Anthropic 于 2026 年 8 月 11 日开始在 Claude 的文本输出中嵌入不可见水印,适用于自 8 月 2 日起发布的每个 Claude 模型。它是织入模型 token 选择中的统计标记,不是隐藏字符,因此复制和粘贴也无法去掉它,移除不可见字符的工具对此毫无作用。只有重写文本才能将其去除。粘贴最多 500 个词,这个工具会用新的措辞重新表达每个句子,同时你的事实、数字、保留性表述和引用都保持与你写出时完全一致。
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介于 40 和 500 个词之间。下限很重要,因为跨 token 分布测量水印需要足够长的文本,而要在保留原意的同时完成重写,也同样需要一定篇幅。
不同的模型会逐词重生成这段文字,变换句首和从句顺序。由于 token 都是新的,与 Claude 采样相关联的签名就无法保留下来。
将重写结果与你的原文对照。事实、数字、保留性表述、术语和引用都会被固定保留,但是否成功保留原意,仍由你来确认。
把你自己的段落粘贴进去做润色,返回时却带着水印。这个标记无法区分编辑稿和草稿。
移除隐藏字符无法触及 sampling-bias 水印。重新生成 token 才是唯一有效的机制。
may 仍然是 may,suggests 仍然是 suggests。数字、日期、名称和保留性表述都会原样输出。
引号内容、文内引用和参考文献条目都会逐字符复制,不会被改写或重新编号。
Anthropic 于 2026 年 8 月 11 日宣布,将在其模型生成的文本中嵌入不可见水印,相关说明见其文档How Claude marks AI-generated content。2026 年 8 月 2 日当天或之后发布的模型在发布时即支持该标记,Anthropic 还表示会在过渡期内将其扩展到旧模型。该政策适用于 Claude API、claude.ai、Claude Code、Claude Cowork 以及通过 AWS、Google Cloud 和 Microsoft Foundry 提供的 Claude。它在全球范围内适用,任何套餐的用户都没有退出选项。其驱动因素是 EU AI Act 第 50(2) 条关于 AI-generated content 透明度的 Code of Practice,该条要求提供方标记机器生成内容,Anthropic 选择将该标记全球应用,而不是只针对欧洲流量。
不是作为隐藏字符,也不是作为文件元数据。模型在写作时,会反复在句中此时统计上近乎等价的词语之间做选择。水印依据一个秘密密钥对这些选择施加偏置,因此在足够长的文本中,最终的 token 分布会带有可测量的签名。文本中并没有插入任何内容,这就是为什么输出读起来完全正常,为什么 Anthropic 可以说该标记不影响含义或质量,也为什么它能在复制粘贴、文件格式变更和转换为纯文本后依然存在。
区别是机械性的。任何让实际词语保持不变的操作,都会让签名保持不变, 复制、重新排版、改变文件类型、去除不可见字符都属于此类。任何重建 token 序列的操作,都会将其破坏, 例如大幅重写、强力改写、翻译成另一种语言。Anthropic 也承认了这一点,将该系统描述为一个可被编辑破解的第一步。非常短的段落在另一种意义上也不可靠,因为统计测量需要足够多的文本来积累信号,之后才能给出判断。
这正是目前大多数被宣传为 AI 水印移除器的免费工具出错的地方。它们扫描零宽 Unicode 字符和不可见空格并将其删除,这对于另一类问题是合理的回应,但在这里完全无效。用这类清理工具处理 Claude 输出,得到的文本保留着与最初完全相同的签名。
围绕这项公告的主要抱怨,并不是来自试图隐藏 AI 起草的人,而是来自把模型当编辑使用的作者。把你自己完成的段落交给 Claude 做润色,返回结果就会带有水印,因为这个标记记录的是模型生成了这些 token,而不是它生成了这些想法。律师、学者和研究人员在数小时内也提出了同样的异议:他们的人类写作经过轻度编辑后,现在会带有雇主、出版方、期刊或机构可能视为 AI 作者身份证明的信号。用新的措辞重新表达这段文字,正是对这种归属问题的直接回应。
只能通过 Anthropic。检测计划通过公司的自有 API 提供,而通用 AI 检测器无法读取这个标记。即便如此,结果也只是概率性的:阳性只说明文本可能经过 Claude 处理,并不能证明作者身份、机器生成所占比例,或模型是起草还是仅仅编辑。阴性几乎说明不了什么,因为未加标记的文本仍可能是 AI 生成。把任一结果都当作证据,都是对该测量所能支持内容的误读。
本页面上的工具会重建一段文字。ProofreaderPro AI humanizer则更进一步,对于带水印的文档,它是更完整的解决方案。humanization 处理不会原地编辑你的文本,也不会修补那些看起来像机器写成的部分。它会通读文档,然后从头重写,把 AI 风格的行文转为人类风格的写作:句长不再整齐划一,分句模式不再反复重复,语体在原本会显得生硬的地方变得更自然,而那些暴露机器起草痕迹的词汇,也会被替换为人类作者真正会使用的措辞。
清除水印是这一过程的附带结果,而且是彻底的。Anthropic 的标记由 Claude 选取的特定 token 序列承载。humanizer 在重写文档时,这些 token 一个都不会保留下来:每个句子都由不同的引擎重新生成,句子边界不同,词语选择的分布也不同。不必担心只处理一半的情况,也不用担心 humanizer 轻轻触及过的段落里残留任何痕迹,因为它根本不会轻轻触及任何内容。统计特征已经没有可供比对的对象。
与本页面工具相比,实际差别在于规模和深度。此工具一次处理 500 词,忠实地重新表述,适合你需要清理的单个段落。若要在整篇 manuscript、论文章节、报告或文章中 humanize AI 文本,并让结果读起来像是人写的,而不只是像不同的文本,那么AI humanizer会一次性处理整份文档,同时像本工具一样完整保留你的引文、图表和技术术语。任何要处理整份初稿中水印的人,都应该从那里开始。
ProofreaderPro.ai 是一套 AI 学术编辑工具,提供校对、改写、人性化和引文处理,专为面向发表而写作的研究人员、学生和专业人士打造。这个工具适用于非常窄的一类需求:只负责忠实重述一段文字的重写流程。对于完整稿件,ProofreaderPro editor 可对整篇文档进行处理,支持你逐行批准的修订痕迹,而且不会给你的文本加水印。如果你的目标是把机器感很强的文字转化为自然的人类表达,而不只是简单改写,那么AI text humanizer 是专为此打造的工具,而完整的人性化处理也会因其工作方式而顺带去除 token 级水印。其余的free tools则覆盖了周边检查。
一段经 Claude 编辑的文字及其重写版本。并排阅读:主张、数字和保留性表述完全相同,而且没有一句保留原有措辞。
The findings of this study suggest that remote work arrangements have a measurable effect on employee productivity, though the magnitude of that effect varies considerably across sectors. Participants in knowledge-intensive roles reported higher output when working from home, while those in collaborative or client-facing positions reported the opposite.
This study's results point to a measurable productivity effect from remote work arrangements, although how large that effect is differs considerably from one sector to the next. Among participants in knowledge-intensive roles, output was higher at home; participants in collaborative or client-facing positions reported the reverse.
这里没有删除或添加任何内容。该段落以 48 个词而不是 50 个词,对同样的两类对象作出了同样力度的两项主张。这就是全部诀窍:意义可以迁移,token 序列不可以。
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