最近 AI 文案生成中比较大的新闻，就是 Anthropic 会在模型生成的文本嵌入“不可感知水印”。
说白了这个东西跟图片的暗水印有点类似，就是在文案中嵌入人眼看不到，但机器能识别出来的一些特殊字符。
比如“HelloWorld”这串字符，肉眼能看到就是这些字母，但是在计算机眼里却是“Hello\u200bWorld\u00ad”。
那有了这些嵌入字符之后，机器就可以很方便的识别出这些文案到底是人工创作的，还得是 AI 输出的。
当时我看到这样的消息时，第一想法就是需要对 AI 生成的文案做一次系统层级的暗水印去除。
比如最简单的方案，把 AI 生成的文案拷贝到 Sublime Text 这样的传统文案编辑器里，然后统一去除其中的隐藏字符。
但问题是这类常见的隐藏字符种类非常多，如果单纯依靠人工来处理的话非常消耗精力。
所以当时这个消息出来之后，我就在留意这类开源项目，我知道后续肯定会有不错的开源项目能帮我们处理这类需求。
果不其然，这不就来了嘛。
这个项目就是一个功能非常全面的 AI 内容来源标记清理工具，它可以检查并清除文本中的隐藏 Unicode 字符、图片/文档中的 C2PA、EXIF、XMP 等元数据。
甚至还能通过重写文本或重新生成图片，尝试削弱某些统计型、像素型 AI 水印。
具体的项目原理与项目逻辑，我这里就不过多赘述了，有兴趣的朋友可以去参一下项目文档，这里简单介绍一下怎么使用。
3 种最基础的方法：直接运行 Python 脚本、启动本地 HTTP 服务，或者使用 Docker。
像我们个人使用或者小团队协作使用的话，我最推荐的是第一种 Python 脚本的方式。
直接把项目下载下来，然后安装好对应的依赖库，便可以直接使用 Python 命令对生成的文案进行隐藏字符的检查与清理了。
使用上非常简单，根本没有任何的难度（项目文档里面已经写了完整的操作命令）。
如果你觉得这种操作命令的手动输入会比较复杂的话，不妨直接将脚本下载下来，然后在自己的 AI 工具里面创建一个专属于自己的暗水印清除 Skill。
那后续处理这类问题时，直接让 AI 帮你调用对应的脚本清理就好了。
且视频平台上已经有很多教程在教怎么使用这个项目了，有兴趣搜索一下再跟着教程逐步实操。
