何时自我披露是最优的？人工智能生成内容的激励与治理
计算机与社会
2026-01-27 v1 理论经济学
摘要
生成式人工智能（Gen-AI）正通过降低生产成本并实现不同质量的可扩展输出，重塑数字平台上的内容创作。作为回应，平台已开始采用要求创作者标注 AI 生成内容的披露政策，通常辅以不完善的检测手段和对违规行为的处罚。本文构建了一个正式模型来研究此类披露制度的经济影响。我们将平台单独检测 AI 使用的非披露基准，与创作者在不完善执行下策略性选择是否披露或隐瞒 AI 使用的强制自我披露制度进行了比较。该模型纳入了异构创作者、观众对 AI 标注内容的折扣、被发现未披露后的信任惩罚以及内生执行。分析表明，仅当 AI 生成内容的价值及其成本节约优势均处于中等水平时，披露才是最优的。随着 AI 能力的提升，平台的最优执行策略从严格威慑演变为部分筛选，并最终走向放松管制。尽管披露能可靠地提升透明度，但它会减少创作者总剩余，并在 AI 技术先进时抑制高质量 AI 内容。总体而言，结果将披露刻画为一种战略性治理工具，其有效性取决于技术成熟度与信任摩擦。
引用
@article{arxiv.2601.18654,
title = {When Is Self-Disclosure Optimal? Incentives and Governance of AI-Generated Content},
author = {Juan Wu and Zhe and Zhang and Amit Mehra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.18654},
year = {2026}
}