从证据到裁决：基于智能体的人工智能生成图像检测 Forensic 框架

人工智能生成图像的快速演进正在对信息完整性和媒体真实性提出日益严峻的挑战。现有检测方法在鲁棒性、可解释性和跨不同生成模型的泛化能力方面存在局限，尤其是依赖单一视觉证据来源时。我们引入 AIFo（Agent-based Image Forensics，即基于智能体的图像鉴定），构建一个无需训练的框架，将 AI 生成图像检测形式化为通过多智能体协作进行的多阶段鉴 forensic 分析过程。该框架集成了一套鉴 forensic 工具，包括逆向图像搜索、元数据提取、预训练分类器和视觉-语言模型分析，并通过结构化的多智能体辩论机制解决证据不足或矛盾的问题。可选的记忆增强模块进一步使框架能够整合历史案例中的信息。我们在包含 6000 张图像的数据集上进行评估，涵盖受控实验室环境和具有挑战性的真实世界场景，其中其准确率达到 97.05%，持续优于传统分类器和强大的视觉-语言模型基线。这些发现表明，基于智能体的程序推理对于 AI 生成图像检测具有有效性。