应用分发平台则需在应用程序上架或上线审核时，核验服务提供者是否按要求提供生成合成内容标识功能。

《标识办法》的实施对普通人而言，通过显性标识对AIGC进行鉴别可以更加清晰地认识接收到的信息是否可信。但从落地实践来看，《标识办法》并不能彻底地杜绝AI生成谣言、假消息的产生。

例如，对于显性标识，用户可以删除相关文字及标识图形来去除；对于隐性标识，用户也可以通过转码等方式进行一定程度的规避。也就是说，基于标识的识别无法对于恶意用户发布的内容进行精准鉴别。

“AI生成也只是谣言等产生的工具，没有AI的时候也存在同样问题。”中伦文德律师事务所上海办公室高级合伙人王祺律师对新华网表示，AI生成内容应用的风险是无法完全规避，“对于恶意使用者，即使没有AI也可以通过雇佣人来批量产生造谣内容。”

从权、责、利层面来看，王祺还指出，内容发布平台或将承担更多的责任，“从尽量平衡生成式人工智能的收益与风险的角度，除了要求人工智能应用服务提供者尽到更加严格的注意义务外，建议监管使内容发布平台承担更多的责任。”

例如，如果AI生成内容只有在内容发布平台算法的助推下才会吸引更多人的关注，而目前算法难以真正对于非正常流量增长的谣言等进行及时控制。“内容生成平台欲思算法推送流量之利，则也应尽相应的内容监管之义务。这也是权责相适应的价值要求。”王祺对新华网说。

鉴于《标识办法》在落地实践中所面临的挑战，从技术层面，任奎教授建议，大力发展安全保证的内容隐式标识技术。“利用内容隐式标识的鲁棒性与难以去除能力，配合显式标识和元数据隐式标识共同维护基于标识的内容治理体系。”

最后，标识是AI生成内容治理迈出的关键一步，但它只是多层次防控体系的一部分。要真正规避风险，还需要细化法律法规、建立行业自律标准、加大执法力度和国际合作。

“AI生成内容跨国传播时，数据主权归属与执法管辖权争议频发。如何在全球化背景下实现跨境的AIGC执法也是面临的挑战之一。”任奎教授表示，“进一步推动技术标识协同，建立跨境执法互助机制。与‌‘一带一路‌’‌国家、金砖国家联合构建互认标识体系，并推动AI生成内容快速响应机制，支撑跨境执法是未来内容治理的重点方向之一。