提出可解释的可信AI取证代理，自动选型检测器并评估不确定性。

Don't Guess, Escalate: Towards Explainable Uncertainty-Calibrated AI Forensic Agents

• 构建统一框架，动态组合多个检测器提升判断可靠性
• 输出结果附带置信度，避免盲目猜测
• 适合需要透明决策的司法或媒体审核场景

人工智能正在重塑多媒体取证领域。本文提出AI取证代理：一种可靠的协调者，能选择并组合多个取证检测器，识别内容来源与上下文，并提供带有不确定性感知的评估结果。我们指出现有方案中的主要缺陷，并引入一个统一框架以改进真实性验证流程，增强判断的可解释性与可信度。

原文摘要 · Abstract (English)

AI is reshaping the landscape of multimedia forensics. We propose AI forensic agents: reliable orchestrators that select and combine forensic detectors, identify provenance and context, and provide uncertainty-aware assessments. We highlight pitfalls in current solutions and introduce a unified framework to improve the authenticity verification process.

Thank you to arXiv for use of its open access interoperability. PaperDance 不是 arXiv 官方产品；中文卡片由大模型生成，请以原文为准。