该论文类比生物学中的物种起源，探讨了合成信息（如AI生成内容）的溯源问题。核心挑战在于：当代AI模型生成的“后代”数据可能在结构和信号层面与原始来源差异巨大，导致进化谱系难以追踪。受遗传学启发，作者提出一种基于隐写术的谱系追踪机制：在合成信息被生成（即“繁殖”）时，投影器从父本中提取一个特征（trait），并通过隐写编码器将该特征不可见地嵌入到子本中；该特征在子本的生命周期内持续存在。当需要查询亲子关系时，隐写解码器从子本中提取特征，并与候选父本的特征池进行比对，从而判定最可能的来源。理论分析刻画了系统参数（投影器与隐写系统属性）对系统发育准确性的影响，而跨多种投影器和隐写系统的实验表明，该方法在一系列处理操作和语义修改下仍具有可行性。作者展望了一个合成信息均携带隐蔽但可追踪谱系特征的网络生态系统，从而能够追溯信息的演化历程。