据@timnitGebru透露，随着数字假信息泛滥，AI验证技术正被用于揭示提格雷冲突中的真实情况，包括超过10万名女性遭受性暴力、85%以上医疗设施被毁，以及长时间的网络封锁（来源：卫报）。先进的机器学习和数据分析平台帮助NGO和人道组织核实现场报告、分析卫星图像、监控数字通信以搜集战争罪证据。这一趋势为专注于冲突监测、数据验证和危机响应的AI公司带来巨大商业机遇，推动自动化、可扩展的验证解决方案需求增长（来源：卫报，2025年）。

据Andrej Karpathy在Twitter上引用Balajis的分析，AI领域的“验证鸿沟”可以通过GAN（生成对抗网络）的生成与判别两个阶段来理解（来源：Andrej Karpathy，Twitter，2025年6月4日）。Karpathy指出，无论是绘画还是AI内容生成，创作流程本质上都在生成（创造）与判别（评估）之间循环。这一观点凸显了AI内容验证机制的重要性，为开发AI内容审核、验证和质量保障工具的企业带来了新的商机。随着生成式AI应用的普及，自动化验证与质量把控市场需求将持续增长。