AI法律研究系列第142篇：用肉眼识破AI造假——证据审查中的反深度伪造技巧
最近，澳大利亚国立大学的一项研究给法律界敲响了警钟：别过度依赖鉴伪软件。研究发现，经过简单的特征培训，普通人识别AI生成人脸的准确率能从41.4%（比随机猜测还差）提高到81.1%。这表明，在深度伪造技术飞速发展的今天，“人”依然是关键防线。作为一名律师，我对此深有体会。在司法实践中，我们遇到了诸多挑战：合同签字是AI换脸伪造的？股东决议视频是合成的？电子证据被篡改过？技术工具如鉴伪软件确实有用，但它们往往是事后补救，且容易陷入算法对抗的循环。法律更注重“证据链”和“内心确信”。今天，我们借鉴这项研究成果
公安部新规：AI伪造内容首度纳入司法鉴定范畴
2026年5月22日，公安部发布了《公安机关电子数据取证规则（征求意见稿）》，共计六章六十一条。此次修订最核心的变动体现在第五章。查阅第五十条，法条明确表述为：第五十条 为查明案件事实，针对应用程序功能剖析、人工智能生成信息鉴别等专业性问题，应当指派或聘请具备专门知识的人员进行鉴定，亦可委托公安部指定的机构出具相关报告。请留意这八个字："人工智能生成信息识别"。相较于2018年版取证规则中仅泛泛表述的"解决案件中某些专门性问题"，旧规措辞较为笼统。在实际操作中，电子数据鉴定
AI生成代码需证据支撑：无测试不合并
AI写代码越快，PR越不能只看代码本身。接下来真正要审的，是它有没有证明自己改对了。没有测试证据、失败记录和影响范围说明的 PR，即使 diff 看起来很干净，也别急着合并。过去审 PR，重点是人写了什么：代码风格、边界条件、命名、架构是否合理。AI 参与以后，问题变了。智能体可以很快生成一大段看起来合理的修改，也可以顺手补测试、改文档、修 lint。表面上 PR 更完整了，但审查者的压力并没有下降。因为你不知道它是真的理解了问题，还是只是把错误藏到了更深的地方。尤其是 AI 编程工具开始自动读仓库、自动
群贤汇聚共谋良策 推动人工智能案件办理质效升级
人工智能相关案件正逐步成为检察工作的重要关注领域——怎样审核证据？怎样认定事实？怎样适用法律？面对人工智能技术快速迭代演进所带来的全新考验，徐汇区检察院深入落实最高检高质效办案“五个体系”建设要求，聚焦本院《提升监督办案品质 擦亮“汇心检察”品牌实施意见》的工作部署，依托近年来审理人工智能案件所积累的实务经验，组织起草了《涉人工智能案件审查办案指引（征求意见稿）》（以下简称《指引》）。为完善与提升《指引》的质量，5月21日下午，徐汇区检察院就《指引》举办专家论证会，院党组成员、副检察长吕颢主持会议。来自上
海华研究 | “AI法律实务”专栏启幕——深度伪造技术对刑事证据审查的挑战与应对
人工智能技术的迅猛进步，正深刻重塑着社会生产生活方式与法治实践的格局，各类新型法律问题随之持续涌现。本所设立“AI法律实务”专栏，扎根法律实务前沿，专注人工智能领域的合规治理、知识产权、责任界定、权益维护等关键法律议题，以专业实务研究推动产业规范化发展，为数字时代的法治建设贡献专业智慧。2026年2月，字节跳动重磅推出视频AI生成模型Seedance2.0，引发行业强烈关注，其生成的视频画面极为逼真，肉眼几乎难以辨识真伪，即便采用专业的AI检测手段也存在误判风险。这一技术突破再度唤起法律界的长期担忧：由A