | 發布時即支援 machine-readable marking |
| 此前發布的舊模型 | 仍在加入標記支援，官方尚未公布逐模型清單 |
| Claude 產品 | Claude、Claude Code、Cowork、Tag 與 Claude Platform API |
| 雲端平台 | AWS、Google Cloud 與 Microsoft Foundry 上的支援模型也會嵌入文字浮水印 |
| 地區 | 不是 EU 限定，在 Claude 提供服務的地區全球套用 |
EU 官方給 8 月 2 日以前已上市的生成式 AI 系統一段過渡期，機器可讀標記義務延至 2026 年 12 月。因此 Anthropic 可以先讓新模型從發布日起支援，再替現有模型補上。現階段不能只憑模型名稱或聊天日期判斷某段內容一定帶有標記，還要等官方公布更完整的支援清單。
文字浮水印如何藏進生成結果
Claude 的文字浮水印直接嵌入生成文字，不是只放在下載檔案的 metadata。Anthropic 表示標記位於 model level，也就是模型產生文字時便一起寫進輸出。因此，複製貼上後仍可能保留標記。
大型語言模型每次不是寫出完整句子，而是先替下一個 token（文字片段）的候選項計算機率，再從中選出一個，接著重複相同步驟。遇到「快速」「迅速」「很快」這類意思接近、放進句子都合理的選項時，浮水印演算法可以依照祕密規則微調抽樣順序或機率。單獨看一個詞沒有意義，累積足夠長的文字後，選詞結果才會形成可供偵測器比對的統計訊號。
偵測器找的不是固定關鍵字，也不是每一段都必定存在的零寬度隱藏字元。它會替一連串 token 計分，再判斷整體模式是否接近帶有浮水印的輸出。短回答能累積的訊號較少；答案只有少數正確寫法時，可供調整的候選項也比較少，因此事實問答、程式碼與低隨機性的輸出通常更難留下強訊號。
以上是生成式文字浮水印的通用原理，不代表 Claude 已確認採用相同演算法。Anthropic 目前沒有公開嵌入方式、偵測門檻與金鑰設計，只表示標記不會改變回覆的意義、品質或可讀性。網路上常見的「特定用詞」「句型排列」或「隱藏字元」說法，都不是官方已確認的技術細節。
與 Google SynthID Text 的相似與不同
Claude 的做法在效果上很像 Google SynthID Text：兩者都把看不見的訊號放進生成文字，讓標記離開原本的聊天介面後仍有機會被偵測。 Google DeepMind 公開的 SynthID 原理 正是逐一產生 token 時調整候選項的機率分數，把統計模式寫進文字。
Anthropic 沒有說明 Claude 是否同樣調整 token 機率，也沒有表示使用 SynthID。因此可以說兩者的目的、呈現方式與部署位置相似，不能直接說 Claude 採用 SynthID 或相同演算法。
檔案使用另一層 C2PA 來源簽章
文字之外，Claude 會替支援的檔案加入 digitally signed provenance metadata。Anthropic 列出的例子包含 .svg、.png 與 .jpg，格式遵循 C2PA（Coalition for Content Provenance and Authenticity）開放標準。
C2PA 記錄的是檔案來源與處理歷程。簽章存在時，可以確認檔案曾經由 Claude 處理，也能檢查簽章後的內容是否遭到修改。它跟文字浮水印是兩條獨立路徑：文字浮水印跟著文字內容走，C2PA metadata 則跟著原始檔案走。
文字經過大量改寫、翻譯或與其他段落混合後，文字標記可能無法可靠檢出；檔案經過轉檔、重新儲存或截圖，C2PA metadata 則可能直接被移除。雙層標記增加可驗證的線索，但沒有任何一層保證永遠不會消失。
Claude Code 與 API 使用者會碰到什麼
這章節 Claude Code 與 API 使用者都適用。Anthropic 明確把 Claude Code 列在標記範圍內，而且文字浮水印是在模型層加入，不會因為改用終端機、API 或雲端供應商而消失。支援模型產生的說明文件、註解、commit message 與其他自然語言內容，都屬於「生成文字」。
程式碼同樣由 token 組成，但官方沒有另外公布程式碼的偵測可靠度。程式碼的語法限制比較強，短函式可選的寫法也比自然語言少，再加上格式化、重構與人工修改都會改變 token 排列，因此不能把自然語言的偵測表現直接套到程式碼。
把自己寫的文件交給 Claude 校稿、翻譯或摘要，輸出仍可能帶有 Claude 標記。這個標記能說明內容可能經過 Claude 處理，不能證明原始觀點、資料或全文都是 Claude 寫的。團隊若要把偵測結果用在 code review、著作權或學術規範，判斷標準需要保留這個差別。
EU AI Act 為什麼影響全球 Claude 輸出
EU AI Act Article 50 的透明度規則 自 2026 年 8 月 2 日起適用。生成式 AI 供應商（provider）原則上必須讓合成文字、圖片、影片與音訊帶有機器可讀標記，並提供偵測方式；標準編輯輔助，或未實質改變輸入內容與語義的情況除外。歐盟另外發布一份自願簽署的 Code of Practice，讓公司用共同做法證明如何履行法定義務；Anthropic 簽署的是這份實務守則，Article 50 本身不是自願規則。
法規要求的是進入 EU 市場的系統，但 Anthropic 選擇在模型層處理標記，而且讓支援模型在全球使用同一套行為。Anthropic 沒有說明全球統一套用的工程原因。從部署方式推測，統一在模型層加入標記，可以避免同一個模型透過 API、Claude Code 與雲端平台時出現不同標記結果。
機器可讀標記與肉眼可見的「AI 生成」標籤也要分開。供應商負責讓輸出可以被機器辨識；把深度偽造內容（deepfake）或未經人工審閱的公共利益文字發布給大眾時，部署或發布內容的一方（deployer）才可能需要加上清楚可見的揭露。一般使用 Claude 修改內部文件，不等於每段文字都要在畫面上加一個 AI 標籤。
歐盟執委會公布的實務守則 把標記與揭露拆成不同責任，用來區分模型供應商、產品部署者與內容發布者。自行把 Claude API 放進產品的開發者，仍要另外評估產品在 Article 50 下的責任，不能把 Anthropic 已經嵌入浮水印當成全部合規工作。
Claude 使用者目前不需調整設定
Claude 使用者不需要為了浮水印改提示詞，Claude Code 與 API 也沒有新的開關要設定。標記由支援模型自行加入，使用者目前既不能手動開啟，也沒有官方方法可以先檢查輸出。
檢出標記表示內容可能經過 Claude 處理，不代表 Claude 是原作者；未檢出標記，可能是模型或平台尚未支援，也可能是標記已無法可靠辨識。這套機制適合補充內容來源資訊，不適合單獨拿來判斷學術作弊、員工是否親自撰寫，或一份程式碼的著作權歸屬。
EL PAÍS 的報導 也指出，舊模型會在過渡期間陸續加入標記，重度編輯與過短文字可能無法檢出。Anthropic 尚待公布偵測工具、逐模型支援清單與技術評測；在這些資料出來以前，浮水印已經開始進入模型輸出，但能可靠回答的問題仍然有限。
常見問答
文字浮水印會不會為了留下標記而限縮輸出？
從原理來看，浮水印若完全不影響 token 的選擇，就無法在結果中留下訊號。不過，影響抽樣不等於禁止某些詞，也不代表 Claude 只能套用固定句型。設計良好的浮水印會在多個合理候選項之間調整選擇，盡量不碰只有單一正確答案的位置。
Anthropic 表示 Claude 的標記不會改變輸出的意義、品質與可讀性，但尚未公布實作方式與評測數據，目前無法獨立核對它對輸出多樣性的影響。可以參考的公開資料是 Google DeepMind 發表在 Nature 的 SynthID-Text 研究：不改變單次輸出機率分布的設定，在約 2,000 萬次 Gemini 回覆中沒有測出顯著品質差異，不過多次回答同一問題時的差異會略為減少。研究也提供更強的標記設定，但代價是部分文字品質。
因此，現階段比較準確的結論是：Claude 官方表示使用者不會感受到品質差異，但「完全不影響任何選詞與輸出多樣性」不是同一件事。要判斷 Claude 實際採取哪種取捨，仍要等 Anthropic 公布技術文件與對照評測。
其他廠牌的 LLM 也會加入文字浮水印嗎？
Google Gemini 已經使用文字浮水印，其他主要 LLM 廠商則多半尚未公布明確的文字方案。各家已部署的圖片浮水印、C2PA metadata 或可見標籤，不能直接延伸成「文字也有浮水印」。
| 廠商／產品 | 文字浮水印狀態 | 已公開的做法 |
|---|---|---|
| Google Gemini | 已部署 | Gemini app 與網頁版使用 SynthID Text；演算法與參考實作已公開，其他模型開發者也能自行整合 |
| Anthropic Claude | 新模型開始部署 | 模型層嵌入文字標記，舊模型仍在導入；演算法與偵測器尚未公開 |
| OpenAI ChatGPT／GPT | 尚未公布文字上線計畫 | 研究過文字分類器、浮水印與 metadata；目前官方公布的產品級來源標記集中在圖片的 SynthID 與 C2PA |
| Microsoft Copilot | 尚未公布文字上線計畫 | Microsoft 365 已說明圖片、影片與音訊的可見浮水印或 metadata，沒有列出一般文字回覆 |
| Meta Llama、Mistral、xAI Grok | 尚無公開的產品級文字方案 | 未找到官方公布的文字浮水印部署方式；開放權重模型仍可由下游服務商自行整合 SynthID Text 等工具 |
OpenAI 公開的來源識別說明 提到公司研究過文字浮水印，但也提醒，即使單次誤判率很低，套用到大量文字後仍會累積可觀的誤判數量。這說明「研究過」與「決定部署」是兩個階段。OpenAI 後來把 SynthID 與 C2PA 用在 ChatGPT、Codex 與 API 產生的圖片，官方目前沒有把相同安排擴大到文字。
EU AI Act Article 50 會讓進入歐盟市場的生成式 AI 供應商都要處理文字來源標記，但不代表每家公司都會採用 SynthID 或 token 機率浮水印。廠商可以依照內容類型、技術可行性與產業標準選擇適合的機器可讀方案；簽署透明度實務守則，也只代表承諾依守則證明合規，不能當成某項文字浮水印技術已經上線。
複製貼上或修改後，浮水印還在嗎？
直接複製貼上保留相同的 token 序列，因此標記仍可能被偵測。少量編輯不一定會讓統計訊號消失；大量改寫、翻譯、調換句子或混入其他文字後，原本的模式會逐漸變弱。這也是官方只寫「可能保留」，沒有保證每次都能檢出。
目前可以自行檢查 Claude 浮水印嗎？
還不行。Anthropic 表示會提供使用者與第三方偵測 Claude 標記的方法，但技術文件與偵測工具尚未發布。現階段看到一段文字，沒有官方工具可以直接檢查它是否帶有 Claude 浮水印。
檢出浮水印就代表全文由 Claude 撰寫嗎？
不能這樣判定。檢出標記只能表示內容可能經過 Claude 處理，不能作為完整的來源證明。Claude 可能只做過校稿或翻譯，標記之後的文字也可能被節錄、修改，或混入其他作者的內容。
沒有檢出浮水印就代表沒有使用 AI 嗎？
沒有檢出標記也不能證明內容沒有使用 AI。舊模型、未支援的平台、過短的段落、大量改寫、翻譯與混合編輯，都可能讓標記不存在或無法可靠辨識。它比依靠文風猜測的 AI 偵測工具多了模型主動嵌入的訊號，但仍不能單獨用來判定內容是否使用 AI。
參考來源
- Anthropic：How Claude marks AI-generated content
- European Commission：Transparency rules for AI systems
- European Commission：Code of Practice on Transparency of AI-generated Content
- Google DeepMind：SynthID
- Nature：Scalable watermarking for identifying large language model outputs
- OpenAI：Understanding the source of what we see and hear online
- Microsoft：Watermarks on content generated or altered by AI
- EL PAÍS：Claude pondrá una marca de agua en los textos que genere