AI 时代的信任危机
创作的速度指数级增长，证明创作的能力却原地踏步。
创作可被复制，来源无从证明
海量 AI 图片、视频与文本被创作、传播、商用，却难以证明“这是谁、用哪个模型、什么参数、何时生成、是否抄袭训练数据”。
把创作全过程固化为密码学可验证的证据链，任何一方可脱离原始环境独立核验。
存证不懂 AI，AI 工具不管存证
区块链存证只存哈希、不懂语义；AI 工具只出内容、不留过程。两类方案各说各话，中间缺少一个翻译层。
AEP 正是连接密码学存证与 AI 创作的翻译层，面向创作过程提供完整、统一的证据体系。
合规与司法，正在等技术答案
AI 内容标识已成强制国标；法院审理涉 AI 案件面临事实查明、法律适用、责任认定三重难题，而现有证据只能证明“某时某文件存在”。
把“创作过程”变成可提交法庭与监管的结构化证据，为合规义务与司法举证提供技术支撑。
六大核心落地应用场景
针对创作过程、生成资产与关键智能体操作，提供不可篡改的客观证据支撑
论文、专利与软件著作权保护
科研推演记录、实验数据流、Prompt 演进、代码版本迭代全过程存证，为发明优先权与原创贡献提供可核验的证据依据。
多媒体数据应用（音频 / 视频 / 图像）
数字艺术生成、声音合成、音视频剪辑二创全链路留痕，防洗稿、防侵权二改，明晰创作者版权生成链条。
AI Coding 与代码供应链防投毒
记录 Cursor、OpenClaw 等智能体的代码修改、依赖安装与环境探针，为事后追溯、定责与审计提供证据。
司法出证与纠纷仲裁
导出结构化 .aep 证据包，为向互联网法院、公证处与仲裁机构提交证据材料提供支持，缓解事实查明难度。
关键 Agent 行为与自动审批留痕
大模型执行自动化运维、采购、财务支付或审批决策时，固化不可抵赖的执行凭据、Prompt 与完整上下文。
AIGC 版权确权与原创性举证
完整固化 Prompt、参数、多轮择优与人工后处理，为 AI 生成内容主张著作权提供可核验的人类智力投入证据。
AI 生成的内容，版权归谁？
纯 AI 生成、无人参与的作品不受著作权法保护；AEP 把“人类智力投入”固化为可核验的过程证据。
中国《著作权法》与司法实践确立：作品须体现自然人的独创性智力投入。只出一句话指挥 AI，属“提供咨询意见”式的辅助投入，不构成创作。
仅输入简单通用指令、未作任何个性化干预与筛选、完全由 AI 自动随机生成的内容，不具备独创性，不构成作品，不受著作权法保护。
法院审查独创性的四个标尺
提示词设计
对主题、风格、构图、措辞与场景细节作出个性化、具体化的设计，而非简单通用指令。
ai.input · Prompt 全文与演进 参数与模型控制
调整构图比例、清晰度、风格权重、迭代步数、随机种子等核心参数，体现对结果的控制力。
ai.generation · params / modelHash 多轮筛选择优
基于创作意图与个人审美，对多个候选输出进行比较、弃选与保留。
outputs[] · selected: true 生成后人工修改
对 AI 输出进行实质性修改、编辑、润色或重构，形成最终表达。
ai.postprocess · 事件链 输出可独立核验的原创性 / 版权确权信号
四要素过程证据经数字签名、可信时间戳与链上锚定，密封进标准 .aep 证据包，可导出提交法院、公证处或版权登记机构。
标准与法源
AEP 提供客观中立的密码学过程证据，不代替司法机关对个案独创性作出最终认定。
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