隨著生成式 AI 影像快速普及，辨識真實照片與合成影像的難度大幅提升，這項功能的出現也顯得格外重要。過去，要製作一張逼真的合成照片，往往需要專業的影像編輯技巧與大量時間；如今，只要輸入幾句模糊的提示，AI 就能在數秒內生成看似真實的影像，這讓影像真偽判斷變得更加複雜，也促使科技公司尋找新的方法來標示或驗證 AI 生成內容。最新的 iOS 27 beta 5 顯示，Apple 正準備推出一項全新的影像驗證機制，用來確認照片是否真的由 iPhone 相機拍攝。
Apple 正在研究一種方法驗證照片是否來自 iPhone 相機
Google 早已推出 SynthID，能在 AI 生成的圖片與影音中嵌入不易察覺的水印，並已擴展到其他公司的產品，包括 OpenAI 的生成式影像工具。Meta 也在 Facebook、Instagram 與 Threads 上為 AI 內容加入標籤。然而，即便是由公司自家模型生成的媒體，這些標示系統仍難以完全偵測被篡改的影像。
Apple 似乎正採取另一種路線。除了替 Image Playground 生成的圖片加入標記原始資料之外，iOS 27 beta 5 的程式碼顯示，Apple 正在開發名為 Apple Reference Image 的新功能，其核心概念是利用 iPhone 相機硬體的獨特感測器數據，來驗證照片是否真的由該裝置拍攝。
為了符合 Apple 一貫的隱私設計，Reference Image 的架構避免讓 Apple 直接存取原始照片。當使用者要求驗證時，系統會將影像送往私有雲運算平台進行比對，而 Apple 收到的僅是必要的感測器資訊與原始資料。若某個相機感測器被判定可能遭到入侵，蘋果甚至可以撤銷該感測器過去的驗證紀錄。
目前這項功能預設為關閉，未來上線後，使用者可在 Settings > Camera > Reference Image 中啟用「參考模式」。需要注意的是，只有在拍攝時使用參考模式，照片才會包含後續驗證所需的來源資訊；一般拍攝的照片則無法事後補上。參考模式本身並不會自動驗證照片。使用者必須在拍攝後主動選擇「驗證」，系統才會將原始影像與來源資料送往私有雲運算平台。驗證完成後，Apple 會替照片分配一個唯一 ID，作為日後辨識的依據。
Apple 也設計了另一項隱私保護機制：經過驗證的照片可以自由分享，而接收者的 Apple 裝置能在本地檢查照片是否仍具備有效認證，不需要回傳任何資料給 Apple。這代表驗證狀態可以跨裝置流通，但不會形成新的追蹤管道。
分享方式不同，照片所附帶的資訊也會有所差異。例如透過 AirDrop、訊息或其他方式分享時，若使用者選擇「分享所有照片資料」，傳輸內容可能包含唯一硬體識別碼，甚至是與照片相關的未裁剪影片片段。Apple 也在 USB 傳輸中加入「帶有來源資訊傳輸」選項，讓已驗證的照片在傳輸到 Mac 或 PC 時保留參考模式的資料；未驗證的照片則可能仍包含部分來源資訊。
隨著 AI 生成影像愈來愈逼真，影像真偽驗證成為新的科技議題，Apple 的 Reference Image 代表另一種思路：不是標記 AI，而是證明「這張照片確實由真實相機拍攝」。未來它是否會成為影像可信度的新標準，值得持續觀察。