ChatGPT’s New Text Watermarks Explained

Name: ChatGPT’s New Text Watermarks Explained
Uploaded: 2026-10-12 14:54:52.180447
Description: Análisis y extracción de conocimiento del video 'ChatGPT’s New Text Watermarks Explained'

سيحصل تطبيق "تشات جي بي تي" على علامات مائية غير مرئية. إذا استخدمته لكتابة رسائل البريد الإلكتروني، أو منشورات "لينكد إن"، أو عمل كتابي لعميل، فسيتم وضع علامة مائية عليه. السؤال البديهي هنا هو: هل يمكن لأحد الآن أخذ كتابتك ووضعها في أداة لمعرفة ما إذا كنت قد استخدمت الذكاء الاصطناعي؟ وماذا لو كتبت النص بنفسك ثم طلبت من "تشات جي بي تي" تنقيحه؟ هل سيظل موسوماً بعلامة مائية؟ نعم، من المحتمل ذلك. لقد شهدنا رد فعل هائل قبل شهرين عندما قدمت " كلود" هذه الخاصية. قال الكثير من الناس في ذلك الوقت إنهم سينتقلون إلى "تشات جي بي تي"، وتلقيت حرفياً آلاف التعليقات التي تخبرني بأنهم تخلوا عن "كلود". وفي ذلك الوقت قلت: "يا رفاق، أنتم تعلمون أن" أوبن أيه آي "ستقوم بهذا أيضاً، أليس كذلك؟""وأنهم سيفعلون ذلك قبل ديسمبر، عندما تدخل القواعد حيز التنفيذ ويصبحون ملزمين بذلك." وها نحن ذا. أعلنت " أوبن أيه آي" عن نسختها الخاصة. سيقومون بوضع علامات مائية على مخرجاتهم. الآن، هناك بعض الاختلافات، ومثلما حدث مع "كلود"، هناك الكثير من الهراء الذي يتم ترويجه حول هذا الأمر. كاشفات، ومزيلات، وأدوات تعد بجعل عملك غير قابل للاكتشاف. هراء. إنه مجرد تضليل. دعونا ننظر إلى ما تغير خلال الشهرين الماضيين وكيف يختلف هذا عن علامة "كلود" المائية، لأنه يختلف بطرق مهمة للغاية. أولاً، دعونا نلقي نظرة على الإعلان الفعلي الذي صدر في الخامس من أكتوبر. هذا من شركة "أوبن أيه آي". إنه يقول ببساطة إن نصوص "تشات جي بي تي" و " كوديكس" المؤهلة في الاتحاد الأوروبي، تحديداً، ستحصل على العلامة المائية مع بدء الطرح في الأسابيع المقبلة. لذا، لدينا بالفعل وضعان مختلفان تماماً هنا. إنه يختلف كثيراً عن "كلود" لأنهم اختاروا النطاق العالمي. لماذا؟ إذا كنت تستخدم "تشات جي بي تي" في الاتحاد الأوروبي، فنعم، هذا شيء يجب أن تنتبه إليه. خارج الاتحاد الأوروبي، الإعلان لا يجعل هذا افتراضياً على مستوى العالم، وهو أمر غريب، أليس كذلك؟ لأنه عندما أطلقت " أنثروبيك" علامتهم المائية، قالوا إنهم مضطرون للقيام بذلك عالمياً لأنهم لم يجدوا حلاً جيداً ينطبق على الاتحاد الأوروبي فقط. وبالتالي، لم يكن الأمر مقتصراً على منطقة معينة، وحصل الجميع على علامة مائية لنصوصهم من " كلود". إذن، ما الذي يحدث هنا؟ اسمي كايل. أساعد رواد الأعمال على استخدام الذكاء الاصطناعي في أعمالهم دون الحاجة لأن يصبحوا مهندسين. إذا كنت تريد المزيد من التفسيرات العملية مثل هذه، اشترك في القناة، ورابط نشرتي البريدية المجانية موجود بالأسفل. كان تفسير " أنثروبيك" في ذلك الوقت هو: "انظروا، ليس لدينا أي طريقة لفرض هذا بطريقة تمكننا من تحديد النطاق الجغرافي له". لذا، سيتعين القيام بذلك على مستوى العالم. والآن تطلق شركة OpenAI علامتهم المائية الخاصة، والتي تقتصر فقط على الاتحاد الأوروبي، وهذا يعني أنه ليس قيداً تقنياً. لقد قاموا بقفلها جغرافياً داخل ChatGPT، لذا ستكون متاحة فقط في الاتحاد الأوروبي في الوقت الحالي. لذا، أعتقد أنه من العدل أن نتساءل: "لماذا تمكن مزود واحد من إجراء هذا التمييز ولم يتمكن الآخر؟" من المرجح أنه لو أرادت Anthropic حصرها جغرافياً وجعلها في الاتحاد الأوروبي فقط ، لكانوا قد فعلوا ذلك. من الواضح أن هذا ممكن كما أظهرت لنا OpenAI للتو، مما يقودنا إلى استنتاج أنهم يريدون وضع علامات مائية على عملهم. أعتقد أنه لا يوجد مفر من ذلك بخلاف هذا الاستنتاج. وقد تحدثت باستفاضة في مقاطع فيديو أخرى عن سبب احتمالية حدوث ذلك . إنها تساعدهم في البيانات الاصطناعية. إنها تساعدهم في معرفة ما تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، لأنه يمكنك بعد ذلك استبعاده من مجموعة التدريب الخاصة بك. الآن، أعتقد أنه من المهم التأكيد مجدداً على كيفية عمل هذه العلامات المائية في الواقع. مرة أخرى، هناك آلاف التعليقات من أشخاص يطرحون مثل هذه الأسئلة، ولا يزال من غير الواضح للكثيرين كيف تعمل الآلية، وبالتالي كان هناك الكثير من المعلومات المضللة وأشخاص يبيعون كواشف ومزيلات وهمية لا تعمل في الواقع. لذا، نحتاج إلى مراجعة هذا الأمر بسرعة مرة أخرى. لقد تحدثت عن هذا الأمر باستفاضة في مقاطع فيديو أخرى، والتي سأضعها على الشاشة الآن تقريباً. لذا، تخيل أن الذكاء الاصطناعي ينهي جملة ما. إنه يتنبأ بالرمز التالي. هذه هي الطريقة التي تعمل بها النماذج اللغوية الكبيرة. الطقس بارد و ...فراغ. ما هي الكلمة التالية؟ الطقس بارد ورمادي. عظيم. كان بإمكانه اختيار كلمة أخرى معقولة. وعبر نص أطول، ستكون هناك الكثير من الاختيارات الصغيرة مثل هذه. الطقس بارد وكئيب. الطقس بارد ورطب. الطقس بارد وموحش. هذه كلها طرق محتملة لإكمال الجملة. هذه كلها رموز تالية محتملة في التسلسل. ما تفعله العلامة المائية هو تغيير التوزيع الإحصائي. سوف تغير اختيار كيفية أو أي كلمة تم اختيارها كرمز تالي، تاركة نمطاً إحصائياً، أو بصمة عبر الصياغة. هذا التوضيح، بالطبع، بسيط عمداً. استخدام كلمة "رمادي" بمفردها لا يثبت شيئاً على الإطلاق. الأمر ليس أن ChatGPT سيختار دائماً " رمادي" بدلاً من "رطب"، بل يتعلق الأمر بالأنماط عبر مجمل المخرجات، أي فقرات متعددة. كل قرار صغير يترك أثراً تماماً مثل بصمة الإصبع. وإذا كان لديك نمط طويل بما يكفي، ومقطع طويل بما يكفي، وأداة كشف صحيحة ، يمكن كشف هذا النمط، ويمكننا القول إن هذا النص كتبه ChatGPT أو كتبه كلود. إذن، هذا من المصدر الرسمي لشركة OpenAI الذي يصف كيفية عمل العلامة المائية فعلياً. تقنية العلامة المائية للنصوص الخاصة بنا TextGrain، وهي ليست SynthID لكنها ربما تستند إلى تقنيات مشابهة، تضيف إشارة إحصائية غير مرئية إلى خيارات كلمات النموذج ، تماماً مثل SynthID من جوجل، وهو النظام الأساسي الموجود داخل نظام كلود أيضاً. تبحث أداة الكشف الخاصة بنا عن تلك الإشارة لتقييم ما إذا كان المقطع يحتوي على علامة مائية من OpenAI. يمكن العثور على مزيد من التفاصيل حول كيفية عمل TextGrain في تقريرنا الفني. سأضع هذا أسفل فيديو يوتيوب حتى تتمكن من العثور عليه، وسأضع رابطاً سأعطيك فيه حزمة من الموارد المتعلقة بهذا، وستكون في النشرة الإخبارية. في تقييماتنا، عادلت TextGrain أو تفوقت على أداء الأساليب الأخرى التي اختبرناها، بما في ذلك SynthID. هذا من جوجل للنصوص. ومع ذلك، فإن الأداء القوي في الظروف المثالية لا يضمن كشفاً موثوقاً في الاستخدام اليومي. سأتحدث عن هذا لأننا قد نحصل على نتائج إيجابية خاطئة، وهو أمر خطير للغاية حقاً. إذن، شرحهم هو في الأساس احتمالات اختيار الكلمات بالإضافة إلى مفتاح سري يسمح لهم بالكشف عنها. وهذا لا يتطلب، وأحتاج أن أكون واضحاً بشأن هذا. لا يتطلب مسافات غير مرئية أو أحرفاً إضافية. لا يوجد يونيكود يتم إقحامه. لا يتم إضافة أي شيء. لا يستخدم رموزاً إضافية. ليست رسائل مخفية تقول إن هذا النص كتبه ChatGPT. لا يتم استخدام أي شيء بدائي كهذا. بدلاً من ذلك، هو توزيع إحصائي. هذا يعني أن العلامة المائية تبقى مع النص المكتوب. من المهم إدراك هذا. إذا نسخت النص إلى مستند Word أو إلى TextEdit، فهذا لا يغير شيئاً. العلامة المائية لا تزال موجودة. الكلمات لا تزال موجودة. الكلمات والتوزيع واختيار الكلمات هو العلامة المائية. لذا، إذا قمت بلصقه كنص عادي، فلا يهم. إنها نفس الكلمات. إذا أعدت كتابة النص بالكامل يدوياً، بحيث تأخذه من ChatGPT وتكتبه بالكامل داخل Word، فلا يهم. سيظل النص يحتوي على العلامة المائية لأنها تكمن في اختيار الكلمات. يمكنك، وهذا هو المثال الذي قدمته من قبل. يمكنك أخذ مخرجات "ChatGPT"، ونقشها على لوح حجري، ودفن ذلك اللوح، ثم يمكن لصديقك استخراجه والتقاط صورة له، وإرسالها بالبريد الإلكتروني إلى جهاز شخص آخر، ومن هناك يمكنهم كتابتها على ورقة وتسليمها لجهاز الكشف، وستظل تحمل العلامة المائية. نقل النص من وسيط إلى آخر أو نسخه ولصقه لا يغير شيئاً، لأن النص نفسه واختيار الكلمات هما العلامة المائية. هذا تمييز مهم جداً للغاية . فعندما يسمع الناس بكلمة "علامة مائية غير مرئية"، يتخيلون وسماً صغيراً يمكنهم مسحه، أو نوعاً من البيانات الوصفية. لكن لا، فالصياغة نفسها هي التي تحمل الإشارات. وهذا يفسر أيضاً لماذا يحتاج الكثير ممن يبيعون أدوات الإزالة أو أدوات الكشف إلى فحص أدق. فالكثير منهم يبيعون شيئاً لا يعمل. إنه مجرد تضليل. لكن أولاً، السؤال الذي أتلقاه باستمرار من الأشخاص الذين يكتبون بأنفسهم ويستخدمون الذكاء الاصطناعي للتحرير والتهذيب، لأنني أعتقد أن هذه قضية كبيرة حقاً. لنقل إنك قضيت أسبوعاً في كتابة شيء ما، تقرير أو حجة، أو لا أدري، مقال للمدرسة، أياً كان، وهو رأيك الخاص. إنها أمثلتك الخاصة. وقد كُتبت بناءً على تجربتك. ثم تطلب من الذكاء الاصطناعي مساعدتك. هناك عدة طرق لسير الأمور اعتماداً على مدى توسعك في استخدام الذكاء الاصطناعي. يمكنك طلب الملاحظات. إليك مقال كتبته يا "ChatGPT"، أخبرني ما هي الأجزاء المربكة فيه. لا تغير أي شيء، لكن أخبرني كيف يمكنني تحسين هذا. ثم تقوم أنت بالعمل بنفسك وتجري التغييرات بكتابتك الخاصة، وتقوم بطباعتها. هذا على الأرجح لن يؤدي إلى وضع أي علامة. أنت تحصل على ملاحظات، لكنك أنت من يقرر ما يجب تغييره وأنت من يقوم بالتغييرات. أو ربما تقوم بالتدقيق اللغوي. قد تطلب تصحيحات إملائية وعلامات ترقيم. أو ربما تطلب إعادة كتابة كاملة للنص بأسلوب أكثر قوة أو ليطابق أسلوب أحد كتابك المفضلين. هذه مستويات مختلفة جداً من تدخل الذكاء الاصطناعي، وبعضها سيؤدي إلى تطبيق العلامة المائية. بينما لن يفعل البعض الآخر ذلك. الأمر يتعلق بحجم ما يولده النموذج أكثر من مجرد الاستخدام بحد ذاته. لذا تقول شركة "Anthropic" إن التدقيق اللغوي البسيط قد لا يترك للعلامة المائية ما ترتبط به لأنها لا تغير الكثير. من الصعب ترك تلك البصمة لأنها لا تغير كلمة "رمادي" إلى "أرجواني" أو "مبتل" . بل تقوم ��دلاً من ذلك بمراجعة النص وإجراء تغييرات إملائية فقط. لكن إعادة الكتابة الموسعة تخلق فرصًا أكبر لاختيار الرموز وبالتالي لتطبيق العلامة المائية. لذا، لا يمكننا القول إن تصحيح فاصلة واحدة أو خطأ إملائي واحد سيجعل الوثيقة بأكملها قابلة للكشف بشكل موثوق تلقائيًا. هذا ليس صحيحًا. من المرجح جدًا ألا يحدث ذلك. لكننا لا نستطيع أيضًا أن نعد بأن النسخة المعاد كتابتها ستكون "نظيفة" لمجرد أنك قدمت الأفكار الأصلية. هذا لا يهم لأن الذكاء الاصطناعي أجرى ما يكفي من التلاعب ليتم تمييز النص على أنه مولد بواسطة الذكاء الاصطناعي. إنه مقياس متدرج، واحتمالية إضافة العلامة المائية بشكل قاطع تزداد كلما زاد النص الذي يولده الذكاء الاصطناعي، وعند حد معين سيتحول الكاشف من "لا، هذا ليس ذكاءً اصطناعيًا" إلى "نعم، هذا ذكاء اصطناعي". الآن، هناك شيء مهم للغاية يجب الإشارة إليه، وهو وجود كواشف رسمية. الأشخاص الذين يبيعون هذه الأدوات لا يملكون حق الوصول إلى تلك الكواشف الرسمية. لذا، أي كاشف للذكاء الاصطناعي أو مزيل للعلامات المائية، وما إلى ذلك، لا يملك وصولًا للكواشف الرسمية. ما يبيعونه هو إما كذبة كاملة أو مجرد تخمين. ولأنهم لا يملكون القدرة التي تتمتع بها OpenAI و Anthropic للكشف عما إذا كان هناك علامة مائية، فهم في نفس حالة الجهل التي نحن عليها. إذًا، تمتلك كل من Anthropic و OpenAI أدوات يمكنها البحث عن الأنماط الإحصائية وتحديد ما إذا كان النص قد تم إنشاؤه بواسطة Claude أو ChatGPT. ولكن، من يملك حق الوصول إلى هذه الأدوات؟ هل مديرك في العمل؟ لا. وماذا عن عميلك؟ لا، من غير المرجح ذلك. ماذا عن أستاذك في الجامعة؟ لا ، ليس لديهم حق الوصول إلى هذه الأدوات. أصدرت Anthropic كاشفها في نسخة معاينة محدودة لشركاء معينين. محدودة للغاية. لقد وجدت صعوبة في العثور على أي شخص لديه حق الوصول بالفعل، رغم أنني بحثت في كل مكان. لقد قالوا قبل بضعة أشهر إنهم سيجعلونها متاحة، لكنهم لم يذكروا لمن. من الناحية الفنية، نعم، لقد أصدروا ذلك. نحن فقط لا نعرف من لديه حق الوصول إليها، وبالتأكيد هي ليست متاحة للجمهور العام. لذا، فإن واجهة برمجة تطبيقات الكشف الخاصة بـ Anthropic متاحة في معاينة خاصة للمنظمات المؤهلة. نحن لا نعرف من هي تلك المنظمات، لكنها على الأرجح ستكون حكومات، أو محاكم قانونية، أو مؤسسات بحثية، وربما جامعات، ولكن ليس بالضرورة لفحص مقالاتك الدراسية. أما OpenAI فقد كانت أكثر انفتاحًا بشأن هذا الأمر. لقد ذكروا أساسًا أن الكواشف يمكن أن ترتكب نوعين من الأخطاء. يمكن أن تبلغ عن وجود علامة مائية وهي غير موجودة ( نتيجة إيجابية كاذبة)، أو تغفل عن علامة مائية موجودة بالفعل ( نتيجة سلبية كاذبة). توضح تقييماتنا أدناه بعض التحديات. لذا، فقد كانوا أكثر انفتاحاً بشأن هذا الأمر مقارنة بـ Anthropic. لقد قالوا: "انظروا، هذه ليست تقنية خالية من العيوب. النصوص الأقصر أو الأكثر تقييداً يصعب اكتشافها. كنا نعلم هذا عن تقنية SynthID بالفعل، وبما أن هذا يبدو مشابهاً جداً، فهو توزيع إحصائي، والأمر نفسه ينطبق هنا . مع معدل خطأ إيجابي مستهدف قدره 1%، حدد كاشفنا العلامات المائية في حوالي 80%من الفقرات المكونة من 200 رمز. لذا، فهي حوالي 150 كلمة تقريباً، في اللغة الإنجليزية على الأقل. مقارنة بـ 95%من الفقرات المكونة من 400 رمز، أي حوالي 300 كلمة، للمحتوى مثل علم النفس . وعلم النفس فقط، على ما يبدو. كانت معدلات الاكتشاف أقل بكثير للمحتوى مثل الرياضيات، حيث توجد مرونة أقل في اختيار الكلمات. لذا، في شيء مثل الأدب أو الشعر، يمكن تغيير الكثير من الكلمات، الشعر، سأضع ذلك بين علامتي تنصيص. أم يمكن تغيير الكثير من الكلمات، وبالتالي هناك الكثير من التساهل في إضافة كلمات مختلفة، ومع ذلك يظل المعنى مفهوماً. إذا كان الأمر يتعلق بالكود أو الرياضيات، فلا يمكنك فعل ذلك لأنه يفسد الرياضيات أو يفسد الكود. كما أشاروا أيضاً إلى أن التحرير يمكن أن يضعف العلامة المائية. في تقييم لفقرات من 400 رمز ، أدى استبدال 10%من الكلمات بمرادفات إلى تقليل الاكتشاف من 92% إلى 66%. هذا مجرد 10%من الكلمات. وإذا استبدلت 25%من الكلمات بإعادة صياغة، فإن دقة الاكتشاف تنخفض إلى 17%. أمر فظيع. إذن، إعادة الصياغة تنجح. نتيجة لذلك، قالت ChatGPT أو OpenAI :" انظروا، كاشفاتنا سيئة نوعاً ما في الأساس. وقد قالوا: " هذه القيود تساهم في قرارنا بتوفير الوصول الأولي للكاشف فقط للباحثين المعتمدين والمنظمات الخبيرة التي يمكنها المساعدة في تقييم الموثوقية والاستخدامات المسؤولة". لذا، فهم يقيدون كاشف النصوص في البداية على المنظمات الخبيرة. لذا، فهم مثل Anthropic يحجبونها، مما يعني أن أياً من الشركتين لا تمنح الجمهور حق الوصول إلى هذه التقنيات. لذا، أي شخص يبيع أدوات كشف أو أدوات إزالة العلامات المائية فهو يتحدث بلا أساس. عذراً. ما لم يكن لديهم وصول إلى هذه المعاينات المحدودة للغاية، فهم لا يملكون ذلك، لأن الأمر سيظل محجوباً لحالات استخدام محددة للغاية. لذا، إذا أرسل لك شخص ما نسبة مئوية للذكاء الاصطناعي قائلاً: " هذا ذكاء اصطناعي بنسبة 80%"، فاسأل من أين جاءت، لأن الاحتمال الأكبر أنها هراء. اسألهم: "ما هي الأداة التي استخدمتها؟ وما هي الطريقة؟ ما الذي يدعي هذا الرقم أنه يعنيه؟" إنه مجرد دجل ". وأعلم أنه أسفل هذا الفيديو على يوتيوب لاحقاً، سيكون لدي الكثير من أدوات كشف الذكاء الاصطناعي تقول:" أوه، يجب عليك استخدام هذه " ." سأفضحكم جميعاً لأن هذا هراء مطلق ". إذن، هل يمكنك إزالة العلامة المائية؟ كنا نظن مع العلامة المائية لـ Anthropic Claude أن الإجابة قد تكون نعم، لكن لدينا الآن أدلة من العلامة المائية لـ ChatGPT على أن هذا هو الحال. إذا قمت بتغيير الصياغة، يمكنك إضعاف دقة الكشف بسرعة كبيرة. إم، وكما أريتكم للتو، إذا استبدلت 25%من النص، أي ربع النص، يمكنك تقليل الدقة إلى 17%، وهو ما سيؤدي في معظم الحالات إلى تجاهل الأمر. إم، إنهم يقولون أساساً إن هذه مشكلة صعبة بالنسبة لهم للتعامل معها. إم، وأن هذه الكاشفات غير دقيقة إلى حد ما. أعتقد أن هذا صادق جداً منهم على الأقل، إم، وهو السبب الذي يقدمونه لعدم إطلاق هذا على نطاق واسع. لكنهم، وهم أذكياء هنا، يسمح لهم ذلك أيضاً بالوفاء بالتزاماتهم بموجب قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي. تذكروا، هذا هو السبب في أن هذه الشركات تطرح هذه الكاشفات، وتطرح هذه العلامات المائية. إم، بخلاف ذلك، يمكن تغريمهم، ويمكن أن تكون الغرامة مبلغاً كبيراً من المال. لكن، طالما يمكنهم إثبات أنهم بذلوا جهوداً في هذا الاتجاه، فهم في وضع جيد. وبصدق، هذا لعب عادل هنا. لقد كانوا منفتحين بشأن ذلك. لقد قالوا هذا ما يمكننا القيام به. لقد قصروا الأمر على الاتحاد الأوروبي فقط ، على عكس Anthropic. ثم قالوا حتى في تلك الحالة لدينا كاشف محدود. لقد جعلوا الأمر يبدو وكأنه لا شيء يذكر. بينما قامت Anthropic بدلاً من ذلك بضجة كبيرة حوله وتسببت في استياء عام وآلاف الأشخاص الذين أصيبوا بالذعر بشأن علامتهم المائية. هذا أسلوب شائع جداً. تميل Anthropic إلى تضخيم الأخبار، بينما تميل ChatGPT و OpenAI إلى التقليل من شأنها. أساليب مختلفة جداً جداً عندما يتعلق الأمر بالعلاقات العامة. لذا ، لنفترض أنه تم اكتشاف علامة مائية. إم، وجد الكاشف إشارة. ماذا يحدث؟ هل يعني ذلك أن الذكاء الاصطناعي كتب الشيء بالكامل؟ هل أعاد صياغة شيء كتبته أنت؟ هل استخدمته للترجمة؟ هل قضيت ساعات في تحرير المسودات؟ هذه قصص مختلفة جداً جداً، ويمكن للعلامة المائية أن تخبرنا بأشياء مختلفة. ومرة أخرى، كانت OpenAI صادقة بشأن ما يمكن وما لا يمكن أن تخبر��ا به. توفر العلامات المائية النصية إشارة محدودة حول الدور الذي لعبته أنظمتنا في مقطع ما. من المهم فهم ما يمكن وما لا يمكن استنتاجه من نتيجة الكشف. لا تقيس العلامة المائية المساهمة البشرية. يمكنها الإشارة إلى أن نظام OpenAI قد أنشأ أو عالج جزءاً من النص، لكنها لا توضح حجم الحكم البشري، أو التحرير، أو الإبداع الذي تضمنه النص. إذن، هي ليست نسبة مئوية توضح هذا ذكاء اصطناعي ، وهذا من صنع البشر. هذا الأمر لا يمكن أن يوجد. لقد رأينا للتو أنهم لا يملكون حتى الدقة اللازمة لتحديد ما إذا تم استخدام الذكاء الاصطناعي أم لا. لذا، بالتأكيد لا يمكنهم تحديد أن هذا الجزء بشري، وهذا الجزء ذكاء اصطناعي. ببساطة لا يمكن القيام بذلك في الوقت الحالي. ثانياً، أمر مهم جداً. تلقيت الكثير من التعليقات، من مئات الأشخاص، على فيديوهاتي، يقولون إن سبب إضافة Anthropic والآن OpenAI للعلامات المائية هو ليتمكنوا من المطالبة بالملكية. لا ، العلامة المائية لا تثبت الملكية أو المسؤولية. إنها لا تحدد من يملك النص، وما إذا كان استخدامه قانونياً، وما إذا كان الإفصاح عنه مطلوباً، أو من المسؤول عنه. كثير من الناس يقولون إن العلامة المائية تسمح لهذه الشركات بالقول:" آه، هذه ملكيتنا الفكرية. نحن الآن نملك ما تحدثت عنه مع ذكائنا الاصطناعي ". لا، هذا هراء. وكما ترون، أحد الأسباب التي تجعلهم لا يريدون ذلك، بصرف النظر عما إذا كان الاستخدام قانونياً أو يتطلب الإفصاح، هو أنهم لا يريدون امتلاك كل النصوص التي يولدها المستخدمون، لأن ذلك قد يورطهم في مشاكل قانونية إذا كان الناس يولدون محتوى إشكالياً. يسأل الناس عن كيفية صنع قنابل، وما إلى ذلك، وإذا تمكنوا من الحصول على هذه المعلومات من الذكاء الاصطناعي، فستصبح تقنياً ملكاً لشركة OpenAI أو Anthropic. هم لا يريدون أي علاقة بذلك. لذا أرى الكثير من الناس يقولون إنهم يسرقون أفكار أعمالي، ويسرقون أفكار كتبي. لا، هم لا يهتمون. هم حقاً لا يهتمون. العلامة المائية لا تحدد هوية المستخدم. إنها لا تربط شخصاً أو مؤسسة أو حساباً أو طلباً للمحادثة بالنص ، لذا فهي لا تحتوي على أي معلومات يمكنها تحديد هوية المستخدم. العلامة المائية لا تتحقق من الدقة. لا يمكنها إخبارك ما إذا كان النص صحيحاً، أو مضللاً، أو ضاراً، أو معروضاً في السياق الصحيح. هذا منطقي. مرة أخرى، نماذج اللغة الكبيرة لا تملك، لا تملك قاعدة بيانات للحقائق الصحيحة والخاطئة. هي ببساطة لا تملك ذلك. هي تملك قاعدة بيانات، قاعدة بيانات لعلاقات، علاقات دلالية، علاقات معنوية بين رموز مختلفة، ومفاهيم مختلفة، لكنها لا تملك سجلاً لما هو صحيح وما هو ليس كذلك. إنشاء شيء كهذا سيكون شبه مستحيل . ومرة أخرى، من المهم أن ندرك أن غياب علامة مائية لا يثبت أن النص من تأليف بشري. قد يكون النص الذي تم إنشاؤه باستخدام أدوات OpenAI قصيراً جداً، أو معدلاً، أو مترجماً، لدرجة تمنع الكشف عنه بشكل موثوق. لذا، لمجرد أن شيئاً ما لا يظهر كأن لديه علامة OpenAI المائية، فقد يظل مولداً بواسطة ChatGPT. قد يكون النص قصيراً جداً . أو ربما تم تعديله، ورأينا مدى سرعة تدهور العلامة المائية بسبب ذلك، أو ربما تمت ترجمته. وقد يأتي النص أيضاً من نموذج آخر. لذا، قد يأتي من نموذج ChatGPT قديم لا يحتوي على علامة مائية. أو قد يأتي من نموذج Claude. كاشف العلامات المائية في OpenAI لن يتمكن من اكتشاف علامة Claude المائية والعكس صحيح. وكذلك الأمر مع Gemini و Glock. أو يمكنك استخدام نموذج لا يضع علامات مائية، على سبيل المثال. وهذا لا ينطبق على النماذج الصينية، بالمناسبة، لأن الكثير من الناس يقولون:" أوه، سأستخدم نموذجاً صينياً فقط "." إنها تضع علامات مائية . "كما قد يأتي النص من نماذج غير مدعومة سبقت تقنية العلامات المائية، أو تم إنشاؤه بواسطة أدوات شركة أخرى. لذا، مجرد عدم وجود علامة مائية لا يعني بالضرورة أي شيء. إذن، هذا النظام بأكمله مشتت جداً، ولدينا نقص كبير في وضوح الرؤية حول ما هو محمي بعلامة مائية وما ليس كذلك، لدرجة أنه أصبح غير مهم نوعاً ما. وأريد أن أشير إلى هذه النقطة. توقف الجميع عن الاهتمام عندما أعلنت Claude عن وضع العلامات المائية لأول مرة، كان الناس غاضبين جداً. لقد نشرت عدة فيديوهات حول ذلك، وحققت جميعها نجاحاً كبيراً جداً، لأنها كانت قضية ساخنة. كان الناس غاضبين جداً بشأن وضع علامات مائية على أعمالهم. تلقيت العديد والعديد من التعليقات التي تقول:" سأتوقف عن استخدام Anthropic "." تباً لهؤلاء "." سأستخدم النماذج الصينية "." سأستخدم ChatGPT "." كلاهما يستخدمان العلامات المائية، كما أشرت سابقاً ". يبدو أن ذلك الجدل، والغضب المحيط بالعلامات المائية، قد تلاشى. هل قرر الجميع فجأة أن الأمر على ما يرام؟ هل توقفوا عن الاهتمام؟ لا تزال هناك أسئلة تصلني من فيديوهاتي السابقة حول ما إذا كان الكاشف متاحاً. لا. وهل التعديل يؤثر على ذلك؟ نعم، إذا قمت بالتعديل بما يكفي، ستختفي العلامة المائية. وهل أدوات الإزالة تعمل؟ لا، فهي لا تعمل. هذه المخاوف لم تختفِ بسحر ساحر، لكن أعتقد بالنسبة للكثير من الناس لم تكن هناك عواقب يومية واضحة حتى الآن. لا يزالون بحاجة إلى إرسال بريد إلكتروني، وإنهاء مستند، وإدارة أعمالهم، وكتابة مقال. العلامة المائية غير مرئية، وأداة التحقق غير موجودة. بالنسبة لمعظم الناس، لا يمكن للجمهور التحقق منها. معظم المنظمات لا تستطيع التحقق من وجود العلامة المائية. إذن، من يهتم؟ وتتحرك أخبار الذكاء الاصطناعي بسرعة خيالية. يظهر نموذج آخر ويبدأ الجميع بالحديث عنه بدلاً من ذلك. لقد انتقلنا إلى شيء جديد. ولدى الناس أشياء أخرى للقلق بشأنها، وأمور أخرى للغضب منها، مثل الاحتمال الأخير بنسبة 10%أن يدمر الذكاء الاصطناعي البشرية. لكن الأمر هو ، مع هذه الأخبار الكبيرة والمبهرة والمبالغ فيها، هذه الأوهام الخيالية حول قتل الذكاء الاصطناعي لنا جميعاً، إذا ركزنا عليها، وهي قضايا مهمة ، لكن إذا ركزنا عليها ، فإننا ننسى تأثير الذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي. نحن نركز على المستقبل بدلاً من الحاضر. وهناك الكثير مما يحدث مع الذكاء الاصطناعي الآن في الوظائف، وفي وضع العلامات المائية ، وفي الخصوصية، مما نحتاج إلى الانتباه إليه. وكلما ركزنا على الخيال العلمي، قل احتمال انتباهنا لما هو مهم حقاً في الوقت الحالي. لذا، فيما يتعلق بما يجب فعله حقاً، سأستمر في استخدام الذكاء الاصطناعي، لكنني سأكون أكثر تعمداً في العمل حيث تهم مسألة التأليف وتوقعات العميل. لذا، إذا كنت تعمل لصالح عميل أو تقدم مقالاً، سأكون مستعداً لإظهار مصدر عملي. إذا كتبته بنفسك ، احفظ النسخ التي لديك قبل أن تطلب من الذكاء الاصطناعي تغيير أي شيء. تتبع التعديلات. استخدم سجل الإصدارات للمقارنة بين المسودات حتى تتمكن من رؤية كيفية تجميع العمل. ببساطة، احمِ نفسك. كن حذراً جداً تحسباً لأن يتم استدعاؤك وتضطر لإثبات أنك قمت بالعمل بنفسك. وأيضاً، اتفق على القواعد. إذا كنت تعمل مع عميل يكره استخدام الذكاء الاصطناعي، فتأكد من معرفة ذلك وأنك أجريت تلك المحادثة قبل تسليم العمل. تحتاج إلى تلبية توقعاتهم. وإذا اكتشفوا أنك كنت تستخدم الذكاء الاصطناعي بينما اتفقت على عدم القيام بذلك، فهذه مشكلة أكبر من مجرد استخدامك للذكاء الاصطناعي. تلك مسألة ثقة في تلك المرحلة. لذا، تحتاج إلى معرفة ما إذا كانوا موافقين على استخدامك للذكاء الاصطناعي للمساعدة في البحث، أو التدقيق اللغوي، أو الصياغة؟ وهل يجب إبعاد المعلومات السرية عن أدوات معينة؟ نعم، ربما. تحتاج إلى طرح هذه الأسئلة مبكراً. ومن الأسهل بكثير طرحها قبل أن ينزعج أحدهم ويصبح غاضباً جداً. بالنسبة للكتابة ، أنت تريد أيضاً الحفاظ على أسلوبك الخاص. حاول أن تطلب من الذكاء الاصطناعي تحديد المشكلات واقتراح تعديلات أولاً قبل أن تقول له ببساطة:" مرحباً، أعد كتابة هذا لي ". لأنه سينتهي به الأمر ليس فقط بوجود علامة مائية للذكاء الاصطناعي، بل سيبدو أيضاً وكأنه من صنع الذكاء الاصطناعي. لا ينبغي لنا تفويض كل تفكيرنا وأحكامنا للذكاء الاصطناعي لمجرد أننا نستطيع ذلك ، لأن هذا يجعلنا كسالى. إنه يجعلنا كتّاباً كسالى، ومبدعين كسالى. الآن، لقد قمت بالفعل بإنشاء مجموعة صغيرة من الأدوات التي يمكنها مساعدتكم. إذا أردتم بعض المساعدة، فهي مجموعة أدوات كتابة مجانية بالذكاء الاصطناعي، وستجدون رابطها أسفل هذا الفيديو على يوتيوب. وهي تجمع بين مهارة كشف الذكاء الاصطناعي ، ومطالبات التحرير، وبعض أدوات GitHub المجانية الجديرة بالإضافة إلى سير عملكم. تساعد مهارة كشف الذكاء الاصطناعي في تحديد العبارات المتكررة وعادات أخرى كالتوازي السلبي التي تجعل كتابة الذكاء الاصطناعي تبدو عامة للغاية. ما زال عليكم قراءة المخرجات. لا تزالون بحاجة إلى أمثلتكم وآرائكم وأحكامكم الخاصة، إلخ. لكنها ستساعدكم فقط في جعل النصوص تبدو أقل تشبهاً بالذكاء الاصطناعي. الآن، لا شيء مما أقدمه لكم في مجموعة الأدوات هذه، ورغم أنها مجانية، يعد بتجاوز كاشف العلامات المائية. لا يمكن لأحد قول ذلك. وإذا قال أحدهم ذلك، تجاهلوه. إنهم يحاولون بيع شيء لكم. لكن، يمكننا على الأقل جعل كتابتنا بالذكاء الاصطناعي تبدو أقل ركاكة، من أجلنا جميعاً، رجاءً. لذا، تحققوا من الرابط أدناه إذا أردتم الحصول على نسخة من دليل المهارات المجانية ومجموعة الأدوات أيضاً، بما في ذلك تعليمات حول كيفية تثبيتها في ChatGPT و Claude. وبينما أنتم هناك، تأكدوا من الاشتراك هنا على يوتيوب للحصول على المزيد من نصائح الذكاء الاصطناعي العملية بعيداً عن المبالغات. شكراً لكم. У ChatGPT з’являються невидимі водяні знаки. Якщо ви використовуєте його для написання листів, дописів у LinkedIn або роботи для клієнта, там буде водяний знак . Очевидне питання: чи може тепер хтось взяти ваш текст, прогнати його через інструмент і дізнатися, чи використовували ви штучний інтелект? А що, як ви самі написали цю кляту річ , а потім попросили ChatGPT привести її до ладу? Все одно буде водяний знак? Так, цілком імовірно. Кілька місяців тому була шалена реакція, коли Claude запровадив це. Чимало людей тоді казали, що перейдуть на ChatGPT, і я отримав буквально тисячі коментарів про те, що вони покінчили з Claude. І тоді я сказав: «Гей, ви ж знаєте, що OpenAI теж це зробить, правда?»«І вони зроблять це до грудня , коли набудуть чинності правила і вони будуть зобов’язані це зробити». І ось ми тут . OpenAI анонсувала власну версію. Вони ставитимуть водяні знаки на свої результати. Зараз є певні відмінності, і, як і у випадку з Claude, навколо цього продають багато нісенітниць. Детектори, видалювачі, інструменти, що обіцяють зробити ваш текст непомітним. Дурня. Це шахрайство. Давайте подивимося, що змінилося за останні кілька місяців і чим це відрізняється від водяного знака Claude, адже є дуже важливі відмінності. Перш за все, погляньмо на саме оголошення, яке з’явилося 5 жовтня. Це від OpenAI. По суті, вони кажуть, що відповідний текст від ChatGPT і Codex у ЄС, зокрема, отримає водяний знак під час розгортання протягом найближчих тижнів. Отже, ми вже маємо дві дуже різні ситуації. Це дуже відрізняється від Claude, тому що вони обрали загальносвітовий підхід. Чому? Якщо ви використовуєте ChatGPT в ЄС, так, на це варто звернути увагу. За межами ЄС оголошення не робить це загальносвітовим стандартом, що дивно, правда? Тому що, коли Anthropic запускали свій водяний знак, вони сказали, що змушені зробити це по всьому світу, бо не знайшли вдалого рішення лише для ЄС. Тому вони стали глобальними, і кожен отримав водяний знак на своєму тексті від Claude . Тож, у чому тут річ? Мене звати Кайл. Я допомагаю підприємцям використовувати ШІ в бізнесі без необхідності ставати інженерами. Якщо хочете більше практичних пояснень, як це, підписуйтесь, а мій безкоштовний бюлетень за посиланням нижче. Пояснення Anthropic на той час було таким: « Дивіться, у нас немає способу запровадити це так, щоб ми могли обмежити це географічно». Отже, це доведеться зробити в усьому світі. А тепер OpenAI випускає власний водяний знак, який діє лише в ЄС, а це означає, що це не технічне обмеження. Вони обмежили його за регіоном у ChatGPT, тому наразі він буде лише в Європейському Союзі. Тож, я думаю, справедливо запитати : "Чому один постачальник зміг зробити це розмежування, а інший —ні?" Найімовірніше, якби Anthropic хотіли запровадити геозонування і зробити це лише в ЄС, вони б це зробили. Це очевидно можливо, як щойно показала нам OpenAI, що підводить нас до висновку, що вони хочуть маркувати свою роботу. Я думаю, іншого виходу, окрім цього, немає. І я докладно розповідав у кількох інших відео про те, чому це може бути так. Це допомагає їм із синтетичними даними. Це допомагає їм знати , що було створено штучним інтелектом, бо тоді це можна виключити зі свого набору даних для навчання. Тепер я вважаю важливим ще раз наголосити, як насправді працюють ці водяні знаки. Знову ж таки, тисячі коментарів від людей, які ставлять такі питання, і багатьом досі незрозуміло, як працює цей механізм, тому виникає багато дезінформації, а люди продають « фуфломіцини»— детектори та засоби видалення, які насправді не працюють. Отже, нам потрібно швидко пройтися по цьому ще раз. Я докладно розповідав про це в інших відео, які я виведу на екран приблизно зараз. Отже , уявіть, що ШІ закінчує речення. Він прогнозує наступний токен. Саме так працюють великі мовні моделі. Погода холодна і...пропуск. Яке наступне слово? Погода холодна і сіра . Чудово. Він міг вибрати інше цілком доречне слово. І в довшому уривку буде багато таких маленьких виборів. Погода холодна і похмура. Погода холодна і волога. Погода холодна і непривітна. Це все потенційні способи завершити речення. Це все можливі наступні токени в послідовності. Водяний знак змінює статистичний розподіл. Він змінить вибір того, яке слово було обрано як наступний токен, залишаючи статистичний візерунок, відбиток у тексті. Ця ілюстрація , очевидно, навмисно спрощена. Використання одного слова «сіра» саме по собі не доводить абсолютно нічого. Справа не в тому, що ChatGPT завжди обиратиме «сіра» замість « волога», а в шаблонах по всьому тексту, у багатьох абзацах. Кожне маленьке рішення залишає слід, точно як відбиток пальця. І якщо у вас є достатньо довгий шаблон, достатньо довгий уривок і правильний детектор, цей шаблон можна виявити, і ми можемо сказати, що це написано ChatGPT або це було написано, е-е, Клодом. Гм, отже, це з офіційного джерела OpenAI, де описується, як насправді працює водяний знак. Наша технологія створення водяних знаків у тексті TextGrain—це не SynthID, але, ймовірно, вона базується на схожих технологіях— додає невидимий статистичний сигнал до вибору слів моделлю, так само, як SynthID від Google, що також є базовою системою всередині системи Claude. Наш детектор шукає цей сигнал, щоб оцінити, чи містить уривок водяний знак OpenAI. Більше деталей про роботу TextGrain можна знайти в нашому технічному звіті. Я розміщу це під відео на YouTube, щоб ви могли знайти, а також додам посилання, де надам вам пакет ресурсів, пов'язаних із цим, і це буде в розсилці. Гм , під час наших оцінок TextGrain зрівнявся або перевершив продуктивність інших підходів, які ми тестували, включаючи SynthID. Це від Google, е-е, для тексту. Навіть попри це, висока продуктивність в ідеальних умовах не гарантує надійного виявлення у повсякденному використанні. Я збираюся поговорити про це, тому що ми можемо отримати хибнопозитивні результати, що є дуже, дуже небезпечно. Гм, отже, їхнє пояснення в основному полягає в тому, що ймовірності вибору слів, гм, плюс секретний ключ дозволяють їм виявляти. Це не потребує, і я маю бути чітким щодо цього. Це не потребує невидимих пробілів або додаткових символів. Там немає Unicode, який, е-е, запхали всередину. Нічого не додається. Це не використовує більше токенів. Це не приховані повідомлення, які кажуть, що це написано ChatGPT. Немає нічого настільки примітивного, що використовується. Натомість це статистичний розподіл. Це означає, що водяний знак залишається разом із текстом. Це важливо усвідомити. Якщо ви скопіюєте текст у документ Word або в TextEdit, це нічого не змінить. Водяний знак все ще там. Слова все ще там. Слова, їх розподіл і вибір слів —це і є водяний знак. Отже, ви вставляєте це як звичайний текст , не має значення. Це ті самі слова. Якщо ви перепишете все вручну, виходите з ChatGPT і набираєте все це у Word, не має значення. Це все одно матиме водяний знак, оскільки він у виборі слів. Ви могли б, і це приклад, який я вже наводив раніше. Можна взяти текст із ChatGPT, викарбувати його на кам’яній табличці, закопати цю табличку, ваш друг може її відкопати, сфотографувати, е-е, надіслати електронною поштою на чийсь Palm Pilot; а вже з того Palm Pilot він може, е-е, переписати це на папір і передати детектору—і водяний знак все одно залишиться. Перенесення з носія на носій, копіювання та вставлення нічого не дає, бо сам текст, вибір слів—це і є водяний знак. Дуже, дуже важлива відмінність. Люди чують «невидимий водяний знак» і уявляють собі якийсь тег, який можна стерти, чи якісь метадані. Але ні, саме формулювання несе в собі сигнали. І це також пояснює, чому так багато людей, які продають засоби для видалення або детектори, потребують ретельнішої перевірки. Багато хто з них продає те, що не працює. Це просто « фуфломіцин». Але спочатку питання, яке мені постійно ставлять люди, що пишуть самі й використовують ШІ для редагування та впорядкування, бо вважають це великою проблемою. Припустимо, ви витратили тиждень на написання чогось— звіту, аргументації, чи, я не знаю, шкільного твору, чого завгодно—і це ваші аргументи. Це ваші приклади. Це написано на основі вашого досвіду. А потім ви просите ШІ допомогти вам. Тепер, залежно від того, наскільки інтенсивно ви використовуєте штучний інтелект, усе може піти різними шляхами. Ви можете попросити про відгук. Ось есе, яке я написав , ChatGPT, скажи мені, е-е, які частини тут незрозумілі. Нічого не змінюй, але підкажи, як я можу це покращити. А потім ви самі виконуєте роботу і вносите зміни у свій текст, набираючи їх власноруч. Це, ймовірно, не викличе жодних позначок. Ви отримуєте відгук, але самі вирішуєте, що змінити, і самі вносите ці зміни. Або ви можете робити вичитку. Ви можете просити про виправлення орфографії та пунктуації. Або ж ви просите повністю переписати все в яскравішому стилі чи наслідуючи одного з ваших улюблених авторів. Це дуже різний ступінь залучення ШІ, і деякі з них спровокують накладення водяного знака. Інші—ні. Справа більше в обсязі тексту, згенерованого моделлю, ніж у самому факті використання. Anthropic каже, що легка вичитка може дати водяному знаку мало можливостей для закріплення, оскільки вона не вносить багато змін. Важко залишити цей відбиток, бо він не замінює слово «сірий » на «ліловий» чи « вологий». Замість цього він просто проходить по тексту і вносить орфографічні зміни. Але ґрунтовне переписування створює більше можливостей для вибору токенів, а отже, і для застосування водяного знака. Тож ми не можемо сказати, що одна виправлена кома чи, скажімо, одна виправлена орфографічна помилка автоматично зробить весь документ надійно виявленим. Це не так. Скоріш за все, ні. Але ми також не можемо гарантувати, що переписана версія буде «чистою», оскільки ви надали початкові ідеї. Це не має значення, оскільки ШІ виконав достатньо маніпуляцій, щоб позначити текст як згенерований штучним інтелектом. Це гнучка шкала, і ймовірність того, що водяний знак буде переконливо доданий, зростає разом із кількістю тексту, згенерованого ШІ, і після певного порогу детектор перемикається з «ні, це не ШІ» на «так, це штучний інтелект». Зараз дуже важливо зазначити, що існують офіційні детектори. Люди, які продають ці інструменти, не мають доступу до таких офіційних детекторів . Отже, будь-який детектор ШІ, засіб видалення водяних знаків тощо—вони не мають доступу до офіційних детекторів . Тож те, що вони продають, —це або повна брехня, або в кращому випадку здогадка. Але оскільки вони не мають доступу до можливостей OpenAI та Anthropic визначати наявність водяного знака, вони перебувають у такому ж невіданні, як і ми. Отже, і Anthropic, і OpenAI мають інструменти, які можуть шукати статистичні закономірності й казати «так» або «ні» —чи було це згенеровано Claude або ChatGPT. Але хто має доступ до цих інструментів? Ваш бос ? Ні. А ваш клієнт? Ні, дуже малоймовірно. А як щодо вашого викладача в університеті? Ні, вони не мають доступу до цих інструментів. Anthropic випустила свій детектор у обмеженому прев'ю для певних партнерів. Дуже обмеженому. Я намагався знайти хоч когось, хто справді має до нього доступ, я шукав навколо. Отже, кілька місяців тому вони заявили, що зроблять його доступним, але так і не сказали кому. Тож технічно, так, вони це зробили. Ми просто не знаємо, хто має до цього доступ, і це точно не широкий загал. Отже, API детекції від Anthropic доступний у приватному прев'ю для відповідних організацій. Ми просто не знаємо, що це за організації, але ймовірно, це будуть уряди, суди, науково-дослідні установи, можливо, університети, але не обов'язково для перевірки ваших есе. І OpenAI були набагато відвертішими щодо цього. Вони по суті сказали, що детектори можуть припускатися двох типів помилок. Вони можуть повідомити про наявність водяного знака, коли його немає ( хибнопозитивний результат), або пропустити водяний знак, який насправді є (хибнонегативний результат). Наші оцінки нижче ілюструють деякі з цих викликів. Отже, вони були набагато відкритішими щодо цього, ніж Anthropic. Вони сказали: «Послухайте, це не бездоганна методика». Коротший або більш обмежений текст важче виявити. Ми вже знали це про технологію SynthID, і оскільки це звучить дуже схоже, через статистичний розподіл, те саме стосується і цього випадку. При цільовому рівні хибнопозитивних результатів у 1%, наш детектор ідентифікував водяні знаки приблизно у 80% фрагментів по 200 токенів. Отже, це приблизно 150 слів, грубо кажучи, принаймні англійською. Порівняно з 95% фрагментів по 400 токенів, тобто близько 300 слів, для такого контенту, як психологія. І, мабуть, лише психологія. Показники виявлення були значно нижчими для такого контенту, як математика, де менше гнучкості у виборі слів. Отже, щось на кшталт літератури, поезії, там можна переставляти багато слів, поезія—я візьму це в лапки. Гм, можна переставляти багато слів, тому є багато свободи для додавання інших слів, і це все одно має сенс . Якщо це код, якщо це математика, ви не можете цього зробити, тому що це ламає математику, це ламає код. Е-е, і вони також зазначили, що редагування може послабити водяний знак. В оцінці фрагментів із 400 токенів заміна 10%слів синонімами зменшила виявлення з 92%до 66%. Це лише 10%слів. А якщо ви заміните 25%слів перефразуванням, точність виявлення знизиться до 17%. Жахливо. Отже, перефразування працює. Як результат, ChatGPT або OpenAI сказали: «Послухайте, по суті, наші детектори трохи нікчемні». «І вони сказали: "Ці обмеження вплинули на наше рішення надавати первинний доступ до детектора лише схваленим дослідникам та експертним організаціям, які можуть допомогти оцінити надійність та відповідальне використання"». Отже, вони спочатку обмежують доступ до текстового детектора для експертних організацій. Отже, вони, як і Anthropic, притримують його, що означає, що жодна з компаній не надає громадськості доступу до цих технологій. Тож будь- хто, хто продає інструменти для детекції або видалення водяних знаків, просто верзе нісенітниці. Вибачте. Якщо у них немає доступу до цих дуже обмежених версій, то його немає, тому що технологія буде притримана для надзвичайно специфічних випадків використання. Тож, якщо хтось надсилає вам відсоток ШІ зі словами «Це 80%ШІ», запитайте, звідки це взялося, бо, швидше за все, це нісенітниця. Запитайте їх: «Який інструмент ви використовували?» Який метод? Що нібито означає це число? "Це повна нісенітниця. І я знаю, що під цим відео на YouTube згодом буде купа інструментів для виявлення ШІ, які писатимуть:" О, вам варто використати ось цей "." Я викрию вас усіх, бо це абсолютна дурня. Отже , чи можна видалити водяний знак? Ми з водяним знаком Anthropic Claude думали, що відповідь може бути " так", але тепер у нас є докази щодо водяного знака ChatGPT, що це саме так. Якщо ви зміните формулювання, то зможете надзвичайно швидко послабити виявлення. Тож, як я щойно показав, якщо замінити 25%тексту, тобто чверть, можна знизити точність до 17 %, що в більшості випадків призведе до того, що його просто проігнорують. Вони фактично визнають, що це складна проблема для них. І що ці детектори досить неточні. Думаю, це принаймні дуже чесно з їхнього боку, і це причина, через яку вони не випускають це широко. Але, і тут вони хитрують, це також дозволяє їм виконати свої зобов'язання згідно із Законом ЄС про ШІ. Пам'ятайте, саме тому ці компанії випускають такі детектори й водяні знаки. Інакше їх можуть оштрафувати, причому на значну суму грошей. Але доки вони можуть показати, що доклали зусиль у цьому напрямку, вони в безпеці. І чесно кажучи, віддамо їм належне. Вони відкрито про це заявили. Вони сказали : ось що ми можемо зробити. Вони обмежили це лише територією ЄС, на відміну від Anthropic. І навіть тоді вони сказали, що їхній детектор має обмежені можливості. Вони зробили з цього ніщо. Тоді як Anthropic, навпаки, здійняли галас і спричинили суспільне занепокоєння, змусивши тисячі людей хвилюватися через їхній водяний знак. Це дуже поширена стратегія. Anthropic схильні перебільшувати новини, тоді як ChatGPT, OpenAI—применшувати. Дуже, дуже різні підходи до зв'язків з громадськістю. Отже, припустімо, водяний знак виявлено. Детектор знайшов сигнал. Що далі? Це означає, що все написав ШІ? Чи він переписав щось, створене вами? Чи використовували ви його для перекладу? Чи витратили ви години на редагування чернеток ? Це дуже різні ситуації, і водяний знак може вказувати на різні речі. І знову ж таки, OpenAI чесно розповіли про те, що він може і чого не може нам сказати. Текстові водяні знаки надають обмежену інформацію про роль наших систем у певному фрагменті тексту. Важливо розуміти, що можна, а що не можна висновувати з результатів виявлення. Водяний знак не вимірює людський внесок. Він може вказати, що система OpenAI згенерувала або опрацювала частину тексту, але не те, скільки людського судження, редагування чи творчості було вкладено. Отже, це не відсоткове співвідношення «це ШІ», «це зроблено людиною». Такого не може існувати. Ми щойно бачили, що вони навіть не мають достатньої точності, щоб сказати, чи використовувався ШІ. Тож вони точно не можуть розмежувати: це частина людини, а це—ШІ. На даний момент це просто неможливо зробити. Друге, дуже важливе. Багато людей, сотні людей, коментували це під моїми відео, стверджуючи, що причина, чому Anthropic, а тепер і OpenAI, додають водяні знаки—це можливість заявити про права власності. Ні. Водяний знак не встановлює право власності чи відповідальність. Він не визначає, хто володіє текстом, чи було його використання законним, чи було потрібне розкриття інформації, або хто несе за це відповідальність. Багато хто каже, що водяний знак дозволяє цим компаніям сказати: « Ага, це наша інтелектуальна власність. Ми тепер володіємо тим, про що ви говорили з нашим штучним інтелектом. « Ні, це нісенітниця. І, як ви бачите, одна з причин, чому вони цього не хочуть— незалежно від того, чи було використання законним або чи було потрібне розкриття— вони не хочуть володіти згенерованим текстом кожного, тому що це може призвести до правових проблем, якщо люди, знаєте, генерують щось проблематичне. Люди запитують, як створити бомби тощо, і якщо їм вдається отримати цю інформацію від ШІ, то технічно це стає власністю OpenAI або Anthropic. Вони не хочуть мати з цим нічого спільного. Тож я бачу багато людей, які кажуть, що вони крадуть мої бізнес- ідеї, крадуть ідеї моїх книг. Ні, їм байдуже. Їм справді байдуже. Водяний знак не ідентифікує користувача. Він не пов’язує особу, організацію, обліковий запис, запит чи розмову з текстом, тому в ньому немає жодної інформації, що ідентифікує користувача. Водяний знак не перевіряє точність. Він не може сказати вам, чи є уривок правдивим, оманливим, шкідливим чи поданим у правильному контексті. Це логічно . Знову ж таки, великі мовні моделі не мають бази даних правдивих і хибних фактів. Вони їх просто не мають. У них є база даних певних зв'язків, семантичних зв'язків, змістових відносин між різними токенами, різними поняттями, але вони не мають реєстру того, що є правдою, а що ні. Таку річ було б майже неможливо створити. І знову ж таки, важливо: відсутність виявленого водяного знака не є доказом того, що текст написала людина. Текст, створений за допомогою інструментів OpenAI, може бути надто коротким, відредагованим або перекладеним, щоб виявлення працювало надійно. Тож лише тому, що в чомусь немає водяного знака OpenAI, це все одно могло бути згенеровано ChatGPT . Це просто надто малий обсяг. Або це було відредаговано, і ми бачили, як швидко це руйнує водяний знак, або, можливо, це було перекладено. Це також може походити від іншої моделі. Отже, це може бути стара модель ChatGPT, у якій немає водяного знака. Це може бути Claude. Детектор водяних знаків OpenAI не зможе виявити водяний знак Claude, і навпаки. Як і з Gemini чи Glock. Або ви могли б використати, скажімо, модель, яка не ставить водяні знаки. До речі, це не китайські моделі, бо багато хто каже: «О, я просто скористаюся китайською моделлю». Вони ставлять водяні знаки. Це також може походити від непідтримуваних моделей, які з'явилися до впровадження водяних знаків, або бути створеним інструментами іншої компанії. Тож, те, що немає водяного знака, не обов'язково щось означає. Отже, вся ця система настільки фрагментована, і у нас такий брак видимості того, що має водяний знак, а що ні, що це стає неважливим. І я хочу на цьому наголосити. Всі перестали перейматися, коли Claude вперше оголосив про водяні знаки, люди були в люті. Я випустив кілька відео на цю тему, і вони всі дуже, дуже добре «зайшли», бо це була гостра проблема. Люди були дуже розлючені тим, що їхні роботи позначають водяними знаками. У мене було багато-багато коментарів на кшталт: «Я більше не буду користуватися Anthropic. До біса їх. Я буду використовувати китайські моделі. Я буду використовувати ChatGPT». Хоча я наголошував, що обидва вони використовують водяні знаки. Здається, що та суперечка і лють навколо водяних знаків вщухли. Чи всі просто вирішили, що це нормально? Чи вони перестали перейматися? Досі надходять запитання з моїх попередніх відео про те, чи доступний детектор. Ні. Чи має значення редагування? Так, якщо достатньо відредагувати, водяний знак зникне. І чи працюють засоби для видалення? Ні, не працюють. Ці побоювання не зникли магічним чином, але я припускаю, що для багатьох людей ще не було очевидних щоденних наслідків. Їм все ще потрібно надсилати електронні листи, закінчувати документи, вести бізнес, складати есе. Водяний знак невидимий, перевірки не існує. Більшість людей, громадськість, не можуть це перевірити. Більшість організацій не можуть перевірити наявність водяного знака. Тож, кому це цікаво? А новини про ШІ змінюються неймовірно швидко. Виходить нова модель, і всі починають говорити лише про неї . Ми вже пішли далі. Людям є про що хвилюватися, є на що гніватися, наприклад, нещодавня 10- відсоткова ймовірність того, що штучний інтелект знищить людство. Але річ у тім, що з цими гучними, ефектними, екстравагантними новинами, цими науково- фантастичними фантазіями про те, що ШІ всіх нас вб’є, якщо ми зосередимося на них—а це важливі теми, —ми забуваємо про вплив штучного інтелекту прямо зараз. Ми фокусуємося на майбутньому, а не на сьогоденні. Зараз у сфері штучного інтелекту відбувається багато важливого: робочі місця, маркування, приватність—на що нам варто звертати увагу. І що більше ми зосереджуємося на фантазіях та науковій фантастиці, то менша ймовірність того, що ми помітимо те, що насправді важливо зараз. Тож, щодо того, що робити, я б продовжував використовувати штучний інтелект, але робив би це трохи виваженіше в роботі, де важливі авторство та очікування клієнта. Отже, якщо ви працюєте з клієнтом або здаєте есе, я був би готовий показати історію створення своєї роботи. Якщо ви це написали, зберігайте версії, які у вас були до того , як ви попросили ШІ щось змінити. Відстежуйте редагування. Використовуйте історію версій для порівняння чернеток, щоб можна було бачити , як створювався матеріал. Просто, по суті, страхуйте себе. Підстрахуйтеся на випадок, якщо до вас виникнуть питання і вам доведеться доводити, що ви виконали роботу самостійно. І також узгоджуйте правила. Якщо ви працюєте з клієнтом, який ненавидить використання штучного інтелекту, переконайтеся, що ви знаєте про це і обговорили це до здачі роботи. Ви повинні відповідати їхнім очікуванням. А якщо вони дізнаються, що ви використовували штучний інтелект, коли домовилися, що не будете—ну, це серйозніша проблема, ніж просто використання ШІ. Це вже питання довіри. Тож вам потрібно з'ясувати: чи влаштовує їх, що ви використовуєте ШІ для допомоги в дослідженні, коректури чи складання чернеток? Чи потрібно тримати конфіденційну інформацію подалі від певних інструментів? Так, мабуть. Вам потрібно поставити ці запитання якомога раніше. І набагато легше поставити їх до того, як хтось засмутиться і захоче розправи. Для письма вам також важливо зберегти свій власний стиль. Спробуйте спочатку попросити ШІ вказати на проблеми та запропонувати редагування, перш ніж просто казати йому: « Гей, перепиши це для мене». Тому що в результаті це матиме не лише «водяний знак » ШІ, а й звучатиме як ШІ. Ми не повинні делегувати все наше мислення та судження штучному інтелекту лише тому, що ми це можемо, адже це робить нас лінивими. Це робить нас лінивими авторами, лінивими творцями. Зараз я створив невеликий набір інструментів, які можуть вам допомогти. Якщо вам потрібна допомога, це безкоштовний набір інструментів для письма зі ШІ, посилання на який буде під цим відео на YouTube. Він об'єднує навички виявлення ШІ, підказки для редагування та деякі безкоштовні інструменти з GitHub, які варто додати до свого робочого процесу. Навичка виявлення ШІ допомагає позначати повторювані фрази та інші звички, як-от негативний паралелізм, що робить тексти ШІ надзвичайно шаблонними. Вам все одно потрібно перечитувати отриманий текст. Вам все ще потрібні власні приклади, думки, судження тощо. Але це просто допоможе зробити текст трохи менш схожим на роботу ШІ. Жоден із інструментів, які я надаю у цьому комплекті—знову ж таки, він безкоштовний—не гарантує обхід детекторів водяних знаків. Ніхто не може цього гарантувати. І якщо хтось це робить, ігноруйте їх. Вони просто намагаються вам щось продати. Але ми можемо, принаймні, зробити наші тексти зі ШІ трохи менш схожими на машинне сміття, заради всіх нас, будь ласка. Тож переходьте за посиланням нижче, якщо хочете отримати копію цього посібника з безкоштовними навичками та набором інструментів, включаючи інструкції з їх встановлення в ChatGPT та Claude. І поки ви там, обов’язково підпишіться на цей YouTube-канал, щоб отримувати більше практичних порад щодо ШІ без зайвого галасу. Дякую. ਚੈਟ ਜੀਪੀਟੀ (Chat GPT) ਨੂੰ ਅਦਿੱਖ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਮਿਲ ਰਹੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਈਮੇਲ, ਲਿੰਕਡਇਨ ਪੋਸਟਾਂ, ਜਾਂ ਕਲਾਇੰਟ ਲਈ ਕਿਤਾਬ ਲਿਖਣ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸ ' ਤੇ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਲੱਗ ਜਾਵੇਗਾ। ਸਭ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਹੁਣ ਤੁਹਾਡੀ ਲਿਖਤ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਪਾ ਕੇ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ? ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਖੁਦ ਇਹ ਚੀਜ਼ ਲਿਖੀ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਫਿਰ ਚੈਟ ਜੀਪੀਟੀ ਨੂੰ ਇਸਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ? ਕੀ ਉਦੋਂ ਵੀ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਹੋਵੇਗਾ? ਹਾਂ, ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਮਹੀਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਜਦੋਂ ਕਲਾਉਡ (Claude) ਨੇ ਇਹ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਸੀ ਤਾਂ ਸਾਨੂੰ ਵੱਡੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦੇਖਣ ਨੂੰ ਮਿਲੀ ਸੀ। ਉਸ ਸਮੇਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਕਿਹਾ ਸੀ ਕਿ ਉਹ ਚੈਟ ਜੀਪੀਟੀ' ਤੇ ਚਲੇ ਜਾਣਗੇ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਮਿਲੀਆਂ ਸਨ ਕਿ ਉਹ ਕਲਾਉਡ ਨਾਲ ਖਤਮ ਹੋ ਚੁੱਕੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਉਸ ਸਮੇਂ ਮੈਂ ਕਿਹਾ ਸੀ, "ਦੇਖੋ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ ਕਿ ਓਪਨ ਏਆਈ (Open AI) ਵੀ ਅਜਿਹਾ ਹੀ ਕਰਨ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਠੀਕ ਹੈ? ਅਤੇ ਉਹ ਦਸੰਬਰ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨਗੇ ਜਦੋਂ ਨਿਯਮ ਲਾਗੂ ਹੋਣਗੇ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਕਰਨਾ ਹੀ ਪਵੇਗਾ।" ਅਤੇ ਅੱਜ ਅਸੀਂ ਇੱਥੇ ਹਾਂ। ਓਪਨ ਏਆਈ ਨੇ ਆਪਣੇ ਸੰਸਕਰਣ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਉਹ ਆਪਣੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ' ਤੇ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਲਗਾਉਣਗੇ। ਹੁਣ, ਕੁਝ ਅੰਤਰ ਹਨ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਵਾਂਗ, ਇਸਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਬਕਵਾਸ ਗੱਲਾਂ ਵੇਚੀਆਂ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਡਿਟੈਕਟਰ, ਰਿਮੂਵਰ, ਅਜਿਹੇ ਟੂਲ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਅਣਪਛਾਣਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਬੇਤੁਕੀ ਗੱਲ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਧੋਖਾ ਹੈ। ਆਓ ਦੇਖੀਏ ਕਿ ਪਿਛਲੇ ਕੁਝ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਲਾਉਡ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵੱਖਰਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਆਓ 5 ਅਕਤੂਬਰ ਨੂੰ ਆਏ ਅਸਲ ਐਲਾਨ' ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੀਏ। ਇਹ ਓਪਨ ਏਆਈ ਵੱਲੋਂ ਹੈ। ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਯੂਰਪੀ ਸੰਘ (EU) ਵਿੱਚ ਯੋਗ ਚੈਟ ਜੀਪੀਟੀ ਅਤੇ ਕੋਡੈਕਸ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਮਿਲ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਸ ਲਈ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਥੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦੋ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਕਲਾਉਡ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਕਿਉਂ? ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਯੂਰਪੀ ਸੰਘ ਵਿੱਚ ਚੈਟ ਜੀਪੀਟੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ , ਤਾਂ ਹਾਂ, ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜਿਸ ਵੱਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਯੂਰਪੀ ਸੰਘ ਤੋਂ ਬਾਹਰ, ਐਲਾਨ ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰੀ ਡਿਫੌਲਟ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ, ਜੋ ਕਿ ਅਜੀਬ ਹੈ, ਹੈ ਨਾ? ਕਿਉਂਕਿ ਜਦੋਂ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ( Anthropic) ਨੇ ਆਪਣਾ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਸੀ, ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਕਿਹਾ ਸੀ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ' ਤੇ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਕੋਈ ਅਜਿਹਾ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਲੱਭ ਸਕੇ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਯੂਰਪੀ ਸੰਘ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੋਵੇ। ਇਸ ਲਈ, ਉਹ ਗਲੋਬਲ ਸਨ ਅਤੇ ਹਰ ਕਿਸੇ ਦੇ ਟੈਕਸਟ' ਤੇ ਕਲਾਉਡ ਦੁਆਰਾ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਤਾਂ ਫਿਰ ਇੱਥੇ ਕੀ ਮਾਮਲਾ ਹੈ? ਮੇਰਾ ਨਾਮ ਕਾਇਲ ਹੈ। ਮੈਂ ਉੱਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਬਣੇ ਬਿਨਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਏਆਈ (AI) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹਾਂ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਹੋਰ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਬਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮੇਰਾ ਮੁਫਤ ਨਿਊਜ਼ਲੈਟਰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਉਸ ਸਮੇਂ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸੀ, " ਦੇਖੋ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਤਰੀਕਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਭੂਗੋਲਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੀਮਤ ਕਰ ਸਕੀਏ।" ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਪਵੇਗਾ। ਅਤੇ ਹੁਣ ਓਪਨ ਏਆਈ ਆਪਣਾ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਲੈ ਕੇ ਆ ਰਹੀ ਹੈ, ਜੋ ਸਿਰਫ ਈਯੂ (EU) ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕੋਈ ਤਕਨੀਕੀ ਸੀਮਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ (ChatGPT) ਦੇ ਅੰਦਰ ਖੇਤਰ- ਬੰਦ (region-locked) ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਇਸ ਸਮੇਂ ਸਿਰਫ ਯੂਰਪੀਅਨ ਯੂਨੀਅਨ ਵਿੱਚ ਹੀ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਲਈ, ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਪੁੱਛਣਾ ਜਾਇਜ਼ ਹੈ, "ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਇਸ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕਾਮਯਾਬ ਹੋਇਆ ਅਤੇ ਦੂਜਾ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ?" ਵਧੇਰੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ (Anthropic) ਇਸਨੂੰ ਭੂ-ਗ੍ਰਹਿ (geo-fenced) ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਈਯੂ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀ, ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਅਜਿਹਾ ਕਰ ਲਿਆ ਹੁੰਦਾ। ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ' ਤੇ ਸੰਭਵ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਓਪਨ ਏਆਈ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਹੁਣੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ, ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਸਿੱਟੇ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਮੈਨੂੰ ਨਹੀਂ ਲੱਗਦਾ ਕਿ ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕੋਈ ਹੋਰ ਰਾਹ ਹੈ। ਅਤੇ ਮੈਂ ਕਈ ਹੋਰ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਵਿੱਚ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਅਜਿਹਾ ਕਿਉਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਕੀ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਸੈੱਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਹੁਣ, ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਦੁਬਾਰਾ ਫਿਰ, ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਵਿਧੀ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੀ ਅਤੇ ਲੋਕ ਅਜਿਹੇ ਡਿਟੈਕਟਰ ਅਤੇ ਰੀਮੂਵਰ ਵੇਚ ਰਹੇ ਸਨ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਇਸ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਜਲਦੀ ਦੇਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਮੈਂ ਹੋਰ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਵਿੱਚ ਇਸ ਬਾਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਹੈ , ਜੋ ਮੈਂ ਹੁਣੇ ਸਕ੍ਰੀਨ' ਤੇ ਦਿਖਾਵਾਂਗਾ। ਇਸ ਲਈ, ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਏਆਈ ਇੱਕ ਵਾਕ ਪੂਰਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ । ਇਹ ਅਗਲੇ ਟੋਕਨ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮੌਸਮ ਠੰਡਾ ਹੈ ਅਤੇ ਖਾਲੀ ਥਾਂ। ਅਗਲਾ ਸ਼ਬਦ ਕੀ ਹੈ? ਮੌਸਮ ਠੰਡਾ ਅਤੇ ਸਲੇਟੀ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ। ਇਹ ਕੋਈ ਹੋਰ ਵਾਜਬ ਸ਼ਬਦ ਵੀ ਚੁਣ ਸਕਦਾ ਸੀ। ਅਤੇ ਇੱਕ ਲੰਬੇ ਪੈਰੇ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਛੋਟੀਆਂ ਚੋਣਾਂ ਹੋਣਗੀਆਂ। ਮੌਸਮ ਠੰਡਾ ਅਤੇ ਦੁਖਦਾਈ ਹੈ। ਮੌਸਮ ਠੰਡਾ ਅਤੇ ਗਿੱਲਾ ਹੈ। ਮੌਸਮ ਠੰਡਾ ਅਤੇ ਉਦਾਸ ਹੈ। ਇਹ ਵਾਕ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਸਾਰੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤਰੀਕੇ ਹਨ। ਇਹ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਸੰਭਾਵੀ ਅਗਲੇ ਟੋਕਨ ਹਨ। ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਵੰਡ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਸ਼ਬਦ ਅਗਲੇ ਟੋਕਨ ਵਜੋਂ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਪੈਟਰਨ, ਇੱਕ ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟ ਛੱਡਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਦਾਹਰਣ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਸਰਲ ਹੈ। ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਸਲੇਟੀ (gray) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਵੀ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ । ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਗਿੱਲੇ ਨਾਲੋਂ ਸਲੇਟੀ ਨੂੰ ਚੁਣੇਗਾ, ਪਰ ਇਹ ਪੂਰੇ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਕਈ ਪੈਰਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਹਰ ਛੋਟਾ ਫੈਸਲਾ ਇੱਕ ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟ ਵਾਂਗ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਾਨ ਛੱਡਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਾਫ਼ੀ ਲੰਬਾ ਪੈਟਰਨ, ਕਾਫ਼ੀ ਲੰਬਾ ਪੈਰਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਹੀ ਡਿਟੈਕਟਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ChatGPT ਦੁਆਰਾ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜਾਂ ਇਹ ਕਲੋਡ (Claude) ਦੁਆਰਾ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਮ...ਤਾਂ ਇਹ OpenAI ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਹੈ ਜੋ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਾਡੀ ਟੈਕਸਟ ਵਾਟਰਮਾਰਕਿੰਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਟੈਕਸਟ-ਗ੍ਰੇਨ ( TextGrain), ਇਸ ਲਈ ਇਹ SynthID ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ' ਤੇ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਦਿੱਖ ਅੰਕੜਾ ਸੰਕੇਤ ਜੋੜਦੀ ਹੈ, ਬਿਲਕੁਲ ਗੂਗਲ ਦੇ SynthID ਵਾਂਗ, ਜੋ ਕਲੋਡ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਸਿਸਟਮ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਡਿਟੈਕਟਰ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਉਸ ਸੰਕੇਤ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕਿਸੇ ਪੈਰੇ ਵਿੱਚ OpenAI ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ-ਗ੍ਰੇਨ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਵੇਰਵੇ ਸਾਡੀ ਤਕਨੀਕੀ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਪਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਯੂਟਿਊਬ ਵੀਡੀਓ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਪਾ ਦੇਵਾਂਗਾ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਲੱਭ ਸਕੋ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਇੱਕ ਲਿੰਕ ਵੀ ਪਾ ਦੇਵਾਂਗਾ ਜਿੱਥੇ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਪੈਕ ਦੇਵਾਂਗਾ, ਅਤੇ ਇਹ ਨਿਊਜ਼ਲੈਟਰ ਵਿੱਚ ਹੋਵੇਗਾ। ਅਮ...ਸਾਡੇ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਵਿੱਚ, ਟੈਕਸਟ- ਗ੍ਰੇਨ ਨੇ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹੋਰ ਤਰੀਕਿਆਂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ SynthID ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਧਾ ਜਾਂ ਉਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗਿਆ। ਇਹ ਟੈਕਸਟ ਲਈ ਗੂਗਲ ਵੱਲੋਂ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਆਦਰਸ਼ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਖੋਜ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਨੂੰ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਨਤੀਜੇ ਮਿਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਖਤਰਨਾਕ ਹੈ। ਅਮ... ਇਸ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਗੁਪਤ ਕੁੰਜੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਅਦਿੱਖ ਖਾਲੀ ਥਾਵਾਂ ਜਾਂ ਵਾਧੂ ਅੱਖਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਯੂਨੀਕੋਡ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਅੰਦਰ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਹੋਵੇ। ਕੁਝ ਵੀ ਜੋੜਿਆ ਨਹੀਂ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਹੋਰ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਹ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਸੰਦੇਸ਼ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜੋ ਇਹ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ChatGPT ਦੁਆਰਾ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਇੰਨੀ ਕੱਚੀ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਵੰਡ ( statistical distribution) ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਲਿਖਤ ਦੇ ਨਾਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਵਰਡ ਡੌਕਯੂਮੈਂਟ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ-ਐਡਿਟ ਵਿੱਚ ਕਾਪੀ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਅਜੇ ਵੀ ਉੱਥੇ ਹੈ। ਸ਼ਬਦ ਅਜੇ ਵੀ ਉੱਥੇ ਹਨ। ਸ਼ਬਦ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਹੀ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਪਲੇਨ ਟੈਕਸਟ ਵਜੋਂ ਪੇਸਟ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਕੋਈ ਫਰਕ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ। ਇਹ ਉਹੀ ਸ਼ਬਦ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਦੁਬਾਰਾ ਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ChatGPT ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਉਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਵਰਡ ਦੇ ਅੰਦਰ ਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਕੋਈ ਫਰਕ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਵੀ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਹ ਉਹ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ ਜੋ ਮੈਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਚੈਟ ਜੀਪੀਟੀ (ChatGPT) ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ, ਇਸ ਨੂੰ ਪੱਥਰ ਦੀ ਤਖ਼ਤੀ' ਤੇ ਉੱਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਉਸ ਪੱਥਰ ਦੀ ਤਖ਼ਤੀ ਨੂੰ ਦੱਬ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਡਾ ਦੋਸਤ ਇਸ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਫੋਟੋ ਖਿੱਚ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਦੇ ਪਾਮ ਪਾਇਲਟ (Palm Pilot) 'ਤੇ ਈਮੇਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ; ਉਸ ਪਾਮ ਪਾਇਲਟ ਤੋਂ, ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ ਕਾਗਜ਼ ਦੇ ਇੱਕ ਟੁਕੜੇ' ਤੇ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਸ ਨੂੰ ਡਿਟੈਕਟਰ ਦੇ ਹਵਾਲੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਮੌਜੂਦ ਰਹੇਗਾ। ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਧਿਅਮ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਮਾਧਿਅਮ ਵਿੱਚ ਲਿਜਾਣਾ, ਜਾਂ ਕਾਪੀ ਅਤੇ ਪੇਸਟ ਕਰਨਾ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਕਿਉਂਕਿ ਲਿਖਤ ਖੁਦ, ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਹੀ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ, ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਲੋਕ ਅਦਿੱਖ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਸੁਣਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਟੈਗ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਸਾਫ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੈਟਾਡੇਟਾ। ਪਰ ਨਹੀਂ, ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਖੁਦ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਚੱਲਦੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਇਹ ਵੀ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜੋ ਲੋਕ ਰਿਮੂਵਰ ਵੇਚ ਰਹੇ ਹਨ ਜਾਂ ਡਿਟੈਕਟਰ ਵੇਚ ਰਹੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਨੇੜਿਓਂ ਦੇਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਵੇਚ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ। ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਧੋਖਾ ਹੈ। ਪਰ ਪਹਿਲਾਂ, ਉਹ ਸਵਾਲ ਜੋ ਮੈਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਤੋਂ ਮਿਲਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਖੁਦ ਲਿਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਏਆਈ (AI) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਮੁੱਦਾ ਹੈ। ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤਾ ਬਿਤਾਇਆ ਹੈ, ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ, ਇੱਕ ਦਲੀਲ, ਜਾਂ ਸਕੂਲ ਲਈ ਕੋਈ ਲਿਖਤ, ਜੋ ਵੀ ਇਹ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਆਪਣੀ ਦਲੀਲ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਤਜ਼ਰਬੇ 'ਤੇ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਤੇ ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਏਆਈ (AI) ਨੂੰ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ। ਹੁਣ, ਇਸਦੇ ਕਈ ਤਰੀਕੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਸ ਗੱਲ' ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿੰਨੀ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਰਦੇ ਹੋ । ਤੁਸੀਂ ਫੀਡਬੈਕ ਲਈ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਲੇਖ ਹੈ ਜੋ ਮੈਂ ਲਿਖਿਆ ਹੈ , ਚੈਟ ਜੀਪੀਟੀ, ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਸਦੇ ਕਿਹੜੇ ਹਿੱਸੇ ਉਲਝਣ ਵਾਲੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਵੀ ਨਾ ਬਦਲੋ, ਪਰ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ। ਅਤੇ ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਖੁਦ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਲਿਖਤ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਇਸ ਨੂੰ ਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਸ਼ਾਇਦ ਕੁਝ ਵੀ ਫਲੈਗ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ। ਤੁਸੀਂ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਬਦਲਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਖੁਦ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪਰੂਫ ਰੀਡਿੰਗ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਸਪੈਲਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਰਾਮ ਚਿੰਨ੍ਹ ਸੁਧਾਰਾਂ ਲਈ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਜਾਂ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ' ਤੇ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸ਼ੈਲੀ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਕਿਸੇ ਮਨਪਸੰਦ ਲੇਖਕ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹੋਏ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣ ਲਈ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਏਆਈ (AI) ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੀਆਂ ਮਾਤਰਾਵਾਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕੁਝ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਗੀਆਂ। ਦੂਸਰੇ ਨਹੀਂ ਕਰਨਗੇ। ਇਹ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲੋਂ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਮਾਤਰਾ ਬਾਰੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ ( Anthropic) ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਹਲਕੀ ਪਰੂਫ ਰੀਡਿੰਗ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਨੂੰ ਜੁੜਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਮੌਕਾ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ । ਉਸ ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ 'ਗ੍ਰੇ ' ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ 'ਮੌਵ' ਜਾਂ 'ਵੈੱਟ' ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਿਰਫ ਸਪੈਲਿੰਗ ਦੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪਰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁੜ ਲਿਖਣਾ ਟੋਕਨ ਚੋਣ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਮੌਕੇ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਮੌਕੇ ਵੀ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਕਿ ਇੱਕ ਸਹੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਕੋਮਾ ਜਾਂ ਕੋਈ ਇੱਕ ਸਪੈਲਿੰਗ ਦੀ ਗਲਤੀ ਜੋ ਠੀਕ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਉਹ ਪੂਰੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤੌਰ' ਤੇ ਖੋਜਣ ਯੋਗ ਬਣਾ ਦੇਵੇਗੀ। ਅਜਿਹਾ ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ ਹੈ । ਬਹੁਤ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ। ਪਰ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਵਾਅਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਕਿ ਇੱਕ ਮੁੜ ਲਿਖਿਆ ਸੰਸਕਰਣ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰਾ ਵਾਪਸ ਆ ਜਾਵੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿਚਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਸਨ । ਇਸ ਨਾਲ ਕੋਈ ਫਰਕ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ ਕਿਉਂਕਿ AI ਦੁਆਰਾ ਇੰਨੀ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਲਾਈਡਿੰਗ ਸਕੇਲ ਹੈ ਅਤੇ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਦੇ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੱਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਟੈਕਸਟ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੀਮਾ' ਤੇ ਡਿਟੈਕਟਰ ' ਨਹੀਂ, ਇਹ AI ਨਹੀਂ ਹੈ' ਤੋਂ 'ਹਾਂ, ਇਹ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਹੈ' ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਵੇਗਾ। ਹੁਣ, ਇੱਕ ਗੱਲ ਜੋ ਦੱਸਣੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਉਹ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਧਿਕਾਰਤ ਡਿਟੈਕਟਰ ਮੌਜੂਦ ਹਨ। ਜੋ ਲੋਕ ਇਹ ਸਾਧਨ ਵੇਚ ਰਹੇ ਹਨ , ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਅਧਿਕਾਰਤ ਡਿਟੈਕਟਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਕੋਈ ਵੀ AI ਡਿਟੈਕਟਰ, AI ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਰੀਮੂਵਰ, ਆਦਿ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਅਧਿਕਾਰਤ ਡਿਟੈਕਟਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਉਹ ਜੋ ਵੇਚ ਰਹੇ ਹਨ ਉਹ ਜਾਂ ਤਾਂ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਝੂਠ ਹੈ ਜਾਂ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ । ਪਰ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ OpenAI ਅਤੇ Anthropic ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਹੈ, ਉਹ ਸਾਡੇ ਵਾਂਗ ਹੀ ਹਨੇਰੇ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, Anthropic ਅਤੇ OpenAI ਦੋਵਾਂ ਕੋਲ ਅਜਿਹੇ ਟੂਲ ਹਨ ਜੋ ਅੰਕੜਾ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਹਾਂ ਜਾਂ ਨਹੀਂ , ਇਹ Claude ਜਾਂ ChatGPT ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਪਰ , ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਿਸ ਕੋਲ ਹੈ? ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਬੌਸ ਕੋਲ ਹੈ? ਨਹੀਂ। ਤੁਹਾਡੇ ਗਾਹਕ ਬਾਰੇ ਕੀ? ਨਹੀਂ, ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਅਧਿਆਪਕ ਬਾਰੇ ਕੀ? ਨਹੀਂ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਹੈ। Anthropic ਨੇ ਆਪਣਾ ਡਿਟੈਕਟਰ ਕੁਝ ਸਹਿਭਾਗੀਆਂ ਲਈ ਸੀਮਤ ਪ੍ਰੀਵਿਊ ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਹੀ ਸੀਮਤ। ਮੈਂ ਅਜਿਹਾ ਕੋਈ ਵੀ ਲੱਭਣ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿਸ ਕੋਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਮੈਂ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇਖਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ , ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਕੁਝ ਮਹੀਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਹਾ ਸੀ ਕਿ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਉਪਲਬਧ ਕਰਾਉਣਗੇ, ਪਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਕਦੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਕਿਸ ਨੂੰ। ਇਸ ਲਈ, ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ ' ਤੇ ਹਾਂ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਇਹ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਬਸ ਇਹ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਇਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਿਸ ਕੋਲ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ' ਤੇ ਆਮ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇਹ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, Anthropic ਦਾ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ API ਯੋਗ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਪ੍ਰੀਵਿਊ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਬਸ ਇਹ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਉਹ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਕੌਣ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਰਕਾਰਾਂ, ਅਦਾਲਤਾਂ, ਖੋਜ ਸੰਸਥਾਵਾਂ, ਸ਼ਾਇਦ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਹੋਣਗੀਆਂ, ਪਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਲੇਖਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ। ਅਤੇ OpenAI ਇਸ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਰਹੇ ਹਨ । ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਡਿਟੈਕਟਰ ਦੋ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਮੌਜੂਦ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਇੱਕ ਗਲਤ ਪੋਜ਼ੀਟਿਵ, ਜਾਂ ਮੌਜੂਦ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਨੂੰ ਗੁਆ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਗਲਤ ਨੈਗੇਟਿਵ। ਸਾਡਾ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੁਝ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਉਹ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨਾਲੋਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਰਹੇ ਹਨ । ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਕਿਹਾ ਹੈ, "ਦੇਖੋ, ਇਹ ਕੋਈ ਨੁਕਸ- ਰਹਿਤ ਤਕਨੀਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਛੋਟੇ ਜਾਂ ਵਧੇਰੇ ਸੀਮਤ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਿੰਥ- ਆਈਡੀ (SynthID) ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਬਾਰੇ ਇਹ ਜਾਣਦੇ ਸੀ, ਅਤੇ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬਹੁਤ ਮਿਲਦੀ- ਜੁਲਦੀ ਲੱਗਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਵੰਡ ਹੈ, ਇੱਥੇ ਵੀ ਉਹੀ ਗੱਲ ਹੈ। 1%ਦੀ ਗਲਤ ਪਛਾਣ ਦਰ ਦੇ ਟੀਚੇ ਨਾਲ, ਸਾਡੇ ਡਿਟੈਕਟਰ ਨੇ 200 ਟੋਕਨ ਪੈਸੇਜਾਂ ਦੇ ਲਗਭਗ 80%ਵਿੱਚ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਲਗਭਗ 150 ਸ਼ਬਦ ਹਨ, ਘੱਟੋ- ਘੱਟ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ। ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਵਰਗੀ ਸਮੱਗਰੀ ਲਈ 400 ਟੋਕਨ ਪੈਸੇਜਾਂ ਦੇ 95%ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਯਾਨੀ 300 ਸ਼ਬਦ ਜਾਂ ਇਸਦੇ ਆਸ-ਪਾਸ। ਅਤੇ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਲਈ। ਗਣਿਤ ਵਰਗੀ ਸਮੱਗਰੀ ਲਈ ਪਛਾਣ ਦਰਾਂ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਸਨ, ਜਿੱਥੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਲਚਕਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ , ਸਾਹਿਤ ਜਾਂ ਕਵਿਤਾ ਵਰਗੀ ਕੋਈ ਚੀਜ਼, ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਇਧਰ-ਉਧਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਕਵਿਤਾ, ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਖਾਸ ਹਵਾਲੇ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਕਾਫ਼ੀ ਖੁੱਲ੍ਹ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਅਰਥ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਇਹ ਕੋਡ ਹੈ, ਜੇ ਇਹ ਗਣਿਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਗਣਿਤ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕੋਡ ਨੂੰ ਤੋੜ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਹ ਵੀ ਦੱਸਿਆ ਹੈ ਕਿ ਸੰਪਾਦਨ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। 400 ਟੋਕਨ ਪੈਸੇਜਾਂ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ, 10% ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਸਮਾਨਾਰਥੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲਣ ਨਾਲ ਪਛਾਣ 92% ਤੋਂ ਘੱਟ ਕੇ 66%ਰਹਿ ਗਈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ 10% ਸ਼ਬਦ ਹਨ। ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ 25% ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖ ਕੇ ਬਦਲਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ 17% ਸਟੀਕਤਾ ਤੱਕ ਘੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਮਾੜਾ। ਇਸ ਲਈ, ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ (ChatGPT) ਜਾਂ ਓਪਨਏਆਈ (OpenAI) ਨੇ ਕਿਹਾ ਹੈ," ਦੇਖੋ, ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਡਿਟੈਕਟਰ ਥੋੜੇ ਖਰਾਬ ਹਨ। ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਕਿਹਾ ਹੈ, "ਇਹ ਸੀਮਾਵਾਂ ਸਾਡੇ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡਿਟੈਕਟਰ ਪਹੁੰਚ ਸਿਰਫ਼ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇ ਜੋ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।" ਇਸ ਲਈ, ਉਹ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਡਿਟੈਕਟਰ ਨੂੰ ਮਾਹਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਉਹ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਵਾਂਗ ਇਸਨੂੰ ਰੋਕ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਕੰਪਨੀ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਦੇ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਕੋਈ ਵੀ ਜੋ ਡਿਟੈਕਟਰ ਟੂਲ, ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਹਟਾਉਣ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਵੇਚ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉਹ ਬੇਤੁਕੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਮਾਫ਼ ਕਰਨਾ। ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਇਨ੍ਹਾਂ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸੀਮਤ ਪ੍ਰੀਵਿਊਜ਼ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਰੋਕ ਕੇ ਰੱਖਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਸ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਏਆਈ (AI) ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ ਭੇਜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, "ਇਹ 80% ਏਆਈ ਹੈ," ਤਾਂ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਇਹ ਕਿੱਥੋਂ ਆਇਆ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਬਕਵਾਸ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ, "ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜਾ ਟੂਲ ਵਰਤਿਆ? ਕਿਹੜਾ ਤਰੀਕਾ? ਉਹ ਨੰਬਰ ਕੀ ਕਹਿਣ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?" ਇਹ ਧੋਖਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ ਕਿ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ YouTube' ਤੇ ਇਸ ਵੀਡੀਓ ਦੇ ਹੇਠਾਂ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ AI ਡਿਟੈਕਟਰ ਟੂਲ ਆਉਣਗੇ ਜੋ ਕਹਿਣਗੇ, "ਓਹ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਵਾਲਾ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।" ਮੈਂ ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਬੇਨਕਾਬ ਕਰਾਂਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਬੇਤੁਕੀ ਗੱਲ ਹੈ। ਤਾਂ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਨੂੰ ਹਟਾ ਸਕਦੇ ਹੋ? ਅਸੀਂ, Anthropic Claude ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਦੇ ਨਾਲ, ਸੋਚਿਆ ਸੀ ਕਿ ਸ਼ਾਇਦ ਅਜਿਹਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਹੁਣ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ChatGPT ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਤੋਂ ਸਬੂਤ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਅਤੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੁਣੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ 25% ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹੋ, ਯਾਨੀ ਇੱਕ ਚੌਥਾਈ ਟੈਕਸਟ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ 17%ਤੱਕ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਅਣਗੌਲਿਆ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਉਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਹਿ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਡਿਟੈਕਟਰ ਕਾਫ਼ੀ ਗਲਤ ਹਨ। ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਵੱਲੋਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਬਹੁਤ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਰੀ ਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ। ਪਰ, ਅਤੇ ਉਹ ਇੱਥੇ ਚਲਾਕੀ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹਨ, ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ EUAI ਐਕਟ ਦੇ ਤਹਿਤ ਆਪਣੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਵੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਯਾਦ ਰੱਖੋ, ਇਸੇ ਕਰਕੇ ਇਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਹ ਡਿਟੈਕਟਰ ਅਤੇ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਲਿਆ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਨਹੀਂ ਤਾਂ, ਉਹਨਾਂ' ਤੇ ਜੁਰਮਾਨਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਭਾਰੀ ਜੁਰਮਾਨਾ ਦੇਣਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ, ਜਿੰਨਾ ਚਿਰ ਉਹ ਇਹ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇਸ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹਨ। ਅਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ, ਇਹ ਸਹੀ ਖੇਡ ਹੈ। ਉਹ ਇਸ ਬਾਰੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਰਹੇ ਹਨ । ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਕਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਹ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ EU ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਰੱਖਿਆ ਹੈ, Anthropic ਦੇ ਉਲਟ। ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਕਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਭਾਵੇਂ ਅਜਿਹਾ ਹੋਵੇ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਸੀਮਤ ਡਿਟੈਕਟਰ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਮਾਮੂਲੀ ਗੱਲ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ Anthropic ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਡਾ ਮੁੱਦਾ ਬਣਾਇਆ ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਫੜਾ- ਦਫੜੀ ਮਚਾ ਦਿੱਤੀ ਅਤੇ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਬਾਰੇ ਡਰਾ ਦਿੱਤਾ। ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਆਮ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। Anthropic ਖਬਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ- ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ChatGPT, OpenAI, ਉਹ ਘਟਾ ਕੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਨਤਕ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਹੀ ਵੱਖਰੇ ਤਰੀਕੇ ਹਨ। ਤਾਂ, ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਇੱਕ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਦਾ ਪਤਾ ਲੱਗ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਡਿਟੈਕਟਰ ਨੇ ਇੱਕ ਸਿਗਨਲ ਲੱਭ ਲਿਆ ਹੈ। ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ AI ਨੇ ਸਾਰਾ ਕੁਝ ਲਿਖਿਆ ਹੈ? ਕੀ ਇਸਨੇ ਤੁਹਾਡੇ ਲਿਖੇ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਿਆ ਹੈ? ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਅਨੁਵਾਦ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਹੈ? ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਘੰਟੇ ਬਿਤਾਏ ਹਨ? ਇਹ ਬਹੁਤ ਹੀ ਵੱਖਰੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਸਾਨੂੰ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਫਿਰ, OpenAI ਇਸ ਬਾਰੇ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕੀ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ। ਟੈਕਸਟ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਇਸ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸੀਮਤ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਾਡੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਪੈਰੇ ਵਿੱਚ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਈ। ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਨਤੀਜੇ ਤੋਂ ਕੀ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ। ਇੱਕ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਮਨੁੱਖੀ ਯੋਗਦਾਨ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਮਾਪਦਾ । ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ OpenAI ਸਿਸਟਮ ਨੇ ਪੈਰੇ ਦੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀ ਮਨੁੱਖੀ ਸੂਝ, ਸੰਪਾਦਨ ਜਾਂ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ , ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹ AI ਹੈ, ਇਹ ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਹੋ ਹੀ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ । ਅਸੀਂ ਹੁਣੇ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਇਹ ਦੱਸਣ ਦੀ ਵੀ ਸਹੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਇਸ ਲਈ, ਉਹ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ' ਤੇ ਇਹ ਵੱਖ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਕਿ ਇਹ ਹਿੱਸਾ ਮਨੁੱਖੀ ਹੈ, ਇਹ ਹਿੱਸਾ AI ਹੈ। ਫਿਲਹਾਲ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਦੂਜੀ ਗੱਲ, ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ। ਮੇਰੀਆਂ ਵੀਡੀਓਜ਼ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ, ਸੈਂਕੜੇ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਟਿੱਪਣੀ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਇਹ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ Anthropic ਅਤੇ ਹੁਣ OpenAI ਦੇ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਜੋੜਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਮਾਲਕੀ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਨਹੀਂ। ਇੱਕ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਮਾਲਕੀ ਜਾਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸਥਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਹ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਮਾਲਕ ਕੌਣ ਹੈ, ਕੀ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸੀ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਕੀ ਖੁਲਾਸਾ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸੀ, ਜਾਂ ਇਸ ਲਈ ਕੌਣ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਕਹਿ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਇਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਕਹਿਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, "ਆਹ, ਇਹ ਸਾਡੀ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪੱਤੀ (IP) ਹੈ। ਹੁਣ ਅਸੀਂ ਉਸ ਚੀਜ਼ ਦੇ ਮਾਲਕ ਹਾਂ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਨਾਲ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਹੈ । ਨਹੀਂ, ਇਹ ਬੇਤੁਕੀ ਗੱਲ ਹੈ। ਅਤੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਜਿਹਾ ਨਾ ਚਾਹੁਣ ਦਾ ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਹਰ ਕਿਸੇ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਮਾਲਕ ਨਹੀਂ ਬਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਮੁਸੀਬਤ ਵਿੱਚ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਲੋਕ ਸਮੱਸਿਆ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਲੋਕ ਪੁੱਛ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਬੰਬ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣੇ ਹਨ, ਆਦਿ, ਅਤੇ ਉਹ AI ਤੋਂ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਾਮਯਾਬ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ' ਤੇ OpenAI ਜਾਂ Anthropic ਦੀ ਮਾਲਕੀ ਹੋਵੇਗੀ। ਉਹ ਇਸ ਨਾਲ ਕੋਈ ਲੈਣਾ-ਦੇਣਾ ਨਹੀਂ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ । ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋਏ ਸੁਣਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਉਹ ਮੇਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਚੋਰੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਉਹ ਮੇਰੇ ਕਿਤਾਬਾਂ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਚੋਰੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਨਹੀਂ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੋਈ ਪਰਵਾਹ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਕੋਈ ਪਰਵਾਹ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ । ਇਹ ਟੈਕਸਟ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ, ਸੰਸਥਾ, ਖਾਤੇ, ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਜਾਂ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜੋੜਦਾ, ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਇੱਕ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਕਿ ਕੀ ਪੈਰਾ ਸੱਚਾ ਹੈ, ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ, ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਹੈ, ਜਾਂ ਸਹੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਗੱਲ ਸਮਝ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਫਿਰ, ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਕੋਲ ਸੱਚੇ ਅਤੇ ਝੂਠੇ ਤੱਥਾਂ ਦਾ ਕੋਈ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੋਕਨਾਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਕਲਪਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ, ਅਰਥਗਤ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਕੋਈ ਰਿਕਾਰਡ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਕੀ ਸੱਚ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ। ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਬਣਾਉਣਾ ਲਗਭਗ ਅਸੰਭਵ ਹੋਵੇਗਾ। ਅਤੇ ਫਿਰ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ' ਤੇ, ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਨਾ ਹੋਣਾ ਇਹ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਕਿ ਇਹ ਇਨਸਾਨ ਦਾ ਲਿਖਿਆ ਹੈ। OpenAI ਟੂਲਸ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਟੈਕਸਟ ਬਹੁਤ ਛੋਟਾ, ਸੰਪਾਦਿਤ ਜਾਂ ਅਨੁਵਾਦਿਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਖੋਜ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ। ਇਸ ਲਈ, ਸਿਰਫ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼' ਤੇ OpenAI ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਇਹ ChatGPT ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਛੋਟਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਸ਼ਾਇਦ ਇਸਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਸਭ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਵੀ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਕਿਸੇ ਪੁਰਾਣੇ ChatGPT ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ Claude ਤੋਂ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। OpenAI ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਡਿਟੈਕਟਰ Claude ਦੇ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਲੱਭ ਸਕੇਗਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਉਲਟ ਵੀ ਅਜਿਹਾ ਹੀ ਹੈ। ਅਤੇ Gemini ਨਾਲ, ਅਤੇ Glock ਨਾਲ ਵੀ। ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹਾ ਮਾਡਲ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਨਹੀਂ ਲਗਾਉਂਦਾ, ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ। ਵੈਸੇ, ਇਹ ਚੀਨੀ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ," ਓਹ, ਮੈਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਚੀਨੀ ਮਾਡਲ ਵਰਤਾਂਗਾ। "ਉਹ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਵੀ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਾਟਰਮਾਰਕਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਟੂਲਸ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ । ਇਸ ਲਈ, ਸਿਰਫ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਕੋਈ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਕੋਈ ਖਾਸ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਪੂਰਾ ਸਿਸਟਮ ਬਹੁਤ ਹੀ ਬਿਖਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇਸ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ, ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਬੇਅਸਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਮੈਂ ਇਸ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ। ਜਦੋਂ Claude ਨੇ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਵਾਟਰਮਾਰਕਿੰਗ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਸੀ ਤਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਨੇ ਪਰਵਾਹ ਕਰਨੀ ਛੱਡ ਦਿੱਤੀ ਸੀ, ਲੋਕ ਬਹੁਤ ਨਾਰਾਜ਼ ਸਨ । ਮੈਂ ਇਸ 'ਤੇ ਕਈ ਵੀਡੀਓ ਪਾਏ, ਅਤੇ ਉਹ ਸਾਰੇ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਰਹੇ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਮੁੱਦਾ ਸੀ । ਲੋਕ ਆਪਣੇ ਕੰਮ' ਤੇ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਲੱਗਣ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਨਾਰਾਜ਼ ਸਨ। ਮੈਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਮਿਲੀਆਂ ਕਿ," ਮੈਂ Anthropic ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬੰਦ ਕਰਨ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡੋ । ਮੈਂ ਚੀਨੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗਾ। ਮੈਂ ChatGPT ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗਾ। " ਜੋ ਕਿ ਮੈਂ ਦੱਸਿਆ ਹੈ ਕਿ ਦੋਵੇਂ ਹੀ ਵਾਟਰਮਾਰਕਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹਾ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਬਹਿਸ, ਅਤੇ ਵਾਟਰਮਾਰਕਿੰਗ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਗੁੱਸਾ ਹੁਣ ਘੱਟ ਗਿਆ ਹੈ। ਕੀ ਸਾਰਿਆਂ ਨੇ ਬਸ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਲਿਆ ਕਿ ਇਹ ਠੀਕ ਹੈ? ਕੀ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਪਰਵਾਹ ਕਰਨੀ ਛੱਡ ਦਿੱਤੀ? ਮੇਰੇ ਪੁਰਾਣੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਤੋਂ ਅਜੇ ਵੀ ਸਵਾਲ ਆ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਡਿਟੈਕਟਰ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਨਹੀਂ। ਕੀ ਸੰਪਾਦਨ ਗਿਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ? ਹਾਂ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਾਫ਼ੀ ਸੰਪਾਦਨ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਹਟ ਜਾਵੇਗਾ। ਅਤੇ ਕੀ ਰਿਮੂਵਰ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ? ਨਹੀਂ, ਉਹ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਇਹ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਜਾਦੂਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਾਇਬ ਨਹੀਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਅਜੇ ਤੱਕ ਕੋਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਨਤੀਜਾ ਨਹੀਂ ਨਿਕਲਿਆ ਹੈ । ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਈਮੇਲ ਭੇਜਣ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪੂਰਾ ਕਰਨ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਚਲਾਉਣ, ਇੱਕ ਲੇਖ ਲਿਖਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ। ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਅਦਿੱਖ ਹੈ, ਚੈਕਰ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕਾਂ ਲਈ, ਆਮ ਜਨਤਾ ਇਸਦੀ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ। ਇਸ ਲਈ, ਕਿਸਨੂੰ ਪਰਵਾਹ ਹੈ? ਅਤੇ AI ਦੀਆਂ ਖਬਰਾਂ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਾਡਲ ਬਾਹਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ ਕੋਈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨ ਲੱਗ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਅੱਗੇ ਵੱਧ ਗਏ ਹਾਂ। ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਕੋਲ ਚਿੰਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ, ਗੁੱਸੇ ਹੋਣ ਲਈ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਦੁਆਰਾ ਮਨੁੱਖਤਾ ਦੇ ਖਤਮ ਹੋਣ ਦੀ 10% ਸੰਭਾਵਨਾ। ਪਰ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ, ਇਹਨਾਂ ਵੱਡੀਆਂ, ਚਮਕਦਾਰ, ਅਤਿਕਥਨੀ ਵਾਲੀਆਂ ਖ਼ਬਰਾਂ ਨਾਲ, AI ਦੁਆਰਾ ਸਾਨੂੰ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਰ ਦੇਣ ਦੀਆਂ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕਲਪਨਾਵਾਂ ਨਾਲ, ਜੇ ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ' ਤੇ ਹੀ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਰਹਾਂਗੇ, ਅਤੇ ਉਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਜੇ ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਹੀ ਅਟਕੇ ਰਹੇ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਇਸ ਸਮੇਂ AI ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਭੁੱਲ ਜਾਵਾਂਗੇ। ਅਸੀਂ ਵਰਤਮਾਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਭਵਿੱਖ' ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਅਤੇ ਇਸ ਸਮੇਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਨੌਕਰੀਆਂ, ਵਾਟਰਮਾਰਕਿੰਗ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵੱਲ ਸਾਨੂੰ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਤੇ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਸੀਂ ਕਲਪਨਾ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਗਲਪ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਾਂਗੇ, ਅਸੀਂ ਉੱਨੇ ਹੀ ਘੱਟ ਉਸ ਚੀਜ਼ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਵਾਂਗੇ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਹੁਣ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਮੈਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਾਂਗਾ, ਪਰ ਮੈਂ ਉਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਥੋੜਾ ਵਧੇਰੇ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹਾਂਗਾ ਜਿੱਥੇ ਲੇਖਕਤਾ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਗਾਹਕ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਕੋਈ ਲੇਖ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਦਾ ਸਬੂਤ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਰਹਾਂਗਾ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਲਿਖਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਨੂੰ ਕੁਝ ਵੀ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕਹਿਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੇ ਕੋਲ ਮੌਜੂਦ ਵਰਜਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖੋ । ਬਦਲਾਵਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ। ਡਰਾਫਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਜਨ ਹਿਸਟਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕੋ ਕਿ ਕੰਮ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਬਸ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਬਚਾਅ ਰੱਖੋ। ਹਰ ਸਥਿਤੀ ਲਈ ਤਿਆਰ ਰਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਦਿਖਾ ਸਕੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੰਮ ਖੁਦ ਕੀਤਾ ਹੈ । ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਬਾਰੇ ਸਹਿਮਤੀ ਵੀ ਬਣਾਓ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਗਾਹਕ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਨਾਪਸੰਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕੰਮ ਸੌਂਪਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਲਈ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ' ਤੇ ਖਰਾ ਉਤਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਹਿਮਤ ਹੋਏ ਸੀ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਕਰੋਗੇ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਵੱਡੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਉਸ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਇਹ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਮੁੱਦਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਖੋਜ ਸਹਾਇਤਾ, ਪਰੂਫ ਰੀਡਿੰਗ, ਜਾਂ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਖੁਸ਼ ਹਨ? ਕੀ ਗੁਪਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕੁਝ ਖਾਸ ਟੂਲਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਹਾਂ, ਸ਼ਾਇਦ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਵਾਲ ਜਲਦੀ ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ । ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਦੇ ਨਾਰਾਜ਼ ਹੋਣ ਜਾਂ ਬਦਲੇ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਰੱਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣਾ ਬਹੁਤ ਆਸਾਨ ਹੈ। ਲਿਖਣ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਅਵਾਜ਼ ਨੂੰ ਵੀ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। AI ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼" ਹੇ, ਮੇਰੇ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੋ "ਕਹਿਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਦਲਾਵਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਲਈ ਕਹਿਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ। ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦਾ ਨਤੀਜਾ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ AI ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਹੋਵੇਗਾ, ਸਗੋਂ ਇਹ AI ਵਰਗਾ ਹੀ ਸੁਣਾਈ ਦੇਵੇਗਾ। ਸਾਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸਾਰੀ ਸੋਚ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI)' ਤੇ ਨਹੀਂ ਛੱਡਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਆਲਸੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਆਲਸੀ ਲੇਖਕ ਅਤੇ ਆਲਸੀ ਰਚਨਾਕਾਰ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਹੁਣ, ਮੈਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਅਜਿਹੇ ਟੂਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਦਦ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਮੁਫਤ AI ਲਿਖਣ ਵਾਲੀ ਟੂਲਕਿੱਟ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਲਿੰਕ ਇਸ YouTube ਵੀਡੀਓ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਹ ਇੱਕ AI ਸਕਿੱਲ, ਐਡੀਟਿੰਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟਸ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਮੁਫਤ GitHub ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹਨ। AI ਸਕਿੱਲ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵਾਕਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਆਦਤਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ (negative parallelisms) ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ AI ਦੀ ਲਿਖਤ ਬਹੁਤ ਹੀ ਆਮ ਜਿਹੀ ਲੱਗਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਆਊਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ । ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਵਿਚਾਰਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰਣੇ ਆਦਿ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ AI ਵਰਗਾ ਘੱਟ ਸੁਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੇਗੀ। ਹੁਣ, ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਵੀ, ਜੋ ਮੈਂ ਇਸ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਟੂਲਕਿੱਟ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਮੁਫਤ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਵਾਟਰਮਾਰਕ ਡਿਟੈਕਟਰ ਨੂੰ ਹਰਾਉਣ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਕੋਈ ਵੀ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਕਹਿ ਸਕਦਾ। ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਅਜਿਹਾ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰੋ। ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਵੇਚਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਪਰ, ਅਸੀਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਆਪਣੀ AI ਲਿਖਤ ਨੂੰ AI ਦੇ ਕੂੜੇ ਵਰਗਾ ਸੁਣਨ ਤੋਂ ਬਚਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਸਾਡੇ ਸਾਰਿਆਂ ਦੇ ਭਲੇ ਲਈ। ਇਸ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਮੁਫਤ ਸਕਿੱਲ ਅਤੇ ਟੂਲ ਸੈੱਟ ਲਈ ਗਾਈਡ ਦੀ ਕਾਪੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਲਿੰਕ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਹਦਾਇਤਾਂ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ChatGPT ਅਤੇ Claude ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉੱਥੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਦਿਖਾਵੇ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਹਾਰਕ AI ਸਲਾਹ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ YouTube 'ਤੇ ਸਬਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ। ਤੁਹਾਡਾ ਧੰਨਵਾਦ। Chat GPT akan mendapatkan tanda air ( watermark) yang tidak terlihat. Jika Anda menggunakannya untuk menulis surel , postingan LinkedIn, atau pekerjaan buku untuk klien, itu akan diberi tanda air. Pertanyaan yang muncul adalah, bisakah seseorang sekarang mengambil tulisan Anda, memasukkannya ke alat tertentu, dan mengetahui apakah Anda menggunakan kecerdasan buatan? Lalu bagaimana jika Anda menulisnya sendiri, kemudian meminta Chat GPT untuk merapikannya? Tetap diberi tanda air? Ya, mungkin saja. Kita melihat reaksi besar beberapa bulan lalu saat Claude memperkenalkan hal ini. Banyak orang saat itu mengatakan mereka akan pindah ke Chat GPT dan saya menerima ribuan komentar yang mengatakan bahwa mereka sudah selesai dengan Claude. Dan saat itu saya katakan, "Hei, kalian tahu bahwa Open AI juga akan melakukan ini, kan? Dan mereka akan melakukannya sebelum Desember saat aturan mulai berlaku dan mereka harus mematuhinya." Dan inilah kita sekarang. Open AI telah mengumumkan versinya sendiri. Mereka akan memberikan tanda air pada hasil keluarannya. Sekarang, ada beberapa perbedaan dan seperti halnya Claude, ada banyak omong kosong yang dijual terkait hal ini. Detektor, penghapus, alat yang menjanjikan untuk membuat tulisan Anda tidak terdeteksi. Omong kosong. Itu adalah penipuan. Mari kita lihat apa yang telah berubah selama beberapa bulan terakhir dan bagaimana ini berbeda dari tanda air Claude karena perbedaannya cukup penting. Pertama-tama, mari kita lihat pengumuman sebenarnya yang keluar pada tanggal 5 Oktober. Ini dari Open AI. Um , pada dasarnya menyatakan bahwa teks Chat GPT dan Codex yang memenuhi syarat di Uni Eropa, secara khusus, akan mendapatkan tanda air saat peluncuran dilakukan dalam beberapa minggu mendatang. Jadi, kita sudah memiliki dua situasi yang sangat berbeda di sini . Um, ini sangat berbeda dengan Claude karena mereka melakukannya secara global. Mengapa? Jika Anda menggunakan Chat GPT di Uni Eropa, ya, ini adalah hal yang perlu Anda perhatikan. Di luar Uni Eropa, pengumuman tersebut tidak menjadikannya standar global, yang aneh , bukan? Karena ketika Anthropic meluncurkan tanda air mereka, mereka mengatakan harus melakukannya secara global karena mereka tidak menemukan solusi yang baik yang hanya berlaku untuk Uni Eropa saja. Oleh karena itu, mereka tidak terbatas pada wilayah tertentu dan semua orang mendapatkan teks mereka diberi tanda air oleh Claude. Jadi, ada apa sebenarnya di sini? Nama saya Kyle. Saya membantu para wirausahawan menggunakan AI dalam bisnis mereka tanpa harus menjadi teknisi. Jika Anda menginginkan penjelasan praktis lainnya seperti ini, silakan berlangganan dan buletin gratis saya tertaut di bawah ini. Penjelasan Anthropic saat itu pada dasarnya, " Dengar, kami tidak punya cara untuk menegakkan ini um dengan cara yang bisa kami batasi secara geografis." Jadi, ini harus dilakukan di seluruh dunia. Dan sekarang OpenAI hadir dengan tanda air mereka sendiri, yang hanya ada di dalam Uni Eropa, itu berarti ini bukan keterbatasan teknis. Mereka telah menguncinya berdasarkan wilayah di dalam ChatGPT, jadi saat ini hanya akan ada di Uni Eropa. Jadi, menurut saya wajar untuk bertanya, "Mengapa satu penyedia berhasil membuat perbedaan ini dan yang lainnya tidak?" Lebih mungkin, jika Anthropic ingin membatasi secara geografis dan hanya menerapkannya di Uni Eropa, mereka pasti sudah melakukannya. Jelas bisa dilakukan seperti yang baru saja ditunjukkan oleh OpenAI kepada kita, yang membawa kita pada kesimpulan bahwa mereka ingin karya mereka diberi tanda air. Menurut saya tidak ada jalan lain selain itu. Dan saya telah berbicara panjang lebar dalam beberapa video lain tentang mengapa hal ini mungkin terjadi. Ini membantu mereka dengan data sintetis. Ini membantu mereka untuk mengetahui apa yang telah dibuat oleh kecerdasan buatan karena Anda kemudian dapat mengecualikannya dari set pelatihan Anda. Sekarang, menurut saya penting untuk menegaskan kembali bagaimana tanda air ini sebenarnya bekerja. Sekali lagi, ribuan komentar dari orang-orang yang menanyakan pertanyaan semacam ini dan masih belum jelas bagi banyak orang bagaimana mekanismenya bekerja dan oleh karena itu ada banyak misinformasi dan orang-orang yang menjual pendeteksi dan penghapus palsu yang sebenarnya tidak berfungsi. Jadi, kita perlu membahasnya lagi dengan cepat. Saya telah membicarakan hal ini panjang lebar di video lain, yang akan saya tampilkan di layar sekarang. Jadi, bayangkan AI sedang menyelesaikan sebuah kalimat. AI tersebut sedang memprediksi token berikutnya. Beginilah cara kerja model bahasa besar. Cuacanya dingin dan...titik-titik. Apa kata berikutnya? Cuacanya dingin dan kelabu. Bagus. AI tersebut bisa saja memilih kata lain yang masuk akal. Dan di sepanjang bagian yang lebih panjang, akan ada banyak pilihan kecil seperti ini. Cuacanya dingin dan menyedihkan. Cuacanya dingin dan basah. Cuacanya dingin dan murung. Ini semua adalah cara potensial untuk melengkapi kalimat tersebut. Ini semua adalah kemungkinan token berikutnya dalam urutan tersebut. Apa yang dilakukan tanda air adalah mengubah distribusi statistik. Ini akan mengubah pilihan tentang bagaimana atau kata mana yang telah dipilih sebagai token berikutnya, meninggalkan pola statistik, sebuah sidik jari di seluruh pilihan kata. Ilustrasi ini, tentu saja , sengaja dibuat sederhana. Penggunaan satu kata kelabu saja tidak membuktikan apa pun. Bukan berarti ChatGPT akan selalu memilih kelabu daripada basah, tetapi ini lebih tentang pola di keseluruhan output, beberapa paragraf. Setiap keputusan kecil meninggalkan jejak persis seperti sidik jari. Dan jika Anda memiliki pola yang cukup panjang, bagian yang cukup panjang, dan detektor yang tepat, pola tersebut dapat terungkap, dan kita bisa mengatakan ini ditulis oleh ChatGPT atau ini telah ditulis oleh eh oleh Claude. Um jadi ini dari sumber resmi OpenAI yang menjelaskan bagaimana cara kerja tanda air tersebut sebenarnya. Teknologi tanda air teks kami, TextGrain, jadi ini bukan SynthID, tetapi mungkin didasarkan pada jenis teknologi yang serupa, menambahkan sinyal statistik yang tidak terlihat pada pilihan kata model, persis sama dengan SynthID dari Google, yang juga merupakan sistem dasar di dalam sistem Claude. Detektor kami mencari sinyal tersebut untuk menilai apakah suatu bagian teks mengandung tanda air OpenAI . Detail lebih lanjut tentang cara kerja TextGrain dapat ditemukan dalam laporan teknis kami. Saya akan mencantumkannya di bawah video YouTube ini agar Anda dapat menemukannya, serta menyertakan tautan tempat saya akan memberikan paket sumber daya terkait hal ini, dan itu akan ada di dalam buletin. Um dalam evaluasi kami, TextGrain menyamai atau melampaui kinerja pendekatan lain yang kami uji, termasuk SynthID. Ini dari Google eh untuk teks. Meskipun demikian, kinerja yang kuat dalam kondisi ideal tidak menjamin deteksi yang andal dalam penggunaan sehari-hari. Saya akan membahas ini karena kita bisa mendapatkan hasil positif palsu, yang sangat, sangat berbahaya. Um jadi, penjelasan mereka pada dasarnya adalah probabilitas pilihan kata um ditambah kunci rahasia yang memungkinkan mereka untuk mendeteksi. Itu tidak dan ini saya perlu memperjelas hal ini. Itu tidak memerlukan spasi tak terlihat atau karakter tambahan. Tidak ada Unicode yang disisipkan. Tidak ada yang ditambahkan. Itu tidak menggunakan lebih banyak token. Itu bukan pesan tersembunyi yang mengatakan ini ditulis oleh ChatGPT. Tidak ada sesuatu yang sekasar itu yang digunakan. Sebaliknya, ini adalah distribusi statistik. Ini berarti tanda air tersebut tetap ada pada tulisannya. Ini penting untuk disadari. Jika Anda menyalin teks ke dalam dokumen Word atau ke TextEdit, itu tidak berpengaruh apa-apa. Tanda airnya masih ada di sana. Kata-katanya masih ada di sana. Kata-kata, distribusi, dan pemilihan kata-kata itulah tanda airnya. Jadi, Anda menempelkannya sebagai teks biasa, tidak masalah. Itu adalah kata-kata yang sama. Jika Anda mengetik ulang semuanya secara manual, jadi Anda keluar dari ChatGPT dan Anda mengetik semuanya di dalam Word, tidak masalah. Itu masih akan memiliki tanda air karena tanda air tersebut ada pada pilihan kata. Anda bisa dan ini adalah contoh yang pernah saya berikan sebelumnya. Anda bisa mengambil hasil ChatGPT, mengukirnya di atas lempengan batu, mengubur lempengan batu itu, teman Anda bisa menggalinya, memotretnya, lalu mengirimkannya lewat surel ke Palm Pilot seseorang; dari Palm Pilot itu, mereka bisa menulisnya kembali di selembar kertas lalu menyerahkannya ke detektor, dan itu masih akan memiliki tanda air. Memindahkannya dari satu media ke media lain, menyalin dan menempelnya tidak akan berpengaruh apa-apa karena teks itu sendiri, pemilihan katanya, adalah tanda airnya. Perbedaan yang sangat, sangat penting di sini. Jadi, orang mendengar tanda air tak terlihat dan mereka membayangkan label kecil yang bisa mereka hapus, semacam metadata. Tapi bukan, pemilihan kata itu sendirilah yang membawa sinyal-sinyal tersebut. Dan ini juga menjelaskan mengapa begitu banyak orang yang menjual penghapus atau menjual detektor perlu dicermati lebih dekat. Banyak dari mereka menjual sesuatu yang tidak berfungsi. Dan itu adalah penipuan. Namun pertama-tama, pertanyaan yang terus saya terima dari orang-orang yang benar-benar menulis sendiri dan menggunakan AI untuk menyunting dan merapikan karena menurut saya ini masalah yang sangat besar. Katakanlah Anda telah menghabiskan waktu seminggu untuk menulis sesuatu, sebuah laporan, argumen, atau entahlah, tugas sekolah, apa pun itu, dan itu adalah argumen Anda. Itu adalah contoh-contoh Anda. Itu ditulis berdasarkan pengalaman Anda . Lalu Anda meminta AI untuk membantu Anda. Nah, ada beberapa cara yang bisa terjadi tergantung seberapa luas Anda menggunakan kecerdasan buatan. Anda bisa meminta umpan balik. Ini adalah esai yang telah saya tulis, ChatGPT, beri tahu saya bagian mana dari ini yang membingungkan. Jangan ubah apa pun , tapi beri tahu saya bagaimana saya bisa memperbaikinya. Lalu Anda melakukan pekerjaannya sendiri dan melakukan perubahan dalam tulisan Anda sendiri, mengetiknya. Itu mungkin tidak akan memicu apa pun. Anda mendapatkan umpan balik, tetapi Anda yang memutuskan apa yang harus diubah dan Anda yang melakukan perubahan tersebut. Atau Anda mungkin melakukan penyuntingan. Anda mungkin meminta koreksi ejaan dan tanda baca. Atau mungkin, Anda meminta penulisan ulang seluruh isi dalam gaya yang lebih menarik atau mencocokkannya dengan salah satu penulis favorit Anda. Ini adalah tingkat keterlibatan AI yang sangat berbeda dan beberapa akan memicu penerapan tanda air. Yang lain tidak akan. Ini lebih tentang jumlah yang dihasilkan oleh model daripada penggunaannya itu sendiri. Jadi, Anthropic mengatakan bahwa penyuntingan ringan mungkin memberikan sangat sedikit hal bagi tanda air untuk menempel karena tidak banyak yang diubah. Sulit untuk meninggalkan sidik jari itu karena tidak mengubah kata abu-abu menjadi ungu atau menjadi basah . Alih-alih, itu hanya memeriksa dan membuat perubahan ejaan. Namun penulisan ulang secara ekstensif menciptakan lebih banyak peluang untuk pemilihan token dan karena itu untuk penerapan tanda air. Jadi, kita tidak bisa mengatakan bahwa satu koma yang diperbaiki atau satu kesalahan ejaan yang telah dibenarkan akan secara otomatis membuat seluruh dokumen dapat dideteksi dengan andal. Itu tidak benar . Sangat mungkin tidak akan. Namun, kita juga tidak bisa menjanjikan versi yang ditulis ulang akan kembali bersih karena Anda memberikan ide aslinya. Itu tidak masalah karena manipulasi yang cukup telah dilakukan oleh AI untuk menandainya sebagai kecerdasan buatan yang dihasilkan menggunakan AI. Ini adalah skala yang terus bergerak dan probabilitas tanda air ditambahkan secara meyakinkan meningkat seiring semakin banyaknya teks yang dihasilkan oleh AI dan pada ambang batas tertentu detektor akan berubah dari tidak, ini bukan AI menjadi ya, ini adalah kecerdasan buatan. Nah, sesuatu yang sangat penting untuk diperhatikan adalah adanya detektor resmi. Orang-orang yang menjual alat-alat ini tidak memiliki akses ke detektor resmi tersebut. Jadi, detektor AI apa pun, penghapus tanda air AI, dll. Mereka tidak memiliki akses ke detektor resmi. Jadi, apa yang mereka jual adalah, yah, entah kebohongan mutlak atau sekadar tebakan terbaik. Namun, karena mereka tidak memiliki akses ke kemampuan OpenAI dan Anthropic untuk mendeteksi apakah sesuatu memiliki tanda air, mereka sama tidak tahunya dengan kita. Jadi, baik Anthropic maupun OpenAI memiliki alat yang dapat mencari pola statistik dan mengatakan ya atau tidak, ini telah dihasilkan oleh Claude atau oleh ChatGPT. Namun, siapa yang memiliki akses ke alat-alat tersebut? Apakah bos Anda memilikinya? Tidak. Bagaimana dengan klien Anda? Tidak, sangat tidak mungkin. Bagaimana dengan guru Anda di universitas? Tidak, mereka tidak memiliki akses ke alat-alat ini. Anthropic telah merilis detektor mereka dalam pratinjau terbatas kepada mitra tertentu. Sangat terbatas. Saya kesulitan menemukan siapa pun yang benar-benar memiliki akses ke ini padahal saya sudah mencarinya. Jadi, beberapa bulan lalu mereka mengatakan akan menyediakannya, tetapi mereka tidak pernah mengatakan kepada siapa. Jadi, secara teknis ya, mereka sudah melakukannya. Kita hanya tidak tahu siapa yang memiliki akses ke sana dan pastinya tidak untuk masyarakat luas. Jadi, API deteksi Anthropic tersedia dalam pratinjau pribadi untuk organisasi yang memenuhi syarat. Kita hanya tidak tahu siapa organisasi tersebut, tetapi kemungkinan besar itu adalah pemerintah, pengadilan, lembaga penelitian, atau mungkin universitas, namun belum tentu untuk memeriksa esai Anda. Dan OpenAI jauh lebih terbuka mengenai hal ini. Mereka pada dasarnya mengatakan detektor dapat membuat dua jenis kesalahan. Mereka dapat melaporkan tanda air padahal tidak ada, yaitu positif palsu, atau melewatkan tanda air yang sebenarnya ada, yaitu negatif palsu. Evaluasi kami di bawah ini mengilustrasikan beberapa tantangannya. Jadi, mereka jauh lebih terbuka tentang hal ini daripada Anthropic. Mereka mengatakan, "Dengar, ini bukan teknik yang sempurna. Teks yang lebih pendek atau lebih terbatas lebih sulit dideteksi. Kami sudah mengetahui hal ini tentang teknologi SynthID, dan karena ini terdengar sangat mirip, yaitu distribusi statistik, hal yang sama juga terjadi di sini. Dengan target tingkat positif palsu 1%, detektor kami mengidentifikasi tanda air dalam sekitar 80%dari bagian 200 token. Jadi, kira-kira sekitar 150 kata, setidaknya dalam bahasa Inggris. Dibandingkan dengan 95%dari bagian 400 token, jadi sekitar 300 kata, untuk konten seperti psikologi. Dan ternyata hanya psikologi . Tingkat deteksi jauh lebih rendah untuk konten seperti matematika, di mana fleksibilitas dalam pemilihan kata lebih sedikit. Jadi, sesuatu seperti sastra, puisi, bisa memindahkan banyak kata, puisi, saya akan meletakkannya dalam tanda kutip. Um, ia bisa memindahkan banyak kata, oleh karena itu ia memiliki banyak kelonggaran untuk menambahkan kata-kata yang berbeda, um, dan tetap masuk akal. Jika itu kode, jika itu matematika, Anda tidak bisa melakukan itu karena akan merusak matematika, merusak kodenya. Uh , dan mereka juga menunjukkan bahwa pengeditan dapat melemahkan tanda air tersebut. Dalam evaluasi bagian 400 token, mengganti 10%kata dengan sinonim mengurangi deteksi dari 92%menjadi 66%. Itu hanya 10%dari kata-katanya. Dan jika Anda mengganti 25%kata dengan penulisan ulang, akurasi deteksinya berkurang menjadi 17%. Mengerikan. Jadi , menulis ulang itu berhasil. Akibatnya , ChatGPT atau OpenAI mengatakan," Dengar, pada dasarnya detektor kami agak payah. "Dan mereka berkata," Keterbatasan ini berkontribusi pada keputusan kami untuk memberikan akses detektor awal hanya kepada peneliti dan organisasi ahli yang disetujui yang dapat membantu mengevaluasi keandalan dan penggunaan yang bertanggung jawab. "Jadi, mereka awalnya membatasi detektor teks untuk organisasi ahli saja. Jadi, mereka seperti Anthropic yang menahannya, um yang berarti tidak satu pun dari perusahaan tersebut memberikan akses publik ke teknologi ini. Jadi, siapa pun yang menjual alat pendeteksi, alat penghapus tanda air, pada dasarnya hanya omong kosong. Maaf. Kecuali mereka memiliki akses ke pratinjau yang sangat terbatas ini, mereka tidak memilikinya, um karena itu akan ditahan untuk kasus penggunaan yang sangat spesifik. Jadi, jika seseorang mengirimi Anda persentase AI yang mengatakan," Ini 80%AI, "tanyakan dari mana asalnya, karena kemungkinan besar itu omong kosong. Tanyakan kepada mereka," Alat apa yang Anda gunakan? Metode apa? Apa arti dari angka itu sebenarnya? "Itu hanyalah omong kosong. Dan saya tahu di bawah video ini nanti di YouTube, akan ada banyak alat pendeteksi AI yang mengatakan," Oh, Anda harus pakai yang ini. "" Saya akan memanggil Anda semua karena itu benar-benar tidak masuk akal. Jadi, bisakah Anda menghapus tanda air tersebut? Awalnya, dengan tanda air Anthropic Claude, kami pikir jawabannya mungkin iya, tapi sekarang kami punya bukti dari tanda air ChatGPT bahwa memang demikian. Jika Anda mengubah kata-katanya, Anda bisa melemahkan deteksi dengan sangat cepat. Jadi, seperti yang baru saja saya tunjukkan, jika Anda mengganti 25%teks, yaitu seperempat teks, Anda bisa menurunkan akurasi hingga 17%, yang dalam banyak kasus akan membuatnya diabaikan. Mereka pada dasarnya mengatakan bahwa ini adalah masalah yang sulit untuk diatasi . Dan bahwa detektor-detektor ini cukup tidak akurat. Menurut saya, setidaknya mereka sangat jujur, dan itulah alasan yang mereka berikan karena tidak merilisnya secara luas. Namun, dan mereka cukup cerdik di sini, ini juga memungkinkan mereka untuk memenuhi kewajiban di bawah UU AI Uni Eropa. Ingat, inilah mengapa perusahaan-perusahaan ini mengeluarkan detektor dan tanda air ini. Jika tidak, mereka bisa didenda, dan mereka bisa didenda dalam jumlah yang sangat besar. Namun, selama mereka bisa menunjukkan bahwa mereka telah melakukan upaya ke arah sana, mereka aman. Dan jujur saja, tindakan mereka cukup adil di sini. Mereka terbuka mengenai hal ini. Mereka mengatakan inilah yang bisa kami lakukan. Mereka membatasinya hanya untuk Uni Eropa, tidak seperti Anthropic. Dan kemudian mereka mengatakan bahwa detektor mereka pun terbatas. Mereka menjadikannya sesuatu yang tidak terlalu penting. Sementara Anthropic justru menjadikannya masalah besar dan menyebabkan kegemparan publik , membuat ribuan orang panik mengenai tanda air mereka. Ini adalah strategi yang sangat umum. Anthropic cenderung melebih-lebihkan berita, sementara ChatGPT atau OpenAI cenderung meremehkannya. Strategi yang sangat, sangat berbeda dalam hal hubungan masyarakat. Jadi, katakanlah tanda air terdeteksi. Detektor telah menemukan sinyal. Apa yang terjadi? Apakah itu berarti AI menulis semuanya? Apakah AI menulis ulang sesuatu yang Anda buat? Apakah Anda menggunakannya untuk penerjemahan? Apakah Anda menghabiskan waktu berjam-jam menyunting draf? Ini adalah cerita yang sangat, sangat berbeda, dan tanda air bisa memberi tahu kita hal yang berbeda. Dan sekali lagi, OpenAI jujur mengenai apa yang bisa dan tidak bisa diberitahukannya kepada kita. Tanda air teks memberikan sinyal terbatas tentang peran sistem kami dalam sebuah tulisan. Penting untuk memahami apa yang bisa dan tidak bisa disimpulkan dari hasil deteksi. Tanda air tidak mengukur kontribusi manusia. Tanda itu bisa menunjukkan bahwa sistem OpenAI membuat atau memproses bagian dari teks tersebut, tetapi bukan seberapa banyak penilaian, penyuntingan, atau kreativitas manusia yang terlibat di dalamnya. Jadi, itu bukanlah persentase dari ini buatan AI, ini buatan manusia. Hal itu tidak mungkin ada. Kita baru saja melihat mereka bahkan tidak memiliki akurasi untuk mengatakan apakah AI telah digunakan atau tidak. Jadi, mereka tentu tidak bisa memisahkan bagian ini milik manusia, bagian ini milik AI. Hal itu memang tidak bisa dilakukan saat ini. Poin kedua, sangat penting. Saya mendapati banyak orang, ratusan orang, berkomentar seperti ini di video saya, mengatakan bahwa alasan Anthropic dan sekarang OpenAI menambahkan tanda air adalah agar mereka bisa mengklaim kepemilikan. Tidak. Tanda air tidak menetapkan kepemilikan atau tanggung jawab. Tanda air tidak menentukan siapa pemilik teks tersebut, apakah penggunaannya sah atau tidak, apakah pengungkapan diperlukan, atau siapa yang bertanggung jawab atasnya. Banyak orang mengatakan bahwa tanda air memungkinkan perusahaan-perusahaan ini untuk berkata, "Ah, itu adalah HKI kami . Kami sekarang memiliki apa yang telah Anda bicarakan dengan kecerdasan buatan kami." Tidak, itu tidak masuk akal. Dan seperti yang Anda lihat, salah satu alasan mengapa mereka tidak menginginkannya, terlepas dari apakah penggunaan itu sah atau pengungkapan diperlukan, mereka tidak ingin memiliki teks buatan semua orang karena itu bisa membuat mereka dalam masalah hukum jika orang-orang, Anda tahu, membuat hal-hal yang bermasalah. Orang-orang bertanya bagaimana cara membuat bom, dll. , dll. , dan mereka berhasil mendapatkan informasi itu dari AI, yang secara teknis akan menjadi milik OpenAI atau Anthropic. Mereka tidak ingin terlibat dengan hal semacam itu. Jadi saya melihat banyak orang mengatakan mereka mencuri ide bisnis saya, mereka mencuri ide buku saya. Tidak, mereka tidak peduli. Mereka benar-benar tidak peduli . Tanda air tidak mengidentifikasi pengguna. Tanda air tidak mengaitkan orang, organisasi, akun, atau perintah percakapan dengan teks tersebut, jadi tidak ada informasi yang dapat mengidentifikasi pengguna di dalamnya. Tanda air tidak memverifikasi keakuratan. Tanda air tidak dapat memberi tahu Anda apakah teks tersebut benar, menyesatkan, berbahaya, atau disajikan dalam konteks yang tepat. Itu masuk akal. Sekali lagi, model bahasa besar tidak memilikinya. Mereka tidak memiliki basis data fakta benar dan salah. Mereka memang tidak memilikinya. Mereka memiliki basis data semacam hubungan, hubungan semantik, hubungan makna antara berbagai token yang berbeda, berbagai konsep yang berbeda, tetapi mereka tidak memiliki daftar tentang apa yang benar dan apa yang tidak. Hal seperti itu hampir mustahil untuk diciptakan. Dan sekali lagi, yang penting, tidak adanya tanda air yang terdeteksi tidak membuktikan tulisan tersebut dibuat oleh manusia. Teks yang dihasilkan dengan alat OpenAI mungkin terlalu pendek, telah diedit, atau diterjemahkan sehingga deteksi tidak bekerja dengan andal. Jadi, hanya karena sesuatu tidak menunjukkan tanda air OpenAI, bukan berarti teks itu tidak dihasilkan oleh ChatGPT. Mungkin teksnya terlalu pendek. Atau sudah diedit, dan kita lihat seberapa cepat itu merusak tanda air, atau mungkin sudah diterjemahkan. Semua itu mungkin juga berasal dari model lain. Jadi, itu mungkin berasal dari model ChatGPT lama yang tidak memiliki tanda air. Mungkin berasal dari Claude. Detektor tanda air OpenAI tidak akan bisa mendeteksi tanda air Claude dan sebaliknya. Begitu juga dengan Gemini, dan Glock. Atau Anda bisa menggunakan model yang tidak memberikan tanda air, misalnya. Ngomong-ngomong, itu bukan model Tiongkok, karena banyak orang bilang, " Oh, saya akan pakai model Tiongkok saja ." Mereka memberikan tanda air. Mungkin juga berasal dari model yang tidak didukung sebelum adanya tanda air, atau dihasilkan oleh alat perusahaan lain. Jadi, hanya karena tidak ada tanda air, bukan berarti apa-apa. Jadi, keseluruhan sistem ini sangat terfragmentasi, dan kita sangat kurang memiliki visibilitas tentang apa yang diberi tanda air dan apa yang tidak, sehingga hal itu menjadi tidak penting. Dan saya ingin menunjukkan hal ini. Semua orang berhenti peduli saat Claude pertama kali mengumumkan tanda air, orang-orang sangat marah. Saya membuat beberapa video tentang itu, dan semuanya berkinerja sangat, sangat baik , karena itu adalah isu yang sensitif. Orang-orang sangat marah karena karya mereka diberi tanda air. Saya mendapat banyak sekali komentar yang mengatakan, "Saya akan berhenti menggunakan Anthropic." Persetan dengan mereka. Saya akan menggunakan model Tiongkok. Saya akan menggunakan ChatGPT. Padahal keduanya, seperti yang saya tunjukkan, menggunakan tanda air. Rasanya argumen itu, dan kemarahan seputar tanda air telah memudar. Apakah semua orang memutuskan bahwa itu baik-baik saja? Apakah mereka berhenti peduli? Masih ada pertanyaan dari video saya sebelumnya tentang apakah detektornya sudah tersedia. Tidak. Apakah penyuntingan berpengaruh? Ya, jika Anda mengedit cukup banyak, tanda airnya akan hilang. Dan apakah penghapus tanda air berhasil? Tidak, tidak berhasil. Kekhawatiran ini tidak hilang begitu saja, tetapi saya rasa bagi banyak orang belum ada konsekuensi sehari-hari yang nyata. Mereka tetap perlu mengirim email, menyelesaikan dokumen, menjalankan bisnis, menyusun esai. Tanda airnya tidak terlihat, pemeriksanya tidak ada. Bagi kebanyakan orang, publik tidak bisa memeriksanya. Kebanyakan organisasi tidak bisa memeriksa tanda air tersebut. Jadi, siapa yang peduli? Dan berita AI berkembang sangat cepat. Model lain muncul dan semua orang justru membicarakan hal itu. Kita sudah beralih. Dan orang-orang punya hal lain untuk dikhawatirkan, hal lain untuk dimarahi, seperti baru-baru ini potensi peluang 10%kecerdasan buatan memusnahkan umat manusia. Namun masalahnya, dengan berita-berita besar yang mencolok dan luar biasa ini, fantasi fiksi ilmiah tentang AI yang akan membunuh kita semua, jika kita terpaku pada hal-hal itu, dan memang itu isu penting, tetapi jika kita terpaku pada hal itu, kita melupakan dampak kecerdasan buatan saat ini. Kita berfokus pada masa depan alih-alih masa kini. Dan banyak hal yang terjadi dengan kecerdasan buatan saat ini terkait pekerjaan, penandaan air, dan privasi yang perlu kita perhatikan. Dan semakin kita berfokus pada fantasi dan fiksi ilmiah, semakin kecil kemungkinan kita memperhatikan apa yang sebenarnya penting saat ini. Jadi, dalam hal apa yang harus dilakukan, saya akan terus menggunakan kecerdasan buatan, namun saya akan sedikit lebih berhati-hati pada pekerjaan yang berkaitan dengan kepengarangan dan ekspektasi klien. Jadi, jika Anda bekerja untuk klien atau sedang mengumpulkan esai, saya akan bersiap untuk menunjukkan asal-usul karya saya. Jika Anda yang menulisnya, simpan versi yang Anda miliki sebelum meminta AI mengubah apa pun. Lacak pengeditan. Gunakan riwayat versi untuk membandingkan draf agar Anda bisa melihat proses penyusunan karya tersebut. Intinya, lindungi diri Anda. Siapkan langkah antisipasi kalau-kalau Anda dipanggil dan harus menunjukkan bahwa Anda mengerjakan sendiri tugas tersebut. Dan sepakati juga aturannya. Jika Anda bekerja dengan klien yang membenci penggunaan kecerdasan buatan, pastikan Anda mengetahuinya dan telah mendiskusikannya sebelum menyerahkan pekerjaan. Anda harus menyesuaikan dengan ekspektasi mereka. Dan jika mereka tahu Anda menggunakan kecerdasan buatan padahal Anda setuju untuk tidak menggunakannya, yah, itu masalah yang lebih besar daripada sekadar apakah Anda menggunakan AI atau tidak. Itu adalah masalah kepercayaan pada titik tersebut. Jadi, Anda perlu memastikan, apakah mereka setuju Anda menggunakan AI untuk bantuan riset, pemeriksaan tata bahasa, atau penyusunan draf? Apakah informasi rahasia harus dijauhkan dari perangkat tertentu? Ya, mungkin saja. Anda perlu menanyakan pertanyaan-pertanyaan tersebut sejak awal. Dan jauh lebih mudah untuk menanyakannya sebelum seseorang merasa kesal dan marah besar. Untuk menulis, Anda juga ingin mempertahankan gaya bahasa Anda sendiri. Coba minta AI untuk menandai masalah dan menyarankan pengeditan terlebih dahulu sebelum sekadar berkata kepada AI, "Hei, tulis ulang ini untuk saya." Karena hasilnya tidak hanya akan memiliki tanda air AI, tetapi juga terdengar seperti buatan AI . Kita sebaiknya tidak menyerahkan semua pemikiran dan penilaian kita kepada kecerdasan buatan hanya karena kita bisa, karena itu membuat kita malas. Itu membuat kita menjadi penulis yang malas, kreator yang malas. Sekarang, saya sebenarnya telah membuat sekumpulan kecil alat yang dapat membantu Anda. Jika Anda menginginkan bantuan, ini adalah perangkat penulisan AI gratis dan akan ditautkan di bawah video YouTube ini. Ini menggabungkan skill AI, perintah penyuntingan, dan beberapa alat GitHub gratis yang layak ditambahkan ke alur kerja Anda. Skill AI membantu menandai frasa yang repetitif dan kebiasaan lain seperti paralelisme negatif yang membuat tulisan AI terdengar sangat generik. Anda tetap perlu membaca hasilnya. Anda masih membutuhkan contoh, pendapat, penilaian, dan sebagainya milik Anda sendiri. Tapi, ini akan membantu membuat tulisan tersebut terdengar sedikit kurang seperti AI. Semua hal yang saya sediakan dalam perangkat kecil ini, sekali lagi, gratis, tetapi tidak ada yang menjanjikan untuk mengalahkan detektor tanda air. Tidak ada yang bisa menjamin itu. Dan jika ada yang melakukannya, abaikan saja mereka. Mereka hanya mencoba menjual sesuatu kepada Anda. Namun, kita setidaknya bisa membuat tulisan AI kita terdengar sedikit kurang seperti sampah AI demi kebaikan kita semua, tolong. Jadi, periksa tautan di bawah jika Anda ingin mendapatkan salinan panduan untuk skill gratis dan perangkat tersebut, termasuk instruksi cara menginstalnya ke ChatGPT dan Claude. Dan saat Anda di sana, pastikan untuk berlangganan di sini di YouTube untuk mendapatkan saran AI yang lebih praktis tanpa sensasi berlebihan. Terima kasih. Chat GPT zyskuje niewidzialne znaki wodne. Jeśli używasz go do pisania e-maili, postów na LinkedIn, książki czy pracy dla klienta, będzie ona oznaczona znakiem wodnym. Oczywiste pytanie brzmi: czy ktoś może teraz wziąć Twój tekst, wkleić go do narzędzia i sprawdzić, czy użyłeś sztucznej inteligencji? A co, jeśli sam napisałeś ten nieszczęsny tekst, a potem poprosiłeś Chat GPT o jego poprawienie? Nadal będzie miał znak wodny? Tak, potencjalnie. Kilka miesięcy temu, gdy Claude wprowadził to rozwiązanie, wywołało to ogromną reakcję. Wiele osób mówiło wtedy, że przeniosą się do Chat GPT, a ja otrzymałem dosłownie tysiące komentarzy, że kończą z Claude. Wtedy powiedziałem: „Hej, wiecie, że Open AI też to zrobi, prawda? I zrobią to przed grudniem, kiedy wejdą w życie przepisy i będą musieli to zrobić”. I oto jesteśmy. Open AI ogłosiło swoją własną wersję. Będą opatrywać swoje wyniki znakami wodnymi. Teraz istnieją pewne różnice i podobnie jak w przypadku Claude, sprzedaje się wokół tego mnóstwo bzdur. Detektory, usuwacze, narzędzia obiecujące, że Twoja praca będzie nie do wykrycia. Bzdura. To zwykłe oszustwo. Przyjrzyjmy się, co zmieniło się w ciągu ostatnich kilku miesięcy i jak różni się to od znaku wodnego Claude, bo różni się pod bardzo istotnymi względami. Po pierwsze, spójrzmy na właściwe ogłoszenie, które pojawiło się 5 października. Pochodzi ono od Open AI. Mówi ono w zasadzie, że kwalifikujące się teksty z Chat GPT i Codex w UE, konkretnie, otrzymają znak wodny w miarę wdrażania go w nadchodzących tygodniach. Mamy więc już tutaj dwie bardzo różne sytuacje . Jest to bardzo różne od Claude, ponieważ oni zdecydowali się na zasięg ogólnoświatowy. Dlaczego? Jeśli używasz Chat GPT w UE, tak, to jest coś, na co musisz zwrócić uwagę. Poza UE ogłoszenie to nie czyni go światowym standardem, co jest dziwne, prawda? Ponieważ kiedy Anthropic wprowadzało swój znak wodny , powiedzieli, że muszą to zrobić na całym świecie, ponieważ nie mogli znaleźć dobrego rozwiązania, które dotyczyłoby tylko UE. Dlatego nie byli lokalni i każdy otrzymał tekst z oznaczeniem wodnym od Claude. Więc o co tutaj chodzi? Nazywam się Kyle. Pomagam przedsiębiorcom wykorzystywać AI w ich biznesach bez konieczności zostawania inżynierami. Jeśli chcesz więcej praktycznych wyjaśnień takich jak to, zasubskrybuj, a mój darmowy newsletter znajdziesz w linku poniżej. Wyjaśnienie Anthropic w tamtym czasie brzmiało w zasadzie: „Słuchajcie, nie mamy sposobu, aby wymusić to w taki sposób, by ograniczyć to geograficznie”. Więc będzie to musiało zostać wprowadzone na całym świecie. A teraz OpenAI wprowadza własny znak wodny, który działa tylko wewnątrz UE, co oznacza, że nie jest to ograniczenie techniczne. Zablokowali to regionalnie w ChatGPT, więc na ten moment będzie to dostępne tylko w Unii Europejskiej. Uważam więc, że warto zapytać: „ Dlaczego jeden dostawca zdołał wprowadzić to rozróżnienie, a drugi nie?”. Bardziej prawdopodobne jest, że gdyby Anthropic chciało ograniczyć to geograficznie tylko do UE, to by to zrobiło. Jest to ewidentnie wykonalne, co właśnie pokazało nam OpenAI, co prowadzi do wniosku, że oni chcą, aby ich praca była oznaczona znakiem wodnym. Myślę , że poza tym nie ma innego wyjaśnienia. Wielokrotnie mówiłem w innych filmach o tym, dlaczego tak może być. Pomaga im to w kwestii syntetycznych danych. Pomaga im to rozpoznać, co zostało stworzone przez sztuczną inteligencję, ponieważ wtedy można to wykluczyć ze zbioru treningowego. Uważam, że ważne jest, aby powtórzyć, jak te znaki wodne właściwie działają. Ponownie, tysiące komentarzy od ludzi zadających tego typu pytania; dla wielu osób mechanizm ten wciąż nie jest jasny, dlatego pojawiło się wiele dezinformacji i ludzi sprzedających „cudowne” detektory i usuwacze, które w rzeczywistości nie działają. Musimy więc szybko przejść przez to jeszcze raz. Mówiłem o tym szerzej w innych filmach, które wyświetlę na ekranie mniej więcej teraz. Wyobraźcie sobie więc, że AI kończy zdanie. Przewiduje następny token. Tak właśnie działają duże modele językowe. Pogoda jest zimna i...puste miejsce. Jakie będzie następne słowo ? Pogoda jest zimna i szara. Świetnie. Mógł wybrać inne rozsądne słowo. W dłuższym tekście będzie mnóstwo takich małych wyborów. Pogoda jest zimna i ponura. Pogoda jest zimna i mokra. Pogoda jest zimna i przygnębiająca. To wszystko są potencjalne sposoby na dokończenie zdania. To wszystko są możliwe następne tokeny w sekwencji. Znak wodny zmienia rozkład statystyczny. Zmieni on sposób wyboru lub to, które słowo zostało wybrane jako następny token, pozostawiając statystyczny wzorzec, odcisk palca w całym tekście . Ta ilustracja jest oczywiście celowo uproszczona. Użycie jednego słowa „ szara” samo w sobie nie dowodzi absolutnie niczego. Nie chodzi o to, że ChatGPT zawsze wybierze „szara” zamiast „mokra”, ale bardziej o wzorce w całym wygenerowanym tekście, wielu akapitach. Każda mała decyzja pozostawia ślad, zupełnie jak odcisk palca. Jeśli masz wystarczająco długi wzorzec, wystarczająco długi fragment i odpowiedni detektor, wzorzec ten można ujawnić i możemy stwierdzić, że tekst został napisany przez ChatGPT lub przez Claude'a. To pochodzi z oficjalnego źródła OpenAI i opisuje, jak w praktyce działa znak wodny. Nasza technologia znakowania tekstu TextGrain–to nie SynthID, ale prawdopodobnie bazuje na podobnych rozwiązaniach–dodaje niewidzialny sygnał statystyczny do wyborów słów dokonywanych przez model, dokładnie tak samo jak SynthID od Google, który jest również systemem bazowym wewnątrz Claude'a. Nasz detektor szuka tego sygnału, aby ocenić, czy dany fragment zawiera znak wodny OpenAI. Więcej szczegółów na temat działania TextGrain można znaleźć w naszym raporcie technicznym. Umieszczę go pod filmem na YouTube, abyście mogli go znaleźć, a także dodam link do zestawu materiałów z tym związanych, które znajdą się w newsletterze. W naszych ocenach TextGrain dorównał lub przewyższył skuteczność innych testowanych przez nas podejść, w tym SynthID. To pochodzi od Google dla tekstu. Mimo to, wysoka skuteczność w idealnych warunkach nie gwarantuje niezawodnego wykrywania w codziennym użytkowaniu. Porozmawiam o tym, ponieważ możemy otrzymywać fałszywe alarmy, co jest bardzo, bardzo niebezpieczne. Ich wyjaśnienie opiera się w zasadzie na tym, że prawdopodobieństwo wyboru słów oraz tajny klucz pozwalają im na wykrywanie. To nie wymaga–i muszę być w tej kwestii jasny. To nie wymaga niewidocznych spacji ani dodatkowych znaków. Nie ma tam żadnego wciśniętego kodu Unicode. Nic nie jest dodawane. Nie zużywa to więcej tokenów. To nie są ukryte komunikaty głoszące, że tekst został napisany przez ChatGPT. Nie stosuje się niczego tak prymitywnego. Zamiast tego jest to rozkład statystyczny. Oznacza to, że znak wodny pozostaje razem z tekstem. Ważne jest, aby zdać sobie z tego sprawę. Jeśli skopiujesz tekst do dokumentu Word lub do TextEdit, to nic nie zmienia. Znak wodny nadal tam jest. Słowa nadal tam są. To słowa, ich rozkład i wybór stanowią znak wodny. Więc wklejasz go jako zwykły tekst, to nie ma znaczenia. To te same słowa. Jeśli przepiszesz wszystko ręcznie, kopiując z ChatGPT i wpisując to w Wordzie, to nie ma znaczenia. To nadal będzie miało znak wodny, ponieważ jest on zawarty w doborze słów. Mógłbyś, i to jest przykład, który już wcześniej podawałem. Możesz wziąć odpowiedź z ChatGPT, wykuć ją w kamiennej tablicy, zakopać tę tablicę, twój przyjaciel może ją odkopać, zrobić zdjęcie, e-mail do kogoś na Palm Pilota; z tego Palm Pilota może to przepisać na kartkę papieru, a potem wręczyć detektorowi i nadal będzie to miało znak wodny. Przenoszenie tego z medium na medium czy kopiowanie i wklejanie nic nie daje , ponieważ sam tekst, dobór słów, jest znakiem wodnym. Bardzo, bardzo ważne rozróżnienie. Ludzie słyszą "niewidzialny znak wodny" i wyobrażają sobie mały znacznik, który mogą usunąć, jakiś rodzaj metadanych. Ale nie, to samo sformułowanie niesie ze sobą sygnały . I to wyjaśnia również, dlaczego tak wielu ludzi sprzedających usuwacze lub detektory wymaga dokładniejszego przyjrzenia się. Wielu z nich sprzedaje coś, co nie działa. I jest to szarlataneria. Najpierw jednak pytanie, które wciąż otrzymuję od ludzi, którzy sami piszą i używają AI do edycji i poprawiania, bo uważam, że to naprawdę duży problem. Powiedzmy, że spędziłeś tydzień na pisaniu czegoś, raportu, argumentacji, nie wiem, pracy do szkoły, czegokolwiek, i to jest twoja argumentacja. To są twoje przykłady. Napisane na podstawie twojego doświadczenia. A potem prosisz AI o pomoc. Cóż, może się to potoczyć na kilka sposobów, w zależności od tego, jak intensywnie korzystasz ze sztucznej inteligencji. Możesz poprosić o informację zwrotną. Oto esej, który napisałem, ChatGPT, powiedz mi, jakie części są niezrozumiałe. Nie zmieniaj niczego, ale powiedz mi, jak mógłbym to poprawić. A potem sam wykonujesz pracę i wprowadzasz zmiany własnym tekstem, wystukując je. To prawdopodobnie niczego nie oznaczy. Dostajesz informację zwrotną, ale sam decydujesz, co zmienić i sam wprowadzasz zmiany. Albo możesz dokonywać korekty. Możesz prosić o poprawki pisowni i interpunkcji. Lub potencjalnie prosisz o pełne przeredagowanie całości w bardziej chwytliwym stylu lub dopasowanie do jednego z twoich ulubionych pisarzy. To bardzo różne poziomy zaangażowania AI i niektóre z nich spowodują nałożenie znaku wodnego. Inne nie. Chodzi bardziej o ilość wygenerowaną przez model niż o samo użycie. Anthropic twierdzi, że lekka korekta może dać znakowi wodnemu bardzo niewiele punktów zaczepienia, ponieważ niewiele zmienia. Trudno zostawić ten odcisk palca, ponieważ nie zmienia słowa "szary" na "wrzosowy " czy "mokry". Zamiast tego sprawdza tekst i wprowadza zmiany w pisowni. Jednak gruntowne przeredagowanie stwarza więcej możliwości wyboru tokenów, a tym samym zastosowania znaku wodnego. Nie możemy zatem powiedzieć, że jeden poprawiony przecinek czy uh jeden naprawiony błąd ortograficzny automatycznie sprawią, że cały dokument będzie w pełni wykrywalny. Tak nie jest. Najprawdopodobniej nie. Nie możemy jednak obiecać, że przeredagowana wersja będzie czysta, ponieważ to ty dostarczyłeś oryginalne pomysły. To nie ma znaczenia, ponieważ AI dokonało wystarczającej manipulacji, by oznaczyć tekst jako wygenerowany przez sztuczną inteligencję. To płynna skala, a prawdopodobieństwo, że znak wodny zostanie ostatecznie uh dodany, rośnie wraz z ilością tekstu wygenerowanego przez AI, aż po przekroczeniu pewnego progu detektor zmieni werdykt z „nie, to nie AI” na „tak, to sztuczna inteligencja”. Warto teraz bardzo podkreślić jedną ważną rzecz: istnieją oficjalne detektory. Ludzie, którzy sprzedają te narzędzia, nie mają dostępu do tych oficjalnych detektorów. Więc każdy detektor AI, usuwacz znaków wodnych AI itp. nie mają dostępu do oficjalnych detektorów. Więc to, co sprzedają, jest albo wierutnym kłamstwem, albo najlepszym przypuszczeniem. Ale ponieważ nie mają dostępu do możliwości OpenAI i Anthropic w zakresie wykrywania znaków wodnych, błądzą w ciemności tak samo jak my. Zarówno Anthropic, jak i OpenAI mają narzędzia, które potrafią dostrzec wzorce statystyczne i stwierdzić, czy coś zostało wygenerowane przez Claude czy przez ChatGPT. Ale kto ma dostęp do tych narzędzi? Czy twój szef? Nie. A twój klient? Nie, to bardzo mało prawdopodobne. A twój wykładowca na uczelni? Nie, oni nie mają dostępu do tych narzędzi. Anthropic udostępnił swój detektor w ograniczonej wersji poglądowej wybranym partnerom. Bardzo ograniczonej. Z trudem udało mi się znaleźć kogokolwiek, kto faktycznie ma do tego dostęp, a naprawdę się rozglądałem. Kilka miesięcy temu zapowiadali, że udostępnią to narzędzie, ale nigdy nie sprecyzowali komu. Więc technicznie rzecz biorąc, tak, zrobili to. Po prostu nie wiemy, kto ma do tego dostęp, na pewno nie jest to szeroka publiczność. API detekcyjne Anthropic jest dostępne w ramach prywatnego podglądu dla kwalifikujących się organizacji. Nie wiemy, jakie to organizacje, ale prawdopodobnie będą to rządy, sądy, instytucje badawcze, być może uniwersytety, choć niekoniecznie do sprawdzania twoich wypracowań. Uh, a OpenAI było w tej kwestii znacznie bardziej otwarte. W zasadzie stwierdzili, że detektory mogą popełniać dwa rodzaje błędów. Mogą zgłosić znak wodny, gdy go nie ma, czyli tzw. fałszywy alarm, albo przeoczyć istniejący znak wodny, czyli tzw. fałszywie negatywny wynik. Nasze poniższe oceny ilustrują niektóre z wyzwań. Byli oni znacznie bardziej otwarci w tej kwestii niż Anthropic. Powiedzieli: „Słuchajcie, to nie jest bezbłędna technika”. Krótszy lub bardziej ograniczony tekst jest trudniejszy do wykrycia. Wiedzieliśmy to już o technologii SynthID, a ponieważ brzmi to bardzo podobnie, to kwestia rozkładu statystycznego, tutaj jest tak samo. Przy docelowym wskaźniku fałszywych alarmów na poziomie 1%, nasz detektor zidentyfikował znaki wodne w około 80 %fragmentów liczących 200 tokenów. Czyli mniej więcej 150 słów, przynajmniej w języku angielskim. W porównaniu z 95%fragmentów liczących 400 tokenów, czyli około 300 słów, dla treści takich jak psychologia. I najwyraźniej tylko psychologia. Wskaźniki wykrywalności były znacznie niższe dla treści takich jak matematyka, gdzie jest mniej elastyczności w doborze słów. Więc coś w rodzaju literatury, poezji, można tam poprzestawiać wiele słów, poezja, biorę to w cudzysłów. Można tam zmieniać wiele słów, więc jest duża swoboda w dodawaniu różnych wyrazów, a całość nadal ma sens. Jeśli to kod, jeśli to matematyka, nie można tego zrobić, ponieważ psuje to matematykę, psuje to kod. Wskazali również, że edycja może osłabić znak wodny. W ocenie fragmentów liczących 400 tokenów, zastąpienie 10%słów synonimami obniżyło wykrywalność z 92%do 66%. To zaledwie 10%słów. A jeśli zastąpisz 25%słów poprzez przeredagowanie, dokładność wykrywania spada do 17%. Strasznie. Więc przeredagowanie działa. W rezultacie ChatGPT czy OpenAI stwierdzili: „Słuchajcie, nasze detektory są w zasadzie trochę kiepskie”. Dodali: „Te ograniczenia wpływają na naszą decyzję o zapewnieniu początkowego dostępu do detektora tylko zatwierdzonym badaczom i organizacjom eksperckim, które mogą pomóc w ocenie niezawodności i odpowiedzialnego użytkowania”. Więc początkowo ograniczają dostęp do detektora tekstu tylko dla organizacji eksperckich. Podobnie jak Anthropic wstrzymują to, co oznacza, że żadna z tych firm nie daje publicznego dostępu do tych technologii. Więc każdy, kto sprzedaje narzędzia do wykrywania czy usuwania znaków wodnych , po prostu opowiada bzdury. Przepraszam. Jeśli nie mają dostępu do tych bardzo ograniczonych wersji próbnych, to go nie mają, bo będzie to wstrzymane dla bardzo konkretnych przypadków użycia. Więc jeśli ktoś przesyła ci procent AI z informacją: „To jest w 80%AI”, zapytaj, skąd to pochodzi, bo prawdopodobnie to ściema. Zapytaj ich: „Jakiego narzędzia użyłeś? Jakiej metody? Co właściwie ma oznaczać ta liczba? To zwykły pic na wodę. Wiem, że później pod tym filmem na YouTube pojawi się mnóstwo narzędzi do wykrywania AI, które będą pisać: „O, powinieneś użyć tego”. Wywołam was wszystkich do tablicy, bo to wierutne bzdury. Czy można więc usunąć znak wodny? Przy znaku wodnym Anthropic Claude myśleliśmy, że odpowiedź brzmi „tak”, ale teraz mamy dowody z ChatGPT, że faktycznie tak jest. Jeśli zmienisz sformułowania, możesz błyskawicznie osłabić wykrywalność. Więc, jak właśnie wam pokazałem, jeśli zastąpisz 25%tekstu, czyli jedną czwartą, możesz obniżyć dokładność do 17%, co w większości przypadków sprawi, że zostanie on zignorowany. W zasadzie przyznają, że jest to dla nich trudny problem do rozwiązania. I że te detektory są dość niedokładne. Myślę, że to z ich strony przynajmniej bardzo uczciwe i właśnie to podają jako powód, dla którego nie udostępniają tego szerzej. Ale–i tu wykazują się sprytem–pozwala im to również wypełnić zobowiązania wynikające z unijnego aktu o sztucznej inteligencji (EU AI Act). Pamiętajcie, właśnie dlatego te firmy wypuszczają te detektory i znaki wodne. W przeciwnym razie mogą zostać ukarane, i to poważnymi karami finansowymi. Ale dopóki mogą wykazać, że podjęli odpowiednie kroki, są bezpieczni. I szczerze mówiąc, uczciwie z ich strony. Byli w tej kwestii otwarci. Powiedzieli wprost, co mogą zrobić. Ograniczyli to tylko do UE, w przeciwieństwie do Anthropic. A potem dodali, że nawet wtedy ich detektor jest ograniczony. Zrobili z tego w zasadzie nic nieznaczącą sprawę. Podczas gdy Anthropic zrobiło wielki szum, wywołując publiczne zaniepokojenie i tysiące ludzi przestraszonych ich znakiem wodnym. To bardzo powszechny scenariusz. Anthropic ma tendencję do wyolbrzymiania nowinek , podczas gdy ChatGPT i OpenAI wolą je bagatelizować. Bardzo, bardzo różne strategie w obszarze public relations. Załóżmy więc, że znak wodny został wykryty. Detektor znalazł sygnał. Co się dzieje? Czy to oznacza , że AI napisało wszystko? Czy przeredagowało coś, co ty napisałeś ? Czy użyłeś go do tłumaczenia? Czy spędziłeś godziny na redagowaniu wersji roboczych? To zupełnie inne historie, a znak wodny może nam mówić różne rzeczy. I powtórzę, OpenAI uczciwie mówi, co może, a czego nie może nam przekazać. Znaki wodne w tekście zapewniają ograniczony sygnał dotyczący roli, jaką nasze systemy odegrały w danym fragmencie. Ważne jest, aby rozumieć, co można, a czego nie można wywnioskować z wyniku detekcji. Znak wodny nie mierzy ludzkiego wkładu. Może on wskazać, że system OpenAI wygenerował lub przetworzył część tekstu, ale nie określa, ile ludzkiego osądu, redakcji czy kreatywności w to włożono. Nie jest to więc wskaźnik procentowy typu „to jest AI, a to stworzył człowiek”. Coś takiego nie może istnieć. Właśnie widzieliśmy, że nie mają nawet wystarczającej dokładności, by stwierdzić, czy użyto AI, czy nie. Więc z pewnością nie potrafią rozgraniczyć, co jest ludzkie, a co od AI. Po prostu w tym momencie jest to niewykonalne. Druga sprawa, naprawdę ważna. Wielu ludzi, setki osób, komentowało pod moimi filmami, że powodem, dla którego Anthropic, a teraz OpenAI, dodają znaki wodne, jest chęć roszczenia sobie praw własności. Nie. Znak wodny nie ustanawia własności ani odpowiedzialności. Nie określa, kto jest właścicielem tekstu, czy jego użycie było zgodne z prawem, czy wymagane było ujawnienie informacji, ani kto za to odpowiada. Wiele osób twierdzi, że znak wodny pozwala tym firmom powiedzieć: „Ach, to nasza własność intelektualna”. „Teraz jesteśmy właścicielami tego, o czym rozmawiałeś z naszą sztuczną inteligencją”. Nie, to nonsens. Jak widać, jednym z powodów, dla których tego nie chcą–niezależnie od tego, czy użycie było legalne i czy wymagano ujawnienia–jest to, że nie chcą być właścicielami wygenerowanych tekstów wszystkich użytkowników, ponieważ mogłoby to wpędzić ich w kłopoty prawne, jeśli ludzie generują problematyczne treści . Ludzie pytają, jak zrobić bomby itd . , a jeśli uda im się wydobyć te informacje z AI, to technicznie rzecz biorąc, byłoby to własnością OpenAI lub Anthropic. Nie chcą mieć z tym nic wspólnego. Więc widzę mnóstwo ludzi piszących, że kradną moje pomysły biznesowe, kradną pomysły na moje książki. Nie, ich to nie obchodzi. Naprawdę ich to nie obchodzi. Znak wodny nie identyfikuje użytkownika. Nie przypisuje osoby, organizacji, konta ani promptu konwersacji do tekstu, więc nie zawiera żadnych informacji umożliwiających identyfikację użytkownika. Znak wodny nie weryfikuje dokładności. Nie powie ci, czy fragment jest prawdziwy, wprowadzający w błąd, szkodliwy czy przedstawiony w odpowiednim kontekście. To ma sens. Znowu, duże modele językowe nie mają bazy danych prawdziwych i fałszywych faktów. Po prostu ich nie mają. Mają bazę danych pewnego rodzaju relacji, relacji semantycznych, relacji znaczeniowych między różnymi tokenami, różnymi koncepcjami, ale nie posiadają rejestru tego, co jest prawdą, a co nie. Coś takiego byłoby niemal niemożliwe do stworzenia. Co ważne, brak wykrytego znaku wodnego wcale nie dowodzi, że tekst napisał człowiek. Tekst wygenerowany przez narzędzia OpenAI może być zbyt krótki, edytowany lub przetłumaczony, by wykrywanie działało niezawodnie. Zatem, sam fakt, że coś nie wykazuje znaku wodnego OpenAI, nie oznacza, że nie zostało stworzone przez ChatGPT. Jest po prostu za krótkie. Albo zostało zredagowane–widzieliśmy, jak szybko to osłabia znak wodny–lub może zostało przetłumaczone. Może też pochodzić z innego modelu. Może pochodzić ze starszego modelu ChatGPT, który nie posiada znaku wodnego. Może pochodzić z Claude’a. Detektor znaków wodnych OpenAI nie będzie w stanie wykryć znaku wodnego Claude’a i na odwrót. Tak samo z Gemini czy Glockiem. Albo można użyć modelu, który w ogóle nie dodaje znaków wodnych. I nie chodzi tu o modele chińskie, bo wielu ludzi mówi: „O, po prostu użyję chińskiego modelu” . One też stosują znaki wodne. Może też pochodzić z nieobsługiwanych modeli sprzed ery znaków wodnych lub z narzędzi innej firmy. Więc, brak znaku wodnego niekoniecznie cokolwiek oznacza. Ten cały system jest tak rozproszony i mamy tak małą przejrzystość w tym, co jest oznaczone, a co nie, że staje się to właściwie nieistotne. Chcę na to zwrócić uwagę. Wszyscy przestali się przejmować. Kiedy Claude ogłosił wprowadzenie znaków wodnych, ludzie byli wściekli. Wrzuciłem o tym kilka filmów i wszystkie radziły sobie bardzo dobrze, bo był to drażliwy temat. Ludzie byli bardzo źli, że ich praca jest oznaczana znakiem wodnym. Miałem mnóstwo komentarzy w stylu: „Przestaję używać Anthropic”. „Mam ich gdzieś”. „Przerzucam się na chińskie modele”. „Będę używać ChatGPT”. „Oba, jak zaznaczyłem, stosują znaki wodne”. Wygląda na to , że ta dyskusja i wściekłość wokół znaków wodnych przygasły. Czy wszyscy uznali, że to w porządku? Czy przestali się tym przejmować? Wciąż pojawiają się pytania z moich wcześniejszych filmów, czy detektor jest już dostępny. Nie. Czy edycja coś zmienia? Tak, jeśli zredagujesz tekst wystarczająco mocno, znak wodny zniknie. A czy usuwacze znaków działają? Nie, nie działają. Te obawy nie zniknęły magicznie, ale myślę, że dla wielu osób nie ma jeszcze oczywistych konsekwencji w codziennym życiu. Wciąż muszą wysłać e-mail, dokończyć dokument, prowadzić firmę czy napisać wypracowanie. Znak wodny jest niewidoczny, a sprawdzacz nie istnieje. Dla większości ludzi–opinia publiczna nie może tego sprawdzić. Większość organizacji nie potrafi sprawdzić obecności znaku wodnego. Więc, kogo to obchodzi? Wiadomości ze świata AI zmieniają się niesamowicie szybko. Pojawia się nowy model i wszyscy mówią tylko o nim. Idziemy dalej. Ludzie mają inne zmartwienia i powody do złości, jak choćby niedawna 10-procentowa szansa na to, że sztuczna inteligencja zniszczy ludzkość. Rzecz w tym, że przy tych wielkich, krzykliwych i ekstrawaganckich newsach, tych fantazjach sci-fi o AI zabijającej nas wszystkich, jeśli skupimy się tylko na nich–a to ważne kwestie– zapominamy o wpływie sztucznej inteligencji tu i teraz. Skupiamy się na przyszłości zamiast na teraźniejszości. Wiele dzieje się teraz w kwestii sztucznej inteligencji w pracy, znakowania treści czy prywatności, na co musimy zwrócić uwagę. Im bardziej skupiamy się na fantazjach i sci-fi, tym mniej uwagi poświęcamy temu, co naprawdę istotne w tej chwili. Jeśli chodzi o to, co faktycznie robić, nadal korzystałbym ze sztucznej inteligencji, ale byłbym ostrożniejszy w pracach, gdzie liczy się autorstwo i oczekiwania klienta. Jeśli pracujesz dla klienta lub piszesz wypracowanie, bądź gotów udowodnić pochodzenie swojej pracy. Jeśli coś napisałeś, zapisuj wersje przed poproszeniem AI o jakiekolwiek zmiany. Śledź edycje. Używaj historii wersji przy porównywaniu szkiców, aby widzieć, jak powstawał dokument. Po prostu zabezpiecz się. Bądź przygotowany na każdą ewentualność, gdybyś musiał udowodnić, że wykonałeś pracę samodzielnie. Ustal też zasady współpracy. Jeśli pracujesz z klientem, który nie znosi sztucznej inteligencji, upewnij się, że o tym wiesz i przeprowadziłeś taką rozmowę przed oddaniem pracy. Musisz spełnić ich oczekiwania. A jeśli dowiedzą się, że korzystałeś z AI, mimo że się na to nie umawialiście, to większy problem niż samo użycie narzędzia. Wtedy pojawia się problem z zaufaniem. Musisz ustalić, czy akceptują korzystanie przez ciebie z AI do badań, korekty lub tworzenia szkiców. Czy poufne informacje powinny być trzymane z dala od niektórych narzędzi? Tak, prawdopodobnie. Musisz zadać te pytania odpowiednio wcześnie . Znacznie łatwiej jest pytać, zanim ktoś się zdenerwuje i zacznie szukać winnych. W pisaniu chcesz też zachować swój własny styl. Spróbuj najpierw poprosić AI o wskazanie problemów i sugestię poprawek, zamiast po prostu mówić: „Hej, przepisz to dla mnie”. Bo ostatecznie tekst będzie miał nie tylko znak wodny AI, ale też będzie brzmiał jak wygenerowany przez maszynę. Nie powinniśmy delegować całego naszego myślenia i osądu sztucznej inteligencji tylko dlatego, że możemy , bo to nas rozleniwia. Czyni nas leniwymi pisarzami, leniwymi twórcami. Przygotowałem dla was zestaw narzędzi , które mogą wam pomóc. Jeśli potrzebujecie wsparcia, to darmowy zestaw narzędzi pisarskich AI, do którego link znajdziecie pod tym filmem na YouTube. Zawiera on umiejętność wykrywania tekstów AI, prompty edytorskie oraz darmowe narzędzia z GitHub, które warto dodać do swojego procesu pracy. Umiejętność wykrywania tekstów AI pomaga oznaczać powtarzalne sformułowania i inne nawyki, takie jak negatywne paralelizmy, przez które treści AI brzmią bardzo generycznie. Nadal musicie czytać wygenerowane treści. Wciąż potrzebujecie własnych przykładów, opinii, osądów itp. Ale to pomoże wam sprawić, by teksty brzmiały trochę mniej jak dzieło AI. Żadna z tych rzeczy, które udostępniam w tym małym zestawie–przypominam, jest darmowy–nie gwarantuje obejścia wykrywaczy znaków wodnych. Nikt nie może tego obiecać. A jeśli ktoś to robi, ignorujcie go. Próbuje wam coś sprzedać. Ale dla dobra nas wszystkich , sprawmy przynajmniej, by nasze teksty AI brzmiały trochę mniej jak masowa produkcja. Sprawdźcie link poniżej, jeśli chcecie pobrać kopię tego przewodnika do darmowych umiejętności i zestawu narzędzi, wraz z instrukcją instalacji w ChatGPT i Claude. A będąc na dole, zasubskrybujcie kanał na YouTube, aby otrzymywać więcej praktycznych porad o AI bez zbędnego szumu. Dziękuję. Chat GPT erhält unsichtbare Wasserzeichen. Wenn du es zum Schreiben von E-Mails, LinkedIn-Beiträgen oder Kundenaufträgen nutzt, wird es mit einem Wasserzeichen versehen. Die naheliegende Frage ist: Kann jemand jetzt deinen Text nehmen, in ein Tool eingeben und herausfinden, ob du künstliche Intelligenz verwendet hast? Und was ist, wenn du das verdammte Ding selbst geschrieben und dann Chat GPT gebeten hast, es zu überarbeiten? Immer noch mit Wasserzeichen? Ja, möglicherweise. Wir hatten vor ein paar Monaten eine riesige Reaktion, als Claude dies einführte. Viele Leute sagten damals, sie würden zu Chat GPT wechseln, und ich habe buchstäblich Tausende von Kommentaren erhalten, in denen mir mitgeteilt wurde, dass sie mit Claude fertig seien. Und damals sagte ich: „Hey, ihr wisst schon, dass Open AI das auch tun wird, oder? “„Und sie werden es vor Dezember tun, wenn die Regeln in Kraft treten und sie dazu verpflichtet sind.“ Und hier sind wir. Open AI hat seine eigene Version angekündigt. Sie werden ihre Ausgaben mit Wasserzeichen versehen. Nun, es gibt einige Unterschiede, und wie bei Claude wird hier viel Unsinn verkauft. Detektoren, Entferner, Tools, die versprechen, deine Arbeit unerkennbar zu machen. Unsinn. Das ist Schlangenöl. Schauen wir uns an, was sich in den letzten Monaten geändert hat und wie sich das vom Claude-Wasserzeichen unterscheidet, denn es gibt sehr wichtige Unterschiede . Zuerst werfen wir einen Blick auf die eigentliche Ankündigung, die am 5. Oktober herauskam. Diese stammt von Open AI. Sie besagt im Grunde, dass berechtigte Chat GPT-und Codex-Texte speziell in der EU mit einem Wasserzeichen versehen werden, sobald die Einführung in den kommenden Wochen erfolgt. Wir haben es hier also bereits mit zwei sehr unterschiedlichen Situationen zu tun. Es ist ganz anders als bei Claude, weil sie sich für eine weltweite Lösung entschieden haben. Warum? Wenn du Chat GPT in der EU nutzt , ja, dann ist das etwas, worauf du achten musst. Außerhalb der EU macht die Ankündigung dies nicht zu einem weltweiten Standard, was seltsam ist, oder? Denn als Anthropic ihr Wasserzeichen einführte, sagten sie, sie müssten es weltweit tun, weil sie keine gute Lösung finden konnten, die nur für die EU gelten würde. Daher waren sie nicht auf die EU beschränkt und jeder erhielt seine Texte mit einem Claude-Wasserzeichen versehen. Was ist also hier los? Mein Name ist Kyle. Ich helfe Unternehmern, KI in ihren Unternehmen zu nutzen, ohne dass sie Ingenieure werden müssen. Wenn du mehr praktische Erklärungen wie diese möchtest, abonniere den Kanal und mein kostenloser Newsletter ist unten verlinkt. Anthropics Erklärung war damals im Grunde: „Sehen Sie, wir haben keine Möglichkeit, dies so durchzusetzen, dass wir es geografisch eingrenzen können.“ Es muss also weltweit umgesetzt werden. Und jetzt bringt OpenAI sein eigenes Wasserzeichen heraus, allerdings nur innerhalb der EU, was bedeutet, dass es keine technische Beschränkung ist. Sie haben es innerhalb von ChatGPT regional gesperrt, sodass es derzeit nur in der Europäischen Union verfügbar ist. Ich denke, es ist berechtigt zu fragen: „ Warum konnte ein Anbieter diese Unterscheidung treffen und der andere nicht?“ Wenn Anthropic es hätte geografisch einschränken und nur in der EU anbieten wollen, hätten sie es höchstwahrscheinlich getan. Es ist offensichtlich machbar, wie uns OpenAI gerade gezeigt hat, was uns zu dem Schluss führt, dass sie ihre Arbeit mit Wasserzeichen versehen wollen. Ich glaube, daran führt kein Weg vorbei. Ich habe in mehreren anderen Videos ausführlich darüber gesprochen, warum das der Fall sein könnte. Es hilft ihnen bei synthetischen Daten. Es hilft ihnen zu wissen, was von künstlicher Intelligenz erstellt wurde, denn dann kann man es aus dem Trainingsset ausschließen. Ich denke, es ist wichtig, noch einmal zu betonen, wie diese Wasserzeichen eigentlich funktionieren. Wiederum Tausende Kommentare von Leuten, die solche Fragen stellen, und vielen ist immer noch nicht klar, wie der Mechanismus funktioniert; daher gab es viel Fehlinformation und Leute, die nutzlose Erkennungs-und Entfernungstools verkauft haben, die nicht wirklich funktionieren. Wir müssen das also kurz noch einmal durchgehen. Ich habe in anderen Videos ausführlich darüber gesprochen, die ich jetzt hier einblende. Stellen Sie sich vor, die KI beendet einen Satz. Sie sagt das nächste Token voraus. So funktionieren große Sprachmodelle. Das Wetter ist kalt und ähm [Lücke]. Was ist das nächste Wort? Das Wetter ist kalt und grau. Großartig. Sie hätte auch ein anderes sinnvolles Wort wählen können . Und in einem längeren Text gibt es viele solcher kleinen Entscheidungen. Das Wetter ist kalt und ungemütlich. Das Wetter ist kalt und nass. Das Wetter ist kalt und trüb. Das sind alles mögliche Arten, den Satz zu vervollständigen. Das sind alles mögliche nächste Tokens in der Sequenz. Das Wasserzeichen verändert die statistische Verteilung. Es ändert die Wahl, welches Wort als nächstes Token ausgewählt wird, und hinterlässt ein statistisches Muster, einen Fingerabdruck in der Wortwahl. Diese Veranschaulichung ist natürlich bewusst einfach gehalten. Die Verwendung eines einzelnen Wortes wie „grau“ beweist für sich genommen absolut gar nichts. Es ist nicht so, dass ChatGPT immer „grau“ statt „ nass“ wählen würde, sondern es geht um die Muster über den gesamten Output hinweg, über mehrere Absätze. Jede kleine Entscheidung hinterlässt eine Spur, genau wie ein Fingerabdruck. Und wenn man ein ausreichend langes Muster, einen ausreichend langen Textabschnitt und den richtigen Detektor hat, lässt sich das Muster aufdecken und wir können sagen: Das wurde von ChatGPT oder von Claude geschrieben. Ähm, das hier stammt aus der offiziellen Quelle von OpenAI und beschreibt, wie das Wasserzeichen eigentlich funktioniert. Unsere Text-Watermarking-Technologie TextGrain–es ist also nicht SynthID, aber wahrscheinlich basiert es auf einer ähnlichen Art von Technologie– fügt den Wortwahlen des Modells ein unsichtbares statistisches Signal hinzu , genau wie SynthID von Google, das auch das zugrunde liegende System innerhalb von Claude ist. Unser Detektor sucht nach diesem Signal, um zu beurteilen, ob ein Textabschnitt ein OpenAI-Wasserzeichen enthält. Weitere Details zur Funktionsweise von TextGrain finden Sie in unserem technischen Bericht. Ich werde ihn unter das YouTube-Video setzen, damit Sie ihn finden können, sowie einen Link einfügen, unter dem ich Ihnen ein Ressourcenpaket zu diesem Thema zur Verfügung stelle, das auch im Newsletter enthalten sein wird. Ähm, bei unseren Auswertungen erreichte oder übertraf TextGrain die Leistung anderer von uns getesteter Ansätze, einschließlich SynthID. Das stammt von Google, ähm, für Text. Dennoch garantiert die starke Leistung unter idealen Bedingungen keine zuverlässige Erkennung im täglichen Gebrauch. Ich werde darüber sprechen, weil wir falsch-positive Ergebnisse erhalten können, was wirklich, wirklich gefährlich ist. Ähm, ihre Erklärung ist also im Grunde, dass die Wahrscheinlichkeiten der Wortwahl, ähm , plus ein geheimer Schlüssel es ihnen ermöglichen, es zu erkennen. Es erfordert nicht–und das muss ich ganz klar sagen. Es erfordert keine unsichtbaren Leerzeichen oder zusätzliche Zeichen. Es wird kein Unicode, ähm, hineingeschoben. Es wird nichts hinzugefügt. Es werden keine zusätzlichen Token verwendet. Es sind keine versteckten Nachrichten, die besagen: „Dies wurde von ChatGPT geschrieben“. Es wird nichts so Primitives verwendet. Stattdessen handelt es sich um eine statistische Verteilung. Das bedeutet, dass das Wasserzeichen beim Text bleibt. Das ist wichtig zu erkennen. Wenn Sie den Text in ein Word-Dokument oder in TextEdit kopieren, ändert das nichts. Das Wasserzeichen ist immer noch da. Die Wörter sind immer noch da. Die Wörter und die Verteilung und die Wahl der Wörter sind das Wasserzeichen. Wenn Sie es also als reinen Text einfügen, spielt das keine Rolle. Es sind dieselben Wörter. Wenn Sie das Ganze manuell abtippen, also von ChatGPT übernehmen und alles in Word tippen, spielt das keine Rolle. Das wird immer noch das Wasserzeichen haben, weil es in der Wahl der Wörter liegt. Man könnte, und das ist das Beispiel, das ich schon einmal genannt habe. Sie könnten Ihre ChatGPT-Ausgabe nehmen, sie in eine Steintafel meißeln, diese Steintafel vergraben, Ihr Freund könnte sie ausgraben, ein Foto davon machen, sie per E-Mail an einen Palm Pilot senden; von diesem Palm Pilot aus könnte er sie auf ein Blatt Papier schreiben und dann einem Detektor übergeben, und sie hätte immer noch das Wasserzeichen. Es von Medium zu Medium zu übertragen oder es zu kopieren und einzufügen bringt gar nichts, weil der Text selbst, die Wortwahl, das Wasserzeichen ist. Ein sehr, sehr wichtiger Unterschied hier. Wenn Leute „unsichtbares Wasserzeichen“ hören, stellen sie sich ein kleines Etikett vor, das sie entfernen können, irgendeine Art von Metadaten. Aber nein, die Formulierung selbst trägt die Signale in sich. Und das erklärt auch, warum man sich bei so vielen Leuten, die Entfernungstools oder Detektoren verkaufen, die Sache genauer ansehen muss. Viele von ihnen verkaufen etwas, das nicht funktioniert . Und es ist Scharlatanerie. Zuerst jedoch die Frage, die mir immer wieder von Leuten gestellt wird, die tatsächlich selbst schreiben und KI zum Editieren und Aufräumen verwenden, denn ich halte das für ein wirklich großes Problem. Nehmen wir an, Sie haben eine Woche damit verbracht, etwas zu schreiben, einen Bericht, eine Argumentation, einen Aufsatz für die Schule, was auch immer, und es ist Ihre Argumentation. Es sind Ihre Beispiele. Es basiert auf Ihrer Erfahrung. Und dann bitten Sie die KI um Hilfe. Nun, es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie das laufen kann, je nachdem, wie intensiv Sie künstliche Intelligenz nutzen. Sie könnten um Feedback bitten . Hier ist ein Aufsatz, den ich geschrieben habe, ChatGPT, sag mir, welche Teile davon verwirrend sind. Ändere nichts, aber sag mir, wie ich das verbessern könnte. Und dann machen Sie die Arbeit selbst und nehmen die Änderungen in Ihrem eigenen Schreibstil vor, indem Sie sie abtippen . Das wird wahrscheinlich nichts markieren. Sie erhalten Feedback, aber Sie entscheiden, was geändert wird, und Sie nehmen die Änderungen vor. Oder Sie könnten Korrektur lesen lassen. Sie könnten um Rechtschreib- und Zeichensetzungskorrekturen bitten. Oder Sie bitten möglicherweise um eine vollständige Umschreibung des Ganzen in einem prägnanteren Stil oder angepasst an einen Ihrer Lieblingsautoren. Das sind sehr unterschiedliche Grade der KI-Beteiligung, und einige werden dazu führen, dass das Wasserzeichen angebracht wird. Andere werden das nicht. Es geht mehr um die vom Modell generierte Menge als um die Nutzung an sich. Anthropic sagt also, dass ein leichtes Korrekturlesen dem Wasserzeichen nur sehr wenig Angriffsfläche bietet, da sich nicht viel ändert. Es ist schwer, diesen Fingerabdruck zu hinterlassen, weil das Wort „grau“ nicht in „ malvenfarben“ oder „nass“ geändert wird. Stattdessen geht es nur durch und nimmt Rechtschreibkorrekturen vor. Doch umfangreiches Umschreiben schafft mehr Möglichkeiten für die Token-Auswahl und damit für die Anwendung des Wasserzeichens. Wir können also nicht behaupten, dass ein korrigiertes Komma oder ein behobener Rechtschreibfehler das gesamte Dokument zuverlässig erkennbar macht. Das ist nicht der Fall. Sehr wahrscheinlich wird es das nicht. Aber wir können auch nicht versprechen, dass eine umgeschriebene Version sauber bleibt, da Sie die ursprünglichen Ideen geliefert haben. Das spielt keine Rolle , da die KI genug Manipulation vorgenommen hat, um es als künstliche Intelligenz zu kennzeichnen. Es ist eine gleitende Skala: Die Wahrscheinlichkeit, dass das Wasserzeichen hinzugefügt wurde, steigt, je mehr Text von der KI generiert wird, und ab einem bestimmten Schwellenwert springt der Detektor von Nein auf Ja, dies ist künstliche Intelligenz. Es ist sehr wichtig darauf hinzuweisen, dass es offizielle Detektoren gibt. Die Leute, die diese Tools verkaufen, haben keinen Zugriff auf diese offiziellen Detektoren. Also jeder KI-Detektor, KI-Wasserzeichen-Entferner usw. hat keinen Zugriff auf die offiziellen Detektoren. Was sie also verkaufen, ist entweder eine komplette Lüge oder eine bloße Vermutung. Da sie jedoch keinen Zugriff auf die Fähigkeit von OpenAI und Anthropic haben, Wasserzeichen zu erkennen, tappen sie genauso im Dunkeln wie wir. Sowohl Anthropic als auch OpenAI haben Tools, die nach statistischen Mustern suchen können und sagen: Ja oder Nein, das wurde von Claude oder ChatGPT generiert. Aber wer hat Zugriff auf diese Tools? Ihr Chef etwa? Nein. Und Ihr Kunde? Nein, sehr unwahrscheinlich. Was ist mit Ihrem Dozenten an der Universität? Nein, sie haben keinen Zugriff auf diese Tools. Anthropic hat seinen Detektor in einer begrenzten Vorschau für bestimmte Partner veröffentlicht. Sehr begrenzt. Ich hatte Schwierigkeiten, jemanden zu finden, der tatsächlich Zugang dazu hat, obwohl ich mich umgehört habe. Sie sagten vor ein paar Monaten, sie würden es verfügbar machen, aber nie, für wen. Technisch gesehen haben sie es also. Wir wissen nur nicht, wer Zugriff darauf hat, und schon gar nicht die breite Öffentlichkeit. Die Erkennungs-API von Anthropic ist in einer privaten Vorschau für berechtigte Organisationen verfügbar. Wir wissen nur nicht, wer diese Organisationen sind, aber wahrscheinlich werden es Regierungen, Gerichte, Forschungseinrichtungen oder Universitäten sein, aber nicht unbedingt zur Überprüfung Ihrer Aufsätze. OpenAI war diesbezüglich deutlich offener. Sie haben im Grunde gesagt, dass Detektoren zwei Arten von Fehlern machen können. Sie können ein Wasserzeichen melden, wenn keines vorhanden ist–ein falsch-positiver Befund–oder ein vorhandenes Wasserzeichen übersehen–ein falsch-negativer Befund. Unsere nachstehenden Auswertungen verdeutlichen einige der Herausforderungen. Sie waren also viel offener diesbezüglich als Anthropic. Sie haben gesagt: „Seht her, das ist keine fehlerfreie Technik. Kürzere oder stärker eingeschränkte Texte sind schwerer zu erkennen.“ Das wussten wir bereits über die SynthID-Technologie, und da dies sehr ähnlich klingt, nämlich eine statistische Verteilung, ist hier dasselbe der Fall. Bei einer angestrebten Falsch-Positiv-Rate von 1% identifizierte unser Detektor Wasserzeichen in etwa 80%der Textabschnitte mit 200 Tokens. Das sind also etwa 150 Wörter, zumindest im Englischen. Verglichen mit 95%bei Abschnitten mit 400 Tokens, also etwa 300 Wörtern, bei Inhalten wie Psychologie. Und anscheinend nur bei Psychologie. Die Erkennungsraten waren bei Inhalten wie Mathematik deutlich niedriger, da es dort weniger Spielraum bei der Wortwahl gibt. Bei Literatur oder Lyrik kann man viele Wörter verschieben–Lyrik setze ich hier in Anführungszeichen. Es können viele Wörter verschoben werden, daher gibt es viel Spielraum, um andere Wörter einzufügen, und es ergibt immer noch Sinn. Handelt es sich um Code oder Mathematik, geht das nicht, weil es die Mathematik oder den Code zerstört. Sie haben außerdem darauf hingewiesen, dass Bearbeitungen das Wasserzeichen schwächen können. In einer Auswertung von Abschnitten mit 400 Tokens reduzierte der Austausch von 10%der Wörter durch Synonyme die Erkennungsrate von 92%auf 66%. Das sind nur 10%der Wörter. Und wenn man 25%der Wörter durch eine Umformulierung ersetzt, sinkt die Erkennungsgenauigkeit auf 17%. Schrecklich. Umformulieren funktioniert also. Als Ergebnis dessen hat ChatGPT beziehungsweise OpenAI gesagt: „Seht her, unsere Detektoren sind im Grunde genommen etwas mies.“ Und sie sagten: „Diese Einschränkungen tragen zu unserer Entscheidung bei, den anfänglichen Zugang zum Detektor nur zugelassenen Forschern und Expertenorganisationen zu gewähren, die bei der Bewertung der Zuverlässigkeit und verantwortungsvollen Nutzung helfen können.“ Sie beschränken den Textdetektor also zunächst auf Expertenorganisationen. Sie halten ihn also genau wie Anthropic zurück, was bedeutet, dass keines der Unternehmen der Öffentlichkeit Zugang zu diesen Technologien gewährt. Wer also Detektor-Tools oder Tools zum Entfernen von Wasserzeichen verkauft, redet im Grunde nur Unsinn. Tut mir leid. Es sei denn, sie haben Zugang zu diesen sehr begrenzten Vorabversionen, was sie nicht haben, da sie für extrem spezifische Anwendungsfälle zurückgehalten werden. Wenn dir also jemand einen KI-Prozentsatz schickt und sagt: „Das ist zu 80%KI“, frag nach , woher er kommt, denn die Chancen stehen gut, dass es Blödsinn ist. Frag sie: „Welches Tool hast du benutzt? Welche Methode?“ Was soll diese Zahl eigentlich aussagen?„Es ist Scharlatanerie. Und ich weiß, dass unter diesem Video auf YouTube später eine Menge KI-Erkennungstools auftauchen werden, die sagen: ‚Oh, du solltest dieses hier benutzen.‘ Ich werde euch alle entlarven, weil das absoluter Unsinn ist. Also, kann man das Wasserzeichen entfernen? Wir dachten bei dem Anthropic Claude-Wasserzeichen, dass dies der Fall sein könnte, aber wir haben jetzt durch das ChatGPT-Wasserzeichen den Beweis, dass dies zutrifft. Wenn man die Formulierung ändert, kann man die Erkennung extrem schnell abschwächen. Ähm, wie ich Ihnen gerade gezeigt habe : Wenn man 25%des Textes ersetzt, also ein Viertel, kann man die Genauigkeit auf 17%senken, was in den meisten Fällen dazu führt, dass es ignoriert wird. Ähm, sie sagen im Grunde, dass dies ein schwieriges Problem für sie ist. Ähm, und dass diese Erkennungstools ziemlich ungenau sind. Ich finde das zumindest sehr ehrlich von ihnen, ähm, und es ist der Grund, den sie dafür angeben, es nicht breit zu veröffentlichen. Aber–und da sind sie clever–es erlaubt ihnen auch, ihre Verpflichtungen gemäß dem EU-KI-Gesetz zu erfüllen. Denken Sie daran: Das ist der Grund, warum diese Unternehmen diese Erkennungstools und diese Wasserzeichen herausbringen. Ähm , andernfalls könnten sie mit Bußgeldern belegt werden, und zwar in beträchtlicher Höhe. Aber solange sie zeigen können, dass sie Anstrengungen in diese Richtung unternommen haben, sind sie auf der sicheren Seite. Und ehrlich gesagt: Hut ab. Sie sind offen damit umgegangen. Sie haben gesagt, das ist es, was wir tun können. Sie haben es im Gegensatz zu Anthropic auf die EU beschränkt. Und dann haben sie gesagt, selbst dann haben wir nur einen begrenzten Detektor. Sie haben es zu einer Art „Nichts-Thema“ gemacht. Während Anthropic stattdessen ein großes Ding daraus gemacht hat, was zu öffentlicher Bestürzung führte und Tausende von Menschen wegen ihres Wasserzeichens in Panik versetzte. Das ist eine sehr gängige Vorgehensweise. Anthropic neigt dazu, Nachrichten zu übertreiben, während ChatGPT, also OpenAI, dazu neigt, sie herunterzuspielen. Sehr, sehr unterschiedliche Strategien, wenn es um Öffentlichkeitsarbeit geht. Nehmen wir also an, ein Wasserzeichen wird erkannt . Ähm, der Detektor hat ein Signal gefunden. Was passiert dann? Bedeutet das, dass die KI den ganzen Text geschrieben hat? Hat sie etwas umgeschrieben, das Sie verfasst haben? Haben Sie sie für eine Übersetzung verwendet? Haben Sie stundenlang Entwürfe bearbeitet? Das sind sehr, sehr unterschiedliche Geschichten, und ein Wasserzeichen kann uns verschiedene Dinge sagen. Und noch einmal: OpenAI war ehrlich darüber, was es uns sagen kann und was nicht. Text-Wasserzeichen liefern nur ein begrenztes Signal darüber, welche Rolle unsere Systeme bei einem Textabschnitt gespielt haben. Es ist wichtig zu verstehen, was aus einem Erkennungsergebnis geschlussfolgert werden kann und was nicht. Ein Wasserzeichen misst keinen menschlichen Beitrag. Es kann anzeigen, dass ein OpenAI-System einen Teil des Textes generiert oder verarbeitet hat, aber nicht, wie viel menschliches Urteilsvermögen, Bearbeitung oder Kreativität darin steckt. Es ist also kein Prozentsatz von „das ist KI, das ist von Menschen gemacht“. So etwas kann es nicht geben. Wir haben gerade gesehen, dass sie nicht einmal die Genauigkeit haben, um zu sagen, ob KI verwendet wurde oder nicht. Sie können also erst recht nicht abgrenzen, welcher Teil menschlich und welcher Teil KI ist. Das ist zum jetzigen Zeitpunkt einfach nicht machbar. Zweiter Punkt, sehr wichtig. Ich hatte viele Leute, Hunderte von Leuten, die das unter meinen Videos kommentiert haben, ähm die sagten, dass der Grund, warum Anthropic und jetzt auch OpenAI Wasserzeichen hinzufügen, darin besteht, dass sie Eigentumsansprüche geltend machen können. Nein. Ein Wasserzeichen begründet weder Eigentum noch Verantwortung. Es bestimmt nicht, wer den Text besitzt, ob die Nutzung rechtmäßig war, ob eine Offenlegung erforderlich war oder wer dafür verantwortlich ist. Viele Leute behaupten, das Wasserzeichen erlaube diesen Unternehmen zu sagen: „Ah, das ist unser geistiges Eigentum. Wir besitzen jetzt das, worüber Sie mit unserer künstlichen Intelligenz gesprochen haben. Nein, das ist Unsinn. Und wie man sieht, ist einer der Gründe, warum sie das nicht wollen– egal ob die Nutzung rechtmäßig war oder eine Offenlegung erforderlich war –dass sie nicht die generierten Texte von jedem besitzen wollen, weil sie das in rechtliche Schwierigkeiten bringen könnte, wenn Leute Dinge generieren, die problematisch sind. Leute fragen, wie man Bomben baut, usw., und sie schaffen es, diese Informationen aus der KI zu bekommen, was technisch gesehen das Eigentum von OpenAI oder Anthropic wäre. Damit wollen sie nichts zu tun haben. Ähm, ich sehe viele Leute, die sagen, sie stehlen meine Geschäftsideen, sie stehlen meine Buchideen. Nein, das ist ihnen egal. Das ist ihnen wirklich egal. Ein Wasserzeichen identifiziert den Benutzer nicht. Es verknüpft keine Person, Organisation, keinen Account oder keine Aufforderung zu einem Gespräch mit dem Text, es enthält also keine benutzeridentifizierbaren Informationen. Ein Wasserzeichen überprüft nicht die Richtigkeit. Es kann Ihnen nicht sagen, ob die Passage wahr, irreführend, schädlich oder im richtigen Kontext dargestellt ist. Das ergibt Sinn. Ähm noch einmal, große Sprachmodelle haben keine Datenbank mit wahren oder falschen Fakten. Das haben sie einfach nicht. Sie haben eine Datenbank, eine Datenbank mit einer Art von Beziehungen, semantischen Beziehungen, Bedeutungsbeziehungen zwischen verschiedenen Token, verschiedenen Konzepten, aber sie haben kein Verzeichnis darüber, was wahr ist und was nicht. So etwas wäre fast unmöglich zu erstellen. Und noch einmal, wichtig ist: Das Fehlen eines erkannten Wasserzeichens beweist nicht, dass ein Mensch der Urheber ist. Mit OpenAI-Tools generierter Text könnte zu kurz, bearbeitet oder übersetzt sein, damit eine Erkennung zuverlässig funktioniert. Nur weil also etwas kein OpenAI-Wasserzeichen aufweist, könnte es trotzdem von ChatGPT generiert worden sein. Es ist einfach zu kurz. Äh, es wurde bearbeitet–und wir haben gesehen, wie schnell das ein Wasserzeichen abschwächt–oder vielleicht wurde es übersetzt. Es könnte auch alles von einem anderen Modell stammen. Es kann also von einem älteren ChatGPT-Modell stammen, das das Wasserzeichen noch nicht hat. Es könnte von Claude stammen. Der OpenAI-Wasserzeichen-Detektor wird kein Claude-Wasserzeichen erkennen können und umgekehrt. Und das gilt auch für Gemini und für Glock. Oder man könnte zum Beispiel ein Modell verwenden, das keine Wasserzeichen einfügt. Das sind übrigens nicht die chinesischen Modelle, denn viele Leute sagen: „Oh, dann nehme ich einfach ein chinesisches Modell.“ Die fügen Wasserzeichen hinzu. Äh, es könnte auch von nicht unterstützten Modellen stammen, die älter als die Wasserzeichen-Technik sind, oder von Tools eines anderen Unternehmens generiert worden sein. Also, nur weil kein Wasserzeichen vorhanden ist, bedeutet das nicht zwangsläufig etwas. Dieses ganze System ist so fragmentiert und wir haben so wenig Transparenz darüber, was mit einem Wasserzeichen versehen ist und was nicht, dass es irgendwie unwichtig wird. Und darauf möchte ich hinweisen. Niemanden interessiert es mehr; als Claude das Wasserzeichen erstmals ankündigte, waren die Leute wütend. Ich habe dazu mehrere Videos veröffentlicht, und die liefen alle sehr, sehr gut, weil es ein hochaktuelles Thema war. Die Leute waren sehr verärgert darüber, dass ihre Arbeit mit einem Wasserzeichen versehen wurde. Ich hatte sehr viele Kommentare, in denen stand: „Ich werde Anthropic nicht mehr nutzen.“ Äh, scheiß auf die. Ich werde chinesische Modelle nutzen. Ich werde ChatGPT nutzen. Beide, worauf ich hinwies, verwenden Wasserzeichen. Es hat den Anschein, dass diese Debatte und die Wut um die Wasserzeichen abgeklungen sind. Haben sich einfach alle damit abgefunden? Ist es ihnen egal geworden? Äh, es kommen immer noch Fragen zu meinen früheren Videos rein, ob der Detektor verfügbar ist. Nein. Ob Bearbeitungen zählen? Äh ja, wenn man genug bearbeitet, verschwindet das Wasserzeichen. Und ob Entfernungstools funktionieren? Nein, das tun sie nicht. Diese Bedenken sind nicht auf magische Weise verschwunden, aber ich schätze, für viele Menschen gab es bisher keine offensichtlichen Konsequenzen im Alltag. Sie müssen immer noch eine E-Mail schreiben, ein Dokument fertigstellen, das Geschäft führen, einen Aufsatz verfassen. Äh, das Wasserzeichen ist unsichtbar, der Prüfer existiert nicht. Für die meisten Menschen: Die Öffentlichkeit kann es nicht prüfen. Die meisten Organisationen können nicht auf Wasserzeichen prüfen. Also, wen kümmert es? Und KI-Nachrichten verbreiten sich lächerlich schnell. Ein weiteres Modell erscheint und alle reden stattdessen darüber. Wir sind weitergezogen. Und die Leute haben andere Dinge, um die sie sich sorgen oder über die sie sich ärgern müssen , wie zum Beispiel die kürzlich genannte 10%ige Chance, dass künstliche Intelligenz die Menschheit vernichtet. Das Ding ist nur, bei diesen großen, auffälligen, extravaganten Nachrichten, diesen Science-Fiction-Fantasien, dass KI uns alle tötet: Wenn wir uns darauf fixieren–und das sind wichtige Themen –, dann vergessen wir den Einfluss künstlicher Intelligenz genau jetzt. Wir konzentrieren uns auf die Zukunft statt auf die Gegenwart. Und es passiert gerade eine Menge mit künstlicher Intelligenz bei Jobs, beim Watermarking und beim Datenschutz, worauf wir achten müssen. Und je mehr wir uns auf die Fantasie und die Science-Fiction konzentrieren, desto weniger achten wir auf das, was im Moment wirklich wichtig ist. Was man also konkret tun sollte: Ich würde künstliche Intelligenz weiterhin nutzen, aber bei Arbeiten, bei denen es auf Urheberschaft und Kundenerwartungen ankommt, etwas bewusster vorgehen. Wenn Sie also für einen Kunden arbeiten oder einen Aufsatz einreichen, würde ich bereit sein, die Herkunft meiner Arbeit zu belegen. Wenn Sie etwas geschrieben haben, speichern Sie Versionen, bevor Sie die KI bitten, etwas zu ändern. Verfolgen Sie Änderungen. Nutzen Sie den Versionsverlauf beim Vergleich von Entwürfen, damit man sieht, wie das Werk entstanden ist. Sichern Sie sich einfach ab. Gehen Sie auf Nummer sicher , falls Sie zur Rede gestellt werden und beweisen müssen, dass Sie die Arbeit selbst erledigt haben. Und legen Sie auch die Regeln fest. Wenn Sie mit einem Kunden arbeiten, der den Einsatz von künstlicher Intelligenz ablehnt, stellen Sie sicher, dass Sie das wissen und das Gespräch vor der Auslieferung der Arbeit geführt haben. Sie müssen ihre Erwartungen erfüllen. Und wenn herauskommt, dass Sie künstliche Intelligenz verwendet haben, obwohl Sie vereinbart hatten, dies nicht zu tun, dann ist das ein größeres Problem, als ob Sie nun KI verwendet haben oder nicht. Das ist dann eine Frage des Vertrauens. Sie müssen also herausfinden: Sind sie damit einverstanden, dass Sie KI für Recherchehilfe, Korrekturlesen oder Entwürfe verwenden? Müssen vertrauliche Informationen von bestimmten Tools ferngehalten werden? Ja, wahrscheinlich schon. Sie müssen diese Fragen frühzeitig stellen. Und es ist viel einfacher, sie zu stellen, bevor jemand verärgert ist und auf Rache sinnt. Beim Schreiben möchten Sie auch Ihre eigene Stimme behalten. Versuchen Sie, die KI zuerst auf Probleme hinzuweisen und Bearbeitungsvorschläge zu machen, anstatt einfach nur zu sagen: „Hey, schreibe das für mich um.“ Denn das Ergebnis wird nicht nur das KI-Wasserzeichen tragen, sondern auch wie KI klingen. Wir sollten nicht einfach all unser Denken und Urteilsvermögen an künstliche Intelligenz delegieren, nur weil wir es können, denn das macht uns faul. Es macht uns zu faulen Schreibern, zu faulen Kreativen. Nun, ich habe tatsächlich ein paar Tools erstellt, die dir helfen können. Wenn du etwas Unterstützung möchtest: Es ist ein kostenloses KI-Schreib-Toolkit, das unter diesem YouTube-Video verlinkt ist . Es vereint eine „KI-Verräter“- Fähigkeit, Bearbeitungs-Prompts und einige kostenlose GitHub-Tools, die eine Bereicherung für deinen Workflow sind. Die „KI-Verräter“-Fähigkeit hilft dabei, repetitive Formulierungen und andere Angewohnheiten wie negative Parallelismen zu erkennen, die KI-Texte extrem generisch klingen lassen. Du musst die Ergebnisse natürlich trotzdem lesen. Du brauchst immer noch deine eigenen Beispiele, Meinungen, Urteile usw. Aber es hilft dir dabei, dass das Ergebnis ein wenig weniger nach KI klingt. Nichts davon–also nichts, was ich dir in diesem kleinen Toolkit zur Verfügung stelle, das übrigens kostenlos ist–verspricht, einen Wasserzeichendetektor zu überlisten. Niemand kann das garantieren. Und falls es doch jemand behauptet, ignoriere ihn einfach. Er versucht nur, dir etwas zu verkaufen. Aber wir können zumindest dafür sorgen, dass unsere KI-Texte ein wenig weniger nach KI-Müll klingen–uns allen zuliebe, bitte. Klicke also auf den Link unten, wenn du dir diese Anleitung zu den kostenlosen Fähigkeiten und dem Toolset sichern möchtest, inklusive Anweisungen, wie du sie in ChatGPT und Claude installierst. Und wenn du schon dabei bist, abonniere diesen YouTube-Kanal, um mehr praktische KI-Tipps ohne den ganzen Hype zu erhalten. Danke. ChatGPT is getting invisible watermarks. If you use it to write emails, LinkedIn posts, a book, work for a client, it's going to be watermarked. The obvious question is, can someone now take your writing, put it in a tool and find out whether you used artificial intelligence? And what if you wrote the bloody thing yourself, then ask ChatGPT to tidy it up? Still watermarked? Yeah, potentially. We had a huge reaction a couple of months ago when Claude introduced this. Plenty of people at that time said they'd moved to ChatGPT. And I've had literally thousands of comments telling me that they were done with Claude. And at that time I said, hey, you know that OpenAI are going to be doing this too, right? And they're going to be doing it before December when the rules kick in and they have to do it. And here we are. OpenAI has announced its own version. They will be watermarking their outputs. Now, there are some differences. And like with Claude, there's a lot of rubbish being sold around this. Detectors, removers, tools promising to make your work undetectable. Nonsense. It is snake oil. Let's look at what has changed over the last couple of months and how this is different to the Claude watermark. Because it is in very important ways. First of all, let's look at the actual announcement which came out on October the 5th. This is from OpenAI. Basically saying that eligible ChatGPT and Codex text in the EU specifically is going to get the watermark as the rollout happens over the coming weeks. So we already have two very different situations here. It's very different to Claude because they went for a worldwide rollout, which does beg the question, why? If you're using ChatGPT in the EU, yep, this is something you need to pay attention to. Outside of the EU, the announcement does not make this a worldwide default. Which is weird, right? Because when Anthropic launched their watermark, they said they're going to have to do it worldwide because they couldn't find a good solution that would apply to the EU only. Therefore, they went global and everybody got their text watermarked by Claude. So what gives here? My name is Kyle. I help entrepreneurs use AI in their businesses without needing to become engineers. If you want more practical explanations like this one, subscribe and my free newsletter is linked down below. Anthropic's explanation at the time was basically, look, we have no way of enforcing this in a way that we can geofence it. So it's going to have to be done worldwide. And now we have OpenAI coming out with their own watermark, which is only inside the EU. That means it is not a technical limitation. They have region locked it within ChatGPT. So it's only going to be in the European Union at this time. So I think it's fair to ask, why has one provider managed to make this distinction and the other did not? More likely, if Anthropic wanted to have geofenced it and had it only in the EU, they would have done so. It's obviously doable, as OpenAI has just shown us, which leads us to the conclusion that they want their work watermarked. I think there's no other way around it apart from that. And I've talked at length in several other videos about why this might be the case. It helps them with synthetic data. It helps them to know what has been created by artificial intelligence, because then you can exclude it from your training set. Now, I think it's important to reiterate how these watermarks actually work. Again, thousands of comments from people asking these kind of questions. And it's still not clear for a lot of people how the mechanism works. And therefore, there was a lot of misinformation and people selling snake oil detectors and removers that don't actually work. So we need to quickly go through this again. I've talked about this at length in other videos, which I'll put on the screen around about now. So imagine the AI is finishing a sentence. It is predicting the next token. This is how large language models work. The weather is cold and blank. What's the next word? The weather is cold and gray. Great. It could have picked another reasonable word. And across a longer passage, there'll be lots of little choices like this. The weather is cold and miserable. The weather is cold and wet. The weather is cold and morose. These are all potential ways to complete the sentence. These are all possible next tokens in the sequence. What the watermark does is it changes the statistical distribution. It will change the choice of how or which word has been chosen as the next token, leaving a statistical pattern, a fingerprint across the wording. This illustration obviously is deliberately simple. The use of one word gray by itself proves absolutely nothing. It's not that ChatGPT is always going to pick gray over wet, but it's more about the patterns across the entirety of the output. Multiple paragraphs, each small decision leaving a trace just like a fingerprint. And if you have a long enough pattern, a long enough passage, and the right detector, the pattern can be revealed and we can say this is written by ChatGPT or this has been written by Claude. So this is from the official source from OpenAI describing how the watermark actually works. Our text watermarking technology TextGrain, so it's not SynthID, but it's probably based on similar kind of technologies, adds an invisible statistical signal to the model's word choices. Exactly the same as SynthID from Google, which is the underlying system inside of the Claude system as well. Our detector looks for that signal to assess whether a passage contains an OpenAI watermark. More details about TextGrain works can be found in our technical report. I'll put this below the YouTube video so you can find it, as well as put in a link where I'm going to give you a pack of resources connected to this, and it will be in the newsletter. In our evaluations, TextGrain matched or exceeded the performance of other approaches we tested, including SynthID. This is from Google for text. Even so, strong performance under ideal conditions does not guarantee reliable detection in everyday use. I'm going to talk about this because we can get false positives, which is really, really dangerous. So their explanation is basically the word choice probabilities plus a secret key allow them to detect. It does not, and I need to be clear about this, it does not require invisible spaces or extra characters. There's no Unicode that is shoved in. Nothing is added. It doesn't use more tokens. It's not hidden messages saying this is written by ChatGPT. There is nothing so crude being used. Instead, it is a statistical distribution. This means that the watermark stays with the writing. This is important to realize. If you copy the text into a Word document or into TextEdit, that does nothing. The watermark is still there. The words are still there. The words and the distribution and the choice of the words is the watermark. So you paste it as plain text. It doesn't matter. It's the same words. If you retype the whole thing manually, so you come off ChatGPT and you type it all out inside of Word, it doesn't matter. That will still have the watermark because it's in the choice of words. You could, as an example I've given before, you could take your ChatGPT output. You could carve it onto a stone tablet. You could bury that stone tablet. Your friend can dig it up. Take a photo. Email it to somebody's Palm Pilot. From that Palm Pilot, they can write it down onto a piece of paper and then hand that to the detector, and it would still have the watermark. Moving it from medium to medium, copy and pasting it does nothing because the text itself, the choice of words, is the watermark. Very, very important distinction here. So people hear invisible watermark, and they're imagining a little tag that they can scrub off, some kind of metadata. But no, the wording itself carries the signals. This also explains why so many of the people who are selling removers, or they're selling detectors, need a closer look. A lot of them are selling something that does not work, and it's snake oil. First though, the question I keep getting from people who actually write themselves and use AI to edit and tidy up, because I think this is a real big issue. Let's say you've spent a week writing something, a report, an argument, a piece for school, whatever it is, and it's your argument. It is your examples. It's written on your experience. And then you ask AI to help you. Now, there are several ways this can go, depending on how extensively you use artificial intelligence. You could ask for feedback. Here is an essay I've written, ChatGPT. Tell me, what parts of this confusing? Don't change anything, but tell me how I could improve this. And then you do the work yourself, and you do the changes in your own writing, typing it out. That's probably not going to flag anything. You're getting feedback, but you are deciding what to change, and you are making the changes. Or you could be proofreading. You could be asking for spelling and punctuation corrections. Or potentially, you ask for a full rewrite of the whole thing in a puncher style, or matching one of your favorite writers. These are very different amounts of AI involvement. And some will trigger the watermark to be applied. Others will not. It's about the amount generated by the model more than the usage per se. So Anthropic say that a light proofreading may give the watermark very little to attach to. Because it's not changing very much, it's hard to leave that fingerprint. Because it's not changing the word grey into morose or into wet. It is instead going through and making spelling changes. But extensive rewriting creates more opportunities for token selection, and therefore, for the application of the watermark. So we can't say that one corrected comma or one spelling mistake that's been fixed will automatically make the entire document reliably detectable. That is not the case. Very likely it will not. But we also can't promise that a rewritten version will come back clean because you supplied the original ideas. That doesn't matter because enough manipulation has been done by the AI to mark it as artificial intelligence as generated using AI. It is a sliding scale, and the probability of the watermark being conclusively added increases the more text is generated by the AI. And at a certain threshold, the detector will flip from, nope, this is not AI, to, yes, this is artificial intelligence. Now, something that's very, very important to point out is there are official detectors. The people who are selling these tools do not have access to those official detectors. So any AI detector, AI watermark remover, etc., they don't have access to the official detectors. So what they are selling is, well, either a complete lie or a best guess. But because they don't have access to OpenAI and Anthropic's ability to detect whether something has a watermark, they are just as in the dark as we are. So both Anthropic and OpenAI have tools that can look for the statistical patterns and say yes or no. This has been generated by Claude or by ChatGPT. But who has access to those tools? Does your boss? No. What about your client? No. Very unlikely. What about your teacher at university? No. They do not have access to these tools. Anthropic has released their detector in limited preview to certain partners. Very limited. I've struggled to find anyone who actually has access to this, and I've been looking around. So they said a couple of months ago they'd make it available, but they never said to whom. So technically, yes, they have. We just don't know who has access to it, and certainly not to the broad public. So Anthropic's detection API is available in private preview for eligible organizations. We just don't know who those organizations are, but it's probably going to be governments. It's probably going to be law courts. It's probably going to be research institutions, universities, potentially, but not necessarily for checking your essays. And OpenAI have been a lot more open about this. They have basically said detectors can make two kind of errors. They can report a watermark when none is present, a false positive, or miss a watermark that is present, a false negative. Our evaluations below illustrate some of the challenges. So they've been a lot more open about this than Anthropic have been. They've said, look, this is not a flawless technique. Shorter or more constrained text is harder to detect. We knew this about the SynthID technology already, and because this is sound, like it's very similar, it's statistical distribution. The same thing is the case here. A target false positive rate of 1%. Our detector identified watermarks in about 80% of 200 token passages. So it's around 150 words, roughly, in English at least, compared with 95% of 400 token passages. So 300 words or so for content such as psychology. Just psychology, apparently. Detection rates were substantially lower for content such as mathematics, where there's less flexibility in the word choice. So something like literature, poetry, it can move around a lot of words. It's poetry, I'm going to put that in scare quotes. It can move around a lot of words, therefore it has a lot of leniency to add in different words. And it still makes sense. If it is code, if it is mathematics, you can't do that because it breaks the mathematics. It breaks the code. And they have also pointed out that editing can weaken the watermark. In an evaluation of 400 token passages, replacing 10% of the words with synonyms reduced detection from 92% to 66%. That's just 10% of the words. And if you replace 25% of the words with a rewrite, it reduces to 17% accuracy in terms of detecting. Terrible. So rewriting works. As a result of this, ChatGPT or OpenAI have said, look, basically our detectors are a bit crap. And have said, these limitations contribute to our decision to provide initial detector access only to approved researchers and expert organizations who can help evaluate reliability and responsible uses. So they're initially limiting the text detector to expert organizations. So they are, like Anthropic, holding it back, which means that neither of the companies are given the public access to these technologies. So anyone selling detector tools, watermark removal tools are basically talking out of their ass. Sorry. Unless they have access to these very limited previews, they do not because it's going to be held back for extremely specific use cases. So if somebody sends you an AI percentage saying, this is 80 % AI, ask where it came from, because chances are it is BS. Ask them, what tool did you use? What method? What does that number claim to mean? It is snake oil. And I know below this video on YouTube later, I'm going to have a lot of AI detector tools saying, oh, you should use this one. I'm going to call you all out because it's absolute nonsense. So can you remove the watermark? We, with the Anthropic clawed watermark, thought the case might be yes. But we now have evidence from the ChatGPT watermark that this is the case. If you change the wording, you can weaken detection extremely fast. So as I just showed you, if you replace 25% of the text, so a quarter of the text, you can reduce the accuracy to 17%, which in most cases is going to lead to it being ignored. They're basically saying that this is a hard problem for them to tackle and that these detectors are fairly inaccurate. I think this is at least very honest of them. And it is the reason they're given for not releasing this widely. But, being clever here, it also allows them to fulfill their obligations under the EUAI Act. Remember, this is why these companies are putting out these detectors, putting out these watermarks. Otherwise, they can be fined and they can be fined a serious amount of money. But as long as they can show that they have made efforts in the direction, they're good to go. And honestly, fair play here. They've been open about it. They've said, this is what we can do. They've limited it to the EU only, unlike Anthropic. And then they've said, even then, we have a limited detector. They've made it kind of a big nothing burger, whilst Anthropic, instead, made a big deal about it and caused public consternation. Had thousands of people freaking them out about their watermark. This is a very common playbook. Anthropic tend to overplay news, whereas ChatGPT, OpenAI, they tend to underplay very, very different playbooks when it comes to public relationships. So, let's say a watermark is detected. A detector has found a signal. What happens? Does that mean AI wrote the whole thing? Did it rewrite something you wrote? Did you use it for translation? Did you spend hours editing drafts? These are very, very different stories. And a watermark can tell us different things. And again, OpenAI have been honest about what it can and it can't tell us. Text watermarks provide a limited signal about the role our systems played in a passage. It's important to understand what can and cannot be concluded from a detection result. A watermark does not measure human contribution. It can indicate that an OpenAI system generated or processed part of the passage, but not how much human judgment, editing or creativity went into it. So, it is not a percentage of this is AI, this is human made. That cannot exist. We've just seen they don't even have the accuracy to say whether or not AI has been used. So, they certainly can't demarcate this bit's human, this bit's AI. Just, it can't be done at this point. The second one, really important. I had a lot of people, hundreds of people commenting this on my videos, saying that the reason Anthropic and now OpenAI are adding watermarks is so they can claim ownership. No. A watermark does not establish ownership or responsibility. It does not determine who owns the text, whether or not the use was lawful and whether disclosure was required or who is responsible for it. Lots of people have been saying the watermark allows these companies to say, ah, that is our IP. We now own what you have talked about with our artificial intelligence. No. That's nonsense. And as you can see, one of the reasons why they don't want that, whether or not the use was lawful or disclosure was required, they don't want to own everybody's generated text because that could get them in legal hot water if people are, you know, generating things that are problematic. People are asking how to create bombs, et cetera, et cetera. And they manage to get that information out of the AI that is technically going to be the ownership of OpenAI or Anthropic. They don't want to have anything to do with that. So, I see a lot of people saying they're stealing my business ideas. They're stealing my book ideas. No. They don't care. They really don't care. A watermark does not identify the user. It does not associate a personal organization account prompt or conversation with the text. So, it has no user identifiable user information in it. A watermark does not verify accuracy. It cannot tell you whether the passage is true, misleading, harmful, or presented in the right context. That makes sense. Again, large language models do not have, they do not have a database of true and false facts. They just don't. They have a database, vector database of kind of relationships, semantic relationships, meaning relationships between various different tokens, various different concepts. But they don't have a ledger of what is true and what is not. Such a thing would be almost impossible to create. And again, importantly, the absence of a detected watermark does not prove human authorship. Text generated with OpenAI tools may be too short, edited, or translated for detection to work reliably. So, just because something does not show as having an OpenAI watermark, it could still have been generated by ChatGPT. It's just too small. It's been edited. And we saw how quickly that degrades the watermark. Or maybe it's been translated. It all may also come from another model. So, it may come from an older ChatGPT model that doesn't have the watermark. It may come from Claude. The OpenAI watermark detector is not going to be able to detect a Claude watermark and vice versa. And with Gemini and with Grok. Or you could use a model that doesn't watermark, for example. That's not the Chinese models, by the way, because lots of people say, oh, just use a Chinese model. They watermark. It may also come from unsupported model, pre-date watermarking, or being generated by another company's tools. So, just because no watermark doesn't necessarily mean anything. So, this whole system is so fragmented. And we have such a lack of visibility about what is watermarked and what isn't watermarked that it kind of becomes unimportant. And I want to point this out. Everyone stopped caring. When Claude first announced watermarking, people were furious. I put out several videos on there. And they all did very, very well because it was a hot button issue. People were very angry about their work being watermarked. I had many, many comments saying, I'm going to stop using Anthropic. Screw those guys. I'm going to use Chinese models. I'm going to use ChatGPT. Both of which I pointed out do use watermarking. It feels like that argument and the fury around the watermarking has faded. Did everyone just decide it was fine? Did they stop caring? There are still questions from my earlier videos coming in about whether the detector is available. No. Whether editing counts. Yes. If you edit enough, the watermark will go away. And whether removers work. No. They do not. These concerns haven't magically disappeared. But I guess for a lot of people, there hasn't been an obvious day-to-day consequence yet. They still need to send an email, finish document, run the business, put together an essay. The watermark is invisible. The checker doesn't exist for most people. The public can't check it. Most organizations can't check for the watermark. So who cares? And AI news moves ridiculously fast. Another model comes out and everyone talks about that. Instead, we have moved on. And people have other things to worry about. Other things to be angry about. Like, more recently, the potential 10% chance of artificial intelligence destroying humanity. The thing is, though, with these big, flashy, extravagant news items, these kind of sci-fi fantasies of AI killing us all, if we hyperfixate on those, and they are important issues, but if we fixate on those, we forget the impact of artificial intelligence right now. Now, we're focusing on the future rather than the present. And there's a lot happening with artificial intelligence right now in jobs, in watermarking, in privacy, that we need to be paying attention to. And the more that we focus on the fantasy and the sci -fi, the less likely we are going to pay attention to what's actually important right now. So, in terms of what to actually do, I would keep using artificial intelligence, but I'd be a bit more deliberate with work where authorship and client expectations meet. So, if you're working for a client or if you're putting in an essay, I would be ready to show the provenance of my work. If you wrote it, save versions that you have before asking AI to change anything. Track edits. Use version history on comparison between drafts so you can see the artifact being put together. Just basically cover yourself. Have belt and braces just in case you're called up and you have to show that you've done the work yourself. And also agree the rules. If you are working with a client who hates artificial intelligence use, make sure you know that and you've had that conversation before delivering the work. You need to match their expectations. And if they find out you've been using artificial intelligence when you agreed you were not, well, that's a bigger problem than just whether or not you used AI. That's a trust issue at that point. So, you need to work out, are they happy with you using AI for research assistance, proofreading, drafting? Does confidential information need to stay out of particular tools? Yes, probably. You need to ask those questions early. And it's much easier to ask them before somebody is upset and out for blood. For writing, you also want to keep your voice. Try asking the AI to flag problems and suggest edits first before just saying to the AI, hey, rewrite this for me. Because it's going to end up not only having the AI watermark, but also sounding like AI. We shouldn't just delegate all of our thinking and all of our judgment to artificial intelligence because we can. Because it makes us lazy. It makes us lazy writers, lazy creators. Now, I have actually created a little bunch of tools that can help you. If you want some help, it's a free AI writing toolkit. It's going to be linked below this YouTube video. And it brings together an AI tells skill, editing prompts, and some of the free GitHub tools are worth adding to your workflow. The AI tell skill helps to flag repetitive phrasing and other habits like negative parallelisms that make AI writing sound extremely generic. You still need to read the output. You still need your own examples, opinions, judgment, etc. But it's going to just help you make stuff sound less like AI. Now, none of this, none of the things I'm providing you in this little toolkit. Again, it's free. But none of it promises to beat the watermark detector. Nobody can say that. And if anybody does, ignore them. They're trying to sell you something. But we can at least make our AI writing sound a little less like AI slop for all of our sakes, please. So check the link below if you want to grab a copy of that guide, the free skills, and the tool set as well, including instructions about how you can install them into ChatGPT and into Claude. And while you're down there, make sure to subscribe here on YouTube to get more practical AI advice without the hype. Thank you. ChatGPTに目に見えない透かし （ウォーターマーク）が導入 されます。メールやLinkedInの 投稿、書籍の執筆、 クライアントワークなどで ChatGPTを使うと、そこに 透かしが入るようになります 。当然の疑問ですが、他人が あなたの書いた文章をツール にかけて、AIを使ったかどう かを判別できるようになるの でしょうか？では、自分で 一生懸命書いた文章を、 ChatGPTに推敲してもらった 場合はどうなるのでしょう？ それにも透かしが入るの でしょうか？ええ、その可能 性があります。数ヶ月前、 Claudeがこれを導入した際には 大きな反響がありました。 当時、多くの人がChatGPTに 乗り換えると言い、Claudeとは もう終わりだというコメント を何千件ももらいました。私 はその時、「OpenAIも同じこと をするって知ってるよね？」 と言いました。「彼らも ルールが施行される12月まで には、そうせざるを得なく なるからね」と。そして、 その時が来ました。OpenAIが 独自の透かし機能を発表した のです。彼らは生成される 出力に透かしを入れることに なります。さて、いくつかの 違いがあります。Claudeの時と 同様、この件に関しては多く のデタラメな情報が出回って います。検出ツールや削除 ツール、あなたの文章を検知 不可能にすると約束する ツールなどです。ナンセンス です。どれもインチキ商品 ですよ。この数ヶ月で何が 変わったのか、そしてなぜ これがClaudeの透かしと重要な 点で異なるのかを見ていき ましょう。まずは、10月5日に 発表された実際の声明を見て みましょう。これはOpenAIから の発表です。基本的には、 今後数週間のロールアウトに 伴い、EU域内の対象となる ChatGPTおよびCodexのテキストに 透かしが適用されるという 内容です。つまり、すでに 両者には非常に異なる状況が あるということです。世界 展開したClaudeとは大きく 異なります。なぜでしょうか ？EUでChatGPTを使っているなら 、確かに注意が必要です。 しかし、今回の発表ではEU外 は世界共通のデフォルト設定 にはなっていません。奇妙 ですよね？というのも、 Anthropicが透かしを導入した際 、彼らはEUだけに限定する 適切な解決策が見つから なかったため、全世界で導入 せざるを得ないと言ってい ました。そのため、彼らは 世界規模で展開し、Claudeを 使う全員のテキストに透かし が入ったのです。では、今回 の件はどうなっているの でしょう？私の名前はカイル です。エンジニアにならなく ても、起業家がビジネスでAI を活用できるよう支援してい ます。このような実践的な 解説をもっと見たい方は、 チャンネル登録と、下に リンクを貼った無料ニュース レターの登録をお願いします 。当時のAnthropicの説明は、「 地理的な制限をかけて運用 する方法がない」というもの でした。つまり、これは世界 規模で行わなければならない ということです。そして今、 OpenAIが独自の電子透かしを 導入しましたが、これはEU内 のみです。つまり、技術的な 制限ではないということです 。彼らはChatGPT内で地域制限 をかけており、現時点では 欧州連合内のみとなってい ます。ですから、「なぜ一方 のプロバイダーはこの区別が できて、もう一方はでき なかったのか」と問うのは 妥当だと思います。可能性 として高いのは、もしAnthropic が地理的制限をかけてEU内 のみにしようと思えば、そう していただろうということ です。OpenAIが示した通り、 明らかに実行可能であり、 彼らが自社の成果物に電子 透かしを入れたがっている という結論に至ります。それ 以外に考えられる理由はない と思います。なぜそうなるの かについては、他のいくつか の動画で詳しく話してきまし た。それは合成データの扱い に役立つからです。何が人工 知能によって作成されたのか を知るのに役立ちます。 なぜなら、それを学習データ セットから除外できるから です。さて、これらの電子 透かしが実際にどのように 機能するのか、改めて説明し ておくことが重要だと思い ます。繰り返しますが、 こうした質問をする人々から 何千ものコメントが寄せられ ており、多くの人にとって その仕組みはまだ明確では ありません。そのため、誤っ た情報が多く出回り、実際に は機能しないようなまやかし の検出ツールや削除ツールを 販売する人々もいます。 ですから、もう一度手短に 説明する必要があります。 これについては他の動画で 詳しく話しており、この辺り に表示しておきます。では、 AIが文章を完成させている ところを想像してください。 それは次のトークンを予測し ています。これが大規模言語 モデルの仕組みです。「天気 は寒くて……（空白）」次の 単語は何でしょうか？天気は 寒くて灰色だ。いいですね。 他の妥当な単語を選ぶことも できたはずです。長い文章 全体では、このような小さな 選択が数多く行われます。 天気は寒くて陰鬱だ。天気は 寒くて湿っている。天気は 寒くて悲しげだ。これらは すべて、文章を完成させる ための潜在的な方法です。 これらはすべて、シーケンス における次のトークンの候補 です。電子透かしが行うのは 、統計的分布を変化させる ことです。次にどの単語が トークンとして選ばれるかの 選択を変えることで、言葉の 至る所に統計的なパターン、 つまり指紋を残すのです。 この例えは、明らかに意図的 に単純化しています。「灰色 」という一つの単語を使った からといって、それだけで 何かを証明できるわけでは ありません。ChatGPTが常に「 湿っている」よりも「灰色」 を選ぶというわけではなく、 複数の段落にわたる出力全体 のパターンが重要なのです。 それぞれの小さな決定が、 指紋のように痕跡を残して いくのです。十分な長さの パターンや文章があり、適切 な検出器さえあれば、その パターンは明らかになり、 これがChatGPTによるものか、 あるいはClaudeによって書かれ たものかを判断できます。 さて、これはOpenAIの公式情報 源による、透かし（ ウォーターマーク）が実際に どのように機能するかを説明 したものです。我々の テキスト透かし技術「TextGrain 」は、SynthIDではありません が、おそらく同様の技術に 基づいています。これはGoogle のSynthIDと全く同じく、 モデルの単語選択に目に見え ない統計的なシグナルを追加 するもので、Claudeのシステム 内部の基盤システムも同様 です。我々の検出器は、その シグナルを探すことで、文章 にOpenAIの透かしが含まれて いるかどうかを評価します。 TextGrainの仕組みに関する詳細 は、我々の技術レポートで 見ることができます。これを YouTube動画の下に記載して おきますので確認できます。 また、これに関連する リソースパックへのリンクも 貼り付けますので、ニュース レターで確認してください。 評価において、TextGrainは SynthIDを含む、我々がテスト した他のアプローチと同等か 、それを上回る性能を示し ました。これはGoogleの テキスト用技術です。とは いえ、理想的な条件下での 強力なパフォーマンスが、 日常使用における確実な検出 を保証するわけではありませ ん。誤検知（フォールス ポジティブ）が発生する可能 性があり、これは非常に危険 なことなので、この点 についてお話しします。彼ら の説明は基本的に、単語選択 の確率に秘密鍵を 組み合わせることで検出が 可能になるというものです。 これについては明確にして おく必要がありますが、そう ではありません。目に見え ないスペースや余分な文字を 必要とするものではありませ ん。挿入されたUnicodeも存在 しません。何も追加されませ ん。トークン数も増えません 。「これはChatGPTで書かれた 」という隠しメッセージでは ありません。そのような原始 的なものは一切使われてい ません。そうではなく、統計 的な分布なのです。つまり、 透かしは書き込みに残り 続けるということです。この ことを理解しておくことが 重要です。テキストをWord 文書やTextEditにコピーしても 、何も変わりません。透かし はそこに残り続けます。単語 はそのまま残るからです。 単語そのもの、その分布、 そして単語の選択こそが 透かしなのです。ですから、 プレーンテキストとして貼り 付けても関係ありません。 同じ単語だからです。もし 手動で全て打ち直したとして も、つまりChatGPTから出力さ れたものをWordで全て 打ち直したとしても、関係 ありません。単語の選択に 透かしが含まれているため、 やはり透かしは残ります。 皆さんもできるはずです。 これが以前挙げた例です。 ChatGPTの出力を石板に刻み、 それを地中に埋め、友人に 掘り起こさせて写真を撮り、 誰かのパームパイロットに メールで送ったとします。 さらにそこから紙に書き写し て検知器に渡したとしても、 そこには依然として透かし（ ウォーターマーク）が残って います。媒体を変えたり、 コピー＆ペーストを繰り返し たりしても何の意味もあり ません。テキストそのもの、 つまり言葉の選択こそが 透かしそのものだからです。 これは非常に、非常に重要な 区別です。「不可視の透かし 」と聞くと、人々は消去可能 な小さなタグや、何らかの メタデータのようなものを 想像します。しかし違います 。言葉の言い回しそのものに 信号が含まれているのです。 このことは、なぜ透かし除去 ソフトや検知ソフトを販売し ている業者の多くを、もっと 注意深く見る必要があるのか という理由も説明しています 。その多くは、実際には機能 しないものを売っているから です。いわば、インチキ薬（ スネークオイル）のような ものです。まずは、実際に 自分で執筆を行い、AIを編集 や整文に利用している人々 から繰り返し寄せられる質問 についてお話しします。これ は非常に大きな問題だと考え ているからです。あなたが1 週間かけて何かを書いたとし ましょう。報告書、議論、 あるいは学校の課題でも何 でもいいのですが、それは あなた自身の論理に基づいて います。あなたの挙げた例 です。あなたの経験に基づい て書かれています。そして、 AIに助けを求めます。AIを どの程度活用するかによって 、いくつかのパターンが考え られます。フィードバックを 求めることもできるでしょう 。「ChatGPT、これが私が書い たエッセイです。どこが 分かりにくいか教えて ください」と聞くことができ ます。「何も変更しないで、 どう改善できるかだけ教えて 」と頼むこともできます。 そして、自分で作業を行い、 自分の手で文章を打ち直して 修正を加えます。それなら、 おそらく何も検知されない でしょう。フィードバックは 受けていますが、何を変更 するかを決定し、実際に変更 を加えているのはあなた自身 だからです。あるいは、校正 を頼むかもしれません。 スペルミスや句読点の修正を 依頼することもできます。 あるいは、もっとパンチの 効いたスタイルに、あるいは 好きな作家の文体に合わせる ために、全文の書き直しを 依頼するかもしれません。 これらはAIへの関わり方が 大きく異なり、一部のケース では透かしが適用される トリガーになります。そう ならないケースもあります。 AIを「使ったかどうか」より も、「モデルが生成した量」 の方が重要なのです。Anthropic 社によると、軽い校正程度で あれば、あまり文章が変わら ないため、透かしが定着する 余地はほとんどありません。 「グレー（gray）」という 単語を「モーヴ（mauve）」や 「ウェット（wet）」に変える ようなことはしないため、 指紋を残すのが難しいのです 。その代わりに、綴りの修正 などを行っているだけだから です。しかし、大幅な 書き換えを行えばトークン 選択の機会が増え、それだけ 透かしが適用されやすくなり ます。ですから、カンマを1 つ修正したとか、スペルミス を1つ直しただけで、文書 全体が確実に検知できるよう になるとは言えません。 そんなことはありません。 まず間違いなく無理でしょう 。しかし、元のアイデアを 提供している以上、 書き換えれば確実にクリーン になるとも言い切れません。 AIによる改変が十分に行われ ていれば、AIが生成したもの としてマークされるため、 それは関係ありません。これ は段階的なもので、AIが生成 するテキストが増えるほど 透かしが確実に追加される 確率は高まり、ある閾値を 超えると検知器は「いいえ、 AIではありません」から「 はい、これは人工知能です」 に切り替わります。さて、 非常に重要な指摘ですが、 公式の検知器というものが 存在します。こうしたツール を販売している人たちは、 それらの公式検知器に アクセスすることはできませ ん。つまり、どんなAI検知器 やAI透かし除去ツールであれ 、彼らは公式の検知器を 使えるわけではないのです。 ですから、彼らが売っている ものは、完全に嘘か、 せいぜい当て推量にすぎませ ん。彼らはOpenAIやAnthropicが 持つ、透かしの有無を検知 する能力を持っていないため 、私たちと同じように何も わかっていないのです。 AnthropicとOpenAIはどちらも、 統計的パターンを調べて「 はい」か「いいえ」でClaudeや ChatGPTが生成したものかを 判定できるツールを持ってい ます。ですが、そのツールに 誰がアクセスできるのでしょ うか？あなたのボスですか？ いいえ。クライアントは？ いいえ、まずあり得ません。 大学の先生はどうでしょう？ いいえ、彼らもそのツールに はアクセスできません。 Anthropicは、一部のパートナー 向けに検知器を限定的な プレビューとして公開しまし た。非常に限定的です。私は 実際にこれにアクセスできる 人を探そうとしましたが、 なかなか見つかりませんでし た。数か月前に彼らはツール を公開すると言いましたが、 誰に対してかは明言しません でした。技術的には確かに 公開はされています。ただ、 誰がアクセス権を持っている のかはわからず、一般大衆 向けでないことは確かです。 Anthropicの検知APIは、適格な 組織向けにプライベート プレビューとして提供されて います。どの組織が対象かは 不明ですが、おそらく政府や 裁判所、研究機関、あるいは 大学かもしれませんが、 皆さんのレポートをチェック するためではないでしょう。 OpenAIはこの点について、より オープンな姿勢をとってい ます。彼らは基本的に、検知 器には2種類のエラーが 起こり得ると述べています。 透かしがないのに検知して しまう「偽陽性」と、存在 する透かしを見逃してしまう 「偽陰性」です。以下の評価 は、いくつかの課題を 浮き彫りにしています。彼ら はAnthropic社よりも、この点 についてずっとオープンです 。彼らは「これは完璧な手法 ではない」と明言しています 。短文や制約の多いテキスト ほど、検出が困難になります 。SynthID技術については以前 から分かっていましたが、 今回も統計的な分布が非常に 似ているため、同様の状況 です。誤検出率を1%に抑える 設定で、私たちの検出器は200 トークンの文章の約80%で電子 透かしを特定しました。英語 の場合、だいたい150語程度の 長さです。心理学のような 内容であれば、400トークン（ 約300語）の文章で95%の検出率 となります。しかも、心理学 限定のようです。数学のよう に言葉の選択肢が少ない コンテンツでは、検出率は 大幅に低下しました。文学や 詩のようなものなら、言葉を いろいろと入れ替えることが できます。詩、とあえて引用 符付きで言いますが。言葉を 入れ替えても意味が通じる ため、多様な表現を追加する 余地が大きく残されています 。コードや数学の場合、それ をすると計算が合わなくなっ たり、コードが壊れたりする ので不可能です。また、彼ら は編集によって電子透かしが 弱まる可能性も指摘してい ます。400トークンの文章で 評価したところ、単語の10%を 類義語に置き換えるだけで、 検出率は92%から66%に低下し ました。たった10%の置き換え です。もし25%の単語を 書き換えた場合、検出精度は 17%まで低下します。ひどい 結果です。つまり、書き換え は有効なのです。その結果、 ChatGPTを提供するOpenAIは「 正直、我々の検出器は少し 性能が悪い」と認めています 。彼らは「こうした制限が あるため、検出器への アクセスは、信頼性や責任 ある利用を評価できる、承認 された研究者や専門組織のみ に限定することにした」と 述べています。つまり、当初 はテキスト検出器を専門組織 にのみ限定公開するという ことです。Anthropic社と同様に 公開を控えており、どちらの 企業も一般ユーザーには これらの技術を提供してい ません。ですから、検出 ツールや透かし除去ツールを 販売している業者は、基本的 にデタラメを言っている ということです。残念ですが 。彼らが極めて限定的な プレビュー版にアクセス できるのでない限り、それは 不可能です。なぜなら、特定 の用途向けにのみ制限されて いるからです。もし誰かが「 これはAI生成率80%です」とAI による判定結果を送ってき たら、その根拠を問い詰めて ください。ほぼ間違いなく 出鱈目ですから。「どの ツールを使ったのですか？」 と聞いてみてください。「 どのような手法で？」と。 その数字は何を意味すると 主張しているのでしょうか？ 「それはまやかしです。この YouTube動画の下には、後で たくさんのAI検出ツールが「 あ、これを使ってみて」と 言ってくるでしょう。皆さん のことを呼び出しますよ。 だって、全くのナンセンス ですから。では、透かし（ ウォーターマーク）を削除 できるのでしょうか？Anthropic のClaudeの透かしについては、 そうかもしれないと思ってい ましたが、ChatGPTの透かし に関する証拠により、実際に そうであることが分かりまし た。言葉遣いを変えれば、 検出を非常に素早く弱める ことができます。先ほどお 見せしたように、テキストの 25%、つまり4分の1を 置き換えれば、精度を17%まで 下げることができ、ほとんど の場合、無視される結果と なります。つまり彼らは、 これが取り組むのが難しい 問題だと言っているのです。 そして、これらの検出器は かなり不正確だということ です。これは彼らの非常に 誠実な態度だと思いますし、 これを広く公開しない理由も そこにあります。しかし、 彼らは賢いですね。これ により、EUのAI法に基づく 義務も果たすことができるの です。覚えておいてください 。企業がこうした検出器や 透かしを導入しているのは そのためです。そうでなけれ ば、彼らは罰金を科される 可能性があり、しかもかなり の高額になるかもしれません 。しかし、その方向に向けて 努力したことを示せさえすれ ば、問題はないのです。正直 なところ、これは公平な対応 です。彼らはそれについて オープンでした。彼らは、 自分たちにできることはこれ だと言いました。Anthropicとは 異なり、EU圏内に限定しまし た。さらに、その上でさえ 検出器には限界があると述べ ています。彼らはこれを、 取るに足らないものに仕立て たのです。一方でAnthropicは 大げさに取り上げ、世間を 混乱させ、何千人もの人々を 透かしの件でパニックに陥ら せました。これは非常によく ある手法です。Anthropicは ニュースを誇張しがちですが 、ChatGPTやOpenAIは控えめに 扱う傾向があります。広報 活動に関しては、両社は全く 異なる戦略をとっています。 では、透かしが検出されたと しましょう。検出器が シグナルを見つけました。何 が起こるのでしょうか？それ はAIがすべてを書いたという 意味でしょうか？あなたが 書いたものをAIが書き直した のでしょうか？翻訳に使った のでしょうか？何時間もかけ て下書きを編集したのでしょ うか？これらは全く異なる 状況であり、透かしが示す 意味もそれぞれ異なります。 繰り返しますが、OpenAIは 透かしで何が分かって何が 分からないかについて誠実 でした。テキストの透かしは 、我々のシステムが文章の中 で果たした役割について、 限定的な情報しか提供しませ ん。検出結果から何が結論 付けられ、何が結論付けられ ないのかを理解することが 重要です。ウォーターマーク は、人間の貢献度を測定する ものではありません。OpenAIの システムが文章の一部を生成 または処理したことは示せて も、そこにどれだけの人間 による判断、編集、創造性が 含まれているかまでは分かり ません。つまり、「これがAI で、これが人間によるもの」 という割合を示すものでは ないのです。そのようなもの は存在し得ません。AIが使用 されたかどうかさえ、正確に 判断できていないことは 先ほど見た通りです。 ですから、ここからが人間で 、ここからがAIだと明確に 区分することなど到底不可能 なのです。現時点では、ただ できない相談です。2つ目、 これが本当に重要です。私の 動画に何百人もの方から、「 AnthropicやOpenAIがウォーター マークを導入しているのは、 所有権を主張するためだ」 というコメントをいただき ました。いいえ、違います。 ウォーターマークは所有権や 責任を確立するものではあり ません。誰がそのテキストを 所有しているか、その利用が 適法だったか、開示が必要 だったか、あるいは誰が責任 を負うべきか、そうしたこと を決定するものではないの です。多くの人が、 ウォーターマークがあれば 企業は「ああ、それは我々の 知的財産だ」と言えるように なると言っています。我々の 人工知能とあなたが交わした 会話の内容を、今や我々が 所有していると。いいえ、 それはナンセンスです。彼ら がそれを望まない理由の一つ として、利用が適法か開示が 必要かに関わらず、もし誰か が問題のある内容を生成した 場合、法的なトラブルに 巻き込まれる可能性がある ため、全員の生成テキストを 所有したくなどないのです。 例えば爆弾の作り方などをAI に聞き出し、その情報を 引き出すことに成功した場合 、それが技術的にOpenAIや Anthropicの所有物になって しまいます。彼らはそのよう なことには一切関わりたく ないのです。ですから、「 彼らは私のビジネスアイデア を盗んでいる」「本の アイデアを盗んでいる」 という意見をよく目にします が、いいえ、彼らは気にして いません。本当にどうでも いいのです。ウォーター マークはユーザーを特定し ません。特定の個人、組織、 アカウント、プロンプトを そのテキストと結びつける ことはないため、ユーザーを 識別できる情報は含まれてい ません。ウォーターマークは 正確性を検証するものでは ありません。その文章が真実 か、誤解を招くものか、有害 か、あるいは適切な文脈で 提示されているか、それを 教えてくれることはないの です。当然ですよね。 繰り返しになりますが、大 規模言語モデルには、正しい 事実と誤った事実を分ける データベースなど存在しない のです。本当に、存在しませ ん。彼らが持っているのは、 さまざまなトークンや概念間 の関係性、意味的なつながり のデータベースであり、何が 真実で何がそうでないかを 記録した台帳ではないのです 。そのようなものを作成する ことは、ほぼ不可能に近い でしょう。繰り返しになり ますが、重要なのは、電子 透かしが検出されないからと いって、人間が書いたものだ と証明されるわけではない ということです。OpenAIの ツールで生成されたテキスト は、短すぎたり、編集されて いたり、翻訳されていたり すると、精度よく検出でき ない場合があります。つまり 、OpenAIの透かしが表示され ないからといって、ChatGPTで 生成されていないとは限ら ないのです。テキストが短 すぎるのです。編集されて いる場合、透かしはすぐに 劣化しますし、翻訳されて いる可能性もあります。また 、別のモデルから生成された 可能性もあります。透かしの ない古いChatGPTモデルが使わ れたのかもしれません。Claude が使われた可能性もあります 。OpenAIの透かし検出器でClaude の透かしを検出することは できませんし、その逆もまた 然りです。GeminiやGlock についても同様です。 あるいは、透かしを入れない モデルを使うこともできます 。ちなみに、中国のモデル ならいいというわけではあり ません。多くの人が「中国の モデルを使えばいい」と言い ますが。それらにも透かしは 入ります。透かし導入前の サポート対象外のモデルから 生成されたか、他社のツール で作られた可能性もあります 。ですから、透かしがない からといって、必ずしも意味 があるわけではありません。 このシステム全体が非常に 断片的で、どれに透かしが あり、どれにないのかが 不透明なため、もはや重要で はなくなってきているのです 。これだけは指摘しておき たいです。Claudeが最初に 透かしの導入を発表したとき 、皆が猛反発しましたが、今 はもう誰も気にしていません 。その件でいくつか動画を 出しましたが、どれも非常に 反響がありました。当時は ホットな話題だったからです 。自分の成果物に透かしが 入ることに、人々は激怒して いました。「Anthropicを使うの はやめる」というコメントも たくさんありました。「 あいつら、ふざけるな」と。 「中国のモデルを使う」「 ChatGPTを使う」「どちらも 透かしを入れている」と私が 指摘したにもかかわらずです 。その議論や、透かし に対する怒りは薄れてしまっ たようです。皆、問題ないと 判断したのでしょうか？気に しなくなったのでしょうか？ 私の以前の動画には、今でも 検出器が使えるかという質問 が寄せられます。使えません 。編集は影響するのか？はい 、十分に編集すれば透かしは 消えてしまいます。除去 ツールは効くのか？いいえ、 効きません。こうした懸念が 魔法のように消えたわけでは ありませんが、多くの人 にとって、まだ日常的な影響 が実感できていないのでしょ う。彼らはメールを送り、 書類を完成させ、ビジネスを 回し、レポートをまとめ なければなりません。透かし は見えず、チェックツールも 存在しないのです。一般の人 は、ほとんどチェックでき ません。ほとんどの組織でも 、透かしの有無を確認する ことは不可能です。だから、 誰が気にするというのでしょ う？AI関連のニュースは驚く ほどの速さで動いています。 新しいモデルが出れば、 みんなそちらの話ばかりする ようになります。私たちは 次に進んでしまうのです。 人々には他に心配すべきこと や怒るべきことがあり、 例えば最近では、AIが人類を 滅ぼす確率が10%あるといった 話がそれにあたります。 しかし問題は、こうした派手 で仰々しいニュース、つまり AIが人類を滅ぼすといったSF ファンタジーに固執して しまうと、たとえそれが重要 な問題だとしても、今まさに 起きているAIの影響を忘れて しまうことです。私たちは 現在よりも未来に目を向けて しまっています。今、AIの 分野では、仕事への影響、 ウォーターマーク、 プライバシーなど、私たちが 注目すべき多くのことが起き ています。つまり、 ファンタジーやSFに注目すれ ばするほど、今本当に重要な ことへの関心が薄れてしまう のです。では、具体的にどう すべきかですが、私はAIを 使い続けます。ただし、著作 権やクライアントの期待が 関わる仕事では、より慎重に なります。クライアントの 仕事やレポートの提出などで は、その成果物が自分の手 によるものであると証明 できるようにしておきます。 自分で書いたものなら、AIに 修正させる前に元の バージョンを保存しておき ましょう。編集履歴を記録し ておくのです。ドラフト間の 比較のためにバージョン履歴 を使い、どのように成果物が 構築されたかがわかるように します。基本的には、自分を 守るための対策です。万が一 、自分でやったことを証明し なければならなくなった時の ために、念には念を入れて おきましょう。そして、 ルールを決めておくことも 重要です。もしAIの使用を 嫌うクライアントと仕事を するなら、そのことを しっかり把握し、成果物を 納品する前に話し合っておく 必要があります。相手の期待 に応える必要があるからです 。もしAIを使わないと合意し ていたのにAIを使ったことが 発覚すれば、それはAIを使っ たかどうかという問題よりも 大きな問題になります。それ は信頼の問題に関わるから です。ですから、AIを リサーチの補助、校正、 ドラフト作成に使うことを 相手が許可してくれるかを 確認しなければなりません。 機密情報を特定のツールに 入れない必要があるかどう かも確認しましょう。ええ、 おそらくその必要がある でしょう。そうした質問は 早い段階で行うべきです。 相手が憤慨して非難してくる 前に尋ねる方が、ずっと簡単 ですから。執筆においては、 自分の文章スタイルを保つ ことも大切です。AIに丸投げ して書き直させる前に、 まずはAIに問題点を指摘させ 、修正案を出してもらうよう にしてみてください。 なぜなら、丸投げするとAIの 痕跡が残るだけでなく、 いかにもAIらしい文章になっ てしまうからです。AIが 使えるからといって、私たち の思考や判断のすべてを 委ねるべきではありません。 それでは怠慢になってしまい ます。書き手としても、 クリエイターとしても怠惰に なってしまうのです。そこで 、皆さんの助けとなるツール をいくつか作成しました。AI ライティング・ツールキット （無料）を用意しました。 このYouTube動画の下のリンク からアクセスできます。これ には、AI判定スキルや編集 プロンプト、ワークフローに 取り入れるべきGitHubの無料 ツールなどが含まれています 。AI判定スキルは、AI特有の 極めて平凡な文章を生む、 繰り返し表現や否定的な並列 構造などの癖を見抜くのに 役立ちます。もちろん、出力 された文章には必ず目を通す 必要があります。独自の例や 意見、判断なども不可欠です が、これを使えば少しは「AI っぽさ」を抑えることができ ます。ただし、私が提供する このツールキットは無料です が、AI検出ツールを完全に 回避できると保証するもので はありません。そんなことを 言える人はいません。もし そんなことを言う人がいたら 、無視してください。何かを 売りつけようとしているだけ です。それでも、私たち自身 のために、AIが生成したよう な味気ない文章を少しでも 減らすことは可能です。下の リンクから、無料のスキルや ツールセットのガイドを入手 してください。ChatGPTやClaude への導入手順も含まれてい ます。また、下にあるYouTube チャンネル登録ボタンから、 誇大広告ではない実践的なAI 活用術をぜひチェックして ください。ありがとうござい ます。 챗 GPT에 보이지 않는 워터 마크가 도입 됩니다. 이메일, 링크드 인 게시물, 클라이언트 용 작업 물을 작성 하는 데 사용 하면 워터 마크가 표시 될 것 입니다. 분명한 질문은, 이제 누군가 당신의 글을 도구에 넣어 인공 지능을 사용 했는지 알아낼 수 있느냐는 것 입니다. 그럼 직접 쓴 글을 챗 GPT에게 다듬어 달라고 부탁 하면 어떻게 될까요? 여전히 워터 마크가 남을 까요? 네, 그럴 가능성이 있습니다. 두어 달 전 클로드 (Claude) 가 이를 도입 했을 때 엄청난 반응이 있었습니다. 당시 많은 사람들이 챗 GPT로 옮기 겠다고 했고, 저 에게도 클로드를 더 이상 쓰지 않겠다는 수천 개의 댓글이 달렸 습니다. 당시 저는 "오픈 AI도 똑같이 할 거라는 거 아시죠?" 라고 말했습니다. "12 월에 규정이 시행 되어 의무화 되기 전에 그들도 그렇게 할 겁니다." 라고요. 그리고 지금 이렇게 되었습니다. 오픈 AI가 자체적 인 방안을 발표 했습니다. 그들은 결과물에 워터 마크를 표시 할 예정 입니다. 이제 몇 가지 차이점이 있는데, 클로드 때와 마찬가지로 이와 관련해 헛소리 들이 많이 팔리고 있습니다. 탐지기, 제거 도구, 당신의 작업을 감지 할 수 없게 해주 겠다는 도구들 말입니다. 말도 안 되는 소리 입니다. 전부 엉터리 입니다. 지난 몇 달간 무엇이 바뀌 었는지, 그리고 이것이 클로드의 워터 마크와 어떻게 다른지 살펴 보겠습니다. 아주 중요한 차이점 들이 있거든요. 우선, 10 월 5 일에 나온 실제 발표 내용을 살펴 보죠. 오픈 AI 에서 나온 내용 입니다. 기본적으로 앞으로 몇 주 동안 배포가 진행됨에 따라 특히 EU 내의 적격 챗 GPT 및 코덱스 (Codex) 텍스트에 워터 마크가 적용될 것이라는 내용 입니다. 자, 여기서 이미 두 가지 매우 다른 상황이 발생 합니다. 전 세계적으로 적용 했던 클로드와는 매우 다릅니다. 왜 일까요? EU에서 챗 GPT를 사용 하고 계신 다면, 네, 이 점에 주의를 기울이 셔야 합니다. EU 밖에서는 이번 발표가 전 세계적인 기본값으로 설정 되지 않는데 , 이상 하지 않나요? 앤 스로 픽 (Anthropic) 이 워터 마크를 도입 했을 때는 EU 에만 적용 할 마땅한 해결책을 찾지 못해 전 세계적으로 적용 해야 한다고 했기 때문 입니다. 그래서 그들은 글로벌 하게 적용 했고, 모두 가 클로드에 의해 텍스트에 워터 마크가 표시 되었습니다 . 그럼, 어떻게 된 일 일까요? 제 이름은 카일 입니다. 저는 기업가 들이 엔지니어가 될 필요 없이 비즈니스에 AI를 활용 하도록 돕고 있습니다. 이와 같은 더 실용적인 설명 을 원하시면 구독 하시고, 아래 링크 된 무료 뉴스 레터 도 확인해 주세요. 당시 앤 스로 픽의 설명은 기본적으로 "우리는 이를 지역별로 제한 할 방법이 없습니다" 라는 것이 었 습니다. 그러니, 전 세계적으로 시행 되어야 할 것 입니다. 이제 OpenAI가 자체 워터 마크를 도입 했는데, EU 내 에서만 적용 된다는 것은 기술적 한계가 아니라는 뜻 이죠. 그들은 ChatGPT 내에서 지역 제한을 걸어 두었 기 때문에, 현재 로서는 유럽 연합 내 에서만 적용 됩니다. 그렇기에 "왜 한 제공 업체는 이런 구분을 할 수 있었고 다른 업체는 그러지 못 했는가?" 라고 묻는 것은 타당 하다고 봅니다. 더 가능성 있는 것은, 만약 Anthropic이 지리적 제한을 두고 EU 에서만 적용 하고 싶었다 면 그렇게 했을 것이라는 점 입니다. OpenAI가 방금 보여 주었 듯 분명히 가능한 일 이며, 이는 결국 그들이 자신들의 결과물 에 워터 마크를 넣고 싶어 한다는 결론에 이르게 합니다 . 그 외에 다른 이유는 없다고 생각 합니다. 그리고 왜 이런 상황 인지에 대해서는 다른 영상들에서 길게 다룬 적이 있습니다. 이는 합성 데이터 처리에 도움이 됩니다. 인공 지능이 생성 한 것을 파악 하는 데 도움이 되며, 그러면 학습 데이터 세트에서 제외 할 수 있기 때문 입니다. 이제 , 이러한 워터 마크가 실제로 어떻게 작동 하는지 다시 한번 강조 할 필요가 있다고 생각 합니다. 수천 개의 댓글 이 이러한 질문을 던지고 있고, 많은 사람들에게 여전히 그 메커니즘이 명확 하지 않아 잘못된 정보가 많았 으며, 실제로 작동 하지 않는 사기성 탐지기 나 제거기를 파는 사람들도 있었습니다. 그래서 이를 빠르게 다시 한번 짚고 넘어 가야 합니다. 이에 대해서는 다른 영상들에서 길게 설명 했고, 지금 쯤 화면에 띄워 드리겠습니다. 자, AI가 문장 을 완성 한다고 상상해 보세요. 다음 토큰을 예측 하는 것 입니다. 이것이 거대 언어 모델이 작동 하는 방식 입니다. 날씨는 춥고 음 빈칸 입니다. 다음 단어는 무엇 일까요? 날씨는 춥고 흐리다. 좋습니다. 다른 적절한 단어 를 선택할 수도 있었 겠죠. 더 긴 문맥 전체에서 이런 작은 선택 들이 많이 이루어질 것 입니다. 날씨는 춥고 비참 하다. 날씨는 춥고 축축 하다. 날씨는 춥고 우울 하다. 이것들은 모두 문장을 완성 할 수 있는 잠재적 인 방법들 입니다. 이들은 모두 시퀀스 에서 다음에 올 수 있는 토큰 들 입니다. 워터 마크가 하는 일은 통계적 분포를 바꾸는 것 입니다. 어떤 단어가 다음 토큰으로 선택 되는지에 대한 선택 방식을 변경 하여, 문장 전반에 통계적 패턴 인 지문 을 남깁니다. 이 예시는 분명히 의도적으로 단순화 한 것 입니다. 음, '흐리다' 라는 단어 하나 만으로는 아무것도 증명할 수 없습니다. ChatGPT가 항상 '축축 하다' 보다 ' 흐리다' 를 선택 한다는 것이 아니라, 여러 단락으로 이루어진 전체 출력물 전반의 패턴에 관한 것 입니다. 각각 의 작은 결정 들이 지문처럼 흔적을 남기는 것이죠. 충분히 긴 패턴과 긴 지문, 그리고 적절한 탐지기만 있다면 그 패턴을 밝혀 내서 이것이 ChatGPT 나 Claude가 작성한 것인지 말할 수 있습니다. 음, 이건 워터 마크 가 실제로 어떻게 작동 하는지 설명 하는 OpenAI의 공식 자료 입니다. 우리의 텍스트 워터 마킹 기술인 TextGrain은 SynthID는 아니지만 아마 비슷한 기술에 기반 하고 있을 겁니다. 구글의 SynthID 나 Claude 시스템 내부의 기반 시스템과 동일 하게 모델의 단어 선택에 보이지 않는 통계적 신호를 추가 하는 방식 이죠. 우리의 탐지기는 해당 신호를 찾아 내어 지문에 OpenAI 워터 마크 가 포함 되어 있는지 평가 합니다. TextGrain의 작동 방식 에 대한 자세한 내용은 기술 보고서에서 확인할 수 있습니다. 이 내용을 유튜브 영상 아래에 남겨 둘 테니 확인해 보세요. 이와 관련된 리소스 모음을 제공 하는 링크도 뉴스 레터에 포함 해 두겠습니다. 음, 우리의 평가 에서 TextGrain은 SynthID를 포함 해 우리가 테스트 한 다른 접근 방식들과 비슷 하거나 더 나은 성능을 보였습니다. 이건 구글의 텍스트 용 기술 이죠. 그렇 더라도 이상적인 조건에서의 강력한 성능이 일상 적인 사용에서의 확실한 탐지를 보장 하는 것은 아닙니다. 이 부분에 대해 이야기 하려고 합니다. 왜냐하면 정말 위험 할 수 있는 오 탐지가 발생할 수 있기 때문 입니다. 음, 그들의 설명은 기본적으로 단어 선택 확률과 비밀 키를 결합 해 탐지 할 수 있다는 것 입니다. 이것은, 이 점을 확실히 해두 어야 하겠 는데요. 보이지 않는 공백 이나 추가 문자를 필요로 하지 않습니다. 억지로 집어 넣은 유니 코드 같은 것도 없습니다. 추가 되는 것은 아무것도 없습니다 . 토큰을 더 많이 사용 하지도 않습니다. 이것은 ChatGPT가 작성 했다는 숨겨진 메시지가 아닙니다. 그렇게 조잡한 방식은 사용 되지 않습니다. 대신, 그것은 통계적 분포 입니다. 이는 워터 마크가 글 과 함께 계속 남는다는 것을 의미 합니다. 이 사실을 깨닫는 것이 중요 합니다. 텍스트를 Word 문서 나 TextEdit 에 복사 해도 아무런 변화가 없습니다. 워터 마크는 여전히 그 자리에 있습니다. 단어들도 그대로 남아 있죠. 단어와 그 분포, 그리고 단어 의 선택 자체가 바로 워터 마크 입니다. 따라서 일반 텍스트로 붙여 넣어도 상관 없습니다. 어차피 같은 단어 들이 니까요. 전체 내용을 수동으로 다시 입력 해서 ChatGPT에서 가져와 Word에 직접 타이핑 한다고 해도 마찬가지 입니다. 워터 마크는 단어 선택에 들어 있기 때문에 여전히 존재 합니다. 당신은 할 수 있습니다. 이건 제가 전에 들었던 예시 이기도 하죠. ChatGPT 출력물을 석판에 새기고 그 석판을 땅에 묻었다가, 친구가 그걸 파내어 사진을 찍고, 팜 파일럿으로 이메일을 보낸 다음, 거기서 종이에 옮겨 적어 탐지기에 건네 준다고 해도, 그 안에는 여전히 워터 마크가 남아 있을 겁니다. 매체를 옮기 거나 복사 해서 붙여 넣는 것만으로는 아무것도 해결 되지 않습니다 . 텍스트 자체, 즉 단어 선택 이 곧 워터 마크 이기 때문 입니다. 여기서 아주 중요한 차이점이 있습니다. 사람들은 '보이지 않는 워터 마크' 라는 말을 들으면 지워 버릴 수 있는 작은 태그 나 어떤 종류 의 메타 데이터를 상상 하곤 합니다. 하지만 아닙니다. 문구 그 자체가 신호를 담고 있습니다. 이것이 바로 워터 마크 제거 도구 나 탐지기를 판매 하는 수많은 업체 들을 더 자세히 살펴 봐야 하는 이유를 설명해 줍니다. 상당수는 작동 하지 않는 것을 판매 하고 있습니다. 그건 일종의 가짜 약, 즉 사기 나 다름 없습니다. 먼저, 직접 글을 쓰면서 AI를 이용해 편집 하고 다듬는 분들 로부터 계속 해서 질문을 받는데, 저는 이것이 정말 큰 문제 라고 생각 합니다. 일주일 동안 보고서 나 주장 하는 글, 혹은 학교 과제물 등 무엇 이든 작성 했다고 칩시 다. 그건 여러분의 논리 입니다. 그건 여러분이 제시 한 예시 입니다. 여러분의 경험을 바탕으로 쓰 였습니다. 그런 다음 AI에게 도움을 요청 하는 것이죠. 이제 인공 지능을 얼마나 광범위 하게 사용 하느냐에 따라 몇 가지 상황 이 발생할 수 있습니다. 피드백을 요청할 수도 있습니다. "ChatGPT, 여기 내가 쓴 에세이가 있는데 어떤 부분이 이해 하기 어려운지 알려줘.""내용은 바꾸지 말고, 어떻게 개선 하면 좋을지 말해줘." 그런 다음 여러분이 직접 작업을 수행 하고, 자신 의 글로 내용을 수정 하며 타이핑 하는 방식 입니다. 그건 아마 아무것도 탐지 해 내지 못할 겁니다. 피드백은 받지만, 무엇을 바꿀지 결정 하고 실제로 수정 하는 건 여러분 자신 이니까요. 아니면 교정 작업을 할 수도 있습니다. 맞춤법 이나 문장 부호 수정을 요청 하는 경우죠. 혹은 글 전체를 더 강렬한 스타일로 다시 쓰게 하거나, 여러분이 좋아 하는 작가의 문체에 맞춰 완전히 새로 쓰게 할 수도 있겠죠. 이런 방식 들은 AI 개입 정도 가 크게 다르며, 어떤 방식은 워터 마크를 유발 하게 됩니다. 반면 그렇지 않은 방식도 있습니다. AI를 사용 하는 행위 자체 보다 모델이 생성 하는 양이 더 중요 합니다. 그래서 앤 스로 픽은 가벼운 교정 작업의 경우, 내용을 크게 바꾸지 않기 때문에 워터 마크가 달라 붙을 여지가 거의 없다고 말합니다. 'gray' 라는 단어를 ' mauve' 나 'wet' 같은 단어로 바꾸는 게 아니기에 지문을 남기기가 어렵 습니다. 대신 맞춤법 수정 정도만 하는 것이 니까요. 하지만 광범위한 재 작성은 토큰 선택의 기회를 늘리고, 결과적으로 워터 마크가 적용될 가능성을 높 입니다. 따라서 쉼표 하나를 수정 하거나 맞춤법 오류 하나를 고쳤다 고 해서 문서 전체가 자동으로 안정적으로 탐지 된다고 말할 수는 없습니다. 그렇지 않습니다. 그럴 가능성은 매우 낮 습니다. 하지만 재 작성된 버전이 깨끗하게 나올 것이라고 장담 할 수도 없습니다. 귀하가 원래의 아이디어를 제공 했기 때문이죠. AI에 의해 충분한 조작이 이루어져 인공 지능이 생성 한 것으로 표시 된다면, 그것은 중요 하지 않습니다. 이는 유동적 인 척도 이며, AI 가 생성 하는 텍스트가 많아 질 수록 워터 마크가 확실 하게 추가 될 확률이 높아 집니다. 특정 임계 값에 도달 하면 탐지기는 '아니요, 이것은 AI가 아닙니다' 에서 ' 네, 이것은 인공 지능 입니다' 로 바뀝니다. 자, 매우 중요한 점을 지적 하자면, 공식 탐지기 라는 것이 존재 한다는 사실 입니다. 이러한 도구를 판매 하는 사람들은 그 공식 탐지기에 접근 할 권한이 없습니다. 그러므로 모든 AI 탐지기, AI 워터 마크 제거기 등은 공식 탐지기에 접근 할 수 없습니다. 따라서 그들이 판매 하는 것은 완전히 거짓말 이거나 어림짐작 일 뿐입니다. 하지만 그들은 OpenAI 나 Anthropic의 워터 마크 탐지 기능에 접근 할 수 없기 때문에, 우리와 마찬가지로 상황을 전혀 알지 못합니다. Anthropic과 OpenAI 모두 통계적 패턴을 살펴 보고 이것이 Claude 나 ChatGPT에 의해 생성 되었는지 여부를 판단 하는 도구를 보유 하고 있습니다. 하지만 누가 그 도구에 접근 할 수 있을까요? 당신의 상사 인가요? 아니요. 고객 은요? 아니요, 그럴 가능성은 매우 낮 습니다. 대학 교수님 은요? 아니요, 그들도이 도구에 접근 할 수 없습니다. Anthropic 은 특정 파트너 에게만 제한적으로 미리 보기 형태로 탐지기를 공개 했습니다. 매우 제한적 이죠. 실제로 이에 접근 할 수 있는 사람을 찾으려고 노력해 봤지만, 주변을 아무리 둘러 봐도 찾기 어려웠 습니다. 몇 달 전에 공개 하겠다고 말 했지만, 누구에게 공개 할지는 밝히지 않았습니다. 기술적으로는 네, 공개 한 것이 맞습니다. 다만 우리는 누가 접근 권한을 가졌는지 모르며, 일반 대중에게 공개 된 것은 확실히 아닙니다. Anthropic의 탐지 API는 자격을 갖춘 기관을 대상으로 비공개 미리 보기로 제공 되고 있습니다. 그 기관 들이 어디 인지는 모르지만, 아마도 정부, 법원, 연구 기관, 혹은 대학 일 가능성이 높습니다. 하지만 여러분의 과제물을 검사 하기 위한 용도는 아닐 겁니다. OpenAI는이 문제에 대해 훨씬 더 개방적 이었습니다. 그들은 기본적 으로 탐지기가 두 가지 유형 의 오류를 범할 수 있다고 말했습니다. 워터 마크가 없는데 있다고 보고 하는 ' 위양성' 이나, 워터 마크가 있는데 놓치는 '위음성' 이 발생할 수 있다는 것이죠. 아래의 평가 결과는 몇 가지 문제점 들을 보여 줍니다. 그들은이 문제에 대해 Anthropic 보다 훨씬 더 개방 적인 태도 를 보여 왔습니다. 그들은 "이 기술은 완벽 하지 않다" 고 말했습니다. 길이가 짧 거나 제약이 많은 텍스트 일수록 탐지 하기가 더 어렵 습니다. 우리는 이미 SynthID 기술에 대해 알고 있었고, 이 기술도 통계적 분포상 매우 유사 하기 때문에 동일한 문제가 발생 합니다. 오 탐률을 1%로 설정 했을 때, 우리 탐지기는 200 토큰 분량의 글에서 약 80% 의 워터 마크를 식별 했습니다. 영어 기준으로 대략 150 단어 정도 입니다. 심리학과 같은 콘텐츠의 경우 400 토큰, 즉 300 단어 정도 분량에서 95%의 탐지율을 보였습니다. 심지어 심리학 분야만 그런 것 같군요. 단어 선택의 유연성이 떨어지는 수학 같은 콘텐츠 에서는 탐지율이 상당히 낮았 습니다 . 문학 이나 시 같은 경우 단어를 많이 바꿀 수 있는데, 여기서 '시' 라는 표현은 강조 하고 싶네요. 음, 단어를 많이 바꿀 수 있고, 다른 단어를 추가 할 여지도 많아서 여전히 말이 됩니다. 하지만 코드 나 수학 이라면 그렇게 할 수 없죠. 그러면 수학적 오류가 생기고 코드가 깨지 니까요. 또한 그들은 편집이 워터 마크를 약화 시킬 수 있다고 지적 했습니다. 400 토큰 분량의 평가에서 단어의 10%를 유의어로 바꿨 더니 탐지율이 92%에서 66%로 떨어 졌습니다. 고작 단어의 10%를 바꿨을 뿐인 데요. 단어의 25% 를 다시 쓰기로 교체 하면 탐지 정확도는 17%까지 떨어 집니다. 끔찍 하죠. 즉, 다시 쓰기가 효과가 있다는 겁니다 . 그 결과 ChatGPT 나 OpenAI는 " 우리 탐지기는 솔직히 좀 형편 없다" 고 말했습니다. 그들은 "이러한 한계 때문에 신뢰성과 책임 있는 사용을 평가할 수 있는 승인 된 연구자 및 전문 기관 에만 초기 탐지기 접근 권한을 제공 하기로 결정 했다" 고 밝혔 습니다. 즉, 초기 에는 텍스트 탐지기 사용을 전문 기관으로 제한 한다는 것 입니다. Anthropic처럼이 기술을 공개 하지 않고 있는데, 이는 두 회사 모두 일반 대중에게 기술 접근 권한을 주지 않겠다는 의미 입니다. 따라서 탐지 도구 나 워터 마크 제거 도구를 판매 하는 사람들은 기본적으로 헛소리 를 하고 있는 겁니다. 죄송 합니다. 그들이이 매우 제한 적인 미리 보기 버전에 접근 할 수 있지 않는 한 말이죠. 어쨌든이 기술은 매우 구체적인 사례 에만 국한 될 테니까요. 누군가 "이건 80%AI 가 작성 했다" 며 AI 확률을 보내온 다면, 어디서 나온 건지 물어 보세요. 십중팔구 거짓말 일 테니까요. 그들 에게 "어떤 도구를 사용 했나요?" 라고 물어 보세요. " 어떤 방식을 썼 나요?" 그 수치는 무엇을 의미 한다고 주장 하는 걸까요? "그건 엉터리 입니다." 나중에이 유튜브 영상 아래에 많은 AI 탐지 도구 들이 "오, 이걸 사용해 보세요" 라고 댓글을 달 거라는 걸 압니다. "전부 다 지적 할 겁니다. 왜냐하면 말도 안 되는 소리 니까요." 그렇다면 워터 마크를 제거 할 수 있을까요? 앤 스로 픽 클로드 워터 마크의 경우 엔 그럴 지도 모른다고 생각 했지만, 이제 챗 GPT 워터 마크 를 통해 실제로 그렇다는 증거를 확보 했습니다. 문구 를 바꾸면 탐지 기능을 매우 빠르게 약화 시킬 수 있습니다. 방금 보여 드렸듯 이 텍스트의 25%, 즉 4 분의 1만 교체해도 정확도를 17%까지 떨어 뜨릴 수 있는데, 이는 대부분의 경우 탐지 결과를 무시 하게 만듭니다. 그들은 기본적으로 이것이 해결 하기 어려운 문제 라고 말하고 있습니다. 그리고 이러한 탐지 도구 들이 상당히 부정확 하다는 점도 요. 적어도이 점은 매우 솔직 하다고 생각 하며, 이것이 바로 그들이이 기술을 널리 공개 하지 않는 이유 입니다. 하지만 그들은 영리 하게도 이를 통해 EU AI 법에 따른 의무를 이행 할 수 있게 되었습니다. 기억 하세요. 이것이 바로 기업 들이 탐지 도구와 워터 마크를 내놓는 이유 입니다. 그렇지 않으면 엄청난 금액의 벌금을 물게 될 수도 있으니까요. 하지만 그 방향으로 노력 했다는 것만 보여줄 수 있다면 괜찮 습니다. 솔직히 말해, 공정한 처사 입니다. 그들은이 문제 에 대해 공개 적인 태도를 취 했습니다. 그들은 우리가 할 수 있는 일은 여기까지 라고 말했죠. 앤 스로 픽과 달리 EU 지역으로만 한정 했습니다. 그러고는 그 마저도 탐지 기능이 제한적 이라고 밝혔 죠. 그들은 이를 별거 아닌 일로 만들었 습니다. 반면 앤 스로 픽은 이를 크게 부풀려 대중의 불안을 야기 했고, 수천 명의 사람들이 워터 마크 문제로 당황 하게 만들었 습니다. 이건 매우 흔한 전략 입니다. 앤 스로 픽 은 뉴스를 과장 하는 경향이 있는 반면, 챗 GPT를 만든 오픈 AI는 축소 하는 경향이 있죠. 홍보 전략 면에서 아주 아주 다른 방식을 취하고 있습니다 . 자, 워터 마크가 감지 되었다고 가정 해 봅시다. 탐지기가 신호를 포착 했습니다. 어떤 일이 벌어 질까요? AI가 전체를 작성 했다는 뜻 일까요? 당신이 쓴 글을 수정만 한 걸까요? 번역 을 위해 사용 했을 까요? 초안 을 수정 하느라 몇 시간을 보냈 을까요? 이들은 완전히 다른 상황 이며, 워터 마크는 우리에게 각기 다른 정보를 전달할 수 있습니다. 다시 말하지만, 오픈 AI는 무엇을 알 수 있고 무엇을 알 수 없는지에 대해 솔직 했습니다 . 텍스트 워터 마크는 우리 시스템이 해당 지문에 어떤 역할을 했는지에 대해 제한 적인 신호 만을 제공 합니다. 탐지 결과 로부터 무엇을 결론 짓고 무엇을 결론 지을 수 없는지를 이해 하는 것이 중요 합니다. 워터 마크는 인간의 기여도를 측정 하지 않습니다. OpenAI 시스템이 본문의 일부를 생성 하거나 처리 했다는 점은 나타낼 수 있지만, 인간의 판단 이나 편집, 창의성이 얼마나 들어 갔는지는 알 수 없습니다. 따라서 이것은 AI가 쓴 비율, 사람이 쓴 비율을 나타내는 것이 아닙니다. 그런 것은 존재할 수 없습니다. 방금 확인 했듯이, AI가 사용 되었는지 여부를 판별 할 정확도 조차 갖추지 못했습니다. 그러니이 부분이 사람이 쓴 것인지, AI가 쓴 것인지 구분할 수는 더더욱 없습니다. 현재 로서는 불가능한 일 입니다. 두 번째 로, 정말 중요한 점 입니다. 수백 명의 사람들이 제 영상 에 댓글을 남겨, Anthropic과 이제는 OpenAI까지 워터 마크를 넣는 이유가 소유권을 주장 하기 위해서 라고 말 하더군요. 아닙니다. 워터 마크는 소유권 이나 책임을 확립 하지 않습니다. 그 텍스트의 소유자가 누구 인지 , 사용이 적법 했는지, 공개가 필요 했는지, 누가 책임이 있는지를 결정 하지 않습니다 . 많은 사람들이 워터 마크 덕분에이 기업 들이 "아, 저건 우리 지적 재산 이야." 라고 말할 수 있다고 주장 합니다. "우리가 당신의 인공 지능과 나눈 대화 내용을 이제 우리 가 소유 한다" 는 식으로 말이죠. 아니요, 터무니 없는 소리 입니다. 그들이 왜 그런 것을 원치 않는지 그 이유 중 하나를 보면, 사용이 적법 했는지 여부 나 공개 의무를 떠나서, 그들은 모든 사람의 생성 된 텍스트를 소유 하고 싶어 하지 않습니다. 그랬다 간 사람들이 문제의 소지가 있는 내용을 생성 할 경우 법적 분쟁에 휘말릴 수 있기 때문이죠. 사람들이 폭탄 제조법 등을 묻고, AI 로부터 그 정보를 얻어낸 다면 기술적으로는 OpenAI 나 Anthropic 의 소유가 될 테니까요. 그들은 그런 일에 엮 이고 싶어 하지 않습니다. 그래서 제 사업 아이디어 나 책 아이디어를 훔쳐 간다는 댓글 을 많이 보는데, 아닙니다, 그들은 관심 없습니다. 정말로 관심 없습니다. 워터 마크는 사용자를 식별 하지 않습니다. 특정 개인 이나 조직, 계정, 프롬프트, 대화 내용을 텍스트와 연결 하지 않기 때문에, 사용자를 식별 할 수 있는 어떠한 정보도 들어 있지 않습니다. 워터 마크는 정확성을 검증 하지 않습니다. 본문이 사실 인지, 오해의 소지가 있는지, 유해 한지, 아니면 적절한 맥락 에서 제시 되었는지 알려줄 수 없습니다. 당연한 일 입니다. 다시 말하지만, 거대 언어 모델은 사실과 거짓을 판별 하는 데이터베이스를 가지고 있지 않습니다. 정말로 없습니다. 그들은 다양한 토큰과 개념 간의 관계, 의미 론적 관계에 대한 데이터베이스는 가지고 있지만, 무엇이 사실 이고 무엇이 아닌지 기록한 장부는 가지고 있지 않습니다. 그런 것을 만드는 것 자체가 거의 불가능할 것 입니다. 다시 한번 강조 하지만, 워터 마크 가 감지 되지 않는다고 해서 그것이 사람이 쓴 글 이라는 증거가 되지는 않습니다. OpenAI 도구로 생성 된 텍스트 는 너무 짧 거나, 수정 되었거나, 번역 되었을 경우 감지 기능이 제대로 작동 하지 않을 수 있습니다. 따라서 OpenAI 워터 마크가 보이지 않는다고 해서 반드시 ChatGPT로 생성 되지 않았다고 볼 수는 없습니다. 분량이 너무 짧을 수도 있죠. 수정 되었을 수도 있는데, 이는 워터 마크를 아주 빠르게 약화 시킵니다. 아니면 번역 되었을 수도 있고요. 다른 모델에서 나왔을 가능성도 있습니다. 예를 들어 워터 마크 기능이 없는 이전 버전 의 ChatGPT 모델에서 생성 되었을 수 있죠. Claude에서 나왔을 수도 있습니다. OpenAI 워터 마크 탐지기는 Claude의 워터 마크를 감지 할 수 없으며, 그 반대도 마찬가지 입니다. Gemini 나 다른 모델들 도 마찬가지 고요. 아니면 워터 마크를 넣지 않는 모델 을 사용할 수도 있겠죠. 참고 로 중국 모델 들이 그렇다는 건 아닙니다. 많은 사람이 " 그럼 중국 모델을 쓰면 되지" 라고 말하곤 하거든요. 하지만 그들도 워터 마크를 넣 습니다. 또한 워터 마크 도입 이전의 지원 되지 않는 모델 이나, 다른 회사의 도구 로 생성 되었을 수도 있습니다. 그러니, 워터 마크 가 없다고 해서 큰 의미가 있는 것은 아닙니다. 현재 전체 시스템은 너무나도 파편화 되어 있고 무엇이 워터 마크가 적용된 것인지 아닌지 알 방법이 부족 해서, 사실상 중요 하지 않게 되어 버렸 습니다. 이 점을 꼭 지적 하고 싶었 습니다. 처음 Claude 가 워터 마크 도입을 발표 했을 때 사람들은 엄청나게 분노 했었죠. 당시 제가 관련 영상을 몇 개 올렸 는데, 워낙 뜨거운 감자 였던 지라 조회수가 아주 잘 나왔습니다 . 사람들은 자신의 작업 물에 워터 마크가 찍히는 것에 매우 화가 나 있었죠. "이제 앤 스로 픽은 안 쓸 거야" 라는 댓글이 정말 많았 습니다. "그들은 엉망 이야."" 난 중국 모델을 쓸 거야.""난 ChatGPT를 쓸 거야." 하지만 제가 지적 했듯이 그 둘 다 워터 마크를 사용 합니다. 이제는 워터 마크에 대한 논쟁 이나 격렬한 분노가 다 사라진 것 같습니다. 사람들 이 그냥 괜찮다고 결론 내린 걸까요? 아니면 더 이상 신경 쓰지 않게 된 걸까요? 예전 영상들에 여전히 탐지기를 사용할 수 있는지 묻는 질문 들이 올라 오긴 합니다. 아니요. 수정 하면 감지가 될까요? 네, 충분히 수정 하면 워터 마크는 사라 집니다. 그럼 제거기가 작동 하냐고요 ? 아니요, 그렇지 않습니다. 이러한 우려가 마법처럼 사라진 것은 아니지만, 많은 사람에게 당장 눈에 띄는 일상 적인 영향은 없었던 것 같습니다. 사람들은 여전히 이메일을 보내고, 문서를 완성 하고, 사업을 운영 하고, 에세이를 작성 해야 하니까요 . 워터 마크는 눈에 보이지 않고, 확인 도구도 존재 하지 않습니다. 대부분의 일반 대중은 이를 확인할 수 없습니다. 대부분의 기관도 워터 마크를 확인할 수 없죠. 그러니 누가 신경 이나 쓰겠 어요? AI 관련 뉴스는 말도 안 되게 빠르게 변 합니다. 새로운 모델이 나오면 모두가 그것에 대해서만 이야기 하죠 . 우리는 이미 다음으로 넘어 갔습니다. 사람들 에게는 걱정 하거나 화를 낼 다른 일들이 생기 니까요. 최근의 10%확률로 AI가 인류를 멸망 시킬 수 있다는 이야기처럼 말이죠. 문제는 이런 거창 하고 화려한 뉴스들, 즉 AI가 우리 모두를 죽일 것이라는 공상 과학 같은 이야기 에만 집착 하게 되면, 지금 당장 AI 가 미치는 영향은 잊게 된다는 점 입니다. 중요한 문제인 건 맞지만 요. 우리는 현재 보다는 미래 에만 초점 을 맞추고 있습니다. 하지만 지금 일자리, 워터 마킹, 개인 정보 보호 등 인공 지능과 관련해 우리가 주목 해야 할 일들이 아주 많이 일어나고 있습니다. 공상 과학 같은 이야기에 더 많이 몰입 할수록, 지금 당장 실제로 중요한 문제 에는 관심을 덜 기울이게 될 것 입니다. 그렇다면 실제로 무엇을 해야 할까요? 저는 인공 지능을 계속 사용 하겠지만, 저작권 과 고객의 기대가 중요한 작업 에서는 조금 더 신중할 것 입니다. 고객을 위해 일 하거나 에세이를 제출할 때, 저는 제 작업의 출처를 증명할 준비를 할 것 입니다. 직접 썼다 면 AI에게 수정 요청을 하기 전에 이전 버전 들을 저장해 두세요. 수�� 기록을 남기 세요. 버전 기록 을 사용 하여 초안 간의 차이 를 비교 하면 결과물이 어떻게 만들어 졌는지 확인할 수 있습니다. 기본적으로 자신을 보호 하세요. 만약의 경우를 대비해 철저히 준비 해서, 스스로 작업 했음을 증명 해야 할 때를 대비 하세요. 그리고 규칙에 대해 합의 하세요. AI 사용을 싫어하는 고객과 일 한다면, 작업을 전달 하기 전에 그 사실을 확실히 인지 하고 미리 논의 했는지 확인 해야 합니다. 고객의 기대치에 맞춰야 합니다. 만약 사용 하지 않기로 합의 했는데도 AI 를 사용한 사실이 들통난 다면, 그건 AI 사용 여부 보다 훨씬 더 큰 문제가 됩니다. 그 시점 부터는 신뢰의 문제가 되니까요. 따라서 고객이 연구 보조, 교정, 초안 작성에 AI를 사용 하는 것을 허용 하는지 파악 해야 합니다. 특정 도구에 기밀 정보를 입력 하지 말아야 할까요? 네, 아마도 그럴 겁니다. 이런 질문 들은 미리 해야 합니다. 누군가가 화가 나서 따지 러 오기 전에 물어 보는 게 훨씬 쉽죠. 글쓰기의 경우, 자신만 의 말투를 유지 하는 것도 중요 합니다. 무작정 AI에게 " 이거 다시 써 줘" 라고 하기 전에, 먼저 AI에게 문제점을 지적 하고 수정 제안을 해달라고 요청 해 보세요. 그렇게 하지 않으면 결국 AI의 흔적이 남을 뿐만 아니라, 글 에서도 AI 같은 느낌이 나게 될 테니까요. 우리는 단지 가능 하다는 이유 만으로 우리의 모든 사고와 판단을 인공 지능에 위임 해서는 안 됩니다. 우리를 나태 하게 만들기 때문이죠. 그것은 우리를 게으른 작가, 게으른 창작자로 만듭니다. 이제 저는 여러분께 도움이 될 만한 몇 가지 도구 모음을 만들었 습니다. 도움이 필요 하시다면 아래 유튜브 영상 설명란에 링크 된 무료 AI 글쓰기 툴킷을 확인해 보세요 . 이 툴킷 에는 AI 판별 기술, 편집 프롬프트, 그리고 여러분의 작업 방식에 추가 할 가치가 있는 몇 가지 무료 GitHub 도구가 포함 되어 있습니다. AI 판별 기술은 반복적 인 문구와 AI 글쓰기를 매우 뻔하게 만드는 부정적 병렬 구조 같은 습관 들을 찾아내는 데 도움을 줍니다. 물론 결과물은 직접 읽어 봐야 합니다. 여전히 여러분 만의 예시, 의견, 판단 등이 필요 하죠. 하지만이 도구 들은 결과물이 조금 덜 AI처럼 들리게 만드는 데 도움이 될 것 입니다. 물론 제가 제공 하는이 작은 툴킷의 어떤 것도, 다시 말하지만 무료 이긴 합니다만, 워터 마크 탐지기를 확실히 통과 할 수 있다고 보장 하지는 않습니다 . 그 누구도 그런 장담은 할 수 없습니다. 만약 누군가 그렇게 말 한다면 무시 하세요. 그들은 여러분에게 무언가를 팔려는 것 입니다. 하지만 적어도 우리 모두를 위해서, AI 글쓰기가 AI가 쓴 듯한 허접한 글처럼 들리지 않게는 만들 수 있습니다. 그러니 아래 링크를 확인 해서 무료 기술 및 도구 세트 가이드를 받아 보세요. ChatGPT 와 Claude에 설치 하는 방법도 포함 되어 있습니다. 그리고 아래로 내려 오신 김에, 과장 광고 없는 더 실용적인 AI 조언을 얻으 려면 유튜브 구독도 꼭 부탁 드립니다. 감사 합니다. У ChatGPT появятся невидимые водяные знаки. Если вы используете его для написания писем, постов в LinkedIn или работы для клиента, на тексте будет стоять водяной знак. Очевидный вопрос: сможет ли теперь кто- то взять ваш текст, прогнать его через программу и узнать, использовали ли вы искусственный интеллект? А что, если вы сами написали чертов текст, а потом попросили ChatGPT его причесать? Все равно будет водяной знак? Да, вполне возможно. Пару месяцев назад, когда Claude внедрил это , была огромная реакция. Многие тогда говорили, что перейдут на ChatGPT, и я получил буквально тысячи комментариев от людей, которые заявляли, что покончили с Claude. И тогда я сказал: «Эй, вы же знаете, что OpenAI тоже собирается это сделать, верно? И они сделают это до декабря, когда вступят в силу правила и они будут обязаны это сделать». И вот мы здесь. OpenAI анонсировала свою версию. Они будут ставить водяные знаки на свои результаты. Теперь есть некоторые различия, и, как и в случае с Claude, вокруг этого продается много ерунды. Детекторы, удалители, инструменты, обещающие сделать вашу работу необнаружимой. Чушь. Это шарлатанство. Давайте посмотрим, что изменилось за последние пару месяцев и чем это отличается от водяного знака Claude, потому что различия очень важны. Прежде всего, давайте взглянем на само объявление, которое вышло 5 октября. Это от OpenAI. Гм, по сути, говорится, что подходящий текст ChatGPT и Codex в ЕС, в частности , получит водяной знак по мере развертывания в ближайшие недели. Итак, у нас уже есть две очень разные ситуации. Гм, это сильно отличается от Claude, потому что они выбрали глобальный охват. Почему? Если вы используете ChatGPT в ЕС, да, это то, на что вам нужно обратить внимание. За пределами ЕС объявление не делает это общемировым стандартом, что странно, правда? Потому что, когда Anthropic запустили свой водяной знак, они сказали, что им придется делать это по всему миру, потому что они не смогли найти хорошее решение, которое применялось бы только к ЕС. Поэтому они не были ограничены регионом, и все получили свои тексты с водяным знаком Claude. Так в чем же здесь дело? Меня зовут Кайл. Я помогаю предпринимателям использовать ИИ в своем бизнесе, не становясь инженерами . Если вам нужны более практические объяснения, подобные этому, подписывайтесь, а ссылка на мою бесплатную рассылку находится ниже. Объяснение Anthropic в то время сводилось к следующему: « Слушайте, у нас нет способа обеспечить соблюдение этого, чтобы мы могли ограничить это географически». Итак, это придется сделать в мировом масштабе. А теперь OpenAI выпускает собственный водяной знак, который действует только в ЕС , а значит, это не техническое ограничение. Они привязали его к региону в ChatGPT, поэтому на данный момент он будет только в Европейском союзе. Поэтому я считаю справедливым спросить: «Почему один провайдер смог это реализовать, а другой—нет?» Скорее всего, если бы Anthropic захотели ограничить доступ географически и оставить его только в ЕС, они бы это сделали. Это явно выполнимо, как только что показала нам OpenAI, что подводит нас к выводу, что они хотят, чтобы их работа была помечена. Думаю, другого объяснения этому просто нет. Я уже подробно рассказывал в других видео, почему это может быть так. Это помогает им с синтетическими данными. Это помогает им знать, что было создано искусственным интеллектом, потому что тогда это можно исключить из обучающей выборки. Теперь я считаю важным повторить, как на самом деле работают эти водяные знаки. Опять же, тысячи комментариев от людей, задающих подобные вопросы, и многим все еще неясно , как работает этот механизм, поэтому было много дезинформации и людей, продающих бесполезные детекторы и средства удаления, которые на самом деле не работают. Итак, нам нужно быстро пройтись по этому еще раз. Я подробно рассказывал об этом в других видео, которые я выведу на экран примерно сейчас. Итак , представьте, что ИИ заканчивает предложение. Он предсказывает следующий токен. Именно так работают большие языковые модели. Погода холодная и...пропуск. Какое следующее слово? Погода холодная и серая. Отлично. Он мог бы выбрать другое подходящее слово. И в длинном отрывке будет много таких маленьких выборов. Погода холодная и мрачная. Погода холодная и влажная. Погода холодная и унылая. Все это потенциальные способы закончить предложение. Все это возможные следующие токены в последовательности. Водяной знак меняет статистическое распределение. Он изменит выбор того, какое слово будет выбрано в качестве следующего токена, оставляя статистический паттерн, отпечаток во всей формулировке. Эта иллюстрация, конечно, намеренно упрощена. Использование одного слова «серая» само по себе абсолютно ничего не доказывает. Дело не в том, что ChatGPT всегда будет выбирать «серую» вместо «влажной», а скорее в закономерностях во всем выводе, состоящем из нескольких абзацев. Каждое маленькое решение оставляет след, совсем как отпечаток пальца. И если у вас достаточно длинный фрагмент, достаточно большой отрывок и подходящий детектор, закономерность можно выявить, и мы сможем сказать: это написано ChatGPT или это было написано э-э Claude. Хм, это взято из официального источника OpenAI, где описывается, как на самом деле работает водяной знак. Наша технология маркировки текста TextGrain—это не SynthID, но она, вероятно, основана на схожих технологиях— добавляет невидимый статистический сигнал к выбору слов моделью, точно так же, как SynthID от Google, который лежит в основе системы Claude. Наш детектор ищет этот сигнал, чтобы оценить, содержит ли отрывок водяной знак OpenAI. Более подробную информацию о работе TextGrain можно найти в нашем техническом отчете. Я размещу его под видео на YouTube, чтобы вы могли его найти, а также добавлю ссылку, где дам вам пакет ресурсов, связанных с этим, и это будет в новостной рассылке. Хм, в наших оценках TextGrain соответствовал или превосходил производительность других протестированных нами подходов, включая SynthID. Это от Google, э-э, для текста. Тем не менее, высокая производительность в идеальных условиях не гарантирует надежного обнаружения в повседневном использовании. Я собираюсь поговорить об этом, потому что мы можем получить ложноположительные результаты, а это очень, очень опасно. Хм, значит, их объяснение в основном сводится к тому, что вероятности выбора слов плюс секретный ключ позволяют им обнаружить [знак]. Это не требует—и я должен внести здесь ясность. Это не требует невидимых пробелов или дополнительных символов. Там нет никакого Unicode, который был бы э-э добавлен. Ничего не добавляется. Это не использует больше токенов. Это не скрытые сообщения о том, что это написано ChatGPT. Ничего настолько грубого не используется. Вместо этого это статистическое распределение. Это означает, что водяной знак остается вместе с текстом. Это важно осознать. Если вы скопируете текст в документ Word или в TextEdit, это ничего не даст. Водяной знак все еще там. Слова все еще там. Слова, их распределение и выбор слов—это и есть водяной знак. Так что, если вы вставите его как обычный текст, это не имеет значения. Это те же самые слова. Если вы перепечатаете все вручную, скопировав из ChatGPT в Word, это не имеет значения. В нем все равно будет водяной знак, потому что он заключается в выборе слов. Вы могли бы, и это пример, который я уже приводил раньше. Вы можете взять результат работы ChatGPT , высечь его на каменной табличке, закопать её, а ваш друг может её откопать, сфотографировать, отправить по электронной почте на какой-нибудь старый КПК; оттуда он может переписать текст на бумагу и передать детектору, и на нём всё равно останется водяной знак. Перенос текста с одного носителя на другой, копирование и вставка ничего не дают, потому что сам текст, выбор слов и есть водяной знак. Здесь очень, очень важное различие. Люди слышат «невидимый водяной знак» и представляют себе маленький ярлычок, который можно стереть, какие-то метаданные. Но нет, сами формулировки несут в себе сигналы. И это также объясняет , почему многие из тех , кто продает средства для удаления или детекторы, заслуживают более пристального внимания. Многие из них продают то, что не работает. И это просто шарлатанство. Но сначала вопрос, который мне постоянно задают люди, которые сами пишут тексты и используют ИИ для редактирования и приведения их в порядок, потому что я считаю, что это очень важная проблема. Допустим, вы потратили неделю на написание чего-то: отчета, аргументации, я не знаю, школьного эссе, чего угодно, и это ваши собственные доводы. Это ваши примеры. Это написано на основе вашего опыта. А потом вы просите ИИ помочь вам . Есть несколько вариантов развития событий в зависимости от того, насколько широко вы используете искусственный интеллект. Вы можете попросить обратную связь. Вот эссе, которое я написал, ChatGPT, скажи мне, какие части текста непонятны. Ничего не меняй, просто скажи, как я могу это улучшить. А затем вы сами выполняете работу и вносите изменения в свой текст, набирая его вручную. Это, скорее всего, не вызовет никаких подозрений. Вы получаете обратную связь, но сами решаете, что изменить, и сами вносите эти изменения. Или вы можете заниматься корректурой. Вы можете попросить исправить орфографию и пунктуацию. Или, возможно, вы попросите полностью переписать всё в более ярком стиле или подражая одному из ваших любимых писателей. Это очень разная степень участия ИИ, и некоторые из них приведут к наложению водяного знака. Другие—нет. Дело скорее в объёме текста, сгенерированного моделью, а не в самом факте использования. Так, в Anthropic говорят, что легкая корректура может дать водяному знаку очень мало материала для закрепления, потому что меняется не так уж много. Трудно оставить этот отпечаток, если не заменять слово « серый» на «лиловый» или «влажный». Вместо этого он просто проходит по тексту и вносит орфографические правки. Но обширная переработка текста создает больше возможностей для выбора токенов, а значит, и для внедрения водяного знака. Поэтому нельзя сказать, что одна исправленная запятая или, скажем, одна исправленная орфографическая ошибка автоматически сделают весь документ надежно определяемым. Это не так. Скорее всего, это не сработает. Но мы также не можем обещать, что переписанная версия будет чистой, ведь вы предоставили исходные идеи. Это не имеет значения, так как ИИ произвел достаточно манипуляций, чтобы пометить текст как созданный искусственным интеллектом. Это скользящая шкала, и вероятность того, что водяной знак будет окончательно добавлен, возрастает по мере увеличения объема текста, созданного ИИ, и при определенном пороге детектор переключится с «нет, это не ИИ» на «да, это искусственный интеллект». Теперь очень важно отметить, что существуют официальные детекторы. Люди, которые продают эти инструменты, не имеют доступа к таким официальным детекторам. Поэтому любой детектор ИИ, средство удаления водяных знаков и тому подобное—у них нет доступа к официальным детекторам. Таким образом, то, что они продают, —это либо откровенная ложь, либо догадка. Но поскольку у них нет доступа к возможности OpenAI и Anthropic определять наличие водяного знака, они находятся в таком же неведении, как и мы. И у Anthropic, и у OpenAI есть инструменты, которые могут искать статистические закономерности и отвечать «да» или « нет» на вопрос, было ли это сгенерировано Claude или ChatGPT. Но у кого есть доступ к этим инструментам? Есть ли он у вашего начальника? Нет. А как насчет вашего клиента? Нет, это крайне маловероятно. А как насчет вашего преподавателя в университете? Нет, у них нет доступа к этим инструментам. Anthropic выпустила свой детектор в ограниченном превью для определенных партнеров. Очень ограниченном. Я пытался найти хоть кого-то, у кого действительно есть к этому доступ, и я искал повсюду. Пару месяцев назад они заявили, что сделают его доступным, но так и не сказали, кому именно. Так что формально да, они это сделали. Мы просто не знаем, у кого есть доступ, и уж точно он не доступен широкой публике. Итак, API детекции Anthropic доступен в закрытом превью для отобранных организаций. Мы просто не знаем, что это за организации, но, вероятно, это будут правительства, суды, исследовательские институты, возможно, университеты, но не обязательно для проверки ваших эссе. А OpenAI были гораздо более открыты в этом вопросе. Они по сути заявили, что детекторы могут совершать ошибки двух типов. Они могут сообщить о наличии водяного знака, когда его нет— ложноположительный результат, или пропустить существующий водяной знак— ложноотрицательный результат. Наши оценки ниже иллюстрируют некоторые из возникших проблем. В общем, они были гораздо более открыты в этом вопросе, чем Anthropic. Они заявили: « Слушайте, это не идеальный метод». Короткий или более ограниченный текст обнаружить сложнее. Мы уже знали это о технологии SynthID, и поскольку это звучит очень похоже, с точки зрения статистического распределения, здесь всё то же самое. При целевом уровне ложноположительных результатов в 1%наш детектор выявлял водяные знаки примерно в 80%отрывков из 200 токенов. То есть, это около 150 слов, примерно, по крайней мере, на английском. По сравнению с 95%для отрывков из 400 токенов, то есть около 300 слов, для такого контента, как психология. И, судя по всему, только психология. Уровень обнаружения был значительно ниже для такого контента, как математика, где меньше гибкости в выборе слов. Скажем, литература или поэзия—там можно переставлять много слов; поэзия, я выделю это ироничными кавычками. Мм, там можно перемещать много слов, поэтому есть большая свобода в добавлении разных слов, и смысл сохраняется. Если это код или математика, вы так сделать не можете, потому что это разрушит математику или код. Э- э, и они также отметили, что редактирование может ослабить водяной знак. В оценке отрывков из 400 токенов замена 10%слов на синонимы снизила показатель обнаружения с 92%до 66%. Это всего лишь 10%слов. А если заменить 25% слов при переписывании, точность обнаружения падает до 17%. Ужасно. Так что переписывание работает. В результате этого ChatGPT или OpenAI заявили: « Слушайте, по сути, наши детекторы немного никудышные». И они добавили: «Эти ограничения повлияли на наше решение предоставить первоначальный доступ к детектору только одобренным исследователям и экспертным организациям, которые могут помочь оценить надежность и ответственное использование». Таким образом, они ограничивают доступ к текстовому детектору только экспертными организациями на начальном этапе. То есть, они, как и Anthropic, придерживают его, что означает, что ни одна из компаний не дает публике доступ к этим технологиям. Поэтому любой, кто продает инструменты для обнаружения или удаления водяных знаков, по сути, несет полную чушь. Извините . Если только у них нет доступа к этим крайне ограниченным версиям, а его нет, потому что технология будет придерживаться для очень специфических случаев использования. Так что, если кто-то присылает вам процент ИИ, говоря: « Это на 80%ИИ», спросите , откуда это взялось, потому что, скорее всего, это ерунда. Спросите их: «Какой инструмент вы использовали?» Какой метод? Что это число должно означать? Это просто фуфло. И я знаю , что под этим видео на YouTube позже появится куча инструментов для обнаружения ИИ, которые будут говорить: «О, вам стоит использовать вот этот». Я всех вас выведу на чистую воду , потому что это полная ерунда. Итак, можно ли удалить водяной знак? С водяным знаком Anthropic Claude мы думали, что, возможно, да, но теперь у нас есть доказательства на примере водяного знака ChatGPT, что это именно так. Если изменить формулировки, можно крайне быстро ослабить обнаружение . М-м, как я только что вам показал, если заменить 25%текста, то есть четверть, можно снизить точность до 17 %, что в большинстве случаев приведет к тому, что его проигнорируют. М-м, они по сути говорят, что это сложная для них задача. М-м, и что эти детекторы довольно неточные. Думаю, это по крайней мере очень честно с их стороны, и это та причина, которую они называют, чтобы не выпускать это широко. Но, и здесь они хитрят , это также позволяет им выполнить свои обязательства по Закону ЕС об ИИ. Помните, вот почему эти компании выпускают такие детекторы, выпускают эти водяные знаки. М-м , иначе их могут оштрафовать, причем на серьезную сумму денег. Но пока они могут показать, что приложили усилия в этом направлении, с ними все в порядке. И честно говоря, игра по правилам. Они были открыты в этом отношении. Они сказали, вот что мы можем сделать. Они ограничили это только ЕС, в отличие от Anthropic. А затем они сказали, что даже в этом случае у нас ограниченный детектор. Они превратили это в нечто несерьезное. В то время как Anthropic, напротив, раздула из этого проблему, вызвав общественное возмущение и заставив тысячи людей паниковать из- за их водяного знака. Это очень распространенная тактика. Anthropic склонны преувеличивать новости, тогда как ChatGPT, OpenAI, склонны их преуменьшать. Очень, очень разные стратегии, когда дело доходит до связей с общественностью. Итак, допустим, водяной знак обнаружен. Детектор нашел сигнал. Что происходит? Означает ли это, что ИИ написал всё целиком? Переписал ли он что- то, что написали вы? Использовали ли вы его для перевода? Тратили ли вы часы на редактирование черновиков? Это очень , очень разные истории, и водяной знак может рассказать нам разные вещи. И опять же, OpenAI честно сказали о том, что он может, а что не может нам сообщить. Текстовые водяные знаки дают лишь ограниченный сигнал о том, какую роль наши системы сыграли в тексте. Важно понимать, что можно, а что нельзя заключить из результатов обнаружения. Водяной знак не измеряет вклад человека. Он может указывать на то , что система OpenAI сгенерировала или обработала часть текста, но не на то, сколько человеческого суждения, редактирования или творчества было в него вложено. Таким образом, это не процентное соотношение: вот здесь ИИ, а вот здесь сделано человеком. Такого существовать не может. Мы только что видели, что у них даже нет точности, чтобы сказать, использовался ИИ или нет. Поэтому они, безусловно, не могут разграничить, где часть человека, а где часть ИИ. На данный момент это просто невозможно сделать. Второе, очень важное. Многие люди, сотни людей, писали в комментариях к моим видео, что причина, по которой Anthropic, а теперь и OpenAI добавляют водяные знаки, заключается в том, чтобы заявить о своих правах собственности. Нет. Водяной знак не устанавливает право собственности или ответственность. Он не определяет, кто владеет текстом, было ли его использование законным, требовалось ли раскрытие информации и кто несет за него ответственность. Многие говорят, что водяной знак позволяет этим компаниям заявить: « Ага, это наша интеллектуальная собственность. Теперь мы владеем тем , о чем вы говорили с нашим искусственным интеллектом». Нет, это бессмыслица. И, как вы видите, одна из причин, почему они этого не хотят, независимо от того, было ли использование законным или требовалось раскрытие информации , —они не хотят владеть сгенерированным текстом каждого пользователя, потому что это может создать им юридические проблемы, если люди генерируют что-то сомнительное. Люди спрашивают, как создавать бомбы и так далее, и если им удается получить эту информацию от ИИ, то технически она переходит в собственность OpenAI или Anthropic. Они не хотят иметь с этим ничего общего. Так что я вижу много людей, которые говорят: «Они крадут мои бизнес-идеи, они крадут идеи моих книг ». Нет, им все равно. Им действительно все равно. Водяной знак не идентифицирует пользователя. Он не связывает конкретного человека , организацию, аккаунт или запрос к диалогу с текстом, поэтому в нем нет никакой идентифицирующей пользователя информации. Водяной знак не проверяет точность. Он не может сказать вам, является ли отрывок правдивым, вводящим в заблуждение, вредным или представленным в правильном контексте . В этом есть смысл. Опять же, у больших языковых моделей нет базы данных истинных и ложных фактов. Просто нет. У них есть база данных своего рода связей, семантических связей , смысловых отношений между различными токенами, различными концепциями, но у них нет реестра того, что является правдой, а что нет. Создать такую вещь было бы практически невозможно. И еще раз, важно отметить: отсутствие обнаруженного водяного знака не доказывает авторство человека. Текст, созданный инструментами OpenAI, может быть слишком коротким, отредактированным или переведенным, чтобы его можно было надежно распознать. Так что, если на чем- то не видно водяного знака OpenAI, это всё равно могло быть создано ChatGPT. Просто текст слишком мал. Ээ, он был отредактирован, а мы видели, как быстро это разрушает водяной знак, или, может быть, он был переведен. Всё это также может исходить от другой модели. Это может быть старая модель ChatGPT, в которой нет водяного знака. Это может быть Claude. Детектор водяных знаков OpenAI не сможет обнаружить водяной знак Claude, и наоборот. И с Gemini, и с Glock. Или вы могли бы использовать, эм, модель, которая не ставит водяные знаки, например. Кстати, это не китайские модели, потому что многие говорят: «О, я просто буду использовать китайскую модель». Они ставят водяные знаки. Эм, это также может исходить от неподдерживаемых моделей, появившихся до внедрения водяных знаков, или от инструментов другой компании. Так что, то, что нет водяного знака, вовсе не обязательно что-то значит. Вся эта система настолько фрагментирована, и у нас так мало прозрачности в том, что помечено водяным знаком, а что нет, что это становится неважным. И я хочу указать на это. Всем стало всё равно: когда Claude впервые анонсировали водяные знаки, люди были в ярости. Я выпустил несколько видео об этом, и они, они все очень хорошо зашли, потому что это была острая тема. Люди были очень злы из-за того, что их работу помечают водяными знаками. У меня было очень много комментариев: «Я перестану пользоваться Anthropic. Эм, к черту этих ребят . Я буду использовать китайские модели. Я буду использовать ChatGPT.» На что я указывал, что обе эти системы тоже используют водяные знаки. Кажется, что тот спор и ярость вокруг водяных знаков утихли. Неужели все просто решили, что это нормально? Им стало всё равно? Ээ, до сих пор приходят вопросы с моих ранних видео о том, доступен ли детектор. Нет. Влияет ли редактирование? Эм , да, если достаточно сильно отредактировать, водяной знак исчезнет. А работают ли средства удаления? Нет, не работают. Эти опасения не исчезли магическим образом, но, полагаю, для многих людей пока не было очевидных повседневных последствий. Им всё еще нужно отправлять электронные письма, заканчивать документы, вести бизнес, писать эссе. Ээ, водяной знак невидим, проверка не существует. Для большинства людей: общественность не может это проверить. Большинство организаций не могут проверить наличие водяного знака. Так кого это волнует? Новости об ИИ появляются с невероятной скоростью. Выходит новая модель, и все начинают обсуждать только её. Мы движемся дальше. У людей есть другие поводы для беспокойства и негодования, например, недавние разговоры о 10- процентной вероятности того, что ИИ уничтожит человечество. Но дело в том, что когда мы зацикливаемся на этих громких, ярких, экстравагантных новостях, на этих научно- фантастических сценариях об ИИ, который нас всех убьёт—а это, безусловно, важные темы, —мы забываем о реальном влиянии искусственного интеллекта прямо сейчас. Мы фокусируемся на будущем, а не на настоящем. В сфере искусственного интеллекта сейчас происходит много важного: вопросы трудоустройства, маркировки контента, конфиденциальности— то, чему нам стоит уделять внимание. И чем больше мы концентрируемся на фантазиях и научной фантастике, тем меньше внимания уделяем тому, что действительно важно сегодня. Что касается практических действий, я бы продолжил использовать ИИ, но более осмотрительно в работе, где важны авторство и ожидания клиента. Поэтому, если вы работаете с клиентом или сдаёте эссе, будьте готовы доказать происхождение своей работы. Если вы написали текст сами, сохраняйте версии до того, как попросите ИИ внести изменения. Отслеживайте правки. Используйте историю версий для сравнения черновиков, чтобы было видно, как создавался итоговый материал. Проще говоря, обезопасьте себя. Подстрахуйтесь на случай, если к вам возникнут вопросы и придётся доказывать, что работу проделали вы сами. И обязательно договоритесь о правилах. Если ваш клиент ненавидит ИИ, убедитесь, что вы знаете об этом и обсудили всё до того, как сдать работу. Вы должны соответствовать их ожиданиям. А если они узнают, что вы использовали ИИ, хотя договаривались об обратном, это станет куда большей проблемой, чем само использование технологий. В этот момент возникает вопрос доверия. Поэтому вам нужно выяснить: устраивает ли их использование вами ИИ для поиска информации, вычитки или составления черновиков? И нужно ли избегать использования определённых инструментов для конфиденциальной информации? Да, скорее всего, нужно. Задавать эти вопросы нужно заранее. И гораздо проще сделать это до того, как кто-то расстроится и начнёт требовать расправы. В письме вы также хотите сохранить свой собственный стиль. Попробуйте сначала попросить ИИ указать на проблемы и предложить правки, прежде чем просто говорить: «Эй, перепиши-ка это для меня». Потому что в итоге текст не только получит «цифровой отпечаток» ИИ, но и будет звучать как работа машины. Мы не должны перекладывать всё наше мышление и суждения на искусственный интеллект только потому, что можем, ведь это делает нас ленивыми. Это делает нас ленивыми авторами, ленивыми творцами. Что ж, я создал небольшой набор инструментов, который может вам помочь. Если вам нужна помощь, это бесплатный набор инструментов для работы с ИИ, ссылка на который будет под этим видео на YouTube. Он объединяет навык распознавания ИИ, промпты для редактирования и некоторые бесплатные инструменты с GitHub, которые стоит добавить в ваш рабочий процесс. Навык распознавания ИИ помогает выявлять повторяющиеся фразы и другие привычки, такие как негативный параллелизм, из-за которых тексты ИИ звучат крайне шаблонно. Вам всё ещё нужно читать то, что получилось. Вам всё ещё нужны ваши собственные примеры, мнения, суждения и так далее. Но это просто поможет сделать так, чтобы текст зв��чал чуть меньше как ИИ. Ничто из этого, ничто из того, что я предоставляю вам в этом наборе—опять же , бесплатном—не гарантирует, что вы обойдёте детектор водяных знаков. Никто не может этого обещать. И если кто-то обещает, не слушайте их. Они просто пытаются вам что-то продать. Но мы можем хотя бы сделать так, чтобы наши ИИ-тексты звучали чуть меньше как ИИ-мусор, ради всех нас, пожалуйста. Так что перейдите по ссылке ниже, если хотите получить копию этого руководства по бесплатным навыкам и набору инструментов, включая инструкции по установке в ChatGPT и Claude. И раз уж вы там, не забудьте подписаться здесь на YouTube, чтобы получать больше практических советов по ИИ без лишнего хайпа. Спасибо. Chat GPT krijgt onzichtbare watermerken . Als je het gebruikt om e-mails, LinkedIn-berichten of werk voor een klant te schrijven, wordt het voorzien van een watermerk. De logische vraag is : kan iemand nu jouw tekst in een tool stoppen en achterhalen of je kunstmatige intelligentie hebt gebruikt ? En wat als je het zelf verdomme geschreven hebt en vervolgens Chat GPT vroeg om het op te poetsen? Nog steeds een watermerk? Ja, mogelijk wel. We kregen een enorme reactie een paar maanden geleden toen Claude dit introduceerde. Veel mensen zeiden destijds dat ze zouden overstappen naar Chat GPT en ik heb letterlijk duizenden reacties gehad van mensen die klaar waren met Claude. En destijds zei ik: " Hé, je weet toch dat OpenAI dit ook gaat doen, toch?" En ze gaan het doen vóór december, wanneer de regels ingaan en ze het móéten doen. En hier zijn we dan. OpenAI heeft zijn eigen versie aangekondigd. Ze gaan hun output voorzien van watermerken. Nu zijn er wat verschillen en net als bij Claude wordt er veel onzin verkocht rondom dit onderwerp. Detectoren, verwijderaars, tools die beloven je werk ondetecteerbaar te maken. Onzin. Het is kwakzalverij. Laten we kijken wat er de afgelopen maanden is veranderd en hoe dit verschilt van het Claude-watermerk, want dat is op belangrijke punten zo. Laten we eerst kijken naar de daadwerkelijke aankondiging van 5 oktober. Deze is van OpenAI. Waarin ze in feite zeggen dat relevante Chat GPT- en Codex-teksten in de EU specifiek het watermerk krijgen naarmate de uitrol de komende weken plaatsvindt. Dus we hebben hier al twee totaal verschillende situaties. Het is heel anders dan bij Claude, want zij kozen voor een wereldwijde aanpak. Waarom? Als je Chat GPT in de EU gebruikt, ja, dan is dit iets waar je op moet letten. Buiten de EU maakt de aankondiging dit geen wereldwijde standaard, wat vreemd is, toch? Want toen Anthropic hun watermerk lanceerde, zeiden ze dat ze het wereldwijd moesten doen omdat ze geen goede oplossing konden vinden die alleen voor de EU gold. Daarom gingen ze wereldwijd en kreeg iedereen een watermerk op zijn tekst van Claude. Dus , hoe zit dit? Mijn naam is Kyle. Ik help ondernemers AI in hun bedrijf te gebruiken zonder dat ze engineer hoeven te worden. Als je meer praktische uitleg zoals deze wilt, abonneer je dan en mijn gratis nieuwsbrief staat hieronder gelinkt. De uitleg van Anthropic destijds was in feite: "Kijk, we hebben geen manier om dit af te dwingen op een manier dat we het kunnen geofencen." Dus, het zal wereldwijd moeten gebeuren. En nu komt OpenAI met hun eigen watermerk, dat alleen binnen de EU is, wat betekent dat het geen technische beperking is. Ze hebben het regio-gebonden gemaakt in ChatGPT, dus het is op dit moment alleen in de Europese Unie beschikbaar. Dus, ik vind het terecht om te vragen: "Waarom heeft de ene aanbieder dit onderscheid wel kunnen maken en de andere niet?" Waarschijnlijker is dat als Anthropic het geografisch had willen afbakenen en alleen in de EU had willen hebben, ze dat hadden gedaan. Het is duidelijk haalbaar, zoals OpenAI ons zojuist heeft laten zien, wat ons tot de conclusie leidt dat ze hun werk voorzien willen hebben van een watermerk. Ik denk dat er buiten dat geen andere weg is. En ik heb in diverse andere video's uitgebreid gesproken over waarom dit het geval zou kunnen zijn. Het helpt hen met synthetische data. Het helpt hen om te weten wat door kunstmatige intelligentie is gemaakt, omdat je het dan uit je trainingsset kunt uitsluiten . Nu, ik denk dat het belangrijk is om te herhalen hoe deze watermerken eigenlijk werken. Nogmaals, duizenden reacties van mensen die dit soort vragen stellen en het is voor veel mensen nog steeds niet duidelijk hoe het mechanisme werkt en daarom was er veel misinformatie en mensen die kwakzalver-detectoren en verwijderaars verkopen die niet echt werken. Dus, we moeten dit even snel weer doornemen. Ik heb hier uitgebreid over gesproken in andere video's, die ik ongeveer nu op het scherm zal tonen. Stel je dus voor dat de AI een zin aan het afmaken is. Hij voorspelt het volgende token. Dit is hoe grote taalmodellen werken. Het weer is koud en...[leeg]. Wat is het volgende woord? Het weer is koud en grijs. Geweldig. Hij had een ander logisch woord kunnen kiezen. En in een langere tekst zullen er veel van dit soort kleine keuzes zijn. Het weer is koud en ellendig. Het weer is koud en nat. Het weer is koud en somber. Dit zijn allemaal mogelijke manieren om de zin af te maken. Dit zijn allemaal mogelijke volgende tokens in de reeks. Wat het watermerk doet, is de statistische verdeling veranderen. Het verandert de keuze van hoe of welk woord als volgend token is gekozen, waardoor een statistisch patroon achterblijft, een vingerafdruk in de bewoordingen. Deze illustratie is uiteraard bewust eenvoudig gehouden. Het gebruik van één woord zoals grijs op zichzelf bewijst helemaal niets. Het is niet zo dat ChatGPT altijd grijs boven nat zal verkiezen, maar het gaat meer om de patronen over de gehele output, meerdere paragrafen lang. Elke kleine beslissing laat een spoor achter , precies als een vingerafdruk. En als je een lang genoeg patroon hebt, een lang genoeg tekstfragment, en de juiste detector, dan kan het patroon worden onthuld en kunnen we zeggen: dit is geschreven door ChatGPT of dit is geschreven door eh door Claude. Hm, dus dit komt van de officiële bron van OpenAI waarin wordt beschreven hoe het watermerk eigenlijk werkt. Onze tekstwatermerktechnologie TextGrain, het is dus niet SynthID, maar waarschijnlijk gebaseerd op een soortgelijke technologie, voegt een onzichtbaar statistisch signaal toe aan de woordkeuzes van het model, precies hetzelfde als SynthID van Google, wat ook het onderliggende systeem is binnen het systeem van Claude. Onze detector zoekt naar dat signaal om te beoordelen of een tekstfragment een OpenAI-watermerk bevat. Meer details over hoe TextGrain werkt zijn te vinden in ons technisch rapport. Ik zal dit onder de eh YouTube-video plaatsen zodat je het kunt vinden, evenals een link plaatsen waar ik je een pakket met bronnen hierover geef, en het zal in de nieuwsbrief staan. Hm, in onze evaluaties evenaarde of overtrof TextGrain de prestaties van andere benaderingen die we hebben getest, waaronder SynthID. Dit is van Google eh voor tekst. Desalniettemin garanderen de sterke prestaties onder ideale omstandigheden geen betrouwbare detectie bij dagelijks gebruik. Ik ga het hierover hebben omdat we valse positieven kunnen krijgen, wat echt heel erg gevaarlijk is. Hm, dus hun uitleg is in feite dat de waarschijnlijkheid van woordkeuzes eh plus een geheime sleutel hen in staat stelt om het te detecteren. Het vereist niet, en ik moet hier duidelijk over zijn. Het vereist geen onzichtbare spaties of extra tekens. Er is geen Unicode die eh erin wordt geduwd. Er wordt niets toegevoegd. Het gebruikt geen extra tokens. Het zijn geen verborgen berichten die zeggen: dit is geschreven door ChatGPT. Er wordt niets zo primitiefs gebruikt. In plaats daarvan is het een statistische verdeling. Dit betekent dat het watermerk bij de tekst blijft. Dit is belangrijk om te beseffen. Als je de tekst kopieert naar een Word-document of naar TextEdit, doet dat niets. Het watermerk is er nog steeds. De woorden zijn er nog steeds. De woorden en de verdeling en de keuze van de woorden vormen het watermerk. Dus als je het als platte tekst plakt, maakt het niet uit. Het zijn dezelfde woorden. Als je het hele ding handmatig overtypt, dus je haalt het uit ChatGPT en je typt het allemaal uit in Word, maakt het niet uit. Dat zal nog steeds het watermerk hebben omdat het in de woordkeuze zit. Je zou kunnen en dit is het voorbeeld dat ik eerder heb gegeven. Je zou je ChatGPT-output kunnen nemen, in een stenen tablet kunnen beitelen, die tablet begraven, je vriend kan hem opgraven, er een foto van maken, uh, het naar iemand met een Palm Pilot mailen; vanaf die Palm Pilot kunnen ze het, uh, op een stuk papier schrijven en dat aan de detector geven, en het zou nog steeds het watermerk bevatten. Het verplaatsen van medium naar medium of kopiëren en plakken heeft geen zin, omdat de tekst zelf, de woordkeuze, het watermerk is. Heel, heel belangrijk onderscheid dit. Mensen horen " onzichtbaar watermerk" en stellen zich een labeltje voor dat ze kunnen wegpoetsen, een soort metadata. Uh, maar nee, de formulering zelf draagt de signalen met zich mee. En dit verklaart ook waarom zoveel mensen die verwijderaars of detectors verkopen, eens nader bekeken moeten worden. Uh, velen van hen verkopen iets dat helemaal niet werkt. Uh, en het is kwakzalverij. Eerst echter de vraag die ik steeds krijg van mensen die zelf schrijven en AI gebruiken om te redigeren en op te schonen, want ik denk dat dit een heel groot probleem is . Stel dat je een week hebt besteed aan het schrijven van iets, een rapport, uh een betoog, uh ik weet het niet, een stuk voor school, wat het ook is, en het is jouw betoog. Het zijn jouw voorbeelden. Het is geschreven op basis van jouw ervaring. En dan vraag je AI om je te helpen. Nu, er zijn verschillende manieren waarop dit kan verlopen, afhankelijk van hoe intensief je kunstmatige intelligentie gebruikt. Je zou om feedback kunnen vragen. Hier is een essay dat ik heb geschreven, ChatGPT, vertel me uh welke delen hiervan verwarrend zijn. Verander niets , maar vertel me hoe ik dit kan verbeteren. En dan doe je het werk zelf en voer je de wijzigingen door in je eigen tekst, door het uit te typen. Dat zal waarschijnlijk niets triggeren. Je krijgt feedback, maar jij bepaalt wat er verandert en jij voert de wijzigingen door. Of je zou het kunnen laten proeflezen. Je zou kunnen vragen om spelling-en interpunctiecorrecties. Of mogelijk vraag je om een volledige herschrijving van het geheel in een vlottere stijl of passend bij een van je favoriete schrijvers. Dit zijn heel verschillende gradaties van AI-betrokkenheid en sommige zullen ervoor zorgen dat het watermerk wordt toegepast. Andere niet. Het gaat meer om de hoeveelheid die door het model wordt gegenereerd dan om het gebruik op zich. Dus, Anthropic zegt dat een lichte correctie het watermerk weinig houvast geeft, omdat het niet veel verandert. Het is moeilijk om die vingerafdruk achter te laten omdat het niet het woord "grijs" verandert in uh "paars" of "nat". In plaats daarvan gaat het erdoorheen en brengt het uh spellingwijzigingen aan. Maar uitgebreid herschrijven creëert meer mogelijkheden voor tokenselectie en dus voor het toepassen van het watermerk. Dus we kunnen niet zeggen dat één gecorrigeerde komma of uh één spelfout die is hersteld, het hele document automatisch betrouwbaar detecteerbaar maakt. Dat is niet het geval. Zeer waarschijnlijk niet. Maar we kunnen ook niet beloven dat een herschreven versie 'schoon' terugkomt, omdat jij de originele ideeën hebt aangedragen. Dat maakt niet uit, want er is genoeg manipulatie door de AI gedaan om het te markeren als zijnde gegenereerd door kunstmatige intelligentie. Het is een glijdende schaal en de kans dat het watermerk doorslaggevend uh wordt toegevoegd, neemt toe naarmate er meer tekst door de AI wordt gegenereerd, en bij een bepaalde drempelwaarde zal de detector omslaan van nee, dit is geen AI naar ja , dit is kunstmatige intelligentie. Nu, iets dat heel erg belangrijk is om te benadrukken is uh er zijn officiële detectoren. De mensen die deze tools verkopen, hebben geen toegang tot die officiële detectoren. Dus, elke AI-detector, AI-watermerkverwijderaar, enzovoort. Ze hebben geen toegang tot de officiële detectoren. Dus wat ze verkopen is, nou ja, ofwel een totale leugen ofwel een zo goed mogelijke gok. Maar omdat ze geen toegang hebben tot de mogelijkheid van OpenAI en Anthropic om te detecteren of iets een watermerk heeft, tasten ze net zo in het duister als wij. Dus, zowel Anthropic als OpenAI hebben tools die kunnen zoeken naar de statistische patronen en kunnen zeggen ja of nee, dit is gegenereerd door Claude of door ChatGPT. Maar wie heeft toegang tot die tools? Heeft jouw baas die? Nee. En hoe zit het met je klant? Nee, zeer onwaarschijnlijk. En je docent aan de universiteit? Nee, zij hebben geen toegang tot deze tools. Anthropic heeft hun detector in beperkte preview vrijgegeven aan bepaalde partners. Zeer beperkt. Ik heb moeite gehad om iemand te vinden die daadwerkelijk toegang heeft tot deze en ik heb goed rondgekeken. Dus ze zeiden een paar maanden geleden dat ze het beschikbaar zouden stellen, maar ze zeiden nooit aan wie. Dus technisch gezien ja, dat hebben ze gedaan. We weten alleen niet wie er toegang toe heeft en zeker niet het grote publiek. Dus Anthropic's detectie-API is beschikbaar in private preview voor in aanmerking komende organisaties. We weten alleen niet wie die organisaties zijn, maar het zullen waarschijnlijk overheden zijn, waarschijnlijk rechtbanken, waarschijnlijk onderzoeksinstellingen, universiteiten eventueel, maar niet noodzakelijkerwijs voor het controleren van jouw essays. Uh en OpenAI is een stuk opener geweest hierover. Ze hebben in feite gezegd dat detectoren twee soorten fouten kunnen maken. Ze kunnen een watermerk rapporteren wanneer er geen aanwezig is , een fout-positief, of een watermerk missen dat wel aanwezig is, een fout-negatief. Onze evaluaties hieronder illustreren enkele van de uitdagingen. Dus, zij zijn een stuk opener hierover geweest dan Anthropic. Ze hebben gezegd: "Kijk, dit is geen foutloze techniek." Kortere of meer beperkte tekst is moeilijker te detecteren. We wisten dit al over de SynthID-technologie, en omdat dit erg vergelijkbaar klinkt, qua statistische verdeling, geldt hetzelfde hier. Bij een beoogd fout-positiefpercentage van 1%identificeerde onze detector watermerken in ongeveer 80%van de passages van 200 tokens. Dus dat is ongeveer 150 woorden, ruwweg, in ieder geval in het Engels. Vergeleken met 95% van de passages van 400 tokens, dus zo'n 300 woorden, voor inhoud zoals psychologie. En alleen psychologie, blijkbaar. Detectiepercentages waren aanzienlijk lager voor inhoud zoals wiskunde, waar er minder flexibiliteit is in de woordkeuze. Dus, zoiets als literatuur, poëzie, daar kun je veel woorden in verschuiven, poëzie, ik zet dat even tussen aanhalingstekens. Ehm, het kan veel woorden verschuiven, dus het heeft veel vrijheid om andere woorden toe te voegen, eh en het blijft logisch. Als het code is, als het wiskunde is, kun je dat niet doen, want dan klopt de wiskunde niet meer, dan breekt de code. Eh, en ze hebben er ook op gewezen dat bewerken het watermerk kan verzwakken. In een evaluatie van passages van 400 tokens zorgde het vervangen van 10%van de woorden door synoniemen voor een daling van de detectie van 92%naar 66%. Dat is nog maar 10%van de woorden. En als je 25% van de woorden vervangt door een herschrijving, daalt de nauwkeurigheid in termen van detectie naar 17%. Vreselijk. Dus, herschrijven werkt. Als gevolg hiervan hebben ChatGPT of OpenAI gezegd: "Kijk, eigenlijk zijn onze detectoren een beetje waardeloos.""En ze hebben gezegd:" Deze beperkingen dragen bij aan ons besluit om de eerste toegang tot de detector alleen te verlenen aan goedgekeurde onderzoekers en deskundige organisaties die kunnen helpen bij het evalueren van betrouwbaarheid en verantwoord gebruik. "" Dus, ze beperken de tekstdetector aanvankelijk tot deskundige organisaties. Dus, ze houden het net als Anthropic tegen, ehm wat betekent dat geen van de bedrijven het publiek toegang geeft tot deze technologieën. Dus, iedereen die detectortools of tools voor het verwijderen van watermerken verkoopt, praat in feite uit zijn nek. Sorry. Tenzij ze toegang hebben tot deze zeer beperkte previews, wat ze niet hebben, ehm want het zal worden achtergehouden voor extreem specifieke gebruikssituaties. Dus, als iemand je een AI-percentage stuurt en zegt: "Dit is 80%AI", vraag dan waar het vandaan komt, want de kans is groot dat het onzin is. Vraag hen: "Welke tool heb je gebruikt? Welke methode? Wat beweert dat getal te betekenen?" Het is kwakzalverij. En ik weet dat er onder deze video op YouTube later veel AI-detectietools zullen staan die zeggen: "Oh, je moet deze gebruiken." Ik zal jullie allemaal aanpakken, want het is volslagen onzin. Dus, kun je het watermerk verwijderen? Bij het Anthropic Claude-watermerk dachten we dat het antwoord misschien ja was, maar we hebben nu bewijs van het ChatGPT-watermerk dat dit inderdaad het geval is. Als je de bewoordingen verandert, kun je de detectie extreem snel verzwakken. Dus, zoals ik je net liet zien, als je 25%van de tekst vervangt, dus een kwart van de tekst, kun je de nauwkeurigheid terugbrengen tot 17%, wat er in de meeste gevallen toe zal leiden dat het wordt genegeerd. Ze zeggen eigenlijk dat dit een moeilijk probleem voor hen is om aan te pakken. En dat deze detectoren tamelijk onnauwkeurig zijn. Ik vind dit op zijn minst erg eerlijk van ze, en het is de reden die ze geven om dit niet breed uit te brengen. Maar, en ze zijn hier slim in, het stelt hen ook in staat om aan hun verplichtingen onder de EU AI-wet te voldoen. Onthoud, dit is waarom deze bedrijven deze detectoren en deze watermerken uitbrengen. Anders kunnen ze beboet worden, en ze kunnen een aanzienlijk bedrag aan boetes krijgen. Maar zolang ze kunnen aantonen dat ze inspanningen in die richting hebben gedaan, zitten ze goed. En eerlijk gezegd, fair play hier. Ze zijn er open over geweest. Ze hebben gezegd: dit is wat we kunnen doen. Ze hebben het beperkt tot alleen de EU, in tegenstelling tot Anthropic. En ze hebben gezegd: zelfs dan hebben we een beperkte detector. Ze hebben er een soort van non-nieuws van gemaakt. Terwijl Anthropic er juist een groot punt van maakte en publieke consternatie veroorzaakte en duizenden mensen in paniek bracht over hun watermerk. Dit is een zeer algemeen draaiboek. Anthropic heeft de neiging om nieuws te overdrijven, terwijl ChatGPT, OpenAI, de neiging heeft om het te bagatelliseren. Hele, hele verschillende draaiboeken als het gaat om public relations. Dus, laten we zeggen dat er een watermerk wordt gedetecteerd. De detector heeft een signaal gevonden. Wat gebeurt er dan? Betekent dat dat AI het hele stuk heeft geschreven? Heeft het iets herschreven wat jij hebt geschreven? Heb je het gebruikt voor vertaling? Heb je uren besteed aan het bewerken van concepten? Dit zijn heel, heel verschillende verhalen, en een watermerk kan ons verschillende dingen vertellen. En nogmaals, OpenAI is eerlijk geweest over wat het wel en niet kan vertellen. Tekstwatermerken bieden een beperkt signaal over de rol die onze systemen hebben gespeeld in een passage. Het is belangrijk om te begrijpen wat wel en niet geconcludeerd kan worden uit een detectieresultaat. Een watermerk meet geen menselijke bijdrage. Het kan aangeven dat een OpenAI-systeem een deel van de tekst heeft gegenereerd of verwerkt, maar niet hoeveel menselijk oordeel, redactie of creativiteit eraan te pas is gekomen. Het is dus geen percentage van: dit is AI, dit is door mensen gemaakt. Dat kan niet bestaan. We hebben zojuist gezien dat ze niet eens de nauwkeurigheid hebben om te zeggen of AI is gebruikt of niet. Ze kunnen dus zeker niet afbakenen: dit deel is menselijk, dit deel is AI. Het kan op dit moment simpelweg niet. Ten tweede, erg belangrijk. Ik kreeg veel mensen, honderden mensen, die dit in de reacties onder mijn video's plaatsten, uh, zeggende dat de reden dat Anthropic en nu OpenAI watermerken toevoegen is zodat ze eigendom kunnen claimen. Nee. Een watermerk stelt geen eigendom of verantwoordelijkheid vast. Het bepaalt niet wie de tekst bezit, of het gebruik ervan rechtmatig was, of openbaarmaking vereist was, of wie er verantwoordelijk voor is. Veel mensen zeggen dat het watermerk deze bedrijven in staat stelt om te zeggen: "Ah, dat is ons intellectueel eigendom. Wij bezitten nu wat jij hebt besproken met onze kunstmatige intelligentie." Nee, dat is onzin. En zoals je kunt zien, is een van de redenen waarom ze dat niet willen—of het gebruik nu rechtmatig was of openbaarmaking vereist was—dat ze niet ieders gegenereerde tekst willen bezitten, want dat zou hen in juridische problemen kunnen brengen als mensen, weet je, problematische dingen genereren. Mensen vragen hoe ze bommen kunnen maken, enzovoort, en als ze die informatie uit de AI weten te krijgen, zou dat technisch gezien het eigendom zijn van OpenAI of Anthropic. Daar willen ze niets mee te maken hebben. Uh , dus ik zie veel mensen zeggen: ze stelen mijn zakelijke ideeën, ze stelen mijn boekideeën. Nee, dat boeit ze niet. Dat boeit ze echt niet. Een watermerk identificeert de gebruiker niet. Het koppelt geen persoon, organisatie, account, prompt of gesprek aan de tekst, dus er zit geen, uh, gebruikersidentificeerbare informatie in. Een watermerk verifieert geen nauwkeurigheid. Het kan je niet vertellen of de passage waar, misleidend, schadelijk of in de juiste context gepresenteerd is. Dat is logisch. Uh, nogmaals, grote taalmodellen hebben geen—ze hebben geen database met ware en onware feiten . Dat hebben ze gewoon niet. Ze hebben een database—ze hebben een database met, uh, een soort relaties, semantische relaties, betekenisrelaties tussen verschillende tokens, verschillende concepten, maar ze hebben geen overzicht van wat waar is en wat niet. Zoiets zou bijna onmogelijk zijn om te creëren. En nogmaals, belangrijk : het ontbreken van een gedetecteerd watermerk bewijst niet dat het menselijk werk is. Tekst gegenereerd met OpenAI-tools kan te kort zijn, bewerkt of vertaald, waardoor detectie niet betrouwbaar werkt. Dus, alleen omdat iets geen OpenAI-watermerk vertoont, kan het nog steeds door ChatGPT zijn gegenereerd. Het is simpelweg te klein. Uh, het is bewerkt, en we zagen hoe snel dat een watermerk aantast, of misschien is het vertaald. Het kan ook van een ander model komen. Dus het kan afkomstig zijn van een ouder ChatGPT-model dat geen watermerk heeft. Het kan van Claude komen. De OpenAI-watermerkdetector kan geen Claude-watermerk detecteren en vice versa. En bij Gemini, en bij Glock. Of je zou bijvoorbeeld een model kunnen gebruiken dat geen watermerk plaatst. Dat zijn overigens niet de Chinese modellen, want veel mensen zeggen: "Oh, ik gebruik wel een Chinees model.""Die plaatsen wel watermerken." Uh, het kan ook komen van niet-ondersteunde modellen van vóór de watermerken, of gegenereerd zijn door tools van een ander bedrijf. Dus, alleen omdat er geen watermerk is, betekent dat niet per se iets. Dus, dit hele systeem is zo gefragmenteerd, en we hebben zo weinig zicht op wat wel en wat niet een watermerk heeft, dat het eigenlijk onbelangrijk wordt. En dat wil ik even benadrukken. Iedereen stopte ermee zich er druk om te maken; toen Claude voor het eerst watermerken aankondigde, waren mensen woedend. Ik heb daar verschillende video's over gemaakt, en die deden het allemaal erg goed, omdat het een gevoelig onderwerp was. Mensen waren erg boos dat hun werk voorzien werd van een watermerk. Ik kreeg heel veel reacties met: "Ik stop met het gebruik van Anthropic." Uh, laat die lui barsten. Ik ga Chinese modellen gebruiken. Ik ga ChatGPT gebruiken. " Waarvan ik bij beide heb aangegeven dat ze wel watermerken gebruiken." Het voelt alsof die discussie en de woede rondom watermerken is weggeëbd. Heeft iedereen besloten dat het wel prima is? Zijn ze gestopt met zich zorgen te maken? Uh, er komen nog steeds vragen binnen van mijn eerdere video's over of de detector beschikbaar is. Nee. Of bewerken telt? Uh ja, als je genoeg bewerkt, verdwijnt het watermerk. En of verwijderaars werken? Nee, dat doen ze niet. Deze zorgen zijn niet op magische wijze verdwenen, maar ik denk dat voor veel mensen de alledaagse gevolgen nog niet duidelijk zijn. Ze moeten nog steeds een e-mail sturen, een document afmaken, het bedrijf runnen, een essay schrijven. Uh, het watermerk is onzichtbaar, de controleur bestaat niet . Voor de meeste mensen: het publiek kan het niet controleren. De meeste organisaties kunnen niet op het watermerk controleren. Dus, wie boeit het? En AI-nieuws gaat belachelijk snel . Er komt weer een nieuw model uit en iedereen praat daarover in plaats daarvan. We zijn verdergegaan. En mensen hebben andere dingen om zich zorgen over te maken, andere dingen om boos over te zijn, zoals onlangs de potentiële kans van 10%dat kunstmatige intelligentie de mensheid vernietigt. Het punt is echter, met al die grote, flitsende, extravagante nieuwsberichten , die sciencefictionfantasieën over dat AI ons allemaal doodt, als we ons daarop fixeren, en het zijn belangrijke kwesties, maar als we ons daarop fixeren, vergeten we de impact van kunstmatige intelligentie op dit moment . We richten ons op de toekomst in plaats van op het heden. En er gebeurt momenteel veel met kunstmatige intelligentie op het gebied van banen, watermerken en privacy waar we aandacht aan moeten besteden. En hoe meer we ons richten op de fantasie en sciencefiction, hoe minder we geneigd zijn aandacht te besteden aan wat er nu echt belangrijk is. Dus, wat betreft wat je echt moet doen: ik zou kunstmatige intelligentie blijven gebruiken, maar ik zou wat doelgerichter te werk gaan bij opdrachten waar auteurschap en verwachtingen van de klant meespelen. Dus, als je voor een klant werkt of een essay inlevert, zou ik klaarstaan om de herkomst van mijn werk aan te tonen. Als jij het geschreven hebt, sla dan versies op die je hebt voordat je AI vraagt om iets te veranderen. Houd wijzigingen bij. Gebruik versiegeschiedenis bij het vergelijken van concepten, zodat je kunt zien hoe het eindproduct tot stand is gekomen. Dek jezelf in feite gewoon in. Speel op zeker, voor het geval dat je verantwoording moet afleggen en moet aantonen dat je het werk zelf hebt gedaan. En spreek ook de regels af. Als je werkt met een klant die een hekel heeft aan het gebruik van kunstmatige intelligentie, zorg er dan voor dat je dat weet en dat je dat gesprek hebt gevoerd voordat je het werk oplevert. Je moet voldoen aan hun verwachtingen. En als ze erachter komen dat je kunstmatige intelligentie hebt gebruikt terwijl je had afgesproken dat niet te doen, nou, dan is dat een groter probleem dan alleen de vraag of je AI hebt gebruikt of niet. Dat is op dat punt een vertrouwenskwestie. Je moet dus uitzoeken: zijn ze blij als je AI gebruikt voor onderzoeksondersteuning, correctie of het schrijven van concepten? Moet vertrouwelijke informatie uit bepaalde tools blijven? Ja, waarschijnlijk wel. Je moet die vragen vroegtijdig stellen. En het is veel makkelijker om ze te stellen voordat iemand boos is en op wraak zint . Voor schrijven wil je ook je eigen stem behouden. Probeer de AI eerst te vragen problemen aan te geven en wijzigingen voor te stellen voordat je zomaar tegen de AI zegt: "Hé, herschrijf dit voor mij." Omdat het uiteindelijk niet alleen het AI-watermerk krijgt, maar ook als AI gaat klinken. We moeten niet al ons denkwerk en ons oordeel zomaar delegeren aan kunstmatige intelligentie alleen omdat het kan, want het maakt ons lui. Het maakt ons luie schrijvers, luie makers. Nu heb ik zelf een setje tools gemaakt die je kunnen helpen. Als je wat hulp kunt gebruiken: het is een gratis AI-schrijfkit en de link staat onder deze YouTube-video. Het brengt een AI-detectievaardigheid, bewerkingsprompts en wat gratis GitHub-tools samen die de moeite waard zijn voor je workflow. De AI-detectievaardigheid helpt bij het markeren van herhalende zinsneden en andere gewoontes, zoals negatieve parallellismen, die AI-teksten extreem generiek laten klinken. Je moet de output natuurlijk nog steeds zelf lezen . Je hebt nog steeds je eigen voorbeelden, meningen en oordeel nodig, maar het helpt je wel om de teksten net iets minder naar AI te laten klinken. Niets van wat ik je in deze kleine toolkit aanbied—nogmaals, het is gratis—belooft dat het de watermerkdetector kan omzeilen. Niemand kan dat garanderen. En als iemand dat wel zegt, negeer ze dan. Ze proberen je alleen maar iets te verkopen. Maar we kunnen er in ieder geval voor zorgen dat onze AI-teksten iets minder klinken als AI-troep, voor ons aller bestwil, alsjeblieft. Bekijk dus de link hieronder als je een kopie wilt van de gids met de gratis vaardigheden en de toolkit, inclusief instructies voor installatie in ChatGPT en Claude. En als je daar toch bent, abonneer je dan op YouTube voor meer praktisch AI-advies zonder de hype. Dankjewel. ചാറ്റ് ജിപിടിയിൽ അദൃശ്യമായ വാട്ടർമാർക്കുകൾ വരുന്നു. ഇമെയിലുകൾ, ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ പോസ്റ്റുകൾ, പുസ്തകങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ക്ലയന്റുകൾക്കായുള്ള ജോലികൾ എന്നിവ എഴുതാൻ നിങ്ങൾ ഇത് ഉപയോഗിച്ചാൽ, അതിൽ വാട്ടർമാർക്ക് ഉണ്ടാകും. പ്രധാനമായ ചോദ്യം ഇതാണ്: ആരെങ്കിലും നിങ്ങളുടെ എഴുത്ത് ഒരു ടൂളിൽ ഇട്ടാൽ നിങ്ങൾ നിർമ്മിത ബുദ്ധി ഉപയോഗിച്ചോ എന്ന് അവർക്ക് കണ്ടെത്താനാകുമോ ? ഇനി നിങ്ങൾ തന്നെ എഴുതിയ ഒരു കാര്യം വൃത്തിയാക്കാൻ ചാറ്റ് ജിപിടിയോട് ആവശ്യപ്പെട്ടാലോ ? അപ്പോഴും വാട്ടർമാർക്ക് ഉണ്ടാകുമോ? അതെ, സാധ്യതയുണ്ട്. കുറച്ചു മാസങ്ങൾക്ക് മുൻപ് ക്ലോഡ് ഇത് അവതരിപ്പിച്ചപ്പോൾ വലിയ പ്രതികരണമായിരുന്നു ഉണ്ടായത്. അന്നേരം ധാരാളം ആളുകൾ ചാറ്റ് ജിപിടിയിലേക്ക് മാറുമെന്ന് പറയുകയും, തങ്ങൾ ക്ലോഡ് ഉപേക്ഷിച്ചതായി ആയിരക്കണക്കിന് കമന്റുകൾ ലഭിക്കുകയും ചെയ്തു. അന്ന് ഞാൻ പറഞ്ഞു, " ഓപ്പൺ എഐയും ഇത് ചെയ്യാൻ പോകുന്നുണ്ടെന്ന് നിങ്ങൾക്കറിയാമല്ലോ , അല്ലേ? ഡിസംബറിൽ നിയമങ്ങൾ പ്രാബല്യത്തിൽ വരുന്നതിന് മുൻപ് തന്നെ അവർ അത് ചെയ്യും." അങ്ങനെ ഇപ്പോൾ അത് സംഭവിച്ചിരിക്കുന്നു . ഓപ്പൺ എഐ അവരുടെ സ്വന്തം പതിപ്പ് പ്രഖ്യാപിച്ചു . അവർ തങ്ങളുടെ ഔട്ട്‌പുട്ടുകളിൽ വാട്ടർമാർക്ക് ചേർക്കും. ഇപ്പോൾ ഇതിൽ ചില വ്യത്യാസങ്ങളുണ്ട് , ക്ലോഡിനെപ്പോലെ തന്നെ ഇതിനെ ചുറ്റിപ്പറ്റി ധാരാളം അസംബന്ധങ്ങൾ പ്രചരിക്കുന്നുണ്ട് . ഡിറ്റക്ടറുകൾ, റിമൂവർമാർ, നിങ്ങളുടെ ജോലി കണ്ടെത്താൻ കഴിയില്ലെന്ന് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ടൂളുകൾ. ഇതൊക്കെ വെറും അസംബന്ധമാണ്. ഇതൊക്കെ വെറും തട്ടിപ്പാണ്. കഴിഞ്ഞ കുറച്ചു മാസങ്ങളായി എന്താണ് മാറിയതെന്നും, ക്ലോഡിന്റെ വാട്ടർമാർക്കിൽ നിന്ന് ഇത് എങ്ങനെ വ്യത്യസ്തമാണെന്നും നമുക്ക് നോക്കാം, കാരണം ഇത് വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട രീതിയിൽ വ്യത്യസ്തമാണ് . ആദ്യമായി, ഒക്ടോബർ 5-ന് വന്ന ഔദ്യോഗിക പ്രഖ്യാപനം നമുക്ക് പരിശോധിക്കാം. ഇത് ഓപ്പൺ എഐയിൽ നിന്നുള്ളതാണ് . ചുരുക്കത്തിൽ, വരും ആഴ്ചകളിൽ ഇത് നടപ്പിലാക്കുമ്പോൾ യൂറോപ്യൻ യൂണിയനിലെ ചാറ്റ് ജിപിടി, കോഡെക്സ് ടെക്സ്റ്റുകൾക്ക് മാത്രമായിരിക്കും ഈ വാട്ടർമാർക്ക് ലഭിക്കുക. അതുകൊണ്ട്, ഇവിടെ നമുക്ക് രണ്ട് വ്യത്യസ്ത സാഹചര്യങ്ങളാണുള്ളത് . ഇത് ക്ലോഡിൽ നിന്ന് വളരെ വ്യത്യസ്തമാണ് , കാരണം അവർ ലോകമെമ്പാടുമാണ് അത് ചെയ്തത്. എന്തുകൊണ്ട്? നിങ്ങൾ യൂറോപ്യൻ യൂണിയനിൽ ചാറ്റ് ജിപിടി ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ , അതെ, നിങ്ങൾ ഇത് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതുണ്ട് . യൂറോപ്യൻ യൂണിയന് പുറത്ത്, ഈ പ്രഖ്യാപനം ഇതിനെ ആഗോളതലത്തിൽ നിർബന്ധമാക്കുന്നില്ല , ഇത് വിചിത്രമല്ലേ? കാരണം, ആന്ത്രോപിക് തങ്ങളുടെ വാട്ടർമാർക്ക് പുറത്തിറക്കിയപ്പോൾ , യൂറോപ്യൻ യൂണിയന് മാത്രമായി അത് നടപ്പിലാക്കാൻ നല്ലൊരു മാർഗ്ഗം കണ്ടെത്താൻ കഴിയാത്തതുകൊണ്ട് അവർക്ക് അത് ആഗോളതലത്തിൽ ചെയ്യേണ്ടി വരുമെന്ന് പറഞ്ഞു. അതുകൊണ്ട്, അവർക്ക് ആഗോളതലത്തിൽ ചെയ്യേണ്ടി വന്നു, എല്ലാവരുടെയും ടെക്സ്റ്റുകളിൽ ക്ലോഡിന്റെ വാട്ടർമാർക്ക് പതിഞ്ഞു. അപ്പോൾ ഇതിൽ എന്താണ് കാര്യം? എന്റെ പേര് കെയ്ൽ. എഞ്ചിനീയർമാരാകാതെ തന്നെ സംരംഭകർക്ക് അവരുടെ ബിസിനസ്സിൽ എഐ ഉപയോഗിക്കാൻ ഞാൻ സഹായിക്കുന്നു . ഇതുപോലുള്ള പ്രായോഗിക വിശദീകരണങ്ങൾ കൂടുതൽ വേണമെങ്കിൽ സബ്‌സ്‌ക്രൈബ് ചെയ്യുക, എന്റെ സൗജന്യ വാർത്താക്കുറിപ്പിന്റെ ലിങ്ക് താഴെയുണ്ട്. അന്ന് ആന്ത്രോപിക്കിന്റെ വിശദീകരണം അടിസ്ഥാനപരമായി ഇതായിരുന്നു, " നോക്കൂ, ഇത് ഭൗമ - നിയന്ത്രണങ്ങൾ (geo-fence) ഉപയോഗിച്ച് നടപ്പിലാക്കാൻ ഞങ്ങൾക്ക് മാർഗ്ഗമില്ല." അതുകൊണ്ട്, ഇത് ലോകമെമ്പാടും നടപ്പിലാക്കേണ്ടി വരും. ഇപ്പോൾ ഓപ്പൺ എഐ സ്വന്തമായി വാട്ടർമാർക്കുമായി വരുന്നു, അത് യൂറോപ്യൻ യൂണിയനുള്ളിൽ മാത്രമാണ്, അതായത് അതൊരു സാങ്കേതിക പരിമിതിയല്ല. അവർ ഇത് ചാറ്റ്ജിപിടിക്കുള്ളിൽ പ്രാദേശികമായി ലോക്ക് ചെയ്തിരിക്കുന്നു , അതിനാൽ ഇത് ഇപ്പോൾ യൂറോപ്യൻ യൂണിയനിൽ മാത്രമായിരിക്കും ലഭ്യമാകുക. അതുകൊണ്ട്, "ഒരു ദാതാവിന് ഈ വ്യത്യാസം വരുത്താൻ സാധിക്കുകയും മറ്റേയാൾക്ക് സാധിക്കാതെ വരികയും ചെയ്തത് എന്തുകൊണ്ട്?" എന്ന് ചോദിക്കുന്നത് ന്യായമാണെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു. ആന്ത്രോപിക് ( Anthropic) തങ്ങളുടെ സേവനത്തെ യൂറോപ്യൻ യൂണിയനിൽ മാത്രം ഒതുക്കാൻ ആഗ്രഹിച്ചിരുന്നെങ്കിൽ , അവർ അത് ചെയ്തേനെ എന്നതാണ് കൂടുതൽ സാധ്യത. ഓപ്പൺ എഐ കാണിച്ചുതന്നതുപോലെ ഇത് തീർച്ചയായും സാധ്യമാണ്, അതുകൊണ്ട് തന്നെ തങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനം വാട്ടർമാർക്ക് ചെയ്യണമെന്ന് അവർ ആഗ്രഹിക്കുന്നു എന്ന നിഗമനത്തിലേക്കാണ് നാം എത്തുന്നത്. അതല്ലാതെ ഇതിനൊരു മറ്റൊരു വഴിയുമില്ലെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു. ഇത് എന്തുകൊണ്ടായിരിക്കാം എന്നതിനെക്കുറിച്ച് മറ്റ് പല വീഡിയോകളിലും ഞാൻ വിശദമായി സംസാരിച്ചിട്ടുണ്ട് . ഇത് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ കാര്യത്തിൽ അവരെ സഹായിക്കുന്നു . കൃത്രിമ ബുദ്ധി ഉപയോഗിച്ച് എന്താണ് നിർമ്മിച്ചതെന്ന് തിരിച്ചറിയാൻ ഇത് അവരെ സഹായിക്കുന്നു , കാരണം അപ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് അത് നിങ്ങളുടെ ട്രെയിനിംഗ് സെറ്റിൽ നിന്ന് ഒഴിവാക്കാം. ഈ വാട്ടർമാർക്കുകൾ എങ്ങനെയാണ് യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതെന്ന് വീണ്ടും വ്യക്തമാക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു. വീണ്ടും, ഇത്തരത്തിലുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുന്ന ആയിരക്കണക്കിന് ആളുകളുടെ കമന്റുകൾ വരുന്നുണ്ട്, പലർക്കും ഈ സംവിധാനം എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നത് ഇപ്പോഴും വ്യക്തമല്ല, അതിനാൽ തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ ധാരാളമുണ്ട്, കൂടാതെ ഫലപ്രദമല്ലാത്ത ഡിറ്റക്ടറുകളും റിമൂവറുകളും വിൽക്കുന്നവരും ഉണ്ട്. അതുകൊണ്ട്, നമുക്ക് ഇത് വേഗത്തിൽ ഒന്നുകൂടി പരിശോധിക്കാം. മറ്റ് വീഡിയോകളിൽ ഞാൻ ഇതിനെക്കുറിച്ച് വിശദമായി സംസാരിച്ചിട്ടുണ്ട് , അത് ഇപ്പോൾ സ്ക്രീനിൽ കാണാം. അതുകൊണ്ട്, എഐ ഒരു വാചകം പൂർത്തിയാക്കുന്നു എന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക . അത് അടുത്ത ടോക്കൺ പ്രവചിക്കുകയാണ് . ഇങ്ങനെയാണ് ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡലുകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് . കാലാവസ്ഥ തണുപ്പുള്ളതും ഒപ്പം... ശൂന്യവുമാണ്. അടുത്ത വാക്ക് എന്താണ്? കാലാവസ്ഥ തണുപ്പുള്ളതും ചാരനിറമുള്ളതുമാണ് . കൊള്ളാം. ഇതിന് മറ്റൊരു അനുയോജ്യമായ വാക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കാമായിരുന്നു . ഒരു വലിയ ഖണ്ഡികയിലുടനീളം , ഇതുപോലുള്ള ചെറിയ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ ധാരാളമുണ്ടാകും . കാലാവസ്ഥ തണുപ്പുള്ളതും അസഹനീയവുമാണ്. കാലാവസ്ഥ തണുപ്പുള്ളതും നനവുള്ളതുമാണ് . കാലാവസ്ഥ തണുപ്പുള്ളതും മ്ലാനവുമാണ്. ഇതെല്ലാം വാചകം പൂർത്തിയാക്കാനുള്ള സാധ്യതകളാണ്. ഇതെല്ലാം ക്രമത്തിലെ അടുത്ത ടോക്കണുകളാകാൻ സാധ്യതയുള്ളവയാണ് . വാട്ടർമാർക്ക് ചെയ്യുന്നത് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിലെ വിതരണത്തെ മാറ്റുകയാണ്. അടുത്ത ടോക്കണായി ഏത് വാക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കണം എന്നതിലെ മാറ്റം വരുത്തുകയും, വാചകത്തിലുടനീളം ഒരു സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് പാറ്റേൺ അഥവാ ഒരു വിരലടയാളം അവശേഷിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ ഉദാഹരണം തീർച്ചയായും മനഃപൂർവ്വം ലളിതമാക്കിയതാണ് . ചാരനിറം എന്ന ഒരു വാക്ക് മാത്രം ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഒന്നിനെയും തെളിയിക്കുന്നില്ല . ചാറ്റ്ജിപിടി എപ്പോഴും നനവ് എന്നതിന് പകരം ചാരനിറം തിരഞ്ഞെടുക്കും എന്നതല്ല, മറിച്ച് ഔട്ട്‌പുട്ടിന്റെ മുഴുവൻ ഭാഗത്തും, ഒന്നിലധികം ഖണ്ഡികകളിലുമുള്ള പാറ്റേണുകളെ കുറിച്ചാണ് ഇവിടെ പറയുന്നത്. ഓരോ ചെറിയ തീരുമാനവും വിരലടയാളം പോലെ ഒരു അടയാളം അവശേഷിപ്പിക്കുന്നു . നിങ്ങൾക്ക് മതിയായ നീളമുള്ള പാറ്റേണോ വാചകമോ, ശരിയായ ഡിറ്റക്ടറോ ഉണ്ടെങ്കിൽ, ആ പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയാൻ സാധിക്കും. ഇത് ചാറ്റ് ജിപിടി ( ChatGPT) എഴുതിയതാണോ അതോ ക്ലോഡ് (Claude) എഴുതിയതാണോ എന്ന് നമുക്ക് പറയാൻ കഴിയും. വാട്ടർമാർക്ക് എങ്ങനെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നതെന്ന് വിവരിക്കുന്ന ഓപ്പൺ എഐ (OpenAI)- യുടെ ഔദ്യോഗിക ഉറവിടത്തിൽ നിന്നുള്ളതാണ് ഇത്. ഞങ്ങളുടെ ടെക്സ്റ്റ് വാട്ടർമാർക്കിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യയായ ടെക്സ്റ്റ് ഗ്രെയിൻ (TextGrain), സിന്ത് ഐഡി (SynthID) അല്ലെങ്കിലും, ഏകദേശം സമാനമായ സാങ്കേതികവിദ്യകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് . ഇത് മോഡലിന്റെ വാക്കുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിൽ ഒരു അദൃശ്യ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ സിഗ്നൽ ചേർക്കുന്നു, ഇത് ഗൂഗിളിന്റെ സിന്ത് ഐഡിക്ക് സമാനമാണ്, അത് ക്ലോഡ് സംവിധാനത്തിനുള്ളിലെ അടിസ്ഥാന സംവിധാനവുമാണ് . ഒരു ഭാഗത്ത് ഓപ്പൺ എഐ വാട്ടർമാർക്ക് ഉണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കാൻ ഞങ്ങളുടെ ഡിറ്റക്ടർ ആ സിഗ്നലിനായി തിരയുന്നു. ടെക്സ്റ്റ് ഗ്രെയിൻ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ ഞങ്ങളുടെ സാങ്കേതിക റിപ്പോർട്ടിൽ കാണാം. ഇത് നിങ്ങൾക്ക് കണ്ടെത്താനായി ഞാൻ യൂട്യൂബ് വീഡിയോയ്ക്ക് താഴെ നൽകാം. കൂടാതെ, ഇതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വിഭവങ്ങളുടെ ഒരു പാക്ക് ഞാൻ നൽകുന്ന ലിങ്കും ന്യൂസ്‌ലെറ്ററിൽ ഉൾപ്പെടുത്താം . ഞങ്ങളുടെ വിലയിരുത്തലുകളിൽ , സിന്ത് ഐഡി ഉൾപ്പെടെ ഞങ്ങൾ പരീക്ഷിച്ച മറ്റ് സമീപനങ്ങളുടെ പ്രകടനത്തിനൊപ്പം അല്ലെങ്കിൽ അതിനു മുകളിൽ നിൽക്കാൻ ടെക്സ്റ്റ് ഗ്രെയിനിന് സാധിച്ചു. ഇത് ഗൂഗിളിന്റെ ടെക്സ്റ്റ് സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ നിന്നുള്ളതാണ് . അങ്ങനെയാണെങ്കിലും , മികച്ച സാഹചര്യങ്ങളിൽ ലഭിക്കുന്ന ഈ പ്രകടനം ദൈനംദിന ഉപയോഗത്തിൽ വിശ്വസനീയമായ കണ്ടെത്തൽ ഉറപ്പുനൽകുന്നില്ല . ഞാൻ ഇതിനെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കാൻ പോകുന്നത്, തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകൾ ഉണ്ടാകാൻ സാധ്യതയുള്ളതിനാലാണ് , ഇത് വളരെ അപകടകരമാണ്. അവരുടെ വിശദീകരണം അടിസ്ഥാനപരമായി വാക്കുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനുള്ള സാധ്യതകളും ഒരു രഹസ്യ കീയും (secret key) ഉപയോഗിച്ച് കണ്ടെത്താൻ സാധിക്കുമെന്നതാണ് . ഇത് അദൃശ്യമായ സ്‌പേസുകളോ അധിക അക്ഷരങ്ങളോ ആവശ്യമുള്ളതല്ലെന്ന് ഞാൻ വ്യക്തമാക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു . ഇതിൽ അധികമായി ഒന്നും ചേർക്കുന്നില്ല . യൂണികോഡ് ഒന്നും ഇതിൽ കുത്തിനിറച്ചിട്ടില്ല . ഒന്നും ചേർക്കുന്നില്ല . ഇത് കൂടുതൽ ടോക്കണുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നില്ല . ഇത് ചാറ്റ് ജിപിടി എഴുതിയതാണെന്ന് പറയുന്ന ഒളിച്ചുവെച്ച സന്ദേശങ്ങളല്ല . അത്രയും ലളിതമായതൊന്നും ഇതിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നില്ല . പകരം, ഇതൊരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിതരണമാണ് ( statistical distribution). അതായത്, വാട്ടർമാർക്ക് എഴുത്തിനോടൊപ്പം തന്നെ നിലനിൽക്കുന്നു . ഇത് മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. നിങ്ങൾ ഈ ടെക്സ്റ്റ് വേഡ് ഡോക്യുമെന്റിലേക്കോ ടെക്സ്റ്റ് എഡിറ്റിലേക്കോ പകർത്തിയാൽ, അത് വാട്ടർമാർക്കിനെ ബാധിക്കില്ല. വാട്ടർമാർക്ക് അവിടെത്തന്നെയുണ്ടാകും . വാക്കുകൾ അവിടെത്തന്നെയുണ്ട് . വാക്കുകളും ആ വിതരണവും വാക്കുകളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പുമാണ് വാട്ടർമാർക്ക് . അതുകൊണ്ട്, നിങ്ങൾ അത് പ്ലെയിൻ ടെക്സ്റ്റായി ഒട്ടിച്ചാലും പ്രശ്നമില്ല. അത് അതേ വാക്കുകൾ തന്നെയാണ്. നിങ്ങൾ മുഴുവൻ കാര്യവും സ്വമേധയാ ടൈപ്പ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ , അതായത് ചാറ്റ് ജിപിടിയിൽ നിന്ന് മാറ്റി വേഡിൽ മുഴുവൻ ടൈപ്പ് ചെയ്താൽ പോലും പ്രശ്നമില്ല. അതിലും വാട്ടർമാർക്ക് ഉണ്ടാകും, കാരണം അത് വാക്കുകളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പിലാണ് ഉള്ളത്. നിങ്ങൾക്ക് സാധിക്കും, ഇതാണ് ഞാൻ മുൻപ് നൽകിയ ഉദാഹരണം. നിങ്ങൾക്ക് ChatGPT ഔട്ട്‌പുട്ട് എടുത്ത്, ഒരു കൽഫലകത്തിൽ കൊത്തിവെക്കാം , ആ കൽഫലകം കുഴിച്ചുമൂടാം , നിങ്ങളുടെ സുഹൃത്തിന് അത് പുറത്തെടുത്ത് ഫോട്ടോ എടുത്ത്, ആരുടെയെങ്കിലും പാം പൈലറ്റിലേക്ക് ഇമെയിൽ ചെയ്യാം; ആ പാം പൈലറ്റിൽ നിന്ന് അവർക്ക് അത് ഒരു കടലാസിൽ എഴുതി ഡിറ്റക്ടറിന് നൽകാം, അപ്പോഴും അതിൽ വാട്ടർമാർക്ക് ഉണ്ടാകും. ഒരു മാധ്യമത്തിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് മാറ്റുന്നതോ, കോപ്പി പേസ്റ്റ് ചെയ്യുന്നതോ ഒന്നും തന്നെ ചെയ്യുന്നില്ല , കാരണം വാചകങ്ങൾ തന്നെയാണ്, വാക്കുകളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് തന്നെയാണ്, വാട്ടർമാർക്ക് . ഇവിടെ വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട ഒരു വ്യത്യാസമുണ്ട് . അതുകൊണ്ട്, അദൃശ്യമായ വാട്ടർമാർക്ക് എന്ന് കേൾക്കുമ്പോൾ, അവർ മായ്ച്ചുകളയാവുന്ന ഒരു ചെറിയ ടാഗ് അല്ലെങ്കിൽ മെറ്റാഡാറ്റയെക്കുറിച്ചാണ് സങ്കൽപ്പിക്കുന്നത് . എന്നാൽ അതല്ല, വാക്കുകൾ തന്നെയാണ് സൂചനകൾ വഹിക്കുന്നത്. വാട്ടർമാർക്ക് നീക്കം ചെയ്യുന്നവരോ ഡിറ്റക്ടറുകളോ വിൽക്കുന്ന പലരെയും എന്തുകൊണ്ട് കൂടുതൽ പരിശോധിക്കണം എന്ന് ഇത് വ്യക്തമാക്കുന്നു . അവരിൽ പലരും പ്രവർത്തിക്കാത്ത ഒന്നാണ് വിറ്റഴിക്കുന്നത് . അതൊരു തട്ടിപ്പാണ്. ആദ്യം, സ്വന്തമായി എഴുതുകയും എഡിറ്റിംഗിനും വൃത്തിയാക്കലിനും എഐ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നവരിൽ നിന്ന് എനിക്ക് ലഭിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ചോദ്യം ഇതാണ്, കാരണം ഇതൊരു വലിയ പ്രശ്നമാണെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു. നിങ്ങൾ ഒരാഴ്ച ചെലവഴിച്ച് ഒരു റിപ്പോർട്ടോ, ഒരു വാദമോ, അല്ലെങ്കിൽ സ്കൂളിന് വേണ്ടി എന്തെങ്കിലുമോ എഴുതിയിട്ടുണ്ടെന്ന് കരുതുക, അത് നിങ്ങളുടെ വാദമാണ്. അത് നിങ്ങളുടെ ഉദാഹരണങ്ങളാണ് . അത് നിങ്ങളുടെ അനുഭവത്തിൽ നിന്നാണ് എഴുതിയിരിക്കുന്നത് . അതിനുശേഷം നിങ്ങൾ എഐയുടെ സഹായം തേടുന്നു. ഇപ്പോൾ, നിങ്ങൾ എഐയെ എത്രത്തോളം ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്നതിനനുസരിച്ച് ഇതിന് പല വഴികളുണ്ട്. നിങ്ങൾക്ക് അഭിപ്രായം ( ഫീഡ്ബാക്ക്) ചോദിക്കാം. ഇതാ ഞാൻ എഴുതിയ ഒരു ഉപന്യാസം, ചാറ്റ് ജിപിടി, ഇതിലെ ഏതൊക്കെ ഭാഗങ്ങളാണ് ആശയക്കുഴപ്പം ഉണ്ടാക്കുന്നതെന്ന് എന്നോട് പറയൂ. ഒന്നും മാറ്റരുത്, എന്നാൽ ഇത് എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്താമെന്ന് എന്നോട് പറയൂ. തുടർന്ന് നിങ്ങൾ തന്നെ ജോലി ചെയ്യുകയും നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം എഴുത്തിൽ മാറ്റങ്ങൾ വരുത്തുകയും ടൈപ്പ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. അത് ഒരുപക്ഷേ ഒന്നിനെയും ഫ്ലാഗ് ചെയ്യില്ല. നിങ്ങൾക്ക് ഫീഡ്ബാക്ക് ലഭിക്കുന്നുണ്ട് , എന്നാൽ എന്താണ് മാറ്റേണ്ടതെന്ന് നിങ്ങൾ തീരുമാനിക്കുകയും മാറ്റങ്ങൾ വരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങൾക്ക് പ്രൂഫ് റീഡിംഗ് നടത്താം. അക്ഷരവിന്യാസവും ചിഹ്നങ്ങളും തിരുത്താൻ നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യപ്പെടാം. അല്ലെങ്കിൽ, മുഴുവൻ കാര്യങ്ങളും കൂടുതൽ ആകർഷകമായ ശൈലിയിലോ നിങ്ങളുടെ പ്രിയപ്പെട്ട എഴുത്തുകാരിൽ ഒരാളെപ്പോലെയോ മാറ്റിയെഴുതാൻ നിങ്ങൾ ആവശ്യപ്പെട്ടേക്കാം . ഇവയിൽ എഐയുടെ ഇടപെടൽ വ്യത്യസ്ത അളവിലാണ്, ചിലത് വാട്ടർമാർക്ക് പതിപ്പിക്കാൻ കാരണമാകും. മറ്റുള്ളവ അങ്ങനെ ചെയ്യില്ല. ഉപയോഗത്തെക്കാൾ ഉപരിയായി മോഡൽ എത്രത്തോളം നിർമ്മിക്കുന്നു എന്നതാണ് പ്രധാനം. അതുകൊണ്ട്, നേരിയ തോതിലുള്ള പ്രൂഫ് റീഡിംഗ് വാട്ടർമാർക്കിന് പറ്റിപ്പിടിക്കാൻ കാര്യമായൊന്നും നൽകുന്നില്ലെന്ന് ആന്ത്രോപിക് പറയുന്നു, കാരണം അത് അധികം മാറുന്നില്ല. ഗ്രേ (gray) എന്ന വാക്കിനെ മോവ് ( mauve) എന്നോ വെറ്റ് (wet) എന്നോ മാറ്റാത്തതുകൊണ്ട് ആ വിരലടയാളം പതിപ്പിക്കാൻ പ്രയാസമാണ്. അതിന് പകരം അത് അക്ഷരവിന്യാസത്തിലെ മാറ്റങ്ങൾ മാത്രമാണ് വരുത്തുന്നത്. എന്നാൽ വിപുലമായ തിരുത്തിയെഴുത്തുകൾ ടോക്കൺ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനും അതുവഴി വാട്ടർമാർക്ക് പ്രയോഗിക്കുന്നതിനും കൂടുതൽ അവസരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു . അതുകൊണ്ട്, ഒരു കോമ തിരുത്തിയത് കൊണ്ടോ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു അക്ഷരത്തെറ്റ് ശരിയാക്കിയത് കൊണ്ടോ മാത്രം മുഴുവൻ രേഖയും വിശ്വസനീയമായി കണ്ടെത്താനാകുമെന്ന് നമുക്ക് പറയാനാവില്ല. അതല്ല അവസ്ഥ. അങ്ങനെ സംഭവിക്കാൻ സാധ്യത വളരെ കുറവാണ്. എന്നാൽ, നിങ്ങൾ നൽകിയ ആശയങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് തിരുത്തിയെഴുതിയ പതിപ്പ് പൂർണ്ണമായും ക്ലീൻ ആയിരിക്കുമെന്ന് നമുക്ക് ഉറപ്പ് നൽകാനാവില്ല. അതൊരു പ്രശ്നമല്ല, കാരണം അത് നിർമ്മിച്ചത് എഐ ആണെന്ന് അടയാളപ്പെടുത്താൻ ആവശ്യമായ കൃത്രിമം എഐ നടത്തിയിട്ടുണ്ടാകും . ഇതൊരു മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന അളവുകോലാണ്. എഐ കൂടുതൽ ടെക്സ്റ്റ് ജനറേറ്റ് ചെയ്യുന്തോറും വാട്ടർമാർക്ക് ചേർക്കാനുള്ള സാധ്യത വർദ്ധിക്കുന്നു . ഒരു നിശ്ചിത പരിധി കഴിഞ്ഞാൽ, ഇതൊരു എഐ അല്ല എന്നതിൽ നിന്ന് ഇതൊരു എഐ ആണ് എന്ന് ഡിറ്റക്ടർ മാറും. ഇപ്പോൾ, വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട ഒരു കാര്യം എടുത്തു പറയേണ്ടതുണ്ട് , ഔദ്യോഗിക ഡിറ്റക്ടറുകൾ നിലവിലുണ്ട്. ഈ ടൂളുകൾ വിൽക്കുന്ന ആളുകൾക്ക് ആ ഔദ്യോഗിക ഡിറ്റക്ടറുകളിലേക്ക് ആക്‌സസ് ഇല്ല. അതുകൊണ്ട്, ഏതെങ്കിലും എഐ ഡിറ്റക്ടറോ എഐ വാട്ടർമാർക്ക് നീക്കം ചെയ്യുന്ന ടൂളോ ആകട്ടെ, അവർക്ക് ഔദ്യോഗിക ഡിറ്റക്ടറുകളിലേക്ക് പ്രവേശനമില്ല. അതുകൊണ്ട്, അവർ വിൽക്കുന്നത് ഒന്നുകിൽ വലിയൊരു നുണയാണ്, അല്ലെങ്കിൽ ഊഹിച്ചുള്ള ഒരു കാര്യമാണ്. പക്ഷേ, ഓപ്പൺ എഐയുടെയും ആന്ത്രോപിക്കിന്റെയും വാട്ടർമാർക്ക് കണ്ടെത്താനുള്ള സംവിധാനങ്ങളിലേക്ക് അവർക്ക് ആക്‌സസ് ഇല്ലാത്തതിനാൽ , നമ്മളെപ്പോലെ തന്നെ അവരും ഇരുട്ടിലാണ്. ആന്ത്രോപിക്, ഓപ്പൺ എഐ എന്നീ രണ്ട് കമ്പനികൾക്കും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പാറ്റേണുകൾ പരിശോധിച്ച് ക്ലോഡ് (Claude) അല്ലെങ്കിൽ ചാറ്റ്ജിപിടി ( ChatGPT) ആണ് ഇത് നിർമ്മിച്ചതെന്ന് പറയാൻ കഴിയുന്ന ടൂളുകൾ ഉണ്ട്. പക്ഷേ, ആർക്കാണ് ആ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുക? നിങ്ങളുടെ ബോസിന് കഴിയുമോ? ഇല്ല. നിങ്ങളുടെ ക്ലയന്റിന് കഴിയുമോ? ഇല്ല, സാധ്യത വളരെ കുറവാണ്. സർവ്വകലാശാലയിലെ നിങ്ങളുടെ അധ്യാപകന്റെ കാര്യമോ? ഇല്ല, അവർക്കും ഈ ടൂളുകൾ ലഭ്യല്ല. ആന്ത്രോപിക് അവരുടെ ഡിറ്റക്ടർ ചില പങ്കാളികൾക്ക് മാത്രമായി പരിമിതമായ പ്രിവ്യൂവിൽ പുറത്തിറക്കിയിട്ടുണ്ട് . വളരെ പരിമിതമാണ്. ഇത് ആർക്കെങ്കിലും ലഭ്യമാണോ എന്ന് ഞാൻ അന്വേഷിച്ചെങ്കിലും ആരെയും കണ്ടെത്താൻ എനിക്ക് കഴിഞ്ഞില്ല. ഏതാനും മാസങ്ങൾക്ക് മുമ്പ് അവർ ഇത് ലഭ്യമാക്കുമെന്ന് പറഞ്ഞിരുന്നു, പക്ഷേ ആർക്കാണ് നൽകുന്നതെന്ന് അവർ വ്യക്തമാക്കിയിരുന്നില്ല . അതുകൊണ്ട്, സാങ്കേതികമായി അവർ ഇത് പുറത്തിറക്കിയിട്ടുണ്ട് . ആർക്കാണ് ആക്‌സസ് ഉള്ളതെന്ന് നമുക്കറിയില്ല , തീർച്ചയായും ഇത് പൊതുജനങ്ങൾക്ക് ലഭ്യവുമല്ല. അതുകൊണ്ട്, ആന്ത്രോപിക്കിന്റെ ഡിറ്റക്ഷൻ എപിഐ യോഗ്യരായ സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് പ്രൈവറ്റ് പ്രിവ്യൂവിൽ ലഭ്യമാണ്. ആ സ്ഥാപനങ്ങൾ ഏതൊക്കെയാണെന്ന് നമുക്കറിയില്ല . പക്ഷേ അത് ഗവൺമെന്റുകളോ കോടതികളോ ഗവേഷണ സ്ഥാപനങ്ങളോ അല്ലെങ്കിൽ സർവ്വകലാശാലകളോ ആകാം, എന്നാൽ അത് നിങ്ങളുടെ ഉപന്യാസങ്ങൾ പരിശോധിക്കാൻ ആകണമെന്നില്ല. ഓപ്പൺ എഐ ഇക്കാര്യത്തിൽ കൂടുതൽ വ്യക്തത വരുത്തിയിട്ടുണ്ട് . ഡിറ്റക്ടറുകൾക്ക് രണ്ട് തരത്തിലുള്ള പിശകുകൾ വരുത്താൻ കഴിയുമെന്ന് അവർ അടിസ്ഥാനപരമായി പറഞ്ഞിട്ടുണ്ട് . വാട്ടർമാർക്ക് ഇല്ലാത്തപ്പോൾ ഉണ്ടെന്ന് കാണിക്കുന്നത് (ഫോൾസ് പോസിറ്റീവ്) അല്ലെങ്കിൽ വാട്ടർമാർക്ക് ഉള്ളപ്പോൾ അത് തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയാതെ പോകുന്നത് ( ഫോൾസ് നെഗറ്റീവ്). ഞങ്ങളുടെ താഴെ നൽകിയിരിക്കുന്ന വിലയിരുത്തലുകൾ ചില വെല്ലുവിളികളെ വ്യക്തമാക്കുന്നു . അതുകൊണ്ട്, ആന്ത്രോപ്പിക്കിനെക്കാൾ കൂടുതൽ തുറന്ന സമീപനമാണ് അവർ ഇതിൽ സ്വീകരിച്ചിരിക്കുന്നത് . അവർ പറഞ്ഞത്, " നോക്കൂ, ഇതൊരു കുറ്റമറ്റ സാങ്കേതികവിദ്യയല്ല . നീളം കുറഞ്ഞതോ കൂടുതൽ നിയന്ത്രിതമായതോ ആയ വാചകങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ പ്രയാസമാണ്. സിന്ത്-ഐഡി (SynthID) സാങ്കേതികവിദ്യയെക്കുറിച്ച് നമുക്കിതറിയാമായിരുന്നു , ഇതിന്റെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സമാനമായതിനാൽ ഇവിടെയും അതേ അവസ്ഥയാണ്. 1% തെറ്റായ പോസിറ്റീവ് നിരക്ക് ലക്ഷ്യമിടുമ്പോൾ , ഞങ്ങളുടെ ഡിറ്റക്ടർ 200 ടോക്കൺ ഉള്ള ഭാഗങ്ങളിൽ ഏകദേശം 80% വാട്ടർമാർക്കുകൾ കണ്ടെത്തി. അതായത്, ഇംഗ്ലീഷിൽ ഏകദേശം 150 വാക്കുകൾ വരും. സൈക്കോളജി പോലുള്ള വിഷയങ്ങളിൽ 400 ടോക്കണുകൾ ഉള്ള ഭാഗങ്ങളിൽ, അതായത് ഏകദേശം 300 വാക്കുകളിൽ, 95% കണ്ടെത്താനായി . അതും സൈക്കോളജിക്ക് മാത്രമാണെന്ന് തോന്നുന്നു. ഗണിതം പോലുള്ള, വാക്കുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ കുറഞ്ഞ സ്വാതന്ത്ര്യം മാത്രമുള്ള വിഷയങ്ങളിൽ കണ്ടെത്തൽ നിരക്ക് വളരെ കുറവായിരുന്നു . സാഹിത്യം, കവിത തുടങ്ങിയവയിൽ വാക്കുകൾ ധാരാളമായി മാറ്റാൻ സാധിക്കും, കവിത എന്ന് ഞാൻ പറയുന്നത് പ്രത്യേക അർത്ഥത്തിലാണ് . അതിലെ വാക്കുകൾ മാറ്റാൻ സാധിക്കും എന്നതുകൊണ്ട്, പുതിയ വാക്കുകൾ ചേർക്കാനും അർത്ഥം നിലനിർത്താനും എളുപ്പമാണ്. എന്നാൽ കോഡിംഗോ ഗണിതമോ ആണെങ്കിൽ നിങ്ങൾക്ക് അത് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല, കാരണം അത് ഗണിതത്തെയും കോഡിനെയും തകരാറിലാക്കും . എഡിറ്റിംഗ് ചെയ്യുന്നത് വാട്ടർമാർക്കിനെ ദുർബലപ്പെടുത്തുമെന്ന് അവർ ചൂണ്ടിക്കാണിച്ചിട്ടുണ്ട് . 400 ടോക്കൺ ഉള്ള ഭാഗങ്ങളിൽ നടത്തിയ പരിശോധനയിൽ, 10% വാക്കുകൾ പര്യായപദങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിയപ്പോൾ കണ്ടെത്തൽ നിരക്ക് 92%ൽ നിന്ന് 66%ആയി കുറഞ്ഞു. അത് വെറും 10% വാക്കുകൾ മാത്രമാണ്. ഇനി 25%വാക്കുകൾ തിരുത്തിയെഴുതിയാൽ , കണ്ടെത്താനുള്ള കൃത്യത 17%ആയി കുറയുന്നു. വളരെ മോശമാണ്. അതുകൊണ്ട്, തിരുത്തിയെഴുതുന്നത് ഫലപ്രദമാണ്. ഇതിന്റെ ഫലമായി ചാറ്റ്ജിപിടിയോ (ChatGPT) ഓപ്പൺഎഐയോ ( OpenAI) പറഞ്ഞത്," ഞങ്ങളുടെ ഡിറ്റക്ടറുകൾ അത്ര മികച്ചതല്ല " എന്നാണ്." ഈ പരിമിതികൾ കാരണം, വിശ്വാസ്യതയും ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള ഉപയോഗവും വിലയിരുത്താൻ കഴിയുന്ന അംഗീകൃത ഗവേഷകർക്കും വിദഗ്ധ സംഘടനകൾക്കും മാത്രമേ തുടക്കത്തിൽ ഡിറ്റക്ടർ ഉപയോഗിക്കാൻ അനുമതി നൽകുന്നുള്ളൂ " എന്ന് അവർ പറഞ്ഞു. അതുകൊണ്ട്, അവർ തുടക്കത്തിൽ ടെക്സ്റ്റ് ഡിറ്റക്ടർ വിദഗ്ധ സംഘടനകൾക്ക് മാത്രമായി പരിമിതപ്പെടുത്തുകയാണ് . അതായത്, ആന്ത്രോപ്പിക്കിനെപ്പോലെ അവരും ഇത് പുറത്തുവിടുന്നില്ല , ഇതിനർത്ഥം രണ്ട് കമ്പനികളും ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ പൊതുജനങ്ങൾക്ക് നൽകുന്നില്ല എന്നാണ്. അതുകൊണ്ട്, ഡിറ്റക്ടർ ടൂളുകളോ വാട്ടർമാർക്ക് നീക്കം ചെയ്യുന്ന ടൂളുകളോ വിൽക്കുന്ന ആരെങ്കിലും ഉണ്ടെങ്കിൽ അവർ വെറുതെ പറയുന്നതാണ്. ക്ഷമിക്കണം. അവർക്ക് ഈ പരിമിതമായ പ്രിവ്യൂകളിൽ പ്രവേശനം ഇല്ലെങ്കിൽ, അവർക്കൊന്നും ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല, കാരണം ഇത് വളരെ പ്രത്യേക ആവശ്യങ്ങൾക്ക് മാത്രമായി മാറ്റിവെച്ചിരിക്കുകയാണ് . അതുകൊണ്ട്, ആരെങ്കിലും നിങ്ങൾക്ക് ഒരു എഐ ശതമാനം അയച്ചുതന്ന്," ഇത് 80%എഐ ആണ് " എന്ന് പറഞ്ഞാൽ, അത് എവിടെ നിന്നാണ് വന്നതെന്ന് ചോദിക്കുക, കാരണം മിക്കവാറും അതൊരു തട്ടിപ്പായിരിക്കും . അവരോട് ചോദിക്കുക," നിങ്ങൾ ഏത് ടൂളാണ് ഉപയോഗിച്ചത്? ഏത് രീതിയാണ്? ആ നമ്പർ എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത് എന്ന് പറയുന്നത്? " ഇതൊരു തട്ടിപ്പാണ്. ഈ വീഡിയോയുടെ താഴെ കമന്റുകളിൽ പല AI ഡിറ്റക്ടർ ടൂളുകളെയും കുറിച്ച് ആളുകൾ പറയുമെന്ന് എനിക്കറിയാം," ഓ , നിങ്ങൾ ഇത് ഉപയോഗിക്കണം " എന്ന്. ഞാൻ നിങ്ങളെ എല്ലാവരെയും തുറന്നുകാട്ടും , കാരണം ഇത് തികഞ്ഞ അസംബന്ധമാണ്. അപ്പോൾ, നിങ്ങൾക്ക് വാട്ടർമാർക്ക് നീക്കം ചെയ്യാൻ കഴിയുമോ? Anthropic ക്ലോഡ് വാട്ടർമാർക്കിന്റെ കാര്യത്തിൽ അത് സാധ്യമാകുമെന്ന് ഞങ്ങൾ കരുതിയിരുന്നു , എന്നാൽ ChatGPT വാട്ടർമാർക്കിന്റെ കാര്യത്തിൽ അത് സാധ്യമാണെന്ന് ഇപ്പോൾ ഞങ്ങൾക്ക് തെളിവുണ്ട്. നിങ്ങൾ വാചകങ്ങൾ മാറ്റുകയാണെങ്കിൽ , കണ്ടെത്തൽ പ്രക്രിയയെ വളരെ വേഗത്തിൽ ദുർബലപ്പെടുത്താം . അതുകൊണ്ട്, ഞാൻ ഇപ്പോൾ കാണിച്ചുതന്നതുപോലെ , നിങ്ങൾ 25% വാചകങ്ങൾ, അതായത് നാലിലൊന്ന് ഭാഗം മാറ്റുകയാണെങ്കിൽ , കൃത്യത 17%ആയി കുറയ്ക്കാം, ഇത് മിക്ക കേസുകളിലും അവഗണിക്കപ്പെടാൻ കാരണമാകും. അവർ അടിസ്ഥാനപരമായി പറയുന്നത് ഇതൊരു വലിയ വെല്ലുവിളിയാണെന്നാണ് . ഈ ഡിറ്റക്ടറുകൾ അത്ര കൃത്യമല്ലെന്നും അവർ പറയുന്നു. ഇക്കാര്യത്തിൽ അവർ സത്യസന്ധത പുലർത്തുന്നുണ്ടെന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു, ഇതുകൊണ്ടാണ് അവർ ഇത് വ്യാപകമായി പുറത്തിറക്കാത്തത് . പക്ഷേ, അവർ ഇവിടെ വളരെ ബുദ്ധിപൂർവ്വമാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത് , EUAI നിയമപ്രകാരമുള്ള അവരുടെ ബാധ്യതകൾ നിറവേറ്റാനും ഇത് അവരെ സഹായിക്കുന്നു . ഓർക്കുക, അതുകൊണ്ടാണ് ഈ കമ്പനികൾ ഇത്തരം ഡിറ്റക്ടറുകളും വാട്ടർമാർക്കുകളും പുറത്തിറക്കുന്നത് . അല്ലെങ്കിൽ, അവർക്ക് വലിയ തുക പിഴയൊടുക്കേണ്ടി വരും. എന്നാൽ, അവർ അതിനായി ശ്രമങ്ങൾ നടത്തുന്നുണ്ടെന്ന് തെളിയിക്കാൻ സാധിച്ചാൽ, അവർക്ക് പ്രശ്നമില്ല. സത്യം പറഞ്ഞാൽ, അവർ ചെയ്യുന്നത് ശരിയാണ്. അവർ ഇക്കാര്യത്തിൽ വളരെ തുറന്ന സമീപനമാണ് സ്വീകരിച്ചത്. തങ്ങൾക്ക് എന്താണ് ചെയ്യാൻ കഴിയുകയെന്ന് അവർ വ്യക്തമാക്കിയിട്ടുണ്ട് . Anthropic-ൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി , അവർ അത് EU-ൽ മ��ത്രമായി പരിമിതപ്പെടുത്തി . അപ്പോഴും തങ്ങളുടെ ഡിറ്റക്ടറിന് പരിമിതികളുണ്ടെന്ന് അവർ സമ്മതിക്കുന്നു . അവർ ഇതിനെ വലിയൊരു കാര്യമാക്കാതെ ഒഴിവാക്കി. എന്നാൽ Anthropic ഇതിനെ വലിയൊരു കാര്യമാക്കി മാറ്റുകയും പൊതുജനങ്ങളിൽ പരിഭ്രാന്തിയും ആയിരക്കണക്കിന് ആളുകളെ ആശങ്കയിലാക്കുകയും ചെയ്തു. ഇതൊരു സാധാരണ തന്ത്രമാണ്. Anthropic വാർത്തകളെ പെരുപ്പിച്ചു കാണിക്കുമ്പോൾ , ChatGPT, OpenAI എന്നിവർ അത് കുറച്ചു കാണിക്കാനാണ് ശ്രമിക്കുന്നത് . പൊതുജന ബന്ധങ്ങളുടെ കാര്യത്തിൽ ഇവർ തമ്മിൽ വലിയ വ്യത്യാസമുണ്ട് . അതുകൊണ്ട്, ഒരു വാട്ടർമാർക്ക് കണ്ടെത്തി എന്ന് കരുതുക. ഡിറ്റക്ടറിന് ഒരു സിഗ്നൽ ലഭിച്ചു. എന്താണ് സംഭവിക്കുക? AI ആണോ എല്ലാം എഴുതിയതെന്ന് അതിനർത്ഥമുണ്ടോ ? അത് നിങ്ങൾ എഴുതിയത് മാറ്റിയെഴുതിയതാണോ ? നിങ്ങൾ അത് വിവർത്തനത്തിന് ഉപയോഗിച്ചതാണോ ? നിങ്ങൾ മണിക്കൂറുകളോളം ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ എഡിറ്റ് ചെയ്തതാണോ? ഇവയെല്ലാം വളരെ വ്യത്യസ്തമായ സാഹചര്യങ്ങളാണ് , ഒരു വാട്ടർമാർക്കിന് വ്യത്യസ്തമായ കാര്യങ്ങൾ പറയാൻ കഴിയും. വീണ്ടും, OpenAI തങ്ങൾക്ക് എന്തൊക്കെ ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്നും എന്തൊക്കെ കഴിയില്ലെന്നും വളരെ വ്യക്തമായി പറഞ്ഞിട്ടുണ്ട് . ഒരു ഭാഗത്ത് ഞങ്ങളുടെ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ പങ്ക് എന്താണെന്നതിനെക്കുറിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് വാട്ടർമാർക്കുകൾ പരിമിതമായ വിവരങ്ങൾ മാത്രമേ നൽകുന്നുള്ളൂ. ഒരു ഡിറ്റക്ഷൻ ഫലത്തിൽ നിന്ന് എന്തൊക്കെ നിഗമനങ്ങളിൽ എത്താം, എന്തൊക്കെ കഴിയില്ല എന്നത് മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. ഒരു വാട്ടർമാർക്ക് മനുഷ്യന്റെ സംഭാവനയെ അളക്കുന്നില്ല . ഒരു OpenAI സംവിധാനം പാഠത്തിന്റെ ഒരു ഭാഗം നിർമ്മിച്ചുവെന്നോ അല്ലെങ്കിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്തുവെന്നോ ഇതിന് സൂചിപ്പിക്കാൻ കഴിയും, എന്നാൽ അതിൽ എത്രത്തോളം മനുഷ്യന്റെ വിവേചനമോ, തിരുത്തലോ, സർഗ്ഗാത്മകതയോ ഉൾപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെന്ന് ഇത് പറയുന്നില്ല. അതുകൊണ്ട്, ഇത് ഇത്ര ശതമാനം AI, ഇത്ര ശതമാനം മനുഷ്യൻ നിർമ്മിതം എന്ന കണക്കല്ല. അങ്ങനെ ഒന്നുണ്ടാവുക അസാധ്യമാണ്. AI ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ടോ ഇല്ലയോ എന്ന് പറയാനുള്ള കൃത്യത പോലും അവർക്കില്ലെന്ന് നമ്മൾ കണ്ടുകഴിഞ്ഞു. അതുകൊണ്ട്, ഈ ഭാഗം മനുഷ്യന്റേത്, ഈ ഭാഗം AI-യുടേത് എന്ന് വേർതിരിക്കാൻ അവർക്ക് തീർച്ചയായും കഴിയില്ല. ഇപ്പോൾ ഇത് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല. രണ്ടാമത്തെ കാര്യം, വളരെ പ്രധാനമാണ്. ആന്ത്രോപിക് ( Anthropic), ഇപ്പോൾ OpenAI എന്നിവർ വാട്ടർമാർക്കുകൾ ചേർക്കുന്നത് ഉടമസ്ഥാവകാശം അവകാശപ്പെടാനാണെന്ന് പറഞ്ഞ് നൂറുകണക്കിന് ആളുകൾ എന്റെ വീഡിയോകളിൽ കമന്റ് ചെയ്യുന്നത് ഞാൻ കണ്ടു. അല്ല . ഒരു വാട്ടർമാർക്ക് ഉടമസ്ഥാവകാശമോ ഉത്തരവാദിത്തമോ സ്ഥാപിക്കുന്നില്ല . ആരാണ് ടെക്സ്റ്റിന്റെ ഉടമസ്ഥൻ, അതിന്റെ ഉപയോഗം നിയമപരമാണോ, വെളിപ്പെടുത്തൽ ആവശ്യമായിരുന്നോ , അല്ലെങ്കിൽ ഇതിന് ആരാണ് ഉത്തരവാദി എന്ന് അത് നിർണ്ണയിക്കുന്നില്ല . വാട്ടർമാർക്ക് കാരണം ഈ കമ്പനികൾക്ക്" ആ, അത് ഞങ്ങളുടെ ബൗദ്ധിക സ്വത്താണ് (IP) " എന്ന് പറയാൻ കഴിയുമെന്ന് പലരും പറയുന്നുണ്ട്. ഞങ്ങളുടെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾ സംസാരിച്ച കാര്യങ്ങൾ ഇപ്പോൾ ഞങ്ങളുടെ ഉടമസ്ഥതയിലാണെന്ന് അവർക്ക് പറയാം. അല്ല, അതെല്ലാം അസംബന്ധമാണ്. അവർക്ക് അത് ആവശ്യമില്ലാത്തതിന്റെ ഒരു കാരണം നിങ്ങൾക്ക് കാണാം, ഉപയോഗം നിയമപരമാണോ അതോ വെളിപ്പെടുത്തൽ ആവശ്യമാണോ എന്നതിലുപരി, എല്ലാവരും നിർമ്മിക്കുന്ന ടെക്സ്റ്റിന്റെ ഉടമസ്ഥാവകാശം അവർക്ക് വേണ്ട, കാരണം പ്രശ്നകരമായ കാര്യങ്ങൾ ആളുകൾ നിർമ്മിക്കുകയാണെങ്കിൽ അത് അവരെ നിയമക്കുരുക്കിലാക്കും . ആളുകൾ ബോംബുകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നത് എങ്ങനെ എന്ന് ചോദിക്കുന്നു, അങ്ങനെ പലതും, ആ വിവരങ്ങൾ AI-യിൽ നിന്ന് ലഭിക്കുകയാണെങ്കിൽ സാങ്കേതികമായി അതിന്റെ ഉടമസ്ഥാവകാശം OpenAI-ക്കോ ആന്ത്രോപ്പിക്കിനോ ആയിരിക്കും. അതുമായി യാതൊരു ബന്ധവും അവർക്ക് വേണ്ട. അതുകൊണ്ട് അവർ എന്റെ ബിസിനസ്സ് ആശയങ്ങൾ മോഷ്ടിക്കുന്നു , എന്റെ പുസ്തക ആശയങ്ങൾ മോഷ്ടിക്കുന്നു എന്ന് പറയുന്ന ധാരാളം ആളുകളെ ഞാൻ കാണുന്നു. ഇല്ല, അവർക്കതൊരു വിഷയമേയല്ല. അവർക്കത് ഒട്ടും ശ്രദ്ധയില്ല. ഒരു വാട്ടർമാർക്ക് ഉപയോക്താവിനെ തിരിച്ചറിയുന്നില്ല . ഇതൊരു വ്യക്തിയെയോ സംഘടനയെയോ അക്കൗണ്ടിനെയോ ടെക്സ്റ്റുമായുള്ള സംഭാഷണത്തെയോ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നില്ല , അതിനാൽ ഇതിൽ ഉപയോക്താവിനെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന വിവരങ്ങളൊന്നും തന്നെയില്ല. ഒരു വാട്ടർമാർക്ക് കൃത്യത പരിശോധിക്കുന്നില്ല . ഈ ഭാഗം സത്യമാണോ, തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതാണോ , ദോഷകരമാണോ, അല്ലെങ്കിൽ ശരിയായ സന്ദർഭത്തിലാണോ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നത് എന്ന് പറയാൻ ഇതിന് കഴിയില്ല. അത് യുക്തിപരമാണ്. വീണ്ടും പറയട്ടെ, ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡലുകൾക്ക് സത്യമായതും അല്ലാത്തതുമായ കാര്യങ്ങളുടെ ഒരു ഡാറ്റാബേസ് ഇല്ല. അവർക്ക് അങ്ങനെയൊന്നില്ല . അവർക്ക് വിവിധ ടോക്കണുകൾ, വിവിധ ആശയങ്ങൾ എന്നിവ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ, അർത്ഥപരമായ ബന്ധങ്ങൾ എന്നിവയുടെ ഒരു ഡാറ്റാബേസ് ഉണ്ട്, പക്ഷേ എന്താണ് സത്യം, എന്താണ് അസത്യം എന്നതിന്റെ ഒരു പട്ടിക അവർക്കില്ല. അങ്ങനെയൊന്ന് സൃഷ്ടിക്കുക എന്നത് ഏതാണ്ട് അസാധ്യമായിരിക്കും . മറ്റൊരു പ്രധാന കാര്യം, വാട്ടർമാർക്ക് കണ്ടെത്തിയില്ല എന്നത് കൊണ്ട് അത് മനുഷ്യൻ എഴുതിയതാണെന്ന് അർത്ഥമില്ല. OpenAI ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിച്ച ടെക്സ്റ്റ് വളരെ ചെറുതാണെങ്കിലോ , എഡിറ്റ് ചെയ്തതാണെങ്കിലോ , വിവർത്തനം ചെയ്തതാണെങ്കിലോ അത് കൃത്യമായി കണ്ടെത്താൻ കഴിയില്ല. അതുകൊണ്ട്, OpenAI വാട്ടർമാർക്ക് ഇല്ല എന്നതുകൊണ്ട് മാത്രം അതൊരു ChatGPT നിർമ്മിതമല്ലെന്ന് പറയാൻ കഴിയില്ല. അത് വളരെ ചെറുതായിരിക്കാം . അല്ലെങ്കിൽ അത് എഡിറ്റ് ചെയ്തിട്ടുണ്ടാവാം , അത് വാട്ടർമാർക്കിനെ എത്ര വേഗത്തിലാണ് നശിപ്പിക്കുന്നതെന്ന് നമ്മൾ കണ്ടതാണ്, അല്ലെങ്കിൽ അത് വിവർത്തനം ചെയ്തതാവാം. ഇത് മറ്റൊരു മോഡലിൽ നിന്നുള്ളതുമാകാം . അതുകൊണ്ട്, വാട��ടർമാർക്ക് ഇല്ലാത്ത പഴയ ChatGPT മോഡലിൽ നിന്നുള്ളതാകാം . അത് ക്ലോഡ് (Claude) വഴി വന്നതാകാം. OpenAI വാട്ടർമാർക്ക് ഡിറ്റക്ടറിന് ക്ലോഡിന്റെ വാട്ടർമാർക്ക് കണ്ടെത്താനാവില്ല , തിരിച്ചും അങ്ങനെ തന്നെ. ജെമിനി (Gemini), ഗ്ലോക്ക് (Glock) എന്നിവയുടെ കാര്യവും അങ്ങനെ തന്നെ. അല്ലെങ്കിൽ വാട്ടർമാർക്ക് ഇല്ലാത്ത ഏതെങ്കിലും മോഡൽ നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാം. ചൈനീസ് മോഡലുകൾ അങ്ങനെയല്ല, കാരണം പലരും" ഞാൻ ചൈനീസ് മോഡൽ ഉപയോഗിച്ചോളാം "എന്ന് പറയാറുണ്ട്. അവയും വാട്ടർമാർക്ക് ചെയ്യുന്നുണ്ട് . അല്ലെങ്കിൽ വാട്ടർമാർക്കിംഗ് സംവിധാനത്തിന് മുൻപുള്ള മോഡലുകളിൽ നിന്നോ മറ്റ് കമ്പനികളുടെ ടൂളുകളിൽ നിന്നോ നിർമ്മിച്ചതാകാം . അതുകൊണ്ട്, വാട്ടർമാർക്ക് ഇല്ല എന്നതുകൊണ്ട് വലിയ അർത്ഥമൊന്നുമില്ല . അതുകൊണ്ട്, ഈ സംവിധാനം മുഴുവൻ വളരെ ചിതറിക്കിടക്കുന്നതും , എന്തിനാണ് വാട്ടർമാർക്ക് ഉള്ളത്, എന്തിനില്ല എന്നതിനെക്കുറിച്ച് വ്യക്തതയില്ലാത്തതുമായതുകൊണ്ട് ഇതിന് വലിയ പ്രസക്തിയില്ല . ഞാൻ ഇക്കാര്യം എടുത്തുപറയാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു . ക്ലോഡ് ആദ്യമായി വാട്ടർമാർക്കിംഗ് പ്രഖ്യാപിച്ചപ്പോൾ എല്ലാവരും അസ്വസ്ഥരായിരുന്നു , ഇപ്പോൾ ആർക്കും അക്കാര്യത്തിൽ താല്പര്യമില്ല . ഞാൻ അതിനെക്കുറിച്ച് ചില വീഡിയോകൾ ചെയ്തിരുന്നു, അവയ്ക്ക് നല്ല പ്രതികരണമായിരുന്നു ലഭിച്ചത്, കാരണം അതൊരു പ്രധാന വിഷയമായിരുന്നു . തങ്ങളുടെ ജോലിയിൽ വാട്ടർമാർക്ക് ചെയ്യുന്നതിൽ ആളുകൾക്ക് വലിയ ദേഷ്യമുണ്ടായിരുന്നു ." ഞാൻ ആന്ത്രോപിക് ( Anthropic) ഉപയോഗിക്കുന്നത് നിർത്താൻ പോവുകയാണ് " എന്ന് പറഞ്ഞുകൊണ്ട് നിരവധി കമന്റുകൾ വന്നു. അവരെ എനിക്ക് വേണ്ട. ഞാൻ ചൈനീസ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കും. ഞാൻ ChatGPT ഉപയോഗിക്കും. ഇവ രണ്ടും വാട്ടർമാർക്കിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഞാൻ ചൂണ്ടിക്കാണിച്ചിരുന്നു . ആ വാദവും വാട്ടർമാർക്കിംഗിനെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള ദേഷ്യവും കെട്ടടങ്ങിയതായി തോന്നുന്നു. അതൊക്കെ കുഴപ്പമില്ലെന്ന് എല്ലാവരും തീരുമാനിച്ചോ? അവർക്ക് താല്പര്യം ഇല്ലാതായോ? എന്റെ പഴയ വീഡിയോകളിൽ നിന്ന് ഡിറ്റക്ടർ ലഭ്യമാണോ എന്ന ചോദ്യങ്ങൾ ഇപ്പോഴും വരുന്നുണ്ട്. ഇല്ല. എഡിറ്റിംഗ് ബാധകമാണോ? അതെ, നിങ്ങൾ ആവശ്യത്തിന് എഡിറ്റ് ചെയ്താൽ വാട്ടർമാർക്ക് ഇല്ലാതാകും. പിന്നെ വാട്ടർമാർക്ക് നീക്കം ചെയ്യുന്നവ പ്രവർത്തിക്കുമോ ? ഇല്ല, അവ പ്രവർത്തിക്കില്ല . ഈ ആശങ്കകൾ മാന്ത്രികമായി അപ്രത്യക്ഷമായിട്ടില്ല , പക്ഷെ പലർക്കും ദൈനംദിന ജീവിതത്തിൽ വലിയ പ്രശ്നങ്ങൾ ഇതുവരെ ഉണ്ടായിട്ടില്ല എന്ന് ഞാൻ കരുതുന്നു. അവർക്ക് ഇപ്പോഴും ഇമെയിൽ അയക്കണം, ഡോക്യുമെന്റുകൾ പൂർത്തിയാക്കണം , ബിസിനസ്സ് നടത്തണം, ലേഖനങ്ങൾ തയ്യാറാക്കണം. വാട്ടർമാർക്ക് അദൃശ്യമാണ്, പരിശോധിക്കാനുള്ള സംവിധാനവുമില്ല . മിക്ക ആളുകൾക്കും, പൊതുജനങ്ങൾക്കും അത് പരിശോധിക്കാൻ കഴിയില്ല. മിക്ക സ്ഥാപനങ്ങൾക്കും വാട്ടർമാർക്ക് ഉണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കാൻ കഴിയില്ല. അതുകൊണ്ട്, ആർക്കാണ് ഇതിൽ താല്പര്യം? എഐ വാർത്തകൾ അതിവേഗമാണ് മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നത് . പുതിയൊരു മോഡൽ വരുമ്പോൾ എല്ലാവരും അതിനെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കാൻ തുടങ്ങുന്നു. നമ്മൾ മുന്നോട്ട് പോയിരിക്കുന്നു . മറ്റുള്ളവർക്ക് മറ്റ് കാര്യങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഉത്കണ്ഠയുണ്ട് , ദേഷ്യപ്പെടാൻ മറ്റ് കാര്യങ്ങളുണ്ട് , ഉദാഹരണത്തിന് എഐ മനുഷ്യരാശിയെ നശിപ്പിക്കാനുള്ള 10% സാധ്യതയെക്കുറിച്ച് അടുത്തിടെ ഉയർന്നുവന്ന ചർച്ചകൾ. പക്ഷേ കാര്യം ഇതാണ്, വലിയ, ആകർഷകമായ ഈ വാർത്തകൾ, എഐ നമ്മളെ എല്ലാവരെയും കൊല്ലുമെന്ന ശാസ്ത്രസാങ്കേതിക ഭാവനകൾ, ഇതിൽ മാത്രം നമ്മൾ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചാൽ , അത് പ്രധാനപ്പെട്ട വിഷയമാണെങ്കിൽ പോലും, നിലവിൽ എഐ ചെലുത്തുന്ന സ്വാധീനത്തെ നമ്മൾ മറന്നുപോകുന്നു . നമ്മൾ വർത്തമാനത്തേക്കാൾ ഉപരിയായി ഭാവിയെക്കുറിച്ചാണ് ചിന്തിക്കുന്നത് . ജോലികൾ, വാട്ടർമാർക്കിംഗ് , സ്വകാര്യത എന്നിവയിൽ എഐയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് ഇപ്പോൾ ഒരുപാട് കാര്യങ്ങൾ നടക്കുന്നുണ്ട് , അതിൽ നമ്മൾ ശ്രദ്ധ ചെലുത്തേണ്ടതുണ്ട് . അതുകൊണ്ട്, ഭാവനയിലും സയൻസ് ഫിക്ഷനിലും കൂടുതൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കും തോറും, ഇപ്പോൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്താണ് പ്രധാനപ്പെട്ടതെന്ന് ശ്രദ്ധിക്കാനുള്ള സാധ്യത കുറയുന്നു. അതുകൊണ്ട്, യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്താണ് ചെയ്യേണ്ടതെന്ന് ചോദിച്ചാൽ, ഞാൻ എഐ ഉപയോഗിക്കുന്നത് തുടരും, എന്നാൽ രചയിതാവും ക്ലയന്റിന്റെ പ്രതീക്ഷകളും പ്രധാനപ്പെട്ട ജോലികളിൽ ഞാൻ കൂടുതൽ ശ്രദ്ധാലുവായിരിക്കും . അതുകൊണ്ട്, നിങ്ങൾ ഒരു ക്ലയന്റിന് വേണ്ടി പ്രവർത്തിക്കുകയാണെങ്കിലോ ഒരു ഉപന്യാസം സമർപ്പിക്കുകയാണെങ്കിലോ , നിങ്ങളുടെ ജോലിയുടെ ഉറവിടം തെളിയിക്കാൻ ഞാൻ തയ്യാറായിരിക്കും . നിങ്ങൾ അത് എഴുതിയതാണെങ്കിൽ , എഐയോട് എന്തെങ്കിലും മാറ്റം വരുത്താൻ ആവശ്യപ്പെടുന്നതിന് മുമ്പ് അതിന്റെ പതിപ്പുകൾ സൂക്ഷിച്ചുവെക്കുക . എഡിറ്റുകൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുക. ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ തമ്മിലുള്ള താരതമ്യത്തിന് വെർഷൻ ഹിസ്റ്ററി ഉപയോഗിക്കുക, അതുവഴി സൃഷ്ടി എങ്ങനെയാണ് തയ്യാറാക്കിയതെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് കാണാനാകും. അടിസ്ഥാനപരമായി സ്വയം സുരക്ഷിതരാകുക . നിങ്ങളെ ചോദ്യം ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ , ജോലി നിങ്ങൾ തന്നെ ചെയ്തതാണെന്ന് തെളിയിക്കാൻ ആവശ്യമായ തെളിവുകൾ കൈവശം വെക്കുക. കൂടാതെ നിയമങ്ങൾ തീരുമാനിക്കുകയും ചെയ്യുക. എഐ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനെ വെറുക്കുന്ന ഒരു ക്ലയന്റുമായിട്ടാണ് നിങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നതെങ്കിൽ , അത് അറിഞ്ഞിരിക്കാനും ജോലി ഏൽപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അവരുമായി സംസാരിക്കാനും ശ്രദ്ധിക്കുക. അവരുടെ പ്രതീക്ഷകൾക്കനുസരിച്ച് നിങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കേണ്ടതുണ്ട് . നിങ്ങൾ എഐ ഉപയോഗിക്കില്ലെന്ന് സമ്മതിച്ചിട്ടും ഉപയോഗിച്ചതായി അവർ അറിഞ്ഞാൽ, അത് എഐ ഉപയോഗിച്ചോ ഇല്ലയോ എന്നതിനേക്കാൾ വലിയ പ്രശ്നമാണ്. അതൊരു വിശ്വാസ്യതയുടെ പ്രശ്നമാണ്. അതുകൊണ്ട്, ഗവേഷണ സഹായത്തിനോ, പ്രൂഫ് റീഡിംഗിനോ, ഡ്രാഫ്റ്റിംഗിനോ വേണ്ടി എഐ ഉപയോഗിക്കുന്നത് അവർക്ക് സമ്മതമാണോ എന്ന് നിങ്ങൾ കണ്ടെത്തണം. രഹസ്യ സ്വഭാവമുള്ള വിവരങ്ങൾ ചില പ്രത്യേക ടൂളുകളിൽ നിന്ന് ഒഴിവാക്കേണ്ടതുണ്ടോ ? അതെ, ഒരുപക്ഷേ അങ്ങനെ തന്നെയായിരിക്കും . നിങ്ങൾ ഈ ചോദ്യങ്ങൾ നേരത്തെ ചോദിക്കേണ്ടതുണ്ട് . ആരെങ്കിലും ദേഷ്യപ്പെടുകയും പ്രശ്നമുണ്ടാക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ഇത് ചോദിക്കുന്നതാണ് എളുപ്പം. എഴുതുന്ന കാര്യത്തിൽ, നിങ്ങളുടെ ശൈലി നിലനിർത്താനും നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു . എഐയോട് വെറുതെ " ഹേയ്, ഇതൊന്ന് തിരുത്തി തരൂ " എന്ന് പറയുന്നതിന് മുമ്പ്, പ്രശ്നങ്ങൾ ചൂണ്ടിക്കാണിക്കാനും എഡിറ്റുകൾ നിർദ്ദേശിക്കാനും എഐയോട് ആവശ്യപ്പെടാൻ ശ്രമിക്കുക. കാരണം, അത് എഐ വാട്ടർമാർക്ക് ഉള്ളതാകുമെന്ന് മാത്രമല്ല, കേൾക്കുമ്പോൾ തന്നെ എഐ ആണെന്ന് തോന്നുകയും ചെയ്യും. നമ്മുടെ ചിന്തകളും തീരുമാനങ്ങളും പൂർണ്ണമായും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന് വിട്ടുകൊടുക്കാൻ പാടില്ല, കാരണം അത് നമ്മളെ മടിയന്മാരാക്കി മാറ്റും. അത് നമ്മളെ മടിയന്മാരായ എഴുത്തുകാരും സൃഷ്ടാക്കളുമാക്കി മാറ്റുന്നു. എനിക്ക് നിങ്ങളെ സഹായിക്കാൻ കഴിയുന്ന ചെറിയൊരു കൂട്ടം ടൂളുകൾ ഞാൻ തയ്യാറാക്കിയിട്ടുണ്ട് . നിങ്ങൾക്ക് സഹായം വേണമെന്നുണ്ടെങ്കിൽ , ഇതൊരു സൗജന്യ AI റൈറ്റിംഗ് ടൂൾകിറ്റാണ്, ഇതിന്റെ ലിങ്ക് ഈ യൂട്യൂബ് വീഡിയോയ്ക്ക് താഴെ നൽകിയിട്ടുണ്ട് . ഇതിൽ AI ടെൽ സ്കിൽ, എഡിറ്റിംഗ് പ്രോംപ്റ്റുകൾ , പിന്നെ നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ ഉൾപ്പെടുത്താവുന്ന ചില സൗജന്യ ഗിറ്റ്‌ഹബ് ടൂളുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ആവർത്തിച്ചുള്ള പ്രയോഗങ്ങളും AI എഴുത്തിനെ വളരെ സാധാരണമാക്കുന്ന നെഗറ്റീവ് പാരലലിസങ്ങൾ പോലുള്ള ശീലങ്ങളും തിരിച്ചറിയാൻ AI ടെൽ സ്കിൽ സഹായിക്കുന്നു . എങ്കിലും, കിട്ടിയ വിവരങ്ങൾ നിങ്ങൾ തന്നെ വായിച്ചു നോക്കേണ്ടതുണ്ട് . നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഉദാഹരണങ്ങളും അഭിപ്രായങ്ങളും തീരുമാനങ്ങളും ആവശ്യമാണ്. എന്നാൽ ഇത് നിങ്ങളുടെ രചനകളെ കുറച്ചുകൂടി സ്വാഭാവികമാക്കാൻ സഹായിക്കും. ഈ ടൂൾകിറ്റിലുള്ള ഒന്നും തന്നെ വാട്ടർമാർക്ക് ഡിറ്റക്ടറുകളെ മറികടക്കാൻ സഹായിക്കുമെന്ന് ഉറപ്പുനൽകുന്നില്ല , ഇത് സൗജന്യമാണ് എങ്കിലും. ആർക്കും അങ്ങനെ പറയാൻ കഴിയില്ല. ആരെങ്കിലും അങ്ങനെ പറയുന്നുണ്ടെങ്കിൽ അവരെ അവഗണിക്കുക. അവർ എന്തെങ്കിലും വിൽക്കാൻ ശ്രമിക്കുകയാണ് . എങ്കിലും, നമുക്കെല്ലാവർക്കും വേണ്ടി, നമ്മുടെ AI എഴുത്തിനെ കുറച്ചുകൂടി മികച്ചതാക്കാൻ നമുക്ക് ശ്രമിക്കാം. അതുകൊണ്ട്, ആ സൗജന്യ ടൂളുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ഗൈഡും ടൂൾസെറ്റും ലഭിക്കാൻ താഴെയുള്ള ലിങ്ക് പരിശോധിക്കുക, അവ എങ്ങനെ ChatGPT- യിലും Claude-ലും ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാമെന്ന നിർദ്ദേശങ്ങളും അതിലുണ്ട്. അതോടൊപ്പം, ഹൈപ്പുകളില്ലാതെ പ്രായോഗികമായ AI നിർദ്ദേശങ്ങൾ ലഭിക്കാൻ ഈ യൂട്യൂബ് ചാനൽ സബ്സ്ക്രൈബ് ചെയ്യാനും മറക്കരുത്. നന്ദി. சாட் ஜிபிடி- யில் கண்ணுக்குத் தெரியாத வாட்டர்மார்க்குகள் சேர்க்கப்படுகின்றன . இமெயில்கள், லிங்க்ட்இன் பதிவுகள், புத்தகங்கள் அல்லது வாடிக்கையாளர் பணிகளை எழுத இதைப் பயன்படுத்தினால் , அதில் வாட்டர்மார்க் இருக்கும். எழும் முக்கியமான கேள்வி என்னவென்றால், ஒருவர் உங்கள் எழுத்தை ஒரு கருவியில் போட்டு நீங்கள் செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்தினீர்களா என்று கண்டறிய முடியுமா? ஒருவேளை நீங்களே அந்த விஷயத்தை எழுதிவிட்டு, அதைச் சரிசெய்ய சாட் ஜிபிடி-யிடம் கேட்டால் என்னவாகும்? அப்போதும் வாட்டர்மார்க் இருக்குமா? ஆம், இருக்க வாய்ப்புள்ளது . கிளாட் (Claude) இதை அறிமுகப்படுத்தியபோது சில மாதங்களுக்கு முன்பு பெரும் எதிர்ப்பு இருந்தது. அப்போது பலர் சாட் ஜிபிடி- க்கு மாறிவிடுவதாகக் கூறினர், கிளாட்-ஐ இனி பயன்படுத்தப்போவதில்லை என்று ஆயிரக்கணக்கான கருத்துகள் வந்தன. அப்போது நான் சொன்னேன், "ஓபன் ஏஐ நிறுவனமும் இதைச் செய்யப்போகிறது என்பது உங்களுக்குத் தெரியும்தானே?"" டிசம்பர் மாதம் விதிகள் அமலுக்கு வருவதற்கு முன்பே அவர்கள் இதைச் செய்யப்போகிறார்கள் ." இதோ, அது நடந்துவிட்டது . ஓபன் ஏஐ தனது சொந்தப் பதிப்பை அறிவித்துள்ளது . அவர்கள் தங்கள் வெளியீடுகளில் வாட்டர்மார்க்குகளைச் சேர்க்கப்போகிறார்கள் . இதில் சில வித்தியாசங்கள் உள்ளன, கிளாட் போலவே இதைப் பற்றியும் பல தவறான தகவல்கள் விற்கப்படுகின்றன . கண்டறியும் கருவிகள், நீக்கும் கருவிகள், உங்கள் எழுத்தை யாராலும் கண்டறிய முடியாது என்று வாக்குறுதி அளிக்கும் கருவிகள். இவை அனைத்தும் அர்த்தமற்றவை. இது ஏமாற்று வேலை. கடந்த சில மாதங்களில் என்ன மாறியுள்ளது மற்றும் இது கிளாட் வாட்டர்மார்க்கிலிருந்து எப்படி வேறுபடுகிறது என்பதைப் பார்ப்போம், ஏனென்றால் இதில் முக்கியமான வேறுபாடுகள் உள்ளன. முதலில், அக்டோபர் 5-ஆம் தேதி வந்த அதிகாரப்பூர்வ அறிவிப்பைப் பார்ப்போம். இது ஓபன் ஏஐ நிறுவனத்திடமிருந்து வந்தது. அதாவது, ஐரோப்பிய ஒன்றியத்தில் சாட் ஜிபிடி மற்றும் கோடெக்ஸ் மூலம் உருவாக்கப்படும் உரைகளுக்கு, வரும் வாரங்களில் படிப்படியாக வாட்டர்மார்க் சேர்க்கப்படும் என்று கூறப்பட்டுள்ளது . எனவே, இங்கே இரண்டு வெவ்வேறு சூழல்கள் உள்ளன. இது கிளாட்- இலிருந்து முற்றிலும் மாறுபட்டது, ஏனெனில் அவர்கள் உலகளாவிய அளவில் செயல்பட்டனர். ஏன்? நீங்கள் ஐரோப்பிய ஒன்றியத்தில் சாட் ஜிபிடி- யைப் பயன்படுத்துகிறீர்கள் என்றால், ஆம், நீங்கள் இதைக் கவனிக்க வேண்டும். ஐரோப்பிய ஒன்றியத்திற்கு வெளியே, இந்த அறிவிப்பு இதை உலகளாவிய பொதுவான விதியாக மாற்றவில்லை, இது ஆச்சரியமாக இருக்கிறது, இல்லையா? ஏனென்றால் ஆந்த்ரோபிக் நிறுவனம் தனது வாட்டர்மார்க்கைத் தொடங்கியபோது, ஐரோப்பிய ஒன்றியத்திற்கு மட்டும் பொருந்தக்கூடிய தீர்வை அவர்களால் கண்டறிய முடியாததால், உலகளவில் இதைப் பயன்படுத்த வேண்டியிருந்தது . எனவே, அவர்கள் உலகளாவிய அளவில் செயல்பட்டனர் மற்றும் கிளாட் மூலம் அனைவரின் உரைகளும் வாட்டர்மார்க் செய்யப்பட்டன. அப்படியானால், இங்கே என்ன நடக்கிறது? என் பெயர் கைல். தொழில்முனைவோர் பொறியாளர்களாக மாற வேண்டிய அவசியமில்லாமல் , தங்கள் தொழிலில் ஏஐ- யைப் பயன்படுத்த நான் உதவுகிறேன். இது போன்ற நடைமுறை விளக்கங்கள் உங்களுக்குத் தேவைப்பட்டால் , சப்ஸ்கிரைப் செய்யுங்கள், எனது இலவச செய்திமடல் கீழே இணைக்கப்பட்டுள்ளது . அப்போது ஆந்த்ரோபிக் நிறுவனத்தின் விளக்கம் இதுதான்: " பாருங்கள், இதை ஒரு குறிப்பிட்ட புவியியல் எல்லைக்குள் மட்டுமே செயல்படுத்துவதற்கு எங்களிடம் வழி இல்லை." எனவே, இது உலகம் முழுவதும் செய்யப்பட வேண்டிய ஒன்றாக இருக்கும். இப்போது ஓபன் ஏஐ (Open AI) தங்களுக்கென சொந்த வாட்டர்மார்க்கை அறிமுகப்படுத்தியுள்ளது , இது ஐரோப்பிய ஒன்றியத்திற்குள் மட்டுமே உள்ளது, அதாவது இது ஒரு தொழில்நுட்பக் கட்டுப்பாடு அல்ல. அவர்கள் இதை சாட்ஜிபிடி (ChatGPT )-க்குள் பிராந்திய வாரியாக முடக்கியுள்ளனர் , எனவே இது தற்போது ஐரோப்பிய ஒன்றியத்தில் மட்டுமே இருக்கும். எனவே, "ஒரு நிறுவனம் இதைச் செய்ய முடிந்து மற்றொன்று ஏன் செய்யவில்லை?" என்று கேட்பது நியாயமானது என்று நான் நினைக்கிறேன். ஆந்த்ரோபிக் ( Anthropic) இதை புவிசார் குறியீடு மூலம் ஐரோப்பிய ஒன்றியத்தில் மட்டும் வைத்திருக்க விரும்பியிருந்தால் , அவர்கள் அதைச் செய்திருப்பார்கள் என்பதுதான் அதிகம் சாத்தியம். ஓபன் ஏஐ நமக்குக் காட்டியுள்ளபடி இது நிச்சயமாகச் செய்யக்கூடிய ஒன்று, இதன் மூலம் அவர்கள் தங்கள் வேலையில் வாட்டர்மார்க் இருக்க வேண்டும் என்று விரும்புகிறார்கள் என்ற முடிவுக்கு வருகிறோம். இதைத் தவிர வேறு வழி இருப்பதாக நான் நினைக்கவில்லை . இது ஏன் இப்படி இருக்கலாம் என்பது பற்றி நான் ஏற்கனவே பல வீடியோக்களில் விரிவாகப் பேசியுள்ளேன். இது அவர்களுக்கு செயற்கை தரவுகளுக்கு உதவுகிறது. செயற்கை நுண்ணறிவால் எது உருவாக்கப்பட்டது என்பதைத் தெரிந்துகொள்ள இது உதவுகிறது, ஏனெனில் அப்போதுதான் அதை உங்கள் பயிற்சி தொகுப்பிலிருந்து விலக்க முடியும். இப்போது, இந்த வாட்டர்மார்க்குகள் உண்மையில் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதை மீண்டும் வலியுறுத்துவது முக்கியம் என்று நினைக்கிறேன். மீண்டும், ஆயிரக்கணக்கான மக்கள் இது போன்ற கேள்விகளைக் கேட்டு வருகின்றனர், மேலும் பலருக்கு இந்த செயல்முறை எப்படி வேலை செய்கிறது என்பது இன்னும் தெளிவாக இல்லை, அதனால் நிறைய தவறான தகவல்கள் பரப்பப்படுகின்றன மற்றும் வேலை செய்யாத கண்டறிவான்கள் மற்றும் நீக்கிகளை விற்கும் நபர்கள் உள்ளனர். எனவே, இதைப் பற்றி நாம் மீண்டும் விரைவாகப் பார்க்க வேண்டும். இதைப் பற்றி நான் மற்ற வீடியோக்களில் விரிவாகப் பேசியுள்ளேன், அதை இப்போது திரையில் காண்பிக்கிறேன் . எனவே, ஏஐ ஒரு வாக்கியத்தை முடிப்பதாக கற்பனை செய்து கொள்ளுங்கள். அது அடுத்த டோக்கனைக் கணித்துக் கொண்டிருக்கிறது . பெரிய மொழி மாதிரிகள் இப்படித்தான் செயல்படுகின்றன . வானிலை குளிராகவும் மற்றும்... காலியாக உள்ளது. அடுத்த சொல் என்னவாக இருக்கும்? வானிலை குளிராகவும் சாம்பல் நிறமாகவும் இருக்கிறது. சிறப்பு. அது பொருத்தமான மற்றொரு சொல்லைத் தேர்ந்தெடுத்திருக்கலாம் . நீண்ட உரையில் , இது போன்ற பல சிறிய தேர்வுகள் இருக்கும். வானிலை குளிராகவும் துன்பமாகவும் இருக்கிறது. வானிலை குளிராகவும் மழையாகவும் இருக்கிறது. வானிலை குளிராகவும் மந்தமாகவும் இருக்கிறது. இவை அனைத்தும் வாக்கியத்தை நிறைவு செய்வதற்கான சாத்தியமான வழிகள். இவை அனைத்தும் வரிசையில் வரக்கூடிய அடுத்த சாத்தியமான டோக்கன்கள். வாட்டர்மார்க் செய்வது என்னவென்றால், அது புள்ளிவிவர விநியோகத்தை மாற்றுகிறது. இது அடுத்த டோக்கனாக எந்த சொல் தேர்ந்தெடுக்கப்பட வேண்டும் என்ற தேர்வை மாற்றும், சொற்களில் ஒரு புள்ளிவிவர வடிவத்தை, ஒரு கைரேகையை விட்டுச் செல்லும். இந்த விளக்கம், நிச்சயமாக, வேண்டுமென்றே எளிமையாக வைக்கப்பட்டுள்ளது . 'சாம்பல்'(gray) என்ற ஒரு சொல்லைப் பயன்படுத்துவது மட்டும் எதையும் நிரூபித்துவிடாது . சாட்ஜிபிடி எப்போதும் 'மழை' என்பதற்குப் பதிலாக ' சாம்பல்' என்பதை மட்டுமே தேர்வு செய்யும் என்பதல்ல, ஆனால் இது முழு வெளியீட்டிலும் , பல பத்திகளிலும் உள்ள வடிவங்களைப் பற்றியது. ஒவ்வொரு சிறிய முடிவும் ஒரு கைரேகையைப் போல ஒரு தடயத்தை விட்டுச் செல்கிறது. உங்களிடம் போதுமான அளவு நீண்ட ஒரு அமைப்பு, நீண்ட பத்தி மற்றும் சரியான கண்டறிதல் கருவி இருந்தால், அந்த அமைப்பை வெளிப்படுத்த முடியும். இது ChatGPT-ஆல் எழுதப்பட்டது அல்லது இது Claude- ஆல் எழுதப்பட்டது என்று நம்மால் கூற முடியும். இது OpenAI-யின் அதிகாரப்பூர்வ மூலத்திலிருந்து பெறப்பட்டது, வாட்டர்மார்க் எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதை இது விவரிக்கிறது. எங்களின் TextGrain உரை வாட்டர்மார்க்கிங் தொழில்நுட்பம் -இது SynthID அல்ல, ஆனால் இது போன்ற தொழில்நுட்பங்களை அடிப்படையாகக் கொண்டது- மாதிரியின் சொல் தேர்வுகளில் ஒரு கண்ணுக்குத் தெரியாத புள்ளிவிவர சமிக்ஞையைச் சேர்க்கிறது, இது Google-இன் SynthID- ஐப் போன்றதே, இதுவே Claude அமைப்பிலும் உள்ள அடிப்படை முறையாகும். எங்களின் கண்டறிதல் கருவி அந்தச் சமிக்ஞையைத் தேடி, ஒரு பத்தியில் OpenAI வாட்டர்மார்க் உள்ளதா என்பதை மதிப்பிடுகிறது . TextGrain எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பது குறித்த கூடுதல் விவரங்களை எங்களின் தொழில்நுட்ப அறிக்கையில் காணலாம். நான் இதை YouTube வீடியோவின் கீழே தருகிறேன், அதனால் நீங்கள் இதைக் கண்டறியலாம். மேலும், இதனுடன் தொடர்புடைய ஆதாரங்களின் தொகுப்பை நான் உங்களுக்கு வழங்கும் இணைப்பையும் newsletter-இல் தருகிறேன். எங்களின் மதிப்பீடுகளில் , நாங்கள் சோதித்த பிற முறைகளை விட, SynthID உட்பட, TextGrain சிறந்து விளங்குகிறது அல்லது அதற்கு சமமான செயல்திறனைக் கொண்டுள்ளது. இது Google-இன் உரைக்கான தொழில்நுட்பமாகும் . இருந்தாலும், சிறந்த சூழலில் கிடைக்கும் இந்த வலுவான செயல்திறன், அன்றாட பயன்பாட்டில் நம்பகமான கண்டறிதலை உறுதிப்படுத்தாது . நான் இதைப் பற்றி பேசப் போகிறேன், ஏனெனில் இதில் தவறான நேர்மறை முடிவுகள் வர வாய்ப்புள்ளது , இது மிகவும் ஆபத்தானது. எனவே, அவர்களின் விளக்கம் என்னவென்றால், சொல் தேர்வு நிகழ்தகவுகள் மற்றும் ஒரு ரகசிய சாவி ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தி அவர்களால் இதைக் கண்டறிய முடியும். இது அப்படி இல்லை, இதைப் பற்றி நான் தெளிவாக இருக்க வேண்டும். இதற்கு கண்ணுக்குத் தெரியாத இடைவெளிகளோ அல்லது கூடுதல் எழுத்துக்களோ தேவையில்லை. எந்த ஒரு யூனிகோடு (Unicode) குறியீடும் இதில் சேர்க்கப்படவில்லை . எதுவும் புதிதாக சேர்க்கப்படவில்லை . இது கூடுதல் டோக்கன்களைப் பயன்படுத்துவதில்லை . இது ChatGPT-ஆல் எழுதப்பட்டது என்று சொல்லும் மறைமுக செய்திகள் இதில் இல்லை. இவ்வளவு தரம் குறைந்த எதுவும் பயன்படுத்தப்படவில்லை . மாறாக, இது ஒரு புள்ளிவிவரப் பரவலாகும் ( statistical distribution). இதன் பொருள் என்னவென்றால், வாட்டர்மார்க் அந்த எழுத்துக்களுடனேயே இருக்கும். இதை உணர்ந்து கொள்வது மிக முக்கியம். நீங்கள் அந்த உரையை ஒரு Word ஆவணத்திலோ அல்லது TextEdit-இலோ நகலெடுத்தால், அது எந்த மாற்றத்தையும் ஏற்படுத்தாது. வாட்டர்மார்க் இன்னும் அங்கேயேதான் இருக்கும். சொற்கள் அப்படியேதான் இருக்கும். சொற்களும், அவற்றின் பரவலும், சொல் தேர்வுகளுமே அந்த வாட்டர்மார்க் ஆகும். எனவே, நீங்கள் அதை சாதாரண உரையாக ஒட்டினாலும் ( paste), அது ஒரு பொருட்டல்ல. அது அதே சொற்கள்தான். நீங்கள் முழுவதையும் கைமுறையாக மீண்டும் தட்டச்சு செய்தாலும், அதாவது ChatGPT- இலிருந்து எடுத்து Word-இல் நீங்கள் தட்டச்சு செய்தாலும், அது முக்கியமல்ல. அது இன்னும் அந்த வாட்டர்மார்க்கைக் கொண்டிருக்கும் , ஏனெனில் அது சொல் தேர்வில் உள்ளது. நீங்கள் செய்யலாம், இது நான் முன்பே கொடுத்த உதாரணம். உங்கள் ChatGPT வெளியீட்டை எடுத்து, அதை ஒரு கல்வெட்டில் செதுக்கி, அந்தக் கல்வெட்டைப் புதைத்து, உங்கள் நண்பர் அதைத் தோண்டி எடுத்து, புகைப்படம் எடுத்து, மின்னஞ்சல் மூலம் ஒருவரின் பால்ம் பைலட்டிற்கு அனுப்பி, அந்தப் பால்ம் பைலட்டிலிருந்து அதை ஒரு காகிதத்தில் எழுதி, அதை டிடெக்டரிடம் கொடுத்தாலும், அதில் இன்னும் அந்த வாட்டர்மார்க் இருக்கும். ஒரு ஊடகத்திலிருந்து மற்றொரு ஊடகத்திற்கு மாற்றுவது அல்லது நகலெடுத்து ஒட்டுவது எந்த மாற்றத்தையும் ஏற்படுத்தாது, ஏனெனில் உரை அல்லது பயன்படுத்தப்பட்ட சொற்களே அந்த வாட்டர்மார்க் ஆகும். இது மிக முக்கியமான வேறுபாடு. மக்கள் ' கண்ணுக்குத் தெரியாத வாட்டர்மார்க் ' என்று கேள்விப்படும்போது , அதை அழித்துவிடக்கூடிய ஒரு சிறிய குறிச்சொல் அல்லது ஏதோ ஒரு மெட்டாடேட்டாவாக கற்பனை செய்கிறார்கள் . ஆனால் அது அப்படி இல்லை, சொற்களே அந்த சிக்னல்களைக் கொண்டுள்ளன. இதனால்தான் வாட்டர்மார்க் நீக்கிகள் அல்லது கண்டறிதல் கருவிகளை விற்பவர்கள் பலரை நாம் உன்னிப்பாகக் கவனிக்க வேண்டியிருக்கிறது . அவர்களில் பலர் வேலை செய்யாத ஒன்றைத்தான் விற்கிறார்கள் . அது ஏமாற்று வேலை. முதலில், தாங்களாகவே எழுதி, அதைத் திருத்தவும் மெருகூட்டவும் AI-ஐப் பயன்படுத்தும் மக்களிடமிருந்து எனக்குத் தொடர்ந்து வரும் கேள்வியைப் பற்றிப் பேசுவோம், ஏனெனில் இது ஒரு முக்கியமான விஷயம் என்று நான் நினைக்கிறேன். நீங்கள் ஒரு வாரம் செலவிட்டு ஒரு அறிக்கை, வாதம் அல்லது பள்ளிப் பாடம் என எதையாவது எழுதியுள்ளீர்கள் என்று வைத்துக்கொள்வோம் , அது உங்கள் வாதம். அது உங்கள் சொந்த உதாரணங்கள். அது உங்கள் அனுபவத்தின் அடிப்படையில் எழுதப்பட்டது. பின்னர் நீங்கள் AI-இன் உதவியை நாடுகிறீர்கள் . இப்போது, நீங்கள் செயற்கை நுண்ணறிவை எவ்வளவு பயன்படுத்துகிறீர்கள் என்பதைப் பொறுத்து இது பல வழிகளில் செல்லலாம். நீங்கள் கருத்துகளை ( feedback) கேட்கலாம். இதோ நான் எழுதிய கட்டுரை, சாட் ஜிபிடி, இதில் எந்தப் பகுதிகள் குழப்பமாக இருக்கின்றன என்று கூறு. எதையும் மாற்றாதே, ஆனால் இதை நான் எப்படி மேம்படுத்தலாம் என்று மட்டும் சொல். பிறகு நீங்களே அந்த வேலையைச் செய்து, உங்கள் சொந்த எழுத்தில் மாற்றங்களைச் செய்து, தட்டச்சு செய்கிறீர்கள் . இது எந்த எச்சரிக்கையையும் ஏற்படுத்தாது. நீங்கள் கருத்துகளைப் பெறுகிறீர்கள் , ஆனால் எதை மாற்ற வேண்டும் என்று நீங்களே முடிவு செய்து மாற்றங்களைச் செய்கிறீர்கள் . அல்லது நீங்கள் பிழை திருத்தம் ( proofreading) செய்யலாம். நீங்கள் எழுத்துப்பிழை மற்றும் நிறுத்தற்குறி திருத்தங்களைக் கேட்கலாம். அல்லது, முழு கட்டுரையையும் இன்னும் சுவாரஸ்யமாக மாற்றவோ அல்லது உங்களுக்குப் பிடித்த எழுத்தாளரின் நடையில் மாற்றவோ கேட்கலாம். இவை ஒவ்வொன்றும் AI- இன் வெவ்வேறு அளவிலான பங்களிப்புகள் , சில வாட்டர்மார்க் பதிவாவதைத் தூண்டும். மற்றவை தூண்டாது. இது AI- ஐ பயன்படுத்துவதை விட, அந்த மாடல் எவ்வளவு உள்ளடக்கத்தை உருவாக்கியது என்பதைப் பொறுத்தது. எனவே, ஒரு லேசான பிழை திருத்தம் வாட்டர்மார்க் இணைவதற்கு மிகக் குறைந்த வாய்ப்பையே அளிக்கும் என்று ஆந்த்ரோபிக் கூறுகிறது, ஏனெனில் அது பெரிய மாற்றங்களைச் செய்வதில்லை. ' கிரே'(gray) என்ற வார்த்தையை ' மவ்வ்'(mauve) அல்லது 'வெட்'(wet) என்று மாற்றாதவரை, அந்த அடையாளத்தை விட்டுவிடுவது கடினம். அதற்குப் பதிலாக, அது எழுத்துப்பிழை மாற்றங்களை மட்டுமே செய்கிறது. ஆனால் விரிவான மறுஎழுத்து, டோக்கன் தெரிவுக்கும் அதன் மூலம் வாட்டர்மார்க் பயன்பாட்டிற்கும் அதிக வாய்ப்புகளை உருவாக்குகிறது . எனவே, ஒரு கமாவையோ அல்லது ஒரு எழுத்துப்பிழையையோ சரிசெய்தால், முழு ஆவணமும் நம்பகத்தன்மையுடன் கண்டறியப்படும் என்று நாம் கூற முடியாது. அப்படி நடக்காது. மிகவும் சாத்தியமில்லை . ஆனால், நீங்கள் அசல் கருத்துக்களை வழங்கியதால், மறுஎழுதப்பட்ட பதிப்பு சுத்தமாக இருக்கும் என்றும் நம்மால் உறுதியளிக்க முடியாது. அது ஒரு பொருட்டல்ல, ஏனெனில் செயற்கை நுண்ணறிவால் உருவாக்கப்பட்டதாகக் குறிக்க போதுமான மாற்றங்களை அந்த ஏஐ செய்துவிடுகிறது . இது ஒரு மாறுபட்ட அளவுகோல், ஏஐ மூலம் உருவாக்கப்பட்ட உரை அதிகமாகும்போது வாட்டர்மார்க் சேர்ப்பதற்கான வாய்ப்பு அதிகரிக்கிறது , ஒரு குறிப்பிட்ட கட்டத்தில் டிடெக்டர் இது ஏஐ அல்ல என்பதிலிருந்து இது ஏஐ தான் என்று மாறுகிறது. இப்போது, மிகவும் முக்கியமான விஷயம் என்னவென்றால், அதிகாரப்பூர்வமான கண்டறியும் கருவிகள் (detectors) உள்ளன. இந்தக் கருவிகளை விற்பனை செய்பவர்களிடம் அந்த அதிகாரப்பூர்வ டிடெக்டர்களுக்கு அணுகல் இல்லை. எனவே, எந்தவொரு ஏஐ டிடெக்டர் அல்லது ஏஐ வாட்டர்மார்க் நீக்கி போன்றவற்றிற்கும் அதிகாரப்பூர்வ டிடெக்டர்களை அணுகும் வசதி இல்லை. எனவே, அவர்கள் விற்பனை செய்வது முழுமையான பொய் அல்லது ஒரு யூகம்தான். ஆனால், ஓபன்ஏஐ ( OpenAI) மற்றும் ஆந்த்ரோபிக் ( Anthropic) ஆகியவற்றின் வாட்டர்மார்க் கண்டறியும் திறனை அவர்கள் அணுக முடியாததால், நாமும் அவர்களும் ஒரே நிலையில் தான் இருளில் இருக்கிறோம். ஆந்த்ரோபிக் மற்றும் ஓபன்ஏஐ ஆகிய இரு நிறுவனங்களிடமும் புள்ளியியல் வடிவங்களைப் பார்த்து இது கிளாட் (Claude) அல்லது சாட்ஜிபிடி (ChatGPT ) மூலம் உருவாக்கப்பட்டதா இல்லையா என்று சொல்லும் கருவிகள் உள்ளன. ஆனால், அந்தக் கருவிகளை அணுகுவது யார்? உங்கள் முதலாளியா? இல்லை. உங்கள் வாடிக்கையாரா? இல்லை, அது மிகவும் சாத்தியமில்லை . பல்கலைக்கழகத்தில் உள்ள உங்கள் ஆசிரியரா? இல்லை, அவர்களுக்கும் அந்தக் கருவிகளை அணுகும் வசதி இல்லை. ஆந்த்ரோபிக் தனது டிடெக்டரை குறிப்பிட்ட சில கூட்டாளர்களுக்கு மட்டுப்படுத்தப்பட்ட முன்னோட்டமாக வெளியிட்டுள்ளது . மிகவும் மட்டுப்படுத்தப்பட்ட ஒன்று. இதை அணுகக்கூடிய எவரையும் நான் தேடிப் பார்த்ததில், யாரையும் கண்டுபிடிக்க முடியவில்லை. சில மாதங்களுக்கு முன்பு அதை வெளியிடுவதாகச் சொன்னார்கள், ஆனால் யாருக்கு என்று அவர்கள் சொல்லவில்லை. எனவே, தொழில்நுட்ப ரீதியாக ஆம், அவர்கள் வெளியிட்டுள்ளனர் . யாருக்கு அணுகல் உள்ளது என்று நமக்குத் தெரியாது, நிச்சயமாகப் பொதுமக்களுக்கு அது இல்லை. ஆந்த்ரோபிக்கின் கண்டறியும் ஏபிஐ (API), தகுதியுள்ள நிறுவனங்களுக்குத் தனிப்பட்ட முன்னோட்டமாக உள்ளது. அந்த நிறுவனங்கள் எவை என்று நமக்குத் தெரியவில்லை, ஆனால் அவை அரசாங்கங்களாகவோ , நீதிமன்றங்களாகவோ , ஆராய்ச்சி நிறுவனங்களாகவோ அல்லது பல்கலைக்கழகங்களாகவோ இருக்கலாம், ஆனால் உங்கள் கட்டுரைகளைச் சரிபார்ப்பதற்காக அது கட்டாயமில்லை. ஓபன்ஏஐ இது குறித்து இன்னும் வெளிப்படையாக இருந்து வருகிறது. டிடெக்டர்கள் இரண்டு வகையான பிழைகளைச் செய்யக்கூடும் என்று அவர்கள் அடிப்படையாகக் கூறியுள்ளனர். வாட்டர்மார்க் இல்லாதபோது இருப்பதாகக் காட்டலாம் ( தவறான நேர்மறை), அல்லது இருக்கும் வாட்டர்மார்க்கைத் தவறவிடலாம் ( தவறான எதிர்மறை). எங்கள் மதிப்பீடுகள் கீழே உள்ள சில சவால்களை விளக்குகின்றன . ஆகவே, ஆந்த்ரோபிக் நிறுவனத்தை விட அவர்கள் இதைப் பற்றி மிகவும் வெளிப்படையாக இருந்துள்ளனர் . அவர்கள் கூறியது, " பாருங்கள், இது ஒரு குறைபாடற்ற நுட்பம் அல்ல. குறுகிய அல்லது கட்டுப்படுத்தப்பட்ட உரையை கண்டறிவது கடினம். SynthID தொழில்நுட்பத்தைப் பற்றி எங்களுக்கு ஏற்கனவே தெரியும், இதுவும் அதே போன்ற புள்ளியியல் பரவலைக் கொண்டிருப்பதால் , இதற்கும் அதே நிலைதான். 1% தவறான நேர்மறை விகித இலக்குடன், எங்கள் கண்டறிதல் கருவி 200 டோக்கன் பத்திகளில் சுமார் 80% வாட்டர்மார்க்குகளை அடையாளம் கண்டுள்ளது. எனவே, இது சுமார் 150 வார்த்தைகள், தோராயமாக, ஆங்கிலத்தில் குறைந்தபட்சம் . உளவியல் போன்ற உள்ளடக்கங்களுக்கு , 400 டோக்கன் பத்திகளில் 95% அதாவது 300 வார்த்தைகள் என்ற விகிதத்துடன் ஒப்பிடும்போது . அதுவும் உளவியல் மட்டும் தான் போலும். கணிதம் போன்ற உள்ளடக்கங்களுக்கு கண்டறிதல் விகிதங்கள் மிகக் குறைவாக இருந்தன, ஏனெனில் அங்கு வார்த்தைகளைத் தேர்ந்தெடுப்பதில் நெகிழ்வுத்தன்மை குறைவு. எனவே, இலக்கியம் அல்லது கவிதை போன்ற விஷயங்களில், பல வார்த்தைகளை மாற்ற முடியும், கவிதை என்று சொல்லும்போது நான் அதை மேற்கோள் குறிகளுக்குள் வைக்கிறேன். உம், அது பல வார்த்தைகளை மாற்ற முடியும், எனவே வெவ்வேறு வார்த்தைகளைச் சேர்ப்பதில் அதற்கு அதிக சுதந்திரம் உள்ளது, மேலும் அது இன்னும் அர்த்தமுள்ளதாகவே இருக்கும். அது நிரலாகவோ அல்லது கணிதமாகவோ இருந்தால், உங்களால் அதைச் செய்ய முடியாது, ஏனென்றால் அது கணிதத்தையோ அல்லது நிரலையோ சிதைத்துவிடும் . மேலும், திருத்துதல் வாட்டர்மார்க்கை பலவீனப்படுத்தும் என்றும் அவர்கள் சுட்டிக்காட்டியுள்ளனர் . 400 டோக்கன் பத்திகளின் மதிப்பீட்டில் , 10%வார்த்தைகளை ஒத்த சொற்களால் மாற்றியபோது, கண்டறிதல் 92%- லிருந்து 66%- ஆகக் குறைந்தது. அது வெறும் 10% வார்த்தைகள் தான். நீங்கள் 25% வார்த்தைகளை மாற்றி எழுதினால், கண்டறிதல் துல்லியம் 17%- ஆகக் குறைந்துவிடும் . மிகவும் மோசமானது. எனவே, மாற்றி எழுதுதல் பலனளிக்கிறது. இதன் விளைவாக, ChatGPT அல்லது OpenAI கூறியது," பாருங்கள், அடிப்படையில் எங்கள் கண்டறிதல் கருவிகள் சற்று மட்டமானவை. மேலும் அவர்கள் கூறியது, "இந்த வரம்புகள் தான் நம்பகத்தன்மையையும் பொறுப்பான பயன்பாட்டையும் மதிப்பிட உதவும் அங்கீகரிக்கப்பட்ட ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் நிபுணர் அமைப்புகளுக்கு மட்டுமே ஆரம்பத்தில் கண்டறிதல் கருவியை வழங்க வேண்டும் என்ற எங்கள் முடிவுக்குக் காரணம்." எனவே, அவர்கள் முதலில் உரை கண்டறிதல் கருவியை நிபுணர் அமைப்புகளுக்கு மட்டுமே கட்டுப்படுத்துகிறார்கள் . எனவே, அவர்கள் ஆந்த்ரோபிக் போல இதைப் பொதுமக்களுக்கு வழங்காமல் வைத்திருக்கிறார்கள் , அதாவது எந்த நிறுவனமும் இந்தத் தொழில்நுட்பங்களை பொதுமக்களுக்கு அணுகுவதற்கு அனுமதிக்கவில்லை . எனவே, கண்டறிதல் கருவிகள் அல்லது வாட்டர்மார்க் நீக்கும் கருவிகளை விற்பனை செய்பவர்கள் எவரும் சும்மா கதை விடுகிறார்கள் . மன்னிக்கவும். அவர்களுக்கு இந்த மிகவும் வரையறுக்கப்பட்ட முன்னோட்டங்களுக்கான அணுகல் இல்லையென்றால் , அவர்களால் முடியாது, ஏனெனில் இது மிக குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்காக மட்டுமே வைக்கப்படப்போகிறது . எனவே, யாராவது உங்களிடம் "இது 80%AI" என்று ஒரு சதவீதத்தை அனுப்பினால், அது எங்கிருந்து வந்தது என்று கேளுங்கள், ஏனெனில் அது பொய்யாக இருக்கவே வாய்ப்பு அதிகம். அவர்களிடம் கேளுங்கள், " நீங்கள் என்ன கருவியைப் பயன்படுத்தினீர்கள் ? என்ன முறை? அந்த எண் எதைக் குறிப்பதாகக் கூறுகிறது?" இது ஒரு போலியான ஏமாற்று வேலை. இந்த வீடியோவின் கீழே, யூடியூபில், பல ஏஐ கண்டறிதல் கருவிகள் வந்து "ஓ, நீங்கள் இதைப் பயன்படுத்த வேண்டும்" என்று சொல்வதை நான் அறிவேன். " நீங்கள் அனைவரையும் நான் அம்பலப்படுத்துவேன் , ஏனென்றால் இது முற்றிலும் அர்த்தமற்றது. சரி, வாட்டர்மார்க்கை உங்களால் நீக்க முடியுமா? ஆந்த்ரோபிக் கிளாட் வாட்டர்மார்க் விஷயத்தில், அது சாத்தியம் என்று நாங்கள் நினைத்தோம், ஆனால் இப்போது சாட் ஜிபிடி வாட்டர்மார்க் மூலம் இது உறுதிப்படுத்தப்பட்டுள்ளது . சொற்களை மாற்றினால், கண்டறியும் திறனை மிக வேகமாக பலவீனப்படுத்த முடியும். நான் இப்போது காண்பித்தது போல, உரையில் 25 சதவீதத்தை, அதாவது கால் பகுதியை மாற்றினால், துல்லியத்தை 17 சதவீதமாகக் குறைக்கலாம். இது பெரும்பாலான நேரங்களில் புறக்கணிக்கப்பட வழிவகுக்கும். அவர்கள் அடிப்படையில் சொல்வது என்னவென்றால், இது அவர்களுக்கு ஒரு கடினமான பிரச்சனை. மேலும் இந்த கண்டறிதல் கருவிகள் மிகவும் துல்லியமற்றவை . இது அவர்கள் காட்டும் நேர்மை என்று நினைக்கிறேன், இதை ஏன் அவர்கள் பரவலாக வெளியிடவில்லை என்பதற்கு இதுவே காரணம். ஆனால், அவர்கள் புத்திசாலித்தனமாக , ஐரோப்பிய ஒன்றிய ஏஐ சட்டத்தின் கீழ் தங்கள் கடமைகளை நிறைவேற்ற இது அனுமதிக்கிறது . நினைவில் கொள்ளுங்கள், இதற்காகத்தான் இந்த நிறுவனங்கள் இத்தகைய கண்டறிதல் கருவிகளையும் வாட்டர்மார்க்குகளையும் வெளியிடுகின்றன . இல்லையென்றால் , அவர்களுக்கு அபராதம் விதிக்கப்படலாம் , அதுவும் பெரிய தொகையாக இருக்கலாம். ஆனால், அவர்கள் அந்த திசையில் முயற்சிகளை மேற்கொண்டுள்ளோம் என்பதைக் காட்டினால் போதுமானது. உண்மையைச் சொல்லப்போனால் , இதில் நியாயம் இருக்கிறது. அவர்கள் இதைப் பற்றி வெளிப்படையாக இருந்துள்ளனர் . எங்களால் என்ன செய்ய முடியும் என்பதை அவர்கள் கூறியுள்ளனர். ஆந்த்ரோபிக் போலல்லாமல், அவர்கள் இதை ஐரோப்பிய ஒன்றியத்திற்குள் மட்டுமே கட்டுப்படுத்தியுள்ளனர் . அப்படி இருந்தும் கூட, எங்களிடம் ஒரு மட்டுப்படுத்தப்பட்ட கண்டறிதல் கருவிதான் உள்ளது என்று அவர்கள் கூறியுள்ளனர். அவர்கள் இதை ஒரு பெரிய விஷயமில்லை என்பது போல மாற்றியுள்ளனர் . ஆந்த்ரோபிக் இதைப் பற்றி ஒரு பெரிய விஷயத்தை உருவாக்கி, பொதுமக்களிடையே குழப்பத்தை ஏற்படுத்தி, ஆயிரக்கணக்கான மக்களை வாட்டர்மார்க் குறித்து பயப்பட வைத்தது. இது மிகவும் பொதுவான ஒரு யுக்தி. ஆந்த்ரோபிக் செய்திகளை மிகைப்படுத்த முனைகிறது, அதே சமயம் சாட் ஜிபிடி மற்றும் ஓபன் ஏஐ ஆகியவை அவற்றைக் குறைக்கவே முயல்கின்றன. மக்கள் தொடர்புகளைப் பொறுத்தவரை இவை முற்றிலும் மாறுபட்ட அணுகுமுறைகள். சரி, ஒரு வாட்டர்மார்க் கண்டறியப்பட்டது என்று வைத்துக்கொள்வோம் . கண்டறிதல் கருவி ஒரு சிக்னலைக் கண்டறிந்துள்ளது . அதன்பிறகு என்ன நடக்கும்? இதன் பொருள் ஏஐ தான் முழுவதையும் எழுதியது என்பதா? நீங்கள் எழுதியதை அது மீண்டும் எழுதியதா? மொழிபெயர்ப்பிற்கு நீங்கள் அதைப் பயன்படுத்தினீர்களா ? வரைவுகளைத் திருத்துவதற்கு பல மணிநேரம் செலவிட்டீர்களா ? இவை முற்றிலும் மாறுபட்ட கதைகள், ஒரு வாட்டர்மார்க் நமக்கு வெவ்வேறு விஷயங்களைச் சொல்லக்கூடும் . மீண்டும் சொல்கிறேன், ஓபன் ஏஐ தங்களால் எதைச் சொல்ல முடியும், எதைச் சொல்ல முடியாது என்பதைப் பற்றி நேர்மையாக இருந்துள்ளது. உரை வாட்டர்மார்க்குகள் ஒரு பத்தியில் எங்கள் அமைப்புகள் வகித்த பங்கு குறித்து மட்டுப்படுத்தப்பட்ட சிக்னலை மட்டுமே வழங்குகின்றன. கண்டறிதல் முடிவிலிருந்து எதை முடிவு செய்யலாம், எதைச் செய்யக்கூடாது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியம். வாட்டர்மார்க் என்பது மனித பங்களிப்பை அளவிடுவதில்லை . இது ஒரு பகுதியின் ஒரு பகுதியை OpenAI அமைப்பு உருவாக்கியது அல்லது செயலாக்கியது என்பதைக் குறிக்கலாம், ஆனால் அதில் எவ்வளவு மனித தீர்ப்பு, திருத்தம் அல்லது படைப்பாற்றல் உள்ளது என்பதை அது குறிக்காது. எனவே, இது இதுதான் AI, இது மனிதனால் உருவாக்கப்பட்டது என்ற சதவீதத்தைக் குறிப்பதில்லை . அத்தகைய ஒரு விஷயம் இருக்க முடியாது. AI பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளதா இல்லையா என்பதைக் கூறும் துல்லியம் கூட அவர்களிடம் இல்லை என்பதை நாம் இப்போதுதான் பார்த்தோம். எனவே, இந்த பகுதி மனிதனுடையது, இந்த பகுதி AI- யினுடையது என்று அவர்களால் நிச��சயமாகப் பிரிக்க முடியாது. தற்போதைய நிலையில் அதைச் செய்ய முடியாது. இரண்டாவது, மிக முக்கியமானது. நூற்றுக்கணக்கான மக்கள் எனது வீடியோக்களில் கருத்து தெரிவித்து வருகின்றனர், ஆந்த்ரோபிக் மற்றும் தற்போது OpenAI வாட்டர்மார்க் சேர்ப்பதற்கான காரணம், அவர்கள் உரிமையைக் கோர முடியும் என்பதற்காகவே என்கிறார்கள். இல்லை. வாட்டர்மார்க் என்பது உரிமையையோ அல்லது பொறுப்பையோ நிலைநாட்டாது. இது உரையை யார் வைத்திருப்பது , அதன் பயன்பாடு சட்டப்பூர்வமானதா இல்லையா, மற்றும் வெளிப்படுத்தல் தேவையா, அல்லது அதற்கு யார் பொறுப்பு என்பதை இது தீர்மானிக்காது . வாட்டர்மார்க் இந்த நிறுவனங்களை" ஆ, அது எங்களுடைய அறிவுசார் சொத்து "என்று சொல்ல அனுமதிக்கிறது என்று பலர் கூறுகிறார்கள் . எங்கள் செயற்கை நுண்ணறிவுடன் நீங்கள் பேசியதை நாங்கள் இப்போது சொந்தமாக வைத்திருக்கிறோம் ." இல்லை, அது அபத்தம். நீங்கள் பார்க்கிறபடி, அவர்கள் ஏன் அதை விரும்பவில்லை என்பதற்கான காரணங்களில் ஒன்று, பயன்பாடு சட்டப்பூர்வமானதா அல்லது வெளிப்படுத்தல் தேவையா என்பது, அவர்கள் அனைவரின் உருவாக்கப்பட்ட உரையையும் சொந்தமாக வைத்திருக்க விரும்பவில்லை , ஏனெனில் மக்கள் சிக்கலான விஷயங்களை உருவாக்கினால் அது அவர்களுக்கு சட்டச் சிக்கலை ஏற்படுத்தும். மக்கள் வெடிகுண்டுகளை எப்படி உருவாக்குவது என்பது போன்ற விஷயங்களைக் கேட்கிறார்கள் , அவர்கள் அந்தத் தகவலை AI- யிலிருந்து பெற்றால், அது தொழில்நுட்ப ரீதியாக OpenAI அல்லது ஆந்த்ரோபிக் நிறுவனத்தின் உரிமையாகிவிடும் . அவர்கள் அதனுடன் எந்த சம்பந்தமும் வைத்திருக்க விரும்பவில்லை . எனவே, என் வணிக யோசனைகளை அவர்கள் திருடுகிறார்கள் , என் புத்தக யோசனைகளை அவர்கள் திருடுகிறார்கள் என்று பலர் சொல்வதை நான் பார்க்கிறேன். இல்லை, அவர்களுக்கு கவலையில்லை. அவர்களுக்கு உண்மையில் கவலையில்லை. வாட்டர்மார்க் பயனரை அடையாளம் காண்பதில்லை. இது ஒரு நபர், நிறுவனம், கணக்கு, தூண்டுதல் அல்லது உரையாடலை அந்த உரையுடன் தொடர்புபடுத்துவதில்லை , எனவே இதில் பயனரை அடையாளம் காணும் தகவல் எதுவும் இல்லை. வாட்டர்மார்க் துல்லியத்தை சரிபார்க்காது . ஒரு பகுதி உண்மை, தவறாக வழிநடத்துவது, தீங்கு விளைவிப்பது அல்லது சரியான சூழலில் வழங்கப்பட்டுள்ளதா என்பதை அது உங்களுக்குச் சொல்ல முடியாது. அது அர்த்தமுள்ளதாக இருக்கிறது. மீண்டும், பெரிய மொழி மாதிரிகளிடம் உண்மை மற்றும் பொய்க்கான தரவுத்தளம் இல்லை. அவர்களிடம் அது இல்லை. அவர்களிடம் பல்வேறு டோக்கன்கள் மற்றும் கருத்துகளுக்கு இடையே உள்ள சொற்பொருள் உறவுகள், அர்த்த உறவுகள் பற்றிய தரவுத்தளம் உள்ளது, ஆனால் எது உண்மை மற்றும் எது பொய் என்பதற்கான கணக்கு புத்தகம் அவர்களிடம் இல்லை. அத்தகைய ஒன்றை உருவாக்குவது கிட்டத்தட்ட சாத்தியமற்றது . மீண்டும் ஒருமுறை, மிக முக்கியமாக, வாட்டர்மார்க் இல்லை என்பது அது மனிதனால் எழுதப்பட்டது என்பதற்கு ஆதாரமாகாது. OpenAI கருவிகள் மூலம் உருவாக்கப்பட்ட உரை, கண்டறிதல் சரியாகச் செயல்படுவதற்கு மிகச் சிறியதாகவோ, திருத்தப்பட்டதாகவோ அல்லது மொழிபெயர்க்கப்பட்டதாகவோ இருக்கலாம். எனவே, ஒரு உரையில் OpenAI வாட்டர்மார்க் இல்லை என்பதால், அது ChatGPT-ஆல் உருவாக்கப்படவில்லை என்று அர்த்தமல்ல. அது மிகச் சிறிய உரையாக இருக்கலாம். அது திருத்தப்பட்டிருக்கலாம் , இது வாட்டர்மார்க்கை எவ்வளவு விரைவாகப் பாதிக்கும் என்பதை நாம் பார்த்தோம், அல்லது அது மொழிபெயர்க்கப்பட்டிருக்கலாம் . இது வேறொரு மாடலில் இருந்தும் வந்திருக்கலாம் . எனவே, இது வாட்டர்மார்க் இல்லாத பழைய ChatGPT மாடலில் இருந்தும் வந்திருக்கலாம் . இது Claude மாடலில் இருந்தும் வந்திருக்கலாம் . OpenAI வாட்டர்மார்க் கண்டறியும் கருவியால் Claude வாட்டர்மார்க்கைக் கண்டறிய முடியாது, அதேபோல் மற்றதும். Gemini மற்றும் Glock மாடல்களுக்கும் இது பொருந்தும். அல்லது வாட்டர்மார்க் இல்லாத ஒரு மாடலை நீங்கள் பயன்படுத்தலாம் . சீன மாடல்கள் இதற்குக் காரணமல்ல, ஏனென்றால் பலரும் "நான் சீன மாடலைப் பயன்படுத்துகிறேன் " என்கிறார்கள். அவற்றிலும் வாட்டர்மார்க் உள்ளது. இது வாட்டர்மார்க் வசதிக்கு முந்தைய மாடல்களில் இருந்தோ அல்லது வேறொரு நிறுவனத்தின் கருவிகளாலோ உருவாக்கப்பட்டிருக்கலாம் . எனவே, வாட்டர்மார்க் இல்லை என்பது எதையும் குறிக்கவில்லை . எனவே, இந்த முழு அமைப்பும் மிகவும் சிதறியுள்ளது, எது வாட்டர்மார்க் செய்யப்பட்டது , எது செய்யப்படவில்லை என்பதில் தெளிவு இல்லாததால், இது முக்கியமற்றதாகி விடுகிறது. இதை நான் சுட்டிக்காட்ட விரும்புகிறேன் . Claude முதலில் வாட்டர்மார்க்கை அறிவித்தபோது மக்கள் ஆத்திரமடைந்தனர் , இப்போது அனைவரும் அதைப் பற்றிக் கவலைப்படுவதை நிறுத்திவிட்டனர் . நான் அது குறித்து பல வீடியோக்களை வெளியிட்டேன், அவை மிகவும் நன்றாக ஓடின, ஏனெனில் அது ஒரு முக்கியப் பிரச்சனையாக இருந்தது. தங்கள் வேலைகளில் வாட்டர்மார்க் இடப்படுவது பற்றி மக்கள் மிகவும் கோபமாக இருந்தனர். " நான் Anthropic-ஐப் பயன்படுத்துவதை நிறுத்தப்போகிறேன் " என்று பல கமெண்ட்கள் வந்தன. அவர்களை விட்டுவிடுவோம் . நான் சீன மாடல்களைப் பயன்படுத்துகிறேன் . நான் ChatGPT-ஐப் பயன்படுத்துகிறேன் . அவை இரண்டிலும் வாட்டர்மார்க் உள்ளது என்பதை நான் சுட்டிக்காட்டினேன் . வாட்டர்மார்க் குறித்த விவாதமும் ஆத்திரமும் மறைந்துவிட்டது போல் தோன்றுகிறது. அனைவரும் இது சரிதான் என்று முடிவு செய்துவிட்டார்களா ? அவர்கள் கவலைப்படுவதை நிறுத்திவிட்டார்களா ? கண்டறியும் கருவி கிடைக்கிறதா என்பது குறித்த கேள்விகள் எனது பழைய வீடியோக்களில் இருந்து இன்னும் வருகின்றன. இல்லை. திருத்துவது வாட்டர்மார்க்கைப் பாதிக்குமா? ஆம், நீங்கள் அதிகம் திருத்தினால் வாட்டர்மார்க் நீங்கிவிடும். நீக்கும் கருவிகள் வேலை செய்கின்றனவா? இல்லை, அவை வேலை செய்யாது. இந்தக் கவலைகள் மாயமாக மறைந்துவிடவில்லை , ஆனால் பலருக்கு அன்றாட வாழ்வில் பெரிய பாதிப்பு எதுவும் ஏற்படவில்லை என்று நினைக்கிறேன். அவர்களுக்கு இன்னும் மின்னஞ்சல் அனுப்ப வேண்டியுள்ளது , ஆவணங்களை முடிக்க வேண்டியுள்ளது , தொழிலை நடத்த வேண்டியுள்ளது , கட்டுரை எழுத வேண்டியுள்ளது . வாட்டர்மார்க் கண்ணுக்குத் தெரியாது, சரிபார்க்கும் கருவி இல்லை. பெரும்பாலான மக்களுக்கு, பொதுமக்களால் இதைச் சரிபார்க்க முடியாது. பெரும்பாலான நிறுவனங்களால் வாட்டர்மார்க்கைச் சரிபார்க்க முடியாது. எனவே, இதைப் பற்றிக் கவலைப்படுபவர் யார்? செயற்கை நுண்ணறிவு குறித்த செய்திகள் மிக வேகமாக மாறுகின்றன. புதிய மாடல் வரும்போது, அனைவரும் அதைப் பற்றி மட்டுமே பேசுகிறார்கள் . நாங்கள் அதிலிருந்து முன்னேறிவிட்டோம் . மக்கள் கவலைப்பட மற்றும் கோபப்பட வேறு பல விஷயங்கள் உள்ளன; உதாரணமாக, சமீபத்தில் பேசப்படும் செயற்கை நுண்ணறிவு மனிதகுலத்தை அழிப்பதற்கான 10 %வாய்ப்பு. ஆனால் உண்மை என்னவென்றால், இத்தகைய பரபரப்பான, கற்பனையான அறிவியல் புனைவுச் செய்திகளான 'ஏஐ நம்மை அழித்துவிடும் ' என்பவற்றில் மட்டும் கவனம் செலுத்தினால், தற்போது செயற்கை நுண்ணறிவால் ஏற்படும் தாக்கத்தை நாம் மறந்துவிடுவோம் . நாம் நிகழ்காலத்தை விட எதிர்காலத்தைப் பற்றியே சிந்தித்துக் கொண்டிருக்கிறோம் . வேலைவாய்ப்பு, வாட்டர்மார்க்கிங் , தனியுரிமை என செயற்கை நுண்ணறிவில் இப்போது நிறைய மாற்றங்கள் நடக்கின்றன, அவற்றில் நாம் கவனம் செலுத்த வேண்டும். நாம் கற்பனைகளிலும் அறிவியல் புனைவுகளிலும் எவ்வளவு அதிகமாக கவனம் செலுத்துகிறோமோ , அவ்வளவு குறைவாகவே தற்போதைய முக்கியமான விஷயங்களில் கவனம் செலுத்துவோம். எனவே, நடைமுறையில் என்ன செய்ய வேண்டும் என்றால், நான் செயற்கை நுண்ணறிவைத் தொடர்ந்து பயன்படுத்துவேன் , ஆனால் படைப்புரிமை மற்றும் வாடிக்கையாளர் எதிர்பார்ப்புகள் உள்ள வேலைகளில் மிகவும் கவனமாக இருப்பேன். ஒரு வாடிக்கையாளருக்காக வேலை செய்யும்போதோ அல்லது கட்டுரை சமர்ப்பிக்கும்போதோ , எனது பணியின் ஆதாரத்தை காட்ட நான் தயாராக இருப்பேன். நீங்கள் அதை எழுதினீர்கள் என்றால், ஏஐ மூலம் எதையும் மாற்றுவதற்கு முன் அந்த பதிப்புகளைச் சேமித்து வைத்துக்கொள்ளுங்கள் . திருத்தங்களைக் கண்காணிக்கவும் . வரைவுகளுக்கு இடையிலான பதிப்பு வரலாற்றைப் பயன்படுத்தி, உங்கள் பணி எவ்வாறு உருவானது என்பதைப் பார்க்கவும். அடிப்படையிலேயே உங்களைப் பாதுகாத்துக் கொள்ளுங்கள். உங்களை யாராவது கேள்வி கேட்டால், வேலையை நீங்களே செய்தீர்கள் என்பதை நிரூபிக்க எப்போதும் தயாராக இருங்கள். மேலும், விதிகளை முன்கூட்டியே முடிவு செய்யுங்கள். செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்துவதை விரும்பாத ஒரு வாடிக்கையாளருடன் நீங்கள் வேலை செய்கிறீர்கள் என்றால், வேலையை ஒப்படைக்கும் முன் அது குறித்துப் பேசித் தெளிவுபடுத்திக் கொள்ளுங்கள். அவர்களின் எதிர்பார்ப்புகளுக்கு ஏற்ப நீங்கள் செயல்பட வேண்டும். வேண்டாம் என்று ஒப்புக்கொண்ட பிறகு நீங்கள் ஏஐ பயன்படுத்தியது அவர்களுக்குத் தெரிந்தால், அது நீங்கள் ஏஐ பயன்படுத்தினீர்களா இல்லையா என்பதை விடப் பெரிய பிரச்சனையாகிவிடும் . அது அந்த நேரத்தில் நம்பிக்கையைச் சார்ந்த பிரச்சனையாகிவிடும் . எனவே, ஆராய்ச்சி உதவி, பிழைத்திருத்தம் அல்லது வரைவு தயாரிப்பதற்கு ஏஐ பயன்படுத்துவதில் அவர்களுக்கு விருப்பமா என்பதைக் கண்டறிய வேண்டும். ரகசியத் தகவல்களைச் சில குறிப்பிட்ட கருவிகளில் பயன்படுத்தக் கூடாதா? ஆம், பெரும்பாலும் கூடாது. அந்தக் கேள்விகளை நீங்கள் ஆரம்பத்திலேயே கேட்க வேண்டும். யாராவது கோபமடைந்து பிரச்சனையை பெரிதாக்கும் முன் இதைக் கேட்பது மிகவும் எளிதானது. எழுதுவதற்கு, உங்கள் தனித்துவமான நடையை நீங்கள் தக்கவைத்துக் கொள்ள வேண்டும். ஏஐ- யிடம் வெறுமனே " இதை எனக்கு மாற்றி எழுது" என்று சொல்வதற்குப் பதிலாக, முதலில் பிரச்சனைகளைச் சுட்டிக்காட்டி திருத்தங்களைச் சொல்லுமாறு கேட்டுப்பாருங்கள் . ஏனென்றால், அது ஏஐ முத்திரையைக் கொண்டிருப்பது மட்டுமன்றி, ஏஐ எழுதியது போலவே ஒலிக்கவும் செய்யும். செயற்கை நுண்ணறிவிடம் நமது சிந்தனை மற்றும் முடிவெடுக்கும் திறனை முழுமையாக ஒப்படைக்கக்கூடாது , ஏனெனில் அது நம்மை சோம்பேறிகளாக மாற்றிவிடும். இது நம்மை சோம்பேறியான எழுத்தாளர்களாகவும் , படைப்பாளிகளாகவும் மாற்றுகிறது. உங்களுக்கு உதவக்கூடிய சில சிறிய கருவிகளை நான் உருவாக்கியுள்ளேன் . உங்களுக்கு உதவி தேவைப்பட்டால் , இது ஒரு இலவச AI எழுத்து கருவித்தொகுப்பு , இதற்கான இணைப்பு கீழே உள்ள இந்த யூடியூப் வீடியோவில் கொடுக்கப்பட்டுள்ளது . இதில் AI திறன், எடிட்டிங் பிராம்ப்ட்கள் மற்றும் உங்கள் பணிக்கு உதவும் சில இலவச கிட்ஹப் கருவிகள் உள்ளன. AI திறன், மீண்டும் மீண்டும் வரும் சொற்றொடர்கள் மற்றும் AI எழுத்துக்களை சாதாரணமாக மாற்றும் எதிர்மறை இணைகளை கண்டறிய உதவுகிறது. நீங்கள் வெளியீட்டை முழுமையாக வாசிக்க வேண்டியது அவசியம். உங்கள் சொந்த கருத்துக்கள், முடிவுகள் மற்றும் எடுத்துக்காட்டுகள் தேவை, ஆனால் இவை AI போல தெரியாமல் இருக்க உதவும். இந்த கருவித்தொகுப்பில் உள்ள எதுவும் வாட்டர்மார்க் கண்டறியும் கருவியை முறியடிக்கும் என்று உறுதியளிக்கவில்லை , இது முற்றிலும் இலவசமானது. யாராலும் அப்படிச் சொல்ல முடியாது. யாராவது சொன்னால், அவர்களைப் புறக்கணியுங்கள் . அவர்கள் உங்களுக்கு எதையாவது விற்க முயல்கிறார்கள் . ஆனால், நம் அனைவரின் நலனுக்காகவாவது AI எழுத்துக்களை AI போல இல்லாதவாறு மாற்ற முயற்சிப்போம் . எனவே, இலவச திறன்கள் மற்றும் கருவிகளுக்கான வழிகாட்டியைப் பெற கீழே உள்ள இணைப்பைச் சரிபார்க்கவும் , இதை ChatGPT மற்றும் Claude-ல் நிறுவுவதற்கான வழிமுறைகளும் இதில் உள்ளன. மேலும், மிகைப்படுத்தப்பட்ட விளம்பரங்கள் இல்லாத நடைமுறை AI ஆலோசனைகளைப் பெற, கீழே உள்ள யூடியூப் சேனலுக்கு சப்ஸ்கிரைப் செய்யுங்கள். நன்றி. O Chat GPT ganhará marcas d'água invisíveis. Se você usá-lo para escrever e-mails, posts no LinkedIn ou um trabalho para um cliente, ele terá uma marca d'água. A pergunta óbvia é : alguém pode pegar o seu texto, colocar em uma ferramenta e descobrir se você usou inteligência artificial? E se você escreveu o tal texto sozinho e depois pediu ao Chat GPT para dar uma ajeitada? Ainda terá marca d'água? Sim, potencialmente. Tivemos uma reação enorme alguns meses atrás, quando o Claude introduziu isso. Muitas pessoas na época disseram que mudariam para o Chat GPT, e recebi literalmente milhares de comentários dizendo que tinham terminado com o Claude. E, na época, eu disse: "Ei, vocês sabem que a Open AI também vai fazer isso, certo ? E eles vão fazer isso antes de dezembro, quando as regras entram em vigor e eles serão obrigados." E aqui estamos nós. A Open AI anunciou sua própria versão. Eles colocarão marcas d'água em suas saídas. Bem, existem algumas diferenças e, como aconteceu com o Claude, há muita bobagem sendo vendida em torno disso. Detectores, removedores, ferramentas prometendo tornar seu trabalho indetectável. Bobagem. É tudo conversa fiada. Vamos analisar o que mudou nos últimos meses e como isso é diferente da marca d'água do Claude, porque é diferente em aspectos muito importantes. Primeiro, vamos olhar para o anúncio oficial que saiu em 5 de outubro. Este é da Open AI. Basicamente dizendo que textos elegíveis do Chat GPT e do Codex na UE , especificamente, receberão a marca d'água conforme a implementação ocorrer nas próximas semanas. Então, já temos duas situações bem diferentes aqui. É muito diferente do Claude, porque eles optaram por algo mundial. Por quê? Se você está usando o Chat GPT na UE, sim, isso é algo que você precisa prestar atenção. Fora da UE, o anúncio não torna isso um padrão mundial, o que é estranho, não é? Porque quando a Anthropic lançou sua marca d'água, eles disseram que teriam que fazer mundialmente porque não encontraram uma solução boa que se aplicasse apenas à UE. Portanto, eles não foram globais e todos tiveram seus textos marcados pelo Claude. Então, o que está acontecendo aqui? Meu nome é Kyle. Eu ajudo empreendedores a usar IA em seus negócios sem precisarem se tornar engenheiros. Se você quer mais explicações práticas como esta, inscreva-se e minha newsletter gratuita está linkada abaixo. A explicação da Anthropic na época foi basicamente: " Olha, não temos como aplicar isso de uma maneira que possamos restringir geograficamente." Então, isso terá que ser feito mundialmente. E agora a OpenAI lança sua própria marca d'água, que funciona apenas dentro da UE, o que significa que não é uma limitação técnica. Eles bloquearam por região dentro do ChatGPT, então só funcionará na União Europeia por enquanto. Então, acho justo perguntar: "Por que um provedor conseguiu fazer essa distinção e o outro não?" Mais provavelmente, se a Anthropic quisesse ter feito o bloqueio geográfico e deixado apenas na UE, eles teriam feito . É obviamente possível, como a OpenAI acabou de nos mostrar, o que nos leva à conclusão de que eles querem seus trabalhos com marca d'água. Acho que não há outra explicação além disso. E eu falei longamente em vários outros vídeos sobre por que esse pode ser o caso. Isso os ajuda com dados sintéticos. Isso os ajuda a saber o que foi criado por inteligência artificial, porque assim você pode excluir do seu conjunto de treinamento. Agora, acho importante reiterar como essas marcas d'água realmente funcionam. Novamente, milhares de comentários de pessoas fazendo esse tipo de pergunta, e ainda não está claro para muita gente como o mecanismo funciona e, portanto, houve muita desinformação e pessoas vendendo detectores e removedores falsos que não funcionam. Então, precisamos passar por isso rapidamente de novo. Falei sobre isso longamente em outros vídeos, que colocarei na tela agora. Então, imagine que a IA está terminando uma frase. Ela está prevendo o próximo token. É assim que funcionam os grandes modelos de linguagem. O tempo está frio e... espaço em branco. Qual é a próxima palavra? O tempo está frio e cinzento. Ótimo. Poderia ter escolhido outra palavra razoável. E em uma passagem mais longa, haverá muitas pequenas escolhas como esta. O tempo está frio e miserável. O tempo está frio e úmido. O tempo está frio e sombrio. Essas são todas formas potenciais de completar a frase. Esses são todos os possíveis próximos tokens na sequência. O que a marca d'água faz é mudar a distribuição estatística. Ela mudará a escolha de como ou qual palavra foi escolhida como o próximo token, deixando um padrão estatístico , uma impressão digital no texto. Esta ilustração, obviamente, é deliberadamente simples. O uso de uma única palavra, "cinzento", por si só não prova absolutamente nada. Não é que o ChatGPT sempre escolherá " cinzento" em vez de "úmido", mas trata-se mais dos padrões em toda a saída, em vários parágrafos. Cada pequena decisão deixando um rastro, exatamente como uma impressão digital. E se você tiver um padrão longo o suficiente, um trecho longo o suficiente e o detector certo, o padrão pode ser revelado, e podemos dizer que isso foi escrito pelo ChatGPT ou que foi escrito pelo, uh, pelo Claude. Hum, então isso vem da fonte oficial da OpenAI descrevendo como a marca d'água realmente funciona. Nossa tecnologia de marca d'água de texto, TextGrain—então não é o SynthID, mas provavelmente é baseada em tecnologias semelhantes—adiciona um sinal estatístico invisível às escolhas de palavras do modelo, exatamente igual ao SynthID do Google, que é o sistema subjacente dentro do sistema Claude também. Nosso detector procura por esse sinal para avaliar se um trecho contém uma marca d'água da OpenAI. Mais detalhes sobre como o TextGrain funciona podem ser encontrados em nosso relatório técnico. Vou colocar isso abaixo do vídeo no YouTube para que você possa encontrar, assim como um link onde darei um pacote de recursos relacionados a isso, e estará na newsletter. Hum, em nossas avaliações , o TextGrain igualou ou superou o desempenho de outras abordagens que testamos, incluindo o SynthID. Isso é do Google, uh, para texto. Mesmo assim, o forte desempenho em condições ideais não garante uma detecção confiável no uso diário. Vou falar sobre isso porque podemos ter falsos positivos, o que é muito, muito perigoso. Hum, então, a explicação deles é basicamente que as probabilidades de escolha das palavras, hum, mais uma chave secreta, permitem que eles detectem. Não requer, e preciso ser claro sobre isso. Não requer espaços invisíveis ou caracteres extras. Não há nenhum Unicode que seja, uh, inserido. Nada é adicionado. Não usa mais tokens. Não são mensagens ocultas dizendo que isso foi escrito pelo ChatGPT. Não há nada tão rudimentar sendo usado. Em vez disso, é uma distribuição estatística. Isso significa que a marca d'água permanece com o texto. Isso é importante notar. Se você copiar o texto para um documento do Word ou para o TextEdit, isso não muda nada. A marca d'água ainda está lá. As palavras ainda estão lá. As palavras, a distribuição e a escolha das palavras são a marca d'água. Então, você cola como texto simples, não importa. São as mesmas palavras. Se você redigitar tudo manualmente, saindo do ChatGPT e digitando tudo no Word, não importa. Isso ainda terá a marca d'água porque ela está na escolha das palavras. Você poderia, e este é o exemplo que dei anteriormente . Você poderia pegar o resultado do ChatGPT, gravá-lo em uma tábua de pedra, enterrar essa tábua, seu amigo poderia desenterrá-la, tirar uma foto, hum, enviá-la por e-mail para um Palm Pilot; desse Palm Pilot, eles podem, hum, escrever em um pedaço de papel e entregar ao detector, e ainda assim teria a marca d'água. Mudar de meio para meio, copiar e colar, não adianta nada, porque o texto em si, a escolha das palavras, é a marca d'água. Uma distinção muito, muito importante aqui. Então, as pessoas ouvem "marca d'água invisível" e imaginam uma etiqueta que podem remover, algum tipo de metadado. Uh, mas não, o texto em si carrega os sinais. E isso também explica por que tantas pessoas que vendem removedores ou detectores precisam de uma análise mais cuidadosa . Hum, muitas delas estão vendendo algo que não funciona. Uh, e é pura enganação. Primeiro, porém, a pergunta que recebo constantemente de pessoas que realmente escrevem e usam IA para editar e organizar, porque acho que esse é um grande problema. Digamos que você passou uma semana escrevendo algo, um relatório, hum, um argumento, hum, sei lá, um trabalho escolar, o que for, e é o seu argumento. São os seus exemplos. Está escrito com base na sua experiência. E então você pede ajuda à IA. Bem, existem várias maneiras disso acontecer, dependendo de quão extensivamente você usa a inteligência artificial. Você poderia pedir um feedback. Aqui está uma redação que escrevi, ChatGPT, me diga , hum, que partes disso estão confusas . Não mude nada, mas me diga como posso melhorar isso. E então você faz o trabalho sozinho e faz as alterações na sua própria escrita, digitando tudo. Isso provavelmente não vai sinalizar nada. Você está recebendo feedback, mas é você quem decide o que mudar e quem faz as alterações. Ou você poderia estar revisando. Você poderia estar pedindo correções ortográficas e de pontuação. Ou, potencialmente, você pede uma reescrita completa de tudo em um estilo mais impactante ou que combine com um de seus escritores favoritos. Esses são níveis muito diferentes de envolvimento da IA e alguns acionarão a aplicação da marca d'água. Outros não. É mais sobre a quantidade gerada pelo modelo do que sobre o uso em si. Então, a Anthropic diz que uma revisão leve pode dar à marca d'água muito pouco para se fixar, porque não está mudando muita coisa. É difícil deixar essa impressão digital porque não está mudando a palavra "cinza" para, hum, "malva" ou para "úmido". Está, em vez disso, passando pelo texto e fazendo, uh, correções ortográficas. Mas uma reescrita extensa cria mais oportunidades para a seleção de tokens e, portanto, para a aplicação da marca d'água. Então, não podemos dizer que uma vírgula corrigida ou um erro ortográfico corrigido tornarão todo o documento automaticamente detectável de forma confiável. Esse não é o caso. Muito provavelmente não. Mas também não podemos prometer que uma versão reescrita voltará limpa porque você forneceu as ideias originais. Isso não importa, porque foi feita manipulação suficiente pela IA para marcá-la como gerada por inteligência artificial. É uma escala variável, e a probabilidade de a marca d'água ser adicionada de forma conclusiva aumenta à medida que mais texto é gerado pela IA, e, em um certo limite, o detector mudará de "não, isso não é IA" para "sim, isso é inteligência artificial". Agora, algo muito, muito importante a destacar é que existem detectores oficiais. As pessoas que vendem essas ferramentas não têm acesso a esses detectores oficiais. Portanto, qualquer detector de IA, removedor de marca d'água de IA , etc., não tem acesso aos detectores oficiais. Então, o que eles estão vendendo é, bem, uma mentira completa ou um palpite. Mas, como eles não têm acesso à capacidade da OpenAI e da Anthropic de detectar se algo tem uma marca d'água, eles estão tão no escuro quanto nós. Então, tanto a Anthropic quanto a OpenAI possuem ferramentas que podem procurar por padrões estatísticos e dizer sim ou não, isto foi gerado pelo Claude ou pelo ChatGPT. Mas quem tem acesso a essas ferramentas? Seu chefe tem? Não. E seu cliente? Não, muito improvável. E seu professor na universidade? Não, eles não têm acesso a essas ferramentas. A Anthropic liberou seu detector em versão prévia limitada para certos parceiros. Muito limitada. Eu tive dificuldade em encontrar alguém que realmente tenha acesso a isso, e tenho procurado por aí. Então , eles disseram alguns meses atrás que disponibilizariam, mas nunca disseram para quem. Portanto, tecnicamente sim, eles disponibilizaram. Só não sabemos quem tem acesso a isso e certamente não está disponível para o público em geral. Então, a API de detecção da Anthropic está disponível em prévia privada para organizações elegíveis. Nós só não sabemos quais são essas organizações, mas provavelmente serão governos, tribunais, instituições de pesquisa, potencialmente universidades, mas não necessariamente para verificar seus trabalhos acadêmicos. E a OpenAI tem sido muito mais aberta sobre isso. Eles basicamente disseram que os detectores podem cometer dois tipos de erros. Eles podem relatar uma marca d'água quando nenhuma está presente, um falso positivo, ou deixar passar uma marca d'água que está presente, um falso negativo. Nossas avaliações abaixo ilustram alguns dos desafios. Então, eles têm sido muito mais abertos sobre isso do que a Anthropic. Eles disseram: "Veja, esta não é uma técnica infalível". Textos mais curtos ou mais restritos são mais difíceis de detectar. Já sabíamos disso sobre a tecnologia SynthID, e como parece ser muito similar, é distribuição estatística, o mesmo ocorre aqui. Com uma taxa de falsos positivos de 1%, nosso detector identificou marcas d'água em cerca de 80%de passagens de 200 tokens. Portanto, são cerca de 150 palavras, aproximadamente, em inglês pelo menos. Comparado com 95%de passagens de 400 tokens, ou seja, umas 300 palavras, para conteúdo como psicologia. E apenas psicologia, aparentemente. As taxas de detecção foram substancialmente menores para conteúdos como matemática, onde há menos flexibilidade na escolha das palavras. Então, algo como literatura, poesia, é possível mudar muitas palavras, poesia, vou colocar isso entre aspas. Hum, é possível mudar muitas palavras, portanto há muita flexibilidade para adicionar palavras diferentes, hum, e ainda faz sentido. Se for código, se for matemática, você não pode fazer isso porque quebra a matemática, quebra o código. Uh, e eles também apontaram que a edição pode enfraquecer a marca d'água. Em uma avaliação de passagens de 400 tokens, substituir 10% das palavras por sinônimos reduziu a detecção de 92%para 66%. Isso é apenas 10%das palavras. E se você substituir 25%das palavras por uma reescrita, a precisão da detecção cai para 17%. Terrível. Então, reescrever funciona. Como resultado disso, o ChatGPT ou a OpenAI disseram: "Olha, basicamente nossos detectores são um pouco ruins". "E eles disseram: 'Essas limitações contribuem para nossa decisão de fornecer acesso inicial ao detector apenas a pesquisadores aprovados e organizações especialistas que possam ajudar a avaliar a confiabilidade e os usos responsáveis'". Então, eles estão limitando inicialmente o detector de texto a organizações especialistas. Então, eles estão, como a Anthropic, retendo isso, hum, o que significa que nenhuma das empresas está dando acesso público a essas tecnologias. Então, qualquer um vendendo ferramentas de detecção ou remoção de marca d'água está basicamente falando bobagem. Desculpe. A menos que tenham acesso a essas prévias muito limitadas, eles não têm, hum, porque isso será retido para casos de uso extremamente específicos. Então, se alguém lhe enviar uma porcentagem de IA dizendo: " Isso é 80%IA", pergunte de onde veio, porque as chances são de que seja balela. Pergunte a eles: "Que ferramenta você usou? Qual método? O que esse número afirma significar?" É charlatanismo. "E eu sei que abaixo deste vídeo no YouTube, mais tarde, vou ter muitas ferramentas de detecção de IA dizendo:" Ah, você deveria usar esta "." Vou expor todos vocês porque isso é um absurdo absoluto. "Então, você pode remover a marca d'água? Com a marca d'água do Anthropic Claude, achávamos que a resposta poderia ser sim, mas agora temos evidências da marca d'água do ChatGPT de que esse é o caso. Se você alterar a redação, pode enfraquecer a detecção extremamente rápido. Bem, como acabei de mostrar, se você substituir 25%do texto, ou seja, um quarto, você pode reduzir a precisão para 17%, o que na maioria dos casos levará a que seja ignorado. Bem, eles estão basicamente dizendo que este é um problema difícil de resolver. E que esses detectores são bastante imprecisos. Acho que isso é, no mínimo, muito honesto da parte deles, e é a razão que dão para não lançar isso amplamente. Mas, e eles estão sendo espertos aqui, isso também permite que cumpram suas obrigações sob a Lei de IA da UE. Lembre-se, é por isso que essas empresas estão lançando esses detectores, lançando essas marcas d'água. Caso contrário, elas podem ser multadas, e multadas em uma quantia significativa de dinheiro. Mas, desde que consigam mostrar que fizeram esforços nesse sentido, está tudo bem . E, honestamente, jogo limpo aqui. Eles foram transparentes sobre isso. Eles disseram:" é isso que podemos fazer ". Eles limitaram apenas à UE, ao contrário da Anthropic. E então disseram que, mesmo assim, temos um detector limitado. Eles fizeram disso algo praticamente irrelevante. Enquanto a Anthropic fez um grande alarde e causou consternação pública, com milhares de pessoas entrando em pânico por causa de sua marca d'água. Este é um manual de estratégias muito comum. A Anthropic tende a exagerar nas notícias, enquanto o ChatGPT, a OpenAI , tende a minimizar. Manuais de estratégias muito, muito diferentes quando se trata de relações públicas . Então, digamos que uma marca d'água seja detectada. O detector encontrou um sinal. O que acontece? Isso significa que a IA escreveu tudo? Ela reescreveu algo que você escreveu? Você a usou para tradução? Você passou horas editando rascunhos? Essas são histórias muito, muito diferentes, e uma marca d'água pode nos dizer coisas diferentes. E, novamente, a OpenAI tem sido honesta sobre o que pode e o que não pode nos dizer. Marcas d'água de texto fornecem um sinal limitado sobre o papel que nossos sistemas desempenharam em uma passagem. É importante entender o que pode e o que não pode ser concluído a partir de um resultado de detecção. Uma marca d'água não mede a contribuição humana. Ela pode indicar que um sistema da OpenAI gerou ou processou parte do texto, mas não quanto de julgamento humano, edição ou criatividade foi aplicado. Portanto, não é um percentual de" isso é IA "ou" isso é feito por humanos ". Isso não pode existir. Acabamos de ver que eles nem têm precisão para dizer se a IA foi usada ou não. Então, eles certamente não conseguem demarcar que esta parte é humana e esta parte é IA. Simplesmente não pode ser feito neste momento. Segundo ponto, muito importante. Recebi muitas pessoas, centenas de pessoas, comentando isso em meus vídeos, dizendo que o motivo pelo qual a Anthropic e agora a OpenAI estão adicionando marcas d'água é para que possam reivindicar a propriedade. Não. Uma marca d'água não estabelece propriedade ou responsabilidade. Ela não determina quem é o dono do texto, se o uso foi legal ou não, se a divulgação era necessária ou quem é responsável por ele. Muitas pessoas têm dito que a marca d'água permite que essas empresas digam:" Ah, isso é nossa propriedade intelectual "." Agora somos donos do que você conversou com nossa inteligência artificial ". Não, isso é um absurdo. E, como você pode ver, uma das razões pelas quais eles não querem isso, independentemente de o uso ter sido legal ou de a divulgação ter sido necessária, é que eles não querem ser donos do texto gerado por todos, pois isso poderia colocá-los em apuros legais se as pessoas estivessem gerando coisas problemáticas. As pessoas estão perguntando como criar bombas, etc., etc., e conseguem extrair essas informações da IA; tecnicamente , isso seria propriedade da OpenAI ou da Anthropic. Eles não querem ter nada a ver com isso. Então, vejo muitas pessoas dizendo que eles estão roubando minhas ideias de negócios, roubando minhas ideias de livros. Não, eles não se importam. Eles realmente não se importam. Uma marca d'água não identifica o usuário. Ela não associa uma pessoa, organização, conta ou prompt de conversação ao texto, portanto, não contém nenhuma informação de identificação do usuário. Uma marca d'água não verifica a precisão. Ela não pode lhe dizer se o texto é verdadeiro, enganoso, prejudicial ou apresentado no contexto correto. Isso faz sentido. Novamente, grandes modelos de linguagem não têm um banco de dados de fatos verdadeiros e falsos. Eles simplesmente não têm. Eles têm um banco de dados de relacionamentos, relacionamentos semânticos, relações de significado entre vários tokens diferentes, vários conceitos diferentes, mas não têm um registro do que é verdadeiro e do que não é. Algo assim seria quase impossível de criar. E, novamente, é importante notar que a ausência de uma marca d'água detectada não prova autoria humana. Textos gerados com ferramentas da OpenAI podem ser curtos demais, editados ou traduzidos para que a detecção funcione de forma confiável. Portanto, só porque algo não apresenta uma marca d'água da OpenAI, ainda pode ter sido gerado pelo ChatGPT. É simplesmente curto demais. Ou foi editado, e vimos como isso degrada rapidamente uma marca d'água, ou talvez tenha sido traduzido. Tudo pode vir também de outro modelo. Então, pode vir de um modelo mais antigo do ChatGPT que não possui a marca d'água. Pode vir do Claude. O detector de marca d'água da OpenAI não será capaz de detectar uma marca d'água do Claude e vice-versa. Assim como com o Gemini e o Glock. Ou você pode usar um modelo que não insira marca d'água, por exemplo. Isso não inclui os modelos chineses, aliás, porque muitas pessoas dizem:" Ah, vou usar um modelo chinês "." Eles usam marca d'água. "Pode vir também de modelos sem suporte que antecedem a marca d'água, ou gerados por ferramentas de outra empresa. Portanto, só porque não há marca d'água não significa necessariamente nada. Então, todo este sistema é tão fragmentado, e temos tanta falta de visibilidade sobre o que tem ou não marca d'água, que isso acaba se tornando irrelevante. E quero destacar isso. Todos pararam de se importar quando o Claude anunciou a marca d'água pela primeira vez; as pessoas ficaram furiosas. Publiquei vários vídeos sobre isso, e todos foram muito, muito bem, porque era um tema polêmico. As pessoas ficaram muito irritadas com o fato de seu trabalho receber uma marca d'água. Recebi muitos, muitos comentários dizendo:" Vou parar de usar a Anthropic "." Que se danem eles "." Vou usar modelos chineses "." Vou usar o ChatGPT "." Ambos os quais eu apontei que usam marca d'água. "Parece que aquela discussão e a fúria em torno da marca d'água diminuíram. Será que todos simplesmente decidiram que estava tudo bem? Será que pararam de se importar? Ainda recebo perguntas dos meus vídeos anteriores sobre se o detector está disponível. Não. Se a edição conta? Sim, se você editar o suficiente, a marca d'água desaparecerá. E se os removedores funcionam? Não, não funcionam. Essas preocupações não desapareceram magicamente, mas imagino que para muitas pessoas ainda não houve uma consequência óbvia no dia a dia. Elas ainda precisam enviar um e-mail, terminar um documento, tocar o negócio, elaborar uma redação. A marca d'água é invisível, o verificador não existe. Para a maioria das pessoas, o público não consegue verificar. A maioria das organizações não consegue verificar a marca d'água . Então, quem se importa? E as notícias sobre IA mudam rápido demais . Outro modelo é lançado e todos passam a falar dele. Nós seguimos em frente. E as pessoas têm outras preocupações, outros motivos para se irritar, como, mais recentemente, a chance de 10%da inteligência artificial destruir a humanidade. A questão é que, com essas notícias grandes, chamativas e extravagantes, esse tipo de fantasia de ficção científica da IA acabar com todos nós , se ficarmos obcecados por isso—e são questões importantes, mas se focarmos só nelas, esquecemos o impacto da inteligência artificial agora. Estamos focando no futuro em vez do presente. E há muita coisa acontecendo com a inteligência artificial agora em empregos, em marcas d'água, em privacidade, que precisamos prestar atenção. E quanto mais focamos na fantasia e na ficção científica, menos provável é que prestemos atenção ao que é realmente importante agora. Então, em termos do que realmente fazer, eu continuaria usando inteligência artificial, mas seria um pouco mais deliberado com trabalhos onde a autoria e as expectativas do cliente contam. Portanto, se você trabalha para um cliente ou se está enviando um ensaio, eu estaria pronto para mostrar a proveniência do meu trabalho. Se você escreveu, salve as versões que você tem antes de pedir à IA para alterar qualquer coisa. Monitore as edições. Use o histórico de versões para comparar rascunhos, para que você possa ver o artefato sendo montado. Basicamente, previna-se. Tenha cautela redobrada caso seja questionado e precise provar que você mesmo fez o trabalho. E também concorde com as regras. Se você está trabalhando com um cliente que odeia o uso de inteligência artificial, certifique-se de saber disso e de ter tido essa conversa antes de entregar o trabalho. Você precisa atender às expectativas deles. E se eles descobrirem que você usou inteligência artificial quando concordou que não usaria, bem, isso é um problema maior do que apenas ter usado ou não a IA. Isso se torna uma questão de confiança. Então, você precisa descobrir: eles estão de acordo com o uso de IA para pesquisa, revisão ou rascunhos? Informações confidenciais precisam ficar fora de ferramentas específicas? Sim, provavelmente. Você precisa fazer essas perguntas cedo. E é muito mais fácil perguntar antes que alguém esteja chateado e buscando vingança. Para escrever, você também quer manter a sua voz. Tente pedir à IA para apontar problemas e sugerir edições primeiro, antes de simplesmente dizer à IA:" Ei, reescreva isso para mim ". Porque vai acabar não só tendo a marca d'água da IA, mas também soando como IA. Não deveríamos simplesmente delegar todo o nosso pensamento e julgamento à inteligência artificial só porque podemos, pois isso nos torna preguiçosos. Isso nos torna escritores preguiçosos, criadores preguiçosos. Bem, eu criei um pequeno conjunto de ferramentas que pode ajudar você. Se você quiser uma ajuda, é um kit de ferramentas de escrita com IA gratuito, e o link estará abaixo deste vídeo no YouTube. Ele reúne uma skill de detecção de IA, prompts de edição e algumas ferramentas gratuitas do GitHub que valem a pena adicionar ao seu fluxo de trabalho. A skill de detecção de IA ajuda a sinalizar frases repetitivas e outros vícios, como paralelismos negativos, que fazem a escrita de IA parecer extremamente genérica. Você ainda precisa ler o resultado. Você ainda precisa dos seus próprios exemplos, opiniões, julgamento, etc. Mas isso vai ajudar a fazer o conteúdo parecer um pouco menos com IA. Agora, nada disso, nada do que estou fornecendo neste pequeno kit—que, reforço, é gratuito—promete vencer os detectores de marca d'água. Ninguém pode garantir isso. E se alguém disser que pode, ignore. Eles estão tentando te vender algo. Mas podemos, pelo menos, fazer nossa escrita por IA parecer um pouco menos com textos genéricos, pelo bem de todos nós, por favor. Então, confira o link abaixo se quiser obter uma cópia desse guia com as skills e o conjunto de ferramentas gratuitos, incluindo instruções de como instalar no ChatGPT e no Claude. E já que está por lá, não esqueça de se inscrever aqui no YouTube para receber mais conselhos práticos sobre IA, sem sensacionalismo. Obrigado. चैट जीपीटी में इनविजिबल वॉटरमार्क आ रहे हैं। अगर आप इसका इस्तेमाल ईमेल, लिंक्डइन पोस्ट या किसी क्लाइंट के लिए किताब लिखने में करते हैं, तो उस पर वॉटरमार्क लग जाएगा। सबसे बड़ा सवाल यह है कि क्या अब कोई आपके लेख को किसी टूल में डालकर यह पता लगा सकता है कि आपने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल किया है? और क्या होगा अगर आपने उसे खुद लिखा हो और फिर चैट जीपीटी से उसे ठीक करने के लिए कहा हो? क्या तब भी वॉटरमार्क रहेगा? हाँ, संभव है। कुछ महीने पहले जब क्लाउड ने इसे पेश किया था, तब काफी प्रतिक्रिया हुई थी। उस समय काफी लोगों ने कहा कि वे चैट जीपीटी पर चले जाएंगे और मुझे हजारों टिप्पणियां मिलीं जिनमें उन्होंने कहा कि वे क्लाउड से तंग आ चुके हैं। और उस समय मैंने कहा था, "अरे, आपको पता है कि ओपन एआई भी ऐसा ही करने वाला है , है ना?" और वे दिसंबर से पहले ऐसा करेंगे जब नियम लागू होंगे और उन्हें ऐसा करना ही होगा। " और अब हम यहाँ हैं। ओपन एआई ने अपने खुद के वर्जन की घोषणा कर दी है। वे अपने आउटपुट को वॉटरमार्क करेंगे। अब, इसमें कुछ अंतर हैं और क्लाउड की तरह, इसे लेकर बहुत सी बेकार बातें बेची जा रही हैं । डिटेक्टर, रिमूवर, ऐसे टूल जो आपके काम को अनडिटेक्टेबल बनाने का वादा करते हैं। सब बकवास है। यह सिर्फ झांसा है । आइए देखें कि पिछले कुछ महीनों में क्या बदला है और यह क्लाउड वॉटरमार्क से कैसे अलग है, क्योंकि यह कई महत्वपूर्ण तरीकों से अलग है। सबसे पहले, आइए 5 अक्टूबर को आई वास्तविक घोषणा को देखते हैं। यह ओपन एआई की ओर से है। मूल रूप से इसमें कहा गया है कि यूरोपीय संघ में चैट जीपीटी और कोडेक्स के टेक्स्ट पर वॉटरमार्क लगाया जाएगा, जैसे-जैसे आने वाले हफ्तों में यह रोलआउट होगा। तो, हमारे पास पहले से ही दो बहुत अलग स्थितियां हैं । यह क्लाउड से बहुत अलग है क्योंकि उन्होंने इसे दुनिया भर में लागू किया था। क्यों? यदि आप यूरोपीय संघ में चैट जीपीटी का उपयोग कर रहे हैं, तो हाँ, यह एक ऐसी चीज है जिस पर आपको ध्यान देने की आवश्यकता है। यूरोपीय संघ के बाहर, यह घोषणा इसे दुनिया भर में डिफॉल्ट नहीं बनाती है, जो अजीब है, है ना? क्योंकि जब एंथ्रोपिक ने अपना वॉटरमार्क लॉन्च किया था, तो उन्होंने कहा था कि उन्हें इसे दुनिया भर में लागू करना होगा क्योंकि उन्हें ऐसा कोई समाधान नहीं मिला जो केवल यूरोपीय संघ पर लागू हो सके। इसलिए, वे ग्लोबल हो गए और हर किसी का टेक्स्ट क्लाउड द्वारा वॉटरमार्क कर दिया गया। तो, यहाँ क्या माजरा है? मेरा नाम काइल है। मैं उद्यमियों को इंजीनियर बने बिना अपने व्यवसायों में एआई का उपयोग करने में मदद करता हूँ। यदि आप इस तरह की और व्यावहारिक व्याख्याएँ चाहते हैं, तो सब्सक्राइब करें और मेरा मुफ्त न्यूज़लेटर नीचे लिंक किया गया है। उस समय एंथ्रोपिक की व्याख्या मूल रूप से यह थी," देखो, हमारे पास इसे लागू करने का कोई तरीका नहीं है जिसे हम जियो-फेंस कर सकें। "तो, इसे विश्व स्तर पर किया जाना होगा । और अब ओपन एआई अपना खुद का वॉटरमार्क लेकर आया है, जो केवल यूरोपीय संघ के भीतर है, इसका मतलब है कि यह कोई तकनीकी सीमा नहीं है। उन्होंने इसे चैटजीपीटी के भीतर क्षेत्र- बंधित कर दिया है, इसलिए यह फिलहाल केवल यूरोपीय संघ में ही होगा। तो , मुझे लगता है कि यह पूछना उचित है," एक प्रदाता इस अंतर को करने में कैसे सफल रहा और दूसरा क्यों नहीं? " अधिक संभावना यह है कि, यदि एंथ्रोपिक इसे जियो-फेंस करना चाहता और केवल यूरोपीय संघ में रखना चाहता, तो वे ऐसा कर चुके होते। यह स्पष्ट रूप से संभव है जैसा कि ओपन एआई ने हमें दिखाया है, जो हमें इस निष्कर्ष पर ले जाता है कि वे अपने काम को वॉटरमार्क करना चाहते हैं । मुझे लगता है कि इसके अलावा कोई दूसरा रास्ता नहीं है । और मैंने कई अन्य वीडियो में विस्तार से बात की है कि ऐसा क्यों हो सकता है। यह उन्हें सिंथेटिक डेटा के साथ मदद करता है। यह उन्हें यह जानने में मदद करता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा क्या बनाया गया है, क्योंकि तब आप इसे अपने प्रशिक्षण सेट से बाहर कर सकते हैं। अब, मुझे लगता है कि यह दोहराना महत्वपूर्ण है कि ये वॉटरमार्क वास्तव में कैसे काम करते हैं। फिर से, हजारों टिप्पणियाँ उन लोगों स�� जो इस तरह के सवाल पूछ रहे हैं और बहुत से लोगों के लिए यह अभी भी स्पष्ट नहीं है कि यह तंत्र कैसे काम करता है और इसलिए बहुत सारी गलत सूचनाएं फैली हैं और लोग ऐसे डिटेक्टर और रिमूवर बेच रहे हैं जो वास्तव में काम नहीं करते। तो, हमें इसे जल्दी से फिर से देखना होगा। मैंने अन्य वीडियो में इसके बारे में विस्तार से बात की है, जिन्हें मैं अभी स्क्रीन पर दिखाऊंगा। तो, कल्पना करें कि एआई एक वाक्य पूरा कर रहा है। यह अगले टोकन की भविष्यवाणी कर रहा है। लार्ज लैंग्वेज मॉडल इसी तरह काम करते हैं। मौसम ठंडा और खाली है । अगला शब्द क्या है? मौसम ठंडा और धुंधला है। बहुत बढ़िया। यह कोई और उचित शब्द चुन सकता था। और एक लंबे गद्यांश में, इस तरह के कई छोटे विकल्प होंगे। मौसम ठंडा और उदास है। मौसम ठंडा और नम है। मौसम ठंडा और निराशाजनक है। ये वाक्य को पूरा करने के सभी संभावित तरीके हैं। ये अनुक्रम में सभी संभावित अगले टोकन हैं। वॉटरमार्क जो करता है वह सांख्यिकीय वितरण को बदल देता है। यह इस बात के चुनाव को बदल देगा कि किस शब्द को अगले टोकन के रूप में चुना गया है, जिससे शब्दों के बीच एक सांख्यिकीय पैटर्न, एक फिंगरप्रिंट छूट जाएगा। यह चित्रण, जाहिर है, जानबूझकर सरल रखा गया है। किसी एक शब्द ' धुंधला' का उपयोग अपने आप में कुछ भी साबित नहीं करता है। ऐसा नहीं है कि चैटजीपीटी हमेशा 'नम' के बजाय 'धुंधला' ही चुनेगा, बल्कि यह संपूर्ण आउटपुट, कई पैराग्राफों में पैटर्न के बारे में है। हर छोटा निर्णय एक फिंगरप्रिंट की तरह एक निशान छोड़ जाता है। और यदि आपके पास पर्याप्त लंबा पैटर्न, पर्याप्त लंबा गद्यांश और सही डिटेक्टर है, तो पैटर्न का पता लगाया जा सकता है, और हम कह सकते हैं कि यह ChatGPT द्वारा लिखा गया है या इसे क्लॉड (Claude) द्वारा लिखा गया है। तो यह OpenAI के आधिकारिक स्रोत से है जो बताता है कि वॉटरमार्क वास्तव में कैसे काम करता है। हमारी टेक्स्ट वॉटरमार्किंग तकनीक ' टेक्स्टग्रेन'( TextGrain), जो सिंथआईडी (SynthID) नहीं है, लेकिन संभवतः इसी तरह की तकनीकों पर आधारित है, मॉडल के शब्द चयन में एक अदृश्य सांख्यिकीय संकेत जोड़ती है, बिल्कुल Google के सिंथआईडी की तरह, जो क्लॉड सिस्टम के भीतर भी अंतर्निहित प्रणाली है। हमारा डिटेक्टर यह आकलन करने के लिए उस संकेत को खोजता है कि क्या किसी गद्यांश में OpenAI वॉटरमार्क है। टेक्स्टग्रेन कैसे काम करता है, इस बारे में अधिक जानकारी हमारी तकनीकी रिपोर्ट में पाई जा सकती है। मैं इसे YouTube वीडियो के नीचे डाल दूँगा ताकि आप इसे ढूँढ सकें, साथ ही एक लिंक भी दूँगा जहाँ मैं आपको इससे जुड़े संसाधनों का एक पैक दूँगा, और यह न्यूज़लेटर में होगा। हमारे मूल्यांकन में, टेक्स्टग्रेन ने सिंथआईडी सहित हमारे द्वारा परीक्षण किए गए अन्य तरीकों के प्रदर्शन की बराबरी की या उससे बेहतर प्रदर्शन किया । यह Google द्वारा टेक्स्ट के लिए है। इसके बावजूद, आदर्श परिस्थितियों में मजबूत प्रदर्शन रोजमर्रा के उपयोग में विश्वसनीय पहचान की गारंटी नहीं देता है। मैं इस बारे में बात करने वाला हूँ क्योंकि हमें गलत परिणाम (false positives) मिल सकते हैं, जो वास्तव में बहुत खतरनाक है। तो, उनका स्पष्टीकरण मूल रूप से यह है कि शब्द चयन की संभावनाएं और एक गुप्त कुंजी उन्हें पता लगाने में मदद करती हैं। यह ऐसा नहीं करता है और मुझे इस बारे में स्पष्ट होने की आवश्यकता है। इसके लिए अदृश्य स्थानों या अतिरिक्त वर्णों की आवश्यकता नहीं होती है। इसमें कोई यूनिकोड नहीं है जिसे डाला गया हो। कुछ भी जोड़ा नहीं गया है। यह अधिक टोकन का उपयोग नहीं करता है। यह कोई छिपा हुआ संदेश नहीं है जो कहता हो कि यह ChatGPT द्वारा लिखा गया है। इतनी साधारण किसी चीज़ का उपयोग नहीं किया जा रहा है। इसके बजाय, यह एक सांख्यिकीय वितरण है। इसका मतलब है कि वॉटरमार्क लेखन के साथ ही रहता है। यह समझना महत्वपूर्ण है । यदि आप टेक्स्ट को वर्ड डॉक्यूमेंट या टेक्स्टएडिट में कॉपी करते हैं, तो इससे कुछ नहीं होता। वॉटरमार्क अभी भी वहीं रहता है । शब्द अभी भी वहीं हैं। शब्द, उनका वितरण और शब्दों का चयन ही वॉटरमार्क है। तो, आप इसे सादे टेक्स्ट के रूप में पेस्ट करें, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता। यह वही शब्द हैं। यदि आप पूरी चीज़ को मैन्युअल रूप से फिर से टाइप करते हैं, तो आप ChatGPT से हटकर इसे वर्ड के अंदर टाइप करते हैं, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता। उसमें अभी भी वॉटरमार्क होगा क्योंकि यह शब्दों के चयन में है। आप कर सकते हैं और यह वह उदाहरण है जो मैंने पहले दिया है। आप अपने चैटजीपीटी (ChatGPT) आउटपुट को ले सकते हैं, इसे पत्थर की पटिया पर खोद सकते हैं , उस पटिया को गाड़ सकते हैं, आपका दोस्त उसे खोदकर निकाल सकता है, उसकी फोटो ले सकता है , उसे किसी के पाम पायलट (Palm Pilot) पर ईमेल कर सकता है; उस पाम पायलट से, वे उसे कागज के एक टुकड़े पर लिख सकते हैं और फिर उसे डिटेक्टर को दे सकते हैं, और उसमें तब भी वॉटरमार्क मौजूद रहेगा। इसे एक माध्यम से दूसरे माध्यम पर ले जाने या कॉपी- पेस्ट करने से कुछ नहीं होता क्योंकि टेक्स्ट खुद, शब्दों का चयन ही वॉटरमार्क है। यहाँ बहुत ही महत्वपूर्ण अंतर है। तो, लोग 'अदृश्य वॉटरमार्क' सुनते हैं और वे एक छोटे टैग की कल्पना करते हैं जिसे वे मिटा सकते हैं, या किसी तरह का मेटाडेटा समझ लेते हैं। लेकिन नहीं, शब्दों का चयन खुद ही इन संकेतों को लिए होता है। और यह इस बात को भी स्पष्ट करता है कि क्यों वॉटरमार्क हटाने वाले या डिटेक्टर बेचने वाले बहुत से लोगों को करीब से देखने की जरूरत है। उनमें से कई लोग कुछ ऐसा बेच रहे हैं जो काम ही नहीं करता। और यह एक तरह का धोखा है। हालाँकि, सबसे पहले वह सवाल जो मुझे उन लोगों से लगातार मिल रहा है जो खुद लिखते हैं और संपादन व सुधार के लिए एआई (AI) का उपयोग करते हैं, क्योंकि मुझे लगता है कि यह एक बहुत बड़ा मुद्दा है। मान लीजिए कि आपने कुछ लिखने में एक सप्ताह बिताया है, एक रिपोर्ट, कोई तर्क, या स्कूल के लिए कोई लेख, जो भी हो, और वह आपका अपना तर्क है। यह आपके अपने उदाहरण हैं। यह आपके अनुभव पर आधारित है। और फिर आप एआई से मदद मांगते हैं । अब, यह कई तरीकों से हो सकता है, जो इस पर निर्भर करता है कि आप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कितनी गहराई से करते हैं। आप फीडबैक मांग सकते हैं। यह रहा मेरा लिखा हुआ निबंध, चैटजीपीटी, मुझे बताओ कि इसमें कौन से हिस्से भ्रमित करने वाले हैं। कुछ भी बदलना मत , बस मुझे बताओ कि मैं इसे कैसे बेहतर बना सकता हूँ। और फिर आप खुद काम करते हैं और अपने शब्दों में बदलाव करके टाइप करते हैं। संभवतः इससे कुछ भी फ्लैग नहीं होगा। आप फीडबैक ले रहे हैं, लेकिन आप तय कर रहे हैं कि क्या बदलना है और आप खुद बदलाव कर रहे हैं। या आप प्रूफरीडिंग करवा रहे हो सकते हैं। आप वर्तनी और विराम चिह्नों की गलतियों को सुधारने के लिए कह सकते हैं। या संभवतः, आप पूरे लेख को अधिक प्रभावशाली शैली में या अपने किसी पसंदीदा लेखक की शैली में फिर से लिखने के लिए कहते हैं। ये एआई की भागीदारी के बहुत अलग स्तर हैं और कुछ वॉटरमार्क के लागू होने का कारण बनेंगे। बाकी नहीं। यह एआई के उपयोग से ज्यादा मॉडल द्वारा उत्पन्न की गई सामग्री की मात्रा के बारे में है। तो, एंथ्रोपिक (Anthropic) का कहना है कि हल्की प्रूफरीडिंग में वॉटरमार्क को जुड़ने के लिए बहुत कम जगह मिलती है क्योंकि यह बहुत ज्यादा बदलाव नहीं कर रही होती। वह फिंगरप्रिंट छोड़ना मुश्किल होता है क्योंकि यह ' ग्रे'(gray) शब्द को 'मॉव'(mauve) या 'वेट'( wet) में नहीं बदल रही होती। इसके बजाय यह केवल वर्तनी में बदलाव करती है। लेकिन व्यापक रूप से दोबारा लिखने से टोकन चयन के अधिक अवसर पैदा होते हैं और इसलिए वॉटरमार्क लागू करने की संभावना बढ़ जाती है। तो, हम यह नहीं कह सकते कि एक ठीक किया हुआ अल्पविराम या एक सुधारी गई वर्तनी की गलती पूरे दस्तावेज़ को स्वचालित रूप से विश्वसनीय रूप से पता लगाने योग्य बना देगी। ऐसी बात नहीं है। बहुत संभावना है कि ऐसा नहीं होगा। लेकिन, हम यह भी वादा नहीं कर सकते कि दोबारा लिखा गया संस्करण साफ-सुथरा वापस आएगा क्योंकि मूल विचार तो आपने ही दिए थे। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता क्योंकि एआई द्वारा इतनी हेरफेर की जा चुकी है कि इसे एआई द्वारा उत्पन्न के रूप में चिह्नित किया जा सके। यह एक स्लाइडिंग स्केल है और जैसे-जैसे एआई द्वारा अधिक टेक्स्ट उत्पन्न किया जाता है, वैसे- वैसे वॉटरमार्क के निश्चित रूप से जुड़ने की संभावना बढ़ जाती है और एक निश्चित सीमा पर डिटेक्टर ' नहीं, यह एआई नहीं है' से बदलकर 'हाँ, यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है' पर आ जाएगा। अब, एक बहुत ही महत्वपूर्ण बात यह है कि आधिकारिक डिटेक्टर मौजूद हैं। जो लोग इन टूल्स को बेच रहे हैं, उनके पास उन आधिकारिक डिटेक्टरों तक पहुंच नहीं है। इसलिए, कोई भी एआई डिटेक्टर, एआई वॉटरमार्क रिमूवर, आदि। उनके पास आधिकारिक डिटेक्टरों तक पहुंच नहीं है। तो, जो वे बेच रहे हैं, वह या तो पूरी तरह से झूठ है या केवल एक अनुमान। लेकिन, क्योंकि उनके पास यह पता लगाने की OpenAI और Anthropic की क्षमता तक पहुंच नहीं है कि किसी चीज में वॉटरमार्क है या नहीं, वे भी हमारी तरह ही अंधेरे में हैं । तो, Anthropic और OpenAI दोनों के पास ऐसे उपकरण हैं जो सांख्यिकीय पैटर्न को देख सकते हैं और बता सकते हैं कि क्या यह क्लाउड या चैटजीपीटी द्वारा उत्पन्न किया गया है। लेकिन, उन उपकरणों तक किसकी पहुंच है? क्या आपके बॉस की? नहीं। आपके क्लाइंट के बारे में क्या? नहीं, बहुत ही कम संभावना है। विश्वविद्यालय में आपके शिक्षक के बारे में क्या? नहीं, उनके पास इन उपकरणों तक पहुंच नहीं है। Anthropic ने अपना डिटेक्टर कुछ चुनिंदा भागीदारों के लिए सीमित प्रीव्यू में जारी किया है। बहुत सीमित। मैंने ऐसे किसी व्यक्ति को खोजने के लिए काफी संघर्ष किया है जिसके पास वास्तव में इसकी पहुंच हो और मैं तलाश कर रहा हूँ। तो, उन्होंने कुछ महीने पहले कहा था कि वे इसे उपलब्ध कराएंगे, लेकिन उन्होंने कभी नहीं बताया कि किसे। तो, तकनीकी रूप से हाँ, उन्होंने ऐसा किया है। हम बस यह नहीं जानते कि किसके पास इसकी पहुंच है और निश्चित रूप से यह आम जनता के लिए नहीं है। तो, Anthropic का डिटेक्शन एपीआई योग्य संगठनों के लिए प्राइवेट प्रीव्यू में उपलब्ध है। हम बस यह नहीं जानते कि वे संगठन कौन हैं, लेकिन संभवतः वे सरकारें, कानून की अदालतें, अनुसंधान संस्थान, विश्वविद्यालय हो सकते हैं, लेकिन जरूरी नहीं कि वे आपके निबंधों की जांच के लिए हों । और OpenAI इस बारे में काफी अधिक खुला रहा है। उन्होंने मूल रूप से कहा है कि डिटेक्टर दो तरह की त्रुटियां कर सकते हैं। वे तब वॉटरमार्क की रिपोर्ट कर सकते हैं जब कोई मौजूद न हो, जिसे 'फॉल्स पॉजिटिव' कहते हैं, या वे मौजूद वॉटरमार्क को मिस कर सकते हैं , जिसे 'फॉल्स नेगेटिव' कहते हैं। नीचे दिए गए हमारे मूल्यांकन कुछ चुनौतियों को दर्शाते हैं। तो, वे इस मामले में एंथ्रोपिक की तुलना में काफी अधिक खुले रहे हैं। उन्होंने कहा है," देखो, यह कोई दोषरहित तकनीक नहीं है। छोटा या अधिक सीमित टेक्स्ट पता लगाना कठिन होता है। हम SynthID तकनीक के बारे में यह पहले से जानते थे, और चूँकि यह उसी तरह की सांख्यिकीय वितरण वाली तकनीक लगती है, इसलिए यहाँ भी वही स्थिति है। 1%की लक्षित गलत सकारात्मक दर के साथ, हमारे डिटेक्टर ने 200 टोकन के लगभग 80% अंशों में वॉटरमार्क की पहचान की। तो, यह लगभग 150 शब्द हैं, कम से कम अंग्रेजी में। मनोविज्ञान जैसी सामग्री के लिए 400 टोकन के 95%अंशों, यानी लगभग 300 शब्दों, की तुलना में। और स्पष्ट रूप से केवल मनोविज्ञान के लिए। गणित जैसी सामग्री के लिए पता लगाने की दर काफी कम थी, जहाँ शब्द चयन में लचीलापन कम होता है। तो, साहित्य या कविता जैसी चीजों में, बहुत सारे शब्दों को इधर-उधर किया जा सकता है, कविता, मैं इसे व्यंग्यात्मक उद्धरणों में रखूँगा। इसमें बहुत सारे शब्दों को बदला जा सकता है, इसलिए इसमें अलग-अलग शब्द जोड़ने की काफी गुंजाइश है, और फिर भी इसका अर्थ बना रहता है। यदि यह कोड है, यदि यह गणित है, तो आप ऐसा नहीं कर सकते क्योंकि यह गणित को खराब कर देता है, यह कोड को खराब कर देता है। और उन्होंने यह भी बताया है कि संपादन वॉटरमार्क को कमजोर कर सकता है। 400 टोकन वाले अंशों के मूल्यांकन में, 10%शब्दों को पर्यायवाची शब्दों से बदलने पर पता लगाने की दर 92%से घटकर 66%रह गई। यह केवल 10%शब्द हैं । और यदि आप 25% शब्दों को दोबारा लिखकर बदल देते हैं, तो पता लगाने की सटीकता घटकर 17% रह जाती है। बहुत बुरा। तो, दोबारा लिखना काम करता है। इसके परिणामस्वरूप, ChatGPT या OpenAI ने कहा है, "देखो, मूल रूप से हमारे डिटेक्टर थोड़े बेकार हैं।" और उन्होंने कहा है, "ये सीमाएँ ही हमारा यह निर्णय लेने का कारण हैं कि डिटेक्टर तक शुरुआती पहुँच केवल स्वीकृत शोधकर्ताओं और विशेषज्ञ संगठनों को ही दी जाए, जो विश्वसनीयता और जिम्मेदार उपयोगों का मूल्यांकन करने में मदद कर सकें।" तो, वे शुरू में टेक्स्ट डिटेक्टर को विशेषज्ञ संगठनों तक ही सीमित रख रहे हैं। तो, वे एंथ्रोपिक की तरह ही इसे रोक रहे हैं, जिसका मतलब है कि दोनों में से कोई भी कंपनी जनता को इन तकनीकों तक पहुँच नहीं दे रही है। तो, जो कोई भी डिटेक्टर टूल या वॉटरमार्क हटाने वाले टूल बेच रहा है, वह मूल रूप से बकवास कर रहा है । माफ़ कीजियेगा। जब तक उनके पास इन बहुत ही सीमित प्रिव्यू तक पहुँच न हो, जो कि उनके पास नहीं है, क्योंकि इसे बेहद विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए रोका जा रहा है। तो, यदि कोई आपको एआई प्रतिशत भेजता है और कहता है, " यह 80%एआई है," तो पूछें कि यह कहाँ से आया है, क्योंकि संभावना है कि यह झूठ है। उनसे पूछें, "आपने किस टूल का उपयोग किया? कौन सी विधि? वह संख्या आखिर क्या दर्शाती है?" यह महज दिखावा है। और मुझे पता है कि इस वीडियो के नीचे यूट्यूब पर, मुझे बहुत सारे एआई डिटेक्टर टूल्स मिलेंगे जो कहेंगे, "ओह, आपको यह वाला इस्तेमाल करना चाहिए।""मैं आप सबको बेनकाब करूँगा क्योंकि यह पूरी तरह बकवास है। तो, क्या आप वॉटरमार्क हटा सकते हैं? एंथ्रोपिक क्लाउड वॉटरमार्क के साथ, हमें लगा था कि जवाब हाँ हो सकता है, लेकिन अब हमारे पास चैटजीपीटी वॉटरमार्क से सबूत है कि ऐसा ही है। यदि आप शब्दों को बदल दें, तो आप डिटेक्शन को बहुत तेजी से कमजोर कर सकते हैं। अम तो, जैसा कि मैंने अभी आपको दिखाया, यदि आप 25 %टेक्स्ट को बदल देते हैं, यानी एक चौथाई हिस्सा, तो आप सटीकता को घटाकर 17%कर सकते हैं, जिसे ज्यादातर मामलों में नजरअंदाज कर दिया जाएगा। अम वे मूल रूप से कह रहे हैं कि यह उनके लिए निपटाने के लिए एक कठिन समस्या है। अम और ये डिटेक्टर काफी हद तक गलत हैं। मुझे लगता है कि यह कम से कम उनकी ईमानदारी है, अम और यही कारण है कि वे इसे व्यापक रूप से जारी नहीं कर रहे हैं। लेकिन, और वे यहाँ चालाकी कर रहे हैं, यह उन्हें यूरोपीय एआई अधिनियम के तहत अपने दायित्वों को पूरा करने में भी मदद करता है। याद रखें, यही कारण है कि ये कंपनियां ये डिटेक्टर ला रही हैं, ये वॉटरमार्क जारी कर रही हैं । अम अन्यथा, उन पर जुर्माना लगाया जा सकता है, और वह भी भारी जुर्माने की रकम हो सकती है। लेकिन, जब तक वे यह दिखा सकते हैं कि उन्होंने इस दिशा में प्रयास किए हैं, वे सुरक्षित हैं। और सच कहूँ तो, यह निष्पक्ष है। वे इस बारे में खुले रहे हैं। उन्होंने कहा है कि हम यह कर सकते हैं। एंथ्रोपिक के विपरीत, उन्होंने इसे केवल यूरोपीय संघ तक सीमित रखा है। और फिर उन्होंने यह भी कहा कि हमारे पास एक सीमित डिटेक्टर है। उन्होंने इसे एक तरह से महत्वहीन बना दिया है। जबकि इसके विपरीत एंथ्रोपिक ने इसे एक बड़ी बात बना दिया और सार्वजनिक खलबली मचा दी, जिससे हजारों लोग उनके वॉटरमार्क को लेकर परेशान हो गए। यह एक बहुत ही सामान्य तरीका है। एंथ्रोपिक खबरों को बढ़ा- चढ़ाकर पेश करता है, जबकि चैटजीपीटी, ओपनएआई, इसे कम करके आंकने की कोशिश करते हैं । जनसंपर्क के मामले में दोनों के तरीके बहुत ही अलग हैं । तो, मान लीजिए कि वॉटरमार्क का पता चलता है। डिटेक्टर ने एक सिग्नल ढूंढा है। क्या होता है? क्या इसका मतलब यह है कि एआई ने पूरा कंटेंट लिखा है? क्या इसने आपके लिखे हुए को फिर से लिखा? क्या आपने इसका उपयोग अनुवाद के लिए किया? क्या आपने ड्राफ्ट को संपादित करने में घंटों बिताए? ये बहुत ही अलग-अलग कहानियाँ हैं, और एक वॉटरमार्क हमें अलग-अलग बातें बता सकता है। और फिर से, ओपनएआई ने ईमानदारी से बताया है कि यह क्या बता सकता है और क्या नहीं । टेक्स्ट वॉटरमार्क इस बात का सीमित संकेत देते हैं कि हमारे सिस्टम ने किसी अंश में क्या भूमिका निभाई है। यह समझना महत्वपूर्ण है कि डिटेक्शन परिणाम से क्या निष्कर्ष निकाला जा सकता है और क्या नहीं । वॉटरमार्क मानवीय योगदान को नहीं मापता है। यह संकेत दे सकता है कि OpenAI सिस्टम ने गद्यांश के कुछ हिस्से को उत्पन्न या संसाधित किया है, लेकिन यह नहीं कि इसमें कितना मानवीय निर्णय, संपादन या रचनात्मकता शामिल है। इसलिए, यह इस बात का प्रतिशत नहीं है कि कितना AI है और कितना मानव निर्मित है। ऐसा होना संभव ही नहीं है। हमने अभी देखा है कि उनमें यह बताने की सटीकता भी नहीं है कि AI का उपयोग किया गया है या नहीं। इसलिए, वे निश्चित रूप से यह सीमा तय नहीं कर सकते कि यह हिस्सा मानव निर्मित है और यह AI जनित है। फिलहाल ऐसा किया ही नहीं जा सकता। दूसरी बात, बहुत महत्वपूर्ण है । मेरे पास बहुत से लोग, सैकड़ों लोग, मेरे वीडियो पर टिप्पणी कर रहे थे, यह कह रहे थे कि एंथ्रोपिक ( Anthropic) और अब OpenAI के वॉटरमार्क जोड़ने का कारण यह है कि वे स्वामित्व का दावा कर सकें। नहीं। वॉटरमार्क स्वामित्व या जिम्मेदारी स्थापित नहीं करता है। यह निर्धारित नहीं करता कि पाठ का स्वामी कौन है, इसका उपयोग कानूनी था या नहीं, क्या खुलासा आवश्यक था, या इसके लिए कौन जिम्मेदार है। बहुत से लोग कह रहे हैं कि वॉटरमार्क इन कंपनियों को यह कहने की अनुमति देता है," आह, वह हमारी बौद्धिक संपदा है। अब हम उस चीज़ के मालिक हैं जिसके बारे में आपने हमारी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) से बात की है। नहीं, यह बकवास है। जैसा कि आप देख सकते हैं, वे ऐसा क्यों नहीं चाहते हैं, इसका एक कारण यह है कि उपयोग कानूनी था या प्रकटीकरण आवश्यक था, वे हर किसी के द्वारा उत्पन्न टेक्स्ट के मालिक नहीं बनना चाहते क्योंकि इससे वे कानूनी मुसीबत में पड़ सकते हैं यदि लोग समस्याग्रस्त चीजें उत्पन्न कर रहे हों। लोग बम बनाने के तरीके आदि पूछ रहे हैं, और वे AI से वह जानकारी प्राप्त करने का प्रबंधन करते हैं, जो तकनीकी रूप से OpenAI या एंथ्रोपिक का स्वामित्व होगा। वे इससे कोई लेना-देना नहीं रखना चाहते। तो मुझे बहुत से लोग कहते हुए दिख रहे हैं कि वे मेरे व्यावसायिक विचारों को चुरा रहे हैं, वे मेरे पुस्तक के विचारों को चुरा रहे हैं। नहीं, उन्हें परवाह नहीं है। उन्हें वास्तव में कोई परवाह नहीं है। वॉटरमार्क उपयोगकर्ता की पहचान नहीं करता है। यह किसी व्यक्ति, संगठन, खाते, प्रॉम्प्ट या बातचीत को टेक्स्ट के साथ नहीं जोड़ता है, इसलिए इसमें उपयोगकर्ता की कोई पहचान योग्य जानकारी नहीं होती है। वॉटरमार्क सटीकता को सत्यापित नहीं करता है। यह आपको यह नहीं बता सकता कि गद्यांश सत्य है, भ्रामक है, हानिकारक है, या सही संदर्भ में प्रस्तुत किया गया है। यह समझ में आता है। फिर से, बड़े भाषा मॉडल के पास सच और झूठ तथ्यों का डेटाबेस नहीं होता है। उनके पास वास्तव में नहीं होता। उनके पास संबंधों, अर्थ संबंधी संबंधों का एक डेटाबेस होता है, जो विभिन्न टोकन और विभिन्न अवधारणाओं के बीच अर्थ के संबंध होते हैं, लेकिन उनके पास इस बात का बही- खाता नहीं होता कि क्या सच है और क्या नहीं। ऐसी चीज बनाना लगभग असंभव होगा। और फिर से , महत्वपूर्ण बात यह है कि वॉटरमार्क न मिलने का मतलब यह नहीं है कि इसे इंसान ने ही लिखा है। OpenAI टूल्स से बनाया गया टेक्स्ट बहुत छोटा, संपादित या अनुवादित हो सकता है, जिससे पहचानना मुश्किल हो जाता है। इसलिए, सिर्फ इसलिए कि किसी चीज़ में OpenAI वॉटरमार्क नहीं दिख रहा, इसका मतलब यह नहीं है कि वह ChatGPT द्वारा नहीं बनाया गया है। शायद वह बहुत छोटा है। या उसे एडिट किया गया है, और हमने देखा है कि इससे वॉटरमार्क कितनी जल्दी खत्म हो जाता है , या शायद उसका अनुवाद हुआ हो। यह किसी दूसरे मॉडल से भी हो सकता है। तो, हो सकता है कि यह पुराने ChatGPT मॉडल से हो जिसमें वॉटरमार्क नहीं है। यह Claude से हो सकता है। OpenAI का वॉटरमार्क डिटेक्टर Claude के वॉटरमार्क को नहीं पहचान पाएगा और इसके विपरीत भी यही सच है। Gemini और Glock के साथ भी ऐसा ही है। या आप कोई ऐसा मॉडल उपयोग कर सकते हैं जिसमें वॉटरमार्क न हो । वैसे वे चीनी मॉडल नहीं हैं, क्योंकि बहुत से लोग कहते हैं , "ओह, मैं बस एक चीनी मॉडल का उपयोग करूँगा।"" वे वॉटरमार्क लगाते हैं।" यह उन अनसपोर्टेड मॉडल्स से भी हो सकता है जो वॉटरमार्क के दौर से पहले के हैं, या किसी दूसरी कंपनी के टूल्स से बनाए गए हो सकते हैं। तो, सिर्फ इसलिए कि वॉटरमार्क नहीं है, इसका कोई खास मतलब नहीं है। तो, यह पूरी प्रणाली इतनी बिखरी हुई है, और हमारे पास इस बात की कोई स्पष्ट जानकारी नहीं है कि किस पर वॉटरमार्क है और किस पर नहीं, कि यह लगभग महत्वहीन हो गया है। और मैं यह बात बताना चाहता हूँ। जब Claude ने पहली बार वॉटरमार्क की घोषणा की तो सभी ने परवाह करना छोड़ दिया, लोग बहुत गुस्से में थे। मैंने उस पर कई वीडियो डाले, और वे बहुत अच्छे चले, क्योंकि यह एक गरमा-गरम मुद्दा था। लोग अपने काम पर वॉटरमार्क लगाए जाने से बहुत नाराज थे। मेरे पास बहुत सारे कमेंट्स आए कि, "मैं Anthropic का उपयोग बंद करने जा रहा हूँ ।""भाड़ में जाएं वे लोग।"" मैं चीनी मॉडल्स का उपयोग करूँगा।"" मैं ChatGPT का उपयोग करूँगा।"" जबकि मैंने बताया था कि दोनों ही वॉटरमार्क का उपयोग करते हैं ।" ऐसा लगता है कि वह बहस और वॉटरमार्क को लेकर गुस्सा अब खत्म हो गया है। क्या सभी ने बस यह मान लिया कि यह ठीक है? क्या उन्होंने परवाह करना छोड़ दिया? मेरे पहले के वीडियो से अभी भी सवाल आ रहे हैं कि क्या डिटेक्टर उपलब्ध है? नहीं । क्या एडिटिंग मायने रखती है? हाँ, अगर आप पर्याप्त एडिटिंग करते हैं तो वॉटरमार्क हट जाएगा। और क्या रिमूवर काम करते हैं? नहीं, वे काम नहीं करते। ये चिंताएं जादू से गायब नहीं हुई हैं, लेकिन मुझे लगता है कि बहुत से लोगों के लिए अभी तक कोई स्पष्ट दैनिक परिणाम सामने नहीं आया है। उन्हें अभी भी ईमेल भेज��ा है, दस्तावेज़ पूरा करना है, व्यवसाय चलाना है, निबंध तैयार करना है। वॉटरमार्क अदृश्य है, चेकर मौजूद ही नहीं है। ज्यादातर लोगों के लिए, आम जनता इसे चेक नहीं कर सकती। अधिकांश संगठन वॉटरमार्क की जांच नहीं कर सकते। तो, किसे परवाह है? और एआई (AI) की खबरें बहुत तेज़ी से बदलती हैं। एक और मॉडल आता है और हर कोई उसी के बारे में बात करने लगता है। हम आगे बढ़ चुके हैं। और लोगों के पास चिंता करने के लिए दूसरी चीजें हैं, गुस्सा होने के लिए दूसरी चीजें हैं, जैसे हाल ही में एआई द्वारा मानवता के नष्ट होने की 10%संभावना। बात यह है कि, इन बड़ी, भड़कीली, असाधारण खबरों और एआई द्वारा हम सबको खत्म करने की इन साइंस-फिक्शन कल्पनाओं पर अगर हम ध्यान केंद्रित करेंगे, तो हम एआई के वर्तमान प्रभाव को भूल जाएंगे। हम वर्तमान के बजाय भविष्य पर ध्यान दे रहे हैं। और एआई के साथ अभी नौकरियों, वॉटरमार्किंग और गोपनीयता के क्षेत्र में बहुत कुछ हो रहा है जिस पर हमें ध्यान देने की आवश्यकता है। और जितना अधिक हम कल्पनाओं और साइंस-फिक्शन पर ध्यान देंगे, उतनी ही कम संभावना है कि हम उस पर ध्यान देंगे जो वास्तव में अभी महत्वपूर्ण है । इसलिए, वास्तव में क्या करना है, इसके संदर्भ में, मैं एआई का उपयोग करना जारी रखूंगा, लेकिन मैं उन कार्यों के प्रति थोड़ा अधिक सतर्क रहूंगा जहां लेखक की पहचान और क्लाइंट की अपेक्षाएं मायने रखती हैं । तो, यदि आप किसी क्लाइंट के लिए काम कर रहे हैं या कोई निबंध जमा कर रहे हैं, तो मैं अपने काम के प्रमाण दिखाने के लिए तैयार रहूंगा। यदि आपने इसे लिखा है, तो एआई से कुछ भी बदलने के लिए कहने से पहले अपने पास मौजूद संस्करणों को सहेजें। संपादन ट्रैक करें। ड्राफ्ट के बीच तुलना करने के लिए वर्शन हिस्ट्री का उपयोग करें ताकि आप देख सकें कि कंटेंट कैसे तैयार किया गया है। बस मूल रूप से खुद को सुरक्षित रखें। पूरी तैयारी रखें ताकि यदि आपसे पूछा जाए, तो आप यह दिखा सकें कि आपने काम खुद किया है। और नियमों पर भी सहमति बनाएं। यदि आप किसी ऐसे क्लाइंट के साथ काम कर रहे हैं जो एआई के उपयोग से नफरत करता है , तो सुनिश्चित करें कि आप यह जानते हैं और काम सौंपने से पहले आपने उस पर चर्चा कर ली है। आपको उनकी अपेक्षाओं पर खरा उतरना होगा । और अगर उन्हें पता चलता है कि आपने एआई का इस्तेमाल किया है जबकि आपने सहमति दी थी कि आप नहीं करेंगे, तो यह एआई के इस्तेमाल से कहीं बड़ी समस्या है। उस स्तर पर यह विश्वास का मुद्दा बन जाता है। इसलिए, आपको यह पता लगाने की जरूरत है कि क्या वे अनुसंधान सहायता, प्रूफरीडिंग या ड्राफ्टिंग के लिए आपके एआई का उपयोग करने से खुश हैं? क्या गोपनीय जानकारी को विशेष टूल से बाहर रखने की आवश्यकता है? हाँ, शायद। आपको ये सवाल जल्दी पूछने की जरूरत है। और किसी के नाराज होने और हंगामा करने से पहले उनसे ये सवाल पूछना बहुत आसान है। लेखन के लिए, आप अपनी आवाज़ को भी बनाए रखना चाहेंगे। एआई से सीधे "हे, इसे मेरे लिए फिर से लिखो" कहने के बजाय, पहले एआई से समस्याओं को चिह्नित करने और संपादन का सुझाव देने के लिए कहें। क्योंकि इसका परिणाम न केवल एआई वॉटरमार्क वाला होगा, बल्कि यह सुनने में भी एआई जैसा ही लगेगा। हमें अपनी सारी सोच और अपना सारा निर्णय सिर्फ इसलिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को नहीं सौंपना चाहिए क्योंकि हम ऐसा कर सकते हैं, क्योंकि यह हमें आलसी बनाता है। यह हमें आलसी लेखक और आलसी निर्माता बनाता है। अब, मैंने वास्तव में कुछ छोटे टूल बनाए हैं जो आपकी मदद कर सकते हैं। अगर आपको कुछ मदद चाहिए, तो यह एक मुफ्त एआई राइटिंग टूलकिट है और इसका लिंक इस यूट्यूब वीडियो के नीचे दिया जाएगा। और यह एक एआई टेल्स स्किल, एडिटिंग प्रॉम्प्ट्स, और कुछ मुफ्त गिटहब टूल्स को एक साथ लाता है जो आपके वर्कफ़्लो में जोड़ने लायक हैं। एआई टेल्स स्किल दोहराव वाले वाक्यांशों और नकारात्मक समानांतरता जैसी अन्य आदतों को चिह्नित करने में मदद करती है जो एआई लेखन को बेहद सामान्य बनाती हैं। आपको अभी भी आउटपुट को पढ़ने की आवश्यकता है। आपको अभी भी अपने उदाहरणों, विचारों, निर्णय आदि की आवश्यकता है। लेकिन, यह सामग्री को थोड़ा कम एआई जैसा बनाने में मदद करेगा। अब, इनमें से कोई भी चीज, जो मैं आपको इस छोटी टूलकिट में दे रहा हूं, यह मुफ्त है, लेकिन इनमें से कोई भी वाटरमार्क डिटेक्टर को हराने का वादा नहीं करती है। ऐसा कोई नहीं कह सकता। और अगर कोई ऐसा कहता है , तो उन्हें नजरअंदाज करें । वे आपको कुछ बेचने की कोशिश कर रहे हैं। लेकिन, हम कम से कम अपने एआई लेखन को थोड़ा कम एआई कचरे जैसा तो बना ही सकते हैं, हम सभी की भलाई के लिए, कृपया। तो, नीचे दिए गए लिंक को देखें यदि आप मुफ्त स्किल्स और टूल सेट की उस गाइड की एक कॉपी लेना चाहते हैं, जिसमें उन्हें चैटजीपीटी और क्लाउड में इंस्टॉल करने के निर्देश भी शामिल हैं। और जब आप नीचे लिंक देख रहे हों, तो बिना किसी प्रचार के अधिक व्यावहारिक एआई सलाह पाने के लिए यूट्यूब पर सब्सक्राइब करना न भूलें। धन्यवाद। চ্যাট জিপিটিতে অদৃশ্য ওয়াটারমার্ক যুক্ত করা হচ্ছে। আপনি যদি এটি ইমেল, লিঙ্কডইন পোস্ট বা কোনো ক্লায়েন্টের কাজ লিখতে ব্যবহার করেন, তবে তাতে ওয়াটারমার্ক থাকবে। স্বাভাবিকভাবেই প্রশ্ন জাগে, কেউ কি এখন আপনার লেখা কোনো টুলে দিয়ে পরীক্ষা করে দেখতে পারবে যে আপনি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করেছেন কিনা? আর যদি আপনি নিজেই সেটি লিখে থাকেন এবং তারপর চ্যাট জিপিটিকে সেটি গুছিয়ে দিতে বলেন, তখন কী হবে? তখনও কি ওয়াটারমার্ক থাকবে? হ্যাঁ, সম্ভবত থাকতে পারে। কয়েক মাস আগে যখন ক্লড ( Claude) এটি চালু করেছিল, তখন আমরা ব্যাপক প্রতিক্রিয়া দেখেছিলাম। সে সময় অনেকে বলেছিল যে তারা চ্যাট জিপিটিতে চলে যাবে এবং আমি আক্ষরিক অর্থে হাজার হাজার মন্তব্য পেয়েছি যেখানে মানুষ বলেছে তারা আর ক্লড ব্যবহার করবে না। আর সেই সময় আমি বলেছিলাম, " আরে, তোমরা তো জানো যে ওপেন এআই-ও এটি করতে যাচ্ছে, তাই না? এবং তারা ডিসেম্বর মাসের আগেই এটি করবে, যখন নিয়মগুলো কার্যকর হবে এবং তাদের তা করা বাধ্যতামূলক হবে।" আর এখন আমরা সেই অবস্থানেই আছি । ওপেন এআই তাদের নিজস্ব সংস্করণ ঘোষণা করেছে। তারা তাদের আউটপুটগুলোতে ওয়াটারমার্ক যুক্ত করবে। তবে এখানে কিছু পার্থক্য আছে এবং ক্লডের মতোই, এই বিষয়টিকে ঘিরে অনেক আজেবাজে তথ্য ছড়ানো হচ্ছে। ডিটেক্টর, রিমুভার, এমন সব টুল যা আপনার কাজকে শনাক্ত করা অসম্ভব করার প্রতিশ্রুতি দিচ্ছে। এগুলো সব অর্থহীন। এগুলো ভুয়া জাদুর মতো। আসুন দেখি গত কয়েক মাসে কী পরিবর্তন এসেছে এবং এটি কীভাবে ক্লডের ওয়াটারমার্ক থেকে আলাদা, কারণ বেশ কিছু গুরুত্বপূর্ণ দিক থেকে এটি ভিন্ন। সবার আগে, ৫ ই অক্টোবর প্রকাশিত মূল ঘোষণাটি দেখা যাক। এটি ওপেন এআই-এর পক্ষ থেকে এসেছে। মূলত তারা বলছে যে, ইউরোপীয় ইউনিয়নে চ্যাট জিপিটি এবং কোডেক্স থেকে পাওয়া টেক্সটে ওয়াটারমার্ক যুক্ত করা হবে, যা আগামী কয়েক সপ্তাহ ধরে কার্যকর হবে। সুতরাং, আমরা এখানে ইতিমধ্যেই দুটি সম্পূর্ণ ভিন্ন পরিস্থিতি দেখতে পাচ্ছি। এটি ক্লডের চেয়ে অনেক আলাদা কারণ তারা বিশ্বব্যাপী এটি চালু করেছিল। কেন? আপনি যদি ইউরোপীয় ইউনিয়নে চ্যাট জিপিটি ব্যবহার করেন, তবে হ্যাঁ, এটি এমন একটি বিষয় যার দিকে আপনার নজর দেওয়া প্রয়োজন। ইউরোপীয় ইউনিয়নের বাইরে, এই ঘোষণাটি এটিকে বিশ্বব্যাপী ডিফল্ট হিসেবে গণ্য করছে না, যা অদ্ভুত, তাই না? কারণ অ্যানথ্রপিক যখন তাদের ওয়াটারমার্ক চালু করেছিল, তারা বলেছিল যে তাদের এটি বিশ্বব্যাপী করতে হবে কারণ তারা কেবল ইইউ- তে প্রযোজ্য এমন কোনো কার্যকর সমাধান খুঁজে পায়নি। তাই, তারা বিশ্বব্যাপী এটি চালু করেছিল এবং সবাই ক্লডের ওয়াটারমার্কযুক্ত টেক্সট পেয়েছিল। তাহলে, এখানে আসল রহস্য কী? আমার নাম কাইল। আমি উদ্যোক্তাদের ইঞ্জিনিয়ার না হয়েও তাদের ব্যবসায় এআই ব্যবহার করতে সাহায্য করি। আপনি যদি এই ধরনের আরও বাস্তবসম্মত ব্যাখ্যা চান, তবে সাবস্ক্রাইব করুন এবং আমার ফ্রি নিউজলেটারটির লিংক নিচে দেওয়া আছে। সে সময় অ্যানথ্রপিকের ব্যাখ্যা ছিল মূলত এই যে, " দেখুন, আমাদের কাছে এটি প্রয়োগ করার বা ভৌগোলিকভাবে সীমাবদ্ধ করার কোনো উপায় নেই।" সুতরাং, এটি বিশ্বব্যাপী করতে হবে। এবং এখন ওপেন এআই তাদের নিজস্ব জলছাপ নিয়ে এসেছে, যা শুধুমাত্র ইইউ- এর মধ্যে রয়েছে, এর মানে এটি কোনো প্রযুক্তিগত সীমাবদ্ধতা নয় । তারা এটিকে চ্যাটজিপিটি-র মধ্যে অঞ্চল- ভিত্তিক সীমাবদ্ধ করেছে, তাই এই মুহূর্তে এটি শুধুমাত্র ইউরোপীয় ইউনিয়নের মধ্যেই থাকবে। সুতরাং, আমি মনে করি এটি জিজ্ঞাসা করা যুক্তিসঙ্গত যে, "কেন একজন প্রদানকারী এই পার্থক্যটি করতে পেরেছে এবং অন্যটি পারেনি?" সম্ভবত , অ্যানথ্রপিক যদি এটি ভৌগোলিকভাবে সীমাবদ্ধ করে শুধুমাত্র ইইউ- তে রাখতে চাইত, তবে তারা তা করতে পারত। এটি যে করা সম্ভব তা ওপেন এআই আমাদের দেখিয়ে দিয়েছে, যা আমাদের এই সিদ্ধান্তে নিয়ে যায় যে তারা তাদের কাজে জলছাপ চায় । আমি মনে করি এটি ছাড়া অন্য কোনো উপায় নেই। এবং আমি আরও বেশ কয়েকটি ভিডিওতে বিস্তারিতভাবে বলেছি যে কেন এমনটা হতে পারে । এটি তাদের সিন্থেটিক ডেটার ক্ষেত্রে সাহায্য করে। এটি তাদের জানতে সাহায্য করে যে কোনটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা তৈরি, কারণ তখন আপনি সেটিকে আপনার প্রশিক্ষণের সেট থেকে বাদ দিতে পারবেন। এখন, আমি মনে করি এই জলছাপগুলো আসলে কীভাবে কাজ করে তা পুনর্ব্যক্ত করা গুরুত্বপূর্ণ। আবারও, হাজার হাজার মানুষ এই ধরনের প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করছে এবং অনেকের কাছেই এখনো পরিষ্কার নয় যে এই প্রক্রিয়াটি কীভাবে কাজ করে, তাই প্রচুর ভুল তথ্য ছড়িয়েছে এবং মানুষ এমন সব ডিটেক্টর ও রিমুভার কিনছে যা আসলে কোনো কাজই করে না। সুতরাং, আমাদের এটি দ্রুত আবার দেখে নিতে হবে। আমি অন্যান্য ভিডিওতে এই বিষয়ে বিস্তারিত বলেছি, যা আমি এখনই স্ক্রিনে তুলে ধরব। সুতরাং, কল্পনা করুন যে এআই একটি বাক্য শেষ করছে। এটি পরবর্তী টোকেনটির পূর্বাভাস দিচ্ছে। লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলো এভাবেই কাজ করে । আবহাওয়া ঠান্ডা এবং শূন্যস্থান। পরের শব্দটি কী? আবহাওয়া ঠান্ডা এবং ধূসর। চমৎকার। এটি অন্য কোনো যুক্তিসঙ্গত শব্দ বেছে নিতে পারত। এবং একটি দীর্ঘ অনুচ্ছেদ জুড়ে, এইরকম অনেক ছোট ছোট পছন্দ থাকবে। আবহাওয়া ঠান্ডা এবং শোচনীয়। আবহাওয়া ঠান্ডা এবং ভেজা। আবহাওয়া ঠান্ডা এবং বিষণ্ন। এগুলো সবই বাক্যটি সম্পূর্ণ করার সম্ভাব্য উপায় । এগুলো সবই অনুক্রমে পরবর্তী সম্ভাব্য টোকেন। জলছাপ যা করে তা হলো এটি পরিসংখ্যানগত বিন্যাসকে পরিবর্তন করে। এটি পরবর্তী টোকেন হিসেবে কোন শব্দটি বেছে নেওয়া হবে তার উপায় পরিবর্তন করবে, যা শব্দচয়নের মধ্যে একটি পরিসংখ্যানগত প্যাটার্ন বা আঙুলের ছাপ রেখে যাবে। এই উদাহরণটি, অবশ্যই, ইচ্ছাকৃতভাবে সহজ রাখা হয়েছে । একটি শব্দ ' ধূসর' ব্যব��ার করা নিজে থেকে কিছুই প্রমাণ করে না। এমন নয় যে চ্যাটজিপিটি সবসময় 'ভেজা'-র চেয়ে 'ধূসর'-কেই বেছে নেবে, বরং এটি পুরো আউটপুট বা একাধিক অনুচ্ছেদ জুড়ে থাকা প্যাটার্নগুলোর ওপর নির্ভর করে । প্রতিটি ছোট সিদ্ধান্ত আঙুলের ছাপের মতোই একটি চিহ্ন রেখে যায় । আর যদি আপনার কাছে যথেষ্ট দীর্ঘ একটি প্যাটার্ন বা অনুচ্ছেদ থাকে এবং সঠিক শনাক্তকারী থাকে, তবে প্যাটার্নটি উন্মোচন করা সম্ভব এবং আমরা বলতে পারি এটি চ্যাটজিপিটি ( ChatGPT) দ্বারা লেখা অথবা এটি ক্লদ (Claude) দ্বারা লেখা। তো এটি ওপেনএআই (OpenAI)-এর অফিসিয়াল সোর্স থেকে নেওয়া, যেখানে বর্ণনা করা হয়েছে যে ওয়াটারমার্ক আসলে কীভাবে কাজ করে। আমাদের টেক্সট ওয়াটারমার্কিং প্রযুক্তি ' টেক্সটগ্রেইন'( TextGrain)—এটি সিন্থআইডি (SynthID) নয়, তবে সম্ভবত এটি একই ধরনের প্রযুক্তির ওপর ভিত্তি করে তৈরি—মডেলের শব্দ নির্বাচনের মধ্যে একটি অদৃশ্য পরিসংখ্যানগত সংকেত যোগ করে, যা গুগলের সিন্থআইডি-র মতোই এবং এটি ক্লদ সিস্টেমের অন্তর্নিহিত ব্যবস্থাও। আমাদের ডিটেক্টর বা শনাক্তকারী সেই সংকেতটি খোঁজে এটি মূল্যায়ন করার জন্য যে কোনো অনুচ্ছেদে ওপেনএআই-এর ওয়াটারমার্ক আছে কি না। টেক্সটগ্রেইন কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে আরও বিস্তারিত আমাদের টেকনিক্যাল রিপোর্টে পাওয়া যাবে। আমি এটি ইউটিউব ভিডিওর নিচে দিয়ে দেব যাতে আপনি এটি খুঁজে পান, পাশাপাশি একটি লিঙ্ক দেব যেখানে আমি আপনাকে এর সাথে সম্পর্কিত রিসোর্সের একটি প্যাক দেব, এবং এটি নিউজলেটারেও থাকবে। আমাদের মূল্যায়নে, টেক্সটগ্রেইন আমাদের পরীক্ষা করা অন্যান্য পদ্ধতির চেয়ে, যার মধ্যে সিন্থআইডিও রয়েছে, ভা��ো বা সমমানের পারফরম্যান্স দেখিয়েছে। এটি টেক্সটের জন্য গুগলের পক্ষ থেকে। তা সত্ত্বেও, আদর্শ অবস্থায় শক্তিশালী পারফরম্যান্স দৈনন্দিন ব্যবহারের ক্ষেত্রে নির্ভরযোগ্য শনাক্তকরণের নিশ্চয়তা দেয় না। আমি এ বিষয়ে কথা বলব কারণ আমরা ভুল পজিটিভ ফলাফল পেতে পারি, যা সত্যিই খুব বিপজ্জনক। তো, তাদের ব্যাখ্যাটি মূলত হলো যে শব্দ নির্বাচনের সম্ভাবনা এবং একটি গোপন চাবি তাদের শনাক্ত করতে সাহায্য করে। এতে প্রয়োজন হয় না এবং এটি নিয়ে আমাকে পরিষ্কার হতে হবে। এতে কোনো অদৃশ্য স্পেস বা অতিরিক্ত অক্ষরের প্রয়োজন হয় না। কোনো ইউনিকোড কোড এর মধ্যে ঢুকিয়ে দেওয়া হয় না। অতিরিক্ত কিছুই যোগ করা হয় না। এটি বেশি টোকেন ব্যবহার করে না। এটি কোনো লুকানো বার্তা নয় যে এটি চ্যাটজিপিটি দ্বারা লেখা। এতটা স্থূল কোনো পদ্ধতি ব্যবহার করা হয় না। পরিবর্তে, এটি একটি পরিসংখ্যানগত বিন্যাস। এর অর্থ হলো ওয়াটারমার্কটি লেখার সাথেই থেকে যায়। এটি উপলব্ধি করা গুরুত্বপূর্ণ। আপনি যদি টেক্সটটি কপি করে কোনো ওয়ার্ড ডকুমেন্ট বা টেক্সটএডিট-এ রাখেন, তবে তাতে কিছুই হবে না। ওয়াটারমার্কটি তখনও সেখানে থাকবে। শব্দগুলো তখনও সেখানে থাকবে। শব্দগুলো, তাদের বিন্যাস এবং শব্দ নির্বাচনের ধরণই হলো ওয়াটারমার্ক। সুতরাং, আপনি যদি এটি প্লেইন টেক্সট হিসেবে পেস্ট করেন, তাতে কিছু যায় আসে না। শব্দগুলো একই থাকে। যদি আপনি পুরো বিষয়টি ম্যানুয়ালি পুনরায় টাইপ করেন, অর্থাৎ চ্যাটজিপিটি থেকে নিয়ে ওয়ার্ড-এ নিজের হাতে টাইপ করেন, তাতেও কিছু যায় আসে না। তাতেও ওয়াটারমার্ক থাকবে কারণ এটি শব্দ নির্বাচনের মধ্যেই রয়েছে। আপনি করতে পারেন এবং এটিই সেই উদাহরণ যা আমি আগে দিয়েছি । আপনি আপনার চ্যাটজিপিটি ( ChatGPT)-এর আউটপুট নিতে পারেন, এটি একটি পাথরের ফলকে খোদাই করতে পারেন, সেই পাথরের ফলকটি পুঁতে রাখতে পারেন, আপনার বন্ধু এটি খুঁড়ে বের করতে পারে, ছবি তুলতে পারে, ইমেইল করে কারও পাম পাইলটে পাঠাতে পারে; সেই পাম পাইলট থেকে তারা এটি কাগজে লিখে ডিটেক্টরের হাতে দিলেও, তাতে সেই জলছাপটি থেকেই যাবে। এক মাধ্যম থেকে অন্য মাধ্যমে নিয়ে যাওয়া বা কপি-পেস্ট করা কোনো কাজেই আসে না, কারণ টেক্সটটি নিজে এবং শব্দ চয়নই হলো জলছাপ। এখানে খুব গুরুত্বপূর্ণ একটি পার্থক্য রয়েছে। মানুষ যখন অদৃশ্য জলছাপের কথা শোনে, তখন তারা মনে করে এটি এমন একটি ট্যাগ যা ঘষে তুলে ফেলা যায় বা কোনো ধরনের মেটাডেটা। কিন্তু না, শব্দের বুনন নিজেই সেই সংকেত বহন করে। আর এ কারণেই যারা জলছাপ অপসার��কারী বা ডিটেক্টর বিক্রি করছে, তাদের বিষয়টি আরও ভালোভাবে খতিয়ে দেখা প্রয়োজন। তাদের অনেকেই এমন কিছু বিক্রি করছে যা আসলে কাজ করে না । এটি এক ধরনের প্রতারণামূলক চিকিৎসা বা লোক ঠকানো বিষয়। তবে শুরুতে, যারা নিজেরাই লেখালেখি করেন এবং সম্পাদনা বা গুছিয়ে লেখার জন্য এআই (AI) ব্যবহার করেন , তাদের কাছ থেকে আমি বারবার একটি প্রশ্ন পাচ্ছি কারণ আমার মনে হয় এটি সত্যিই একটি বড় সমস্যা । ধরুন আপনি এক সপ্তাহ ধরে কিছু একটা লিখছেন, সেটি হতে পারে কোনো প্রতিবেদন, কোনো যুক্তি, বা স্কুলের কোনো কাজ—সেটি যা-ই হোক, সেটি আপনার নিজস্ব যুক্তি । সেগুলো আপনারই উদাহরণ । সেগুলো আপনার অভিজ্ঞতার আলোকে লেখা। আর এরপর আপনি এআই- কে সাহায্য করতে বলছেন। এখন, আপনি কতটা ব্যাপকভাবে এআই ব্যবহার করছেন তার ওপর ভিত্তি করে বিষয়টি বিভিন্ন দিকে মোড় নিতে পারে। আপনি হয়তো ফিডব্যাক বা মতামত চাইতে পারেন। চ্যাটজিপিটি, এই যে আমার লেখা একটি প্রবন্ধ, আমাকে বলো এর কোন কোন অংশ বিভ্রান্তিকর। কিছু পরিবর্তন কোরো না, শুধু বলো আমি কীভাবে এটি আরও উন্নত করতে পারি। এরপর আপনি নিজেই কাজটি করবেন এবং নিজের লেখা পরিবর্তনের মাধ্যমে টাইপ করে নেবেন। সেক্ষেত্রে সম্ভবত কোনো কিছু ফ্ল্যাগ বা শনাক্ত হবে না। আপনি মতামত পাচ্ছেন ঠিকই, কিন্তু কী পরিবর্তন করবেন তা আপনিই ঠিক করছেন এবং আপনি নিজেই পরিবর্তনগুলো করছেন। অথবা আপনি প্রুফরিডিং বা বানান পরীক্ষা করাতে পারেন। আপনি হয়তো বানান এবং যতিচিহ্নের সংশোধন চাইতে পারেন। অথবা সম্ভবত আপনি পুরো বিষয়টি আরও আকর্ষণীয় শৈলীতে বা আপনার প্রিয় কোনো লেখকের আদলে নতুন করে লিখতে বলছেন। এআই-এর সম্পৃক্ততার মাত্রা এখানে একেক রকম এবং এর কিছু কিছু জলছাপ প্রয়োগের কারণ হয়ে দাঁড়াবে। অন্যগুলো তা করবে না। এটি এআই ব্যবহারের চেয়ে মডেল দ্বারা কতটুকু তৈরি করা হয়েছে তার ওপর বেশি নির্ভর করে। তাই অ্যানথ্রপিক ( Anthropic) বলে যে, হালকা প্রুফরিডিং-এ জলছাপের আটকে থাকার সুযোগ খুব কম থাকে কারণ এতে খুব বেশি পরিবর্তন করা হয় না। সেখানে সেই ছাপ রাখা কঠিন, কারণ এটি 'গ্রে'(gray) শব্দটিকে 'মভ'(mauve ) বা 'ওয়েট'(wet) দিয়ে পরিবর্তন করছে না। এর পরিবর্তে এটি শুধু বানান সংক্রান্ত পরিবর্তনগুলো করছে। তবে ব্যাপক পুনর্লিখন টোকেন নির্বাচনের আরও সুযোগ তৈরি করে এবং সেই কারণেই জলছাপ প্রয়োগের সম্ভাবনা বেড়ে যায়। তাই, আমরা বলতে পারি না যে একটি কমা ঠিক করা বা একটি বানান ভুল সংশোধন করা পুরো নথীটিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে নির্ভরযোগ্যভাবে শনাক্তযোগ্য করে তুলবে। বিষয়টি এমন নয়। খুব সম্ভবত তা হবে না। কিন্তু, আমরা এও নিশ্চিত করতে পারি না যে একটি পুনর্লিখিত সংস্করণ পরিষ্কার হবে, কারণ মূল ধারণাগুলো আপনার দেওয়া। তাতে কিছু যায় আসে না, কারণ এআই দ্বারা এত বেশি পরিবর্তন করা হয়েছে যে এটি এআই- জেনারেটেড হিসেবে চিহ্নিত হয়ে যাবে। এটি একটি পরিবর্তনশীল মাত্রা এবং এআই যত বেশি টেক্সট তৈরি করে, তাতে জলছাপটি নিশ্চিতভাবে যুক্ত হওয়ার সম্ভাবনা তত বাড়ে এবং একটি নির্দিষ্ট মাত্রায় পৌঁছালে ডিটেক্টর 'না, এটি এআই নয়' থেকে 'হ্যাঁ, এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা'য় পরিবর্তিত হয়ে যায়। এখন, একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ বিষয় যা উল্লেখ করা প্রয়োজন তা হলো, কিছু আনুষ্ঠানিক ডিটেক্টর রয়েছে। যারা এই সরঞ্জামগুলো বিক্রি করছে, তাদের সেই আনুষ্ঠানিক ডিটেক্টরগুলোতে প্রবেশাধিকার নেই। তাই, যেকোনো এআই ডিটেক্টর, এআই জলছাপ রিমুভার ইত্যাদির নির্মাতাদের সেই আনুষ্ঠানিক ডিটেক্টরগুলোতে প্রবেশাধিকার নেই। সুতরাং, তারা যা বিক্রি করছে তা হয়তো সম্পূর্ণ মিথ্যা অথবা একটি অনুমান মাত্র। কিন্তু, যেহেতু তাদের কাছে কোনো কিছুতে জলছাপ আছে কিনা তা শনাক্ত করার জন্য ওপেনএআই এবং অ্যানথ্রোপিকের সক্ষমতা নেই, তাই তারাও আমাদের মতোই অন্ধকারে রয়েছে। সুতরাং, অ্যানথ্রোপিক এবং ওপেনএআই উভয়েরই এমন সরঞ্জাম আছে যা পরিসংখ্যানগত ধরণগুলো দেখে বলতে পারে যে হ্যাঁ অথবা না, এটি ক্লড বা চ্যাটজিপিটি দ্বারা তৈরি কি না। কিন্তু, সেই সরঞ্জামগুলোতে কার প্রবেশাধিকার আছে? আপনার বসের কি আছে? না। আপনার ক্লায়েন্টের কথা কি বলছেন? না, খুব একটা সম্ভাবনা নেই। আপনার বিশ্ববিদ্যালয়ের শিক্ষকের কথা কী? না, তাদেরও এই সরঞ্জামগ��লোতে প্রবেশাধিকার নেই। অ্যানথ্রোপিক তাদের ডিটেক্টরটি নির্দিষ্ট কিছু অংশীদারদের জন্য সীমিত প্রিভিউতে প্রকাশ করেছে। খুবই সীমিত। আমি অনেক খুঁজেছি, কিন্তু এমন কাউকে খুঁজে পাইনি যার আসলে এটি ব্যবহারের সুযোগ আছে। তারা কয়েক মাস আগে বলেছিল যে তারা এটি উপলব্ধ করবে, কিন্তু তারা কখনও বলেনি কাদের জন্য। তাই, প্রযুক্তিগতভাবে হ্যাঁ, তারা করেছে। আমরা শুধু জানি না কার কার এতে প্রবেশাধিকার আছে এবং অবশ্যই সাধারণ জনগণের জন্য তা নয়। তাই , অ্যানথ্রোপিকের ডিটেকশন এপিআই যোগ্য সংস্থাগুলোর জন্য ব্যক্তিগত প্রিভিউতে উপলব্ধ। আমরা শুধু জানি না সেই সংস্থাগুলো কারা, তবে সম্ভবত সেগুলো সরকার, আইন আদালত, গবেষণা প্রতিষ্ঠান অথবা বিশ্ববিদ্যালয় হতে পারে, কিন্তু আপনার প্রবন্ধ যাচাই করার জন্য নয়। এবং ওপেনএআই এই বিষয়ে অনেক বেশি খোলামেলা । তারা মূলত বলেছে যে ডিটেক্টর দুই ধরনের ভুল করতে পারে। তারা জলছাপ না থাকলেও তা আছে বলে রিপোর্ট করতে পারে (ফলস পজিটিভ), অথবা উপস্থিত জলছাপ এড়িয়ে যেতে পারে (ফলস নেগেটিভ)। নিচের আমাদের মূল্যায়নগুলো কিছু চ্যালেঞ্জ তুলে ধরে। সুতরাং, অ্যানথ্রোপিকের তুলনায় তারা এ বিষয়ে অনেক বেশি খোলামেলা । তারা বলেছে, " দেখুন, এটি কোনো নিখুঁত কৌশল নয় । ছোট বা সীমাবদ্ধ টেক্সট শনাক্ত করা কঠিন। আমরা সিন্থ-আইডি প্রযুক্তি সম্পর্কে আগেই এটি জানতাম এবং যেহেতু এটি শুনতে খুব একই রকম মনে হচ্ছে, এর পরিসংখ্যানগত বিন্যাস অনুযায়ী এখানেও একই বিষয় প্রযোজ্য । ১%ভুল শনাক্তকরণের লক্ষ্যমাত্রায় , আমাদের ডিটেক্টর ২০০ টোকেনের অনুচ্ছেদগুলোর প্রায় ৮০% ক্ষেত্রে ওয়াটারমার্ক শনাক্ত করেছে। সুতরাং, এটি অন্তত ইংরেজি ভাষায় প্রায় ১৫০ টি শব্দের সমান। মনোবিজ্ঞানের মতো বিষয়বস্তুর জন্য ৪০০ টোকেনের অনুচ্ছেদ, অর্থাৎ ৩০০ শব্দের ক্ষেত্রে এটি ৯৫%ছিল। এবং দৃশ্যত কেবল মনোবিজ্ঞানের ক্ষেত্রেই। গণিতের মতো বিষয়বস্তুর ক্ষেত্রে শনাক্তকরণের হার অনেক কম ছিল , যেখানে শব্দ নির্বাচনের ক্ষেত্রে নমনীয়তা কম থাকে। সুতরাং, সাহিত্য বা কবিতার মতো বিষয়গুলোতে অনেক শব্দ এদিক- সেদিক করা যায়, আমি কবিতা শব্দটিকে উদ্ধৃতি চিহ্নের মধ্যে রাখছি। হুম, এটি অনেক শব্দ এদিক- সেদিক করতে পারে, তাই ভিন্ন শব্দ যোগ করার ক্ষেত্রে এর অনেক স্বাধীনতা আছে এবং তবুও এটি অর্থপূর্ণ থাকে। যদি এটি কোড বা গণিত হয়, তবে আপনি তা করতে পারবেন না কারণ এতে গণিত বা কোডটি ভুল হয়ে যায়। আর তারা এটাও উল্লেখ করেছে যে সম্পাদনা করলে ওয়াটারমার্ক দুর্বল হয়ে যেতে পারে। ৪০০ টোকেনের অনুচ্ছেদের মূল্যায়নে, ১০% শব্দ প্রতিশব্দ দিয়ে প্রতিস্থাপন করলে শনাক্তকরণের হার ৯২%থেকে ৬৬%- এ নেমে আসে। এটি কেবল ১০%শব্দ। এবং যদি আপনি ২৫ %শব্দ নতুন করে লেখেন, তবে শনাক্তকরণের সঠিকতা ১৭%-এ নেমে আসে। ভয়াবহ। সুতরাং, নতুন করে লেখা কাজ করে। এর ফলে, চ্যাটজিপিটি বা ওপেনএআই বলেছে," দেখুন, মূলত আমাদের ডিটেক্টরগুলো কিছুটা দুর্বল । "এবং তারা বলেছে," এই সীমাবদ্ধতাগুলোর কারণেই আমরা সিদ্ধান্ত নিয়েছি যে ডিটেক্টরের প্রাথমিক অ্যাক্সেস কেবল অনুমোদিত গবেষক এবং বিশেষজ্ঞ সংস্থাগুলোকে দেব, যারা এর নির্ভরযোগ্যতা ও দায়িত্বশীল ব্যবহার মূল্যায়নে সাহায্য করতে পারবে। "সুতরাং, তারা প্রাথমিকভাবে টেক্সট ডিটেক্টরটিকে বিশেষজ্ঞ সংস্থাগুলোর মধ্যে সীমাবদ্ধ রাখছে। অর্থাৎ, অ্যানথ্রোপিকের মতোই তারাও এটি আটকে রাখছে, যার অর্থ কোনো কোম্পানিই এই প্রযুক্তিগুলোর পাবলিক অ্যাক্সেস দিচ্ছে না। তাই, যারা ডিটেক্টর টুল বা ওয়াটারমার্ক রিমুভাল টুল বিক্রি করছে, তারা মূলত ভিত্তিহীন কথা বলছে। দুঃখিত। যদি না তাদের এই অত্যন্ত সীমিত প্রিভিউতে অ্যাক্সেস থাকে, যা তাদের নেই, কারণ এটি কেবল নির্দিষ্ট ব্যবহারের জন্য আটকে রাখা হবে। সুতরাং, যদি কেউ আপনাকে এআই পার্সেন্টেজ পাঠিয়ে বলে যে," এটি ৮০%এআই, "তবে জিজ্ঞেস করুন এটি কোথা থেকে এসেছে, কারণ সম্ভাবনা বেশি যে এটি ভুয়া। তাদের জিজ্ঞেস করুন," আপনি কোন টুল ব্যবহার করেছেন? কোন পদ্ধতি? এই সংখ্যাটির দাবি করা অর্থ কী? "এটি আসলে ধোঁকাবাজি। এবং আমি জানি, এই ভিডিওর নিচে ইউটিউবে পরে অনেক এআই ডিটেক্টর টুল মন্তব্য করবে," ওহ, আপনার এটি ব্যবহার করা উচিত। "" আমি আপনাদের সবাইকে চ্যালেঞ্জ জানাচ্ছি, কারণ এটি সম্পূর্ণ অর্থহীন। " তাহলে, আপনি কি ওয়াটারমার্কটি সরিয়ে ফেলতে পারেন? অ্যানথ্রোপিক ক্লড ওয়াটারমার্কের ক্ষেত্রে আমরা ভেবেছিলাম উত্তরটি হতে পারে হ্যাঁ, তবে চ্যাটজিপিটি ওয়াটারমার্ক থেকে এখন আমাদের কাছে প্রমাণ আছে যে এটি সত্যিই সম্ভব। আপনি যদি শব্দবিন্যাস পরিবর্তন করেন, তবে ডিটেকশন বা শনাক্তকরণ প্রক্রিয়াকে দ্রুত দুর্বল করে দিতে পারেন । যেমন আমি আপনাদের দেখালাম, যদি আপনি ২৫%টেক্সট বা এক- চতুর্থাংশ লেখা পরিবর্তন করেন, তবে এর সঠিকতা ১৭%-এ নামিয়ে আনা সম্ভব, যা বেশিরভাগ ক্ষেত্রে একে অকার্যকর করে তুলবে। তারা মূলত বলছে যে এটি তাদের জন্য একটি কঠিন সমস্যা। এবং এই ডিটেক্টরগুলো বেশ ভুলত্রুটিপূর্ণ । আমার মতে এটি অন্তত তাদের সততার পরিচয়, এবং এটিই তারা কারণ হিসেবে দেখাচ্ছে যে কেন তারা এটি ব্যাপকভাবে প্রকাশ করছে না । তবে, এবং তারা এখানে বেশ চতুরতার পরিচয় দিচ্ছে, এটি তাদের ইইউ এআই অ্যাক্ট (EU AI Act)- এর বাধ্যবাধকতা পূরণেও সহায়তা করছে। মনে রাখবেন, এই কোম্পানিগুলো এই ডিটেক্টর বা ওয়াটারমার্কগুলো নিয়ে আসছে এই কারণেই। অন্যথায়, তাদের বড় অঙ্কের জরিমানার সম্মুখীন হতে হতো। তবে, যতক্ষণ তারা দেখাতে পারবে যে তারা এই দিকে প্রচেষ্টা চালিয়েছে, ততক্ষণ তারা নিরাপদ। এবং সত্যি বলতে, এখানে তাদের প্রশংসা করতেই হয়। তারা এ ব্যাপারে খোলামেলা ছিল। তারা বলেছে, আমরা এতটুকুই করতে পারি। অ্যানথ্রোপিকের বিপরীতে তারা একে শুধুমাত্র ইইউ (EU)-এর মধ্যে সীমাবদ্ধ রেখে��ে। এবং তারপর তারা বলেছে যে, এমনকি এর পরেও আমাদের একটি সীমাবদ্ধ ডিটেক্টর রয়েছে। তারা বিষয়টিকে একপ্রকার গুরুত্বহীন করে তুলেছে। অন্যদিকে অ্যানথ্রোপিক একে অনেক বড় করে দেখিয়েছে এবং জনমনে উদ্বেগ সৃষ্টি করেছে, যার ফলে হাজার হাজার মানুষ তাদের ওয়াটারমার্ক নিয়ে আতঙ্কিত হয়েছে। এটি খুবই প্রচলিত একটি কৌশল। অ্যানথ্রোপিক খবরকে অতিরঞ্জিত করতে পছন্দ করে, যেখানে চ্যাটজিপিটি বা ওপেনএআই বিষয়টিকে হালকাভাবে উপস্থাপন করে। জনসংযোগের ক্ষেত্রে তাদের কৌশলগুলো অত্যন্ত ভিন্ন । তাহলে ধরা যাক , একটি ওয়াটারমার্ক শনাক্ত হয়েছে। ডিটেক্টর একটি সংকেত পেয়েছে। এরপর কী হয়? এর মানে কি এআই পুরো বিষয়টি লিখেছে? এটি কি আপনার লেখা কোনো কিছু নতুন করে লিখেছে? আপনি কি এটি অনুবাদের জন্য ব্যবহার করেছেন? আপনি কি খসড়া সম্পাদনা করতে দীর্ঘ সময় ব্যয় করেছেন? এগুলো খুব ভিন্ন ভিন্ন বিষয়, এবং একটি ওয়াটারমার্ক আমাদের ভিন্ন ভিন্ন তথ্য দিতে পারে। এবং আবারও বলছি, ওপেনএআই সৎ ছিল যে এটি আমাদের কী বলতে পারে আর কী পারে না। টেক্সট ওয়াটারমার্কগুলো কোনো একটি লেখায় আমাদের সিস্টেম কী ভূমিকা পালন করেছে, সে সম্পর্কে সীমিত সংকেত প্রদান করে। সনাক্তকরণের ফলাফল থেকে কী সিদ্ধান্ত নেওয়া যাবে আর কী যাবে না, তা বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। ওয়াটারমার্ক মানুষের অবদান পরিমাপ করতে পারে না। এটি নির্দেশ করতে পারে যে একটি ওপেনএআই সিস্টেম অনুচ্ছেদের কোনো অংশ তৈরি বা প্রক্রিয়াজাত করেছে, কিন্তু এতে কতটা মানবিক বিচারবুদ্ধি, সম্পাদনা বা সৃজনশীলতা যুক্ত হয়েছে তা জানায় না। সুতরাং, এটি কোনো শতাংশ নয় যে এতটুকু এআই, আর এতটুকু মানুষ তৈরি করেছে। এটি থাকা সম্ভব নয়। আমরা এখনই দেখেছি যে এআই ব্যবহার হয়েছে কি না তা বলার মতো নির্ভুলতাও তাদের নেই। তাই, তারা নিশ্চিতভাবে চিহ্নিত করতে পারবে না যে এই অংশটুকু মানুষের, আর এই অংশটুকু এআইয়ের। এই মুহূর্তে এটি করা সম্ভব নয়। দ্বিতীয় বিষয়টি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। আমার ভিডিওগুলোতে শত শত মানুষ মন্তব্য করেছেন যে অ্যানথ্রোপিক এবং এখন ওপেনএআই যে ওয়াটারমার্ক যোগ করছে, তার কারণ হলো তারা মালিকানা দাবি করতে চায়। না, ওয়াটারমার্ক মালিকানা বা দায়বদ্ধতা প্রতিষ্ঠা করে না। এটি নির্ধারণ করে না যে টেক্সটটির মালিক কে, এর ব্যবহার আইনসম্মত ছিল কি না, কোনো প্রকাশনা আবশ্যক ছিল কি না, বা এর জন্য কে দায়ী। অনেকেই বলছেন যে ওয়াটারমার্ক এই কোম্পানিগুলোকে বলার সুযোগ দেয়, " আহ, ওটা আমাদের আইপি বা মেধা সম্পদ। আমাদের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাথে আপনারা যা আলোচনা করেছেন, এখন তার মালিক আমরা। না, এটা সম্পূর্ণ অর্থহীন। এবং আপনারা দেখতে পাচ্ছেন, তারা কেন এটি চায় না তার অন্যতম কারণ হলো, ব্যবহার আইনসম্মত ছিল কি না বা প্রকাশনা আবশ্যক ছিল কি না, তারা সবার তৈরি টেক্সটের মালিক হতে চায় না, কারণ মানুষ যদি সমস্যাজনক কিছু তৈরি করে তবে তা তাদের আইনি বিপদে ফেলতে পারে। মানুষ যদি বোমা তৈরির মতো তথ্য জানতে চায় এবং তারা যদি এআই থেকে তা বের করতে সক্ষম হয়, তবে প্রযুক্তিগতভাবে তার মালিকানা ওপেনএআই বা অ্যানথ্রোপিকের ওপর বর্তাবে। তারা এসবের সাথে কোনোভাবেই জড়াতে চায় না। তাই আমি অনেককেই বলতে শুনি যে তারা আমার ব্যবসার আইডিয়া চুরি করছে, তারা আমার বইয়ের আইডিয়া চুরি করছে। না, তারা এসব নিয়ে ভাবে না। তারা সত্যিই এসব নিয়ে মাথা ঘামায় না। ওয়াটারমার্ক ব্যবহারকারীকে শনাক্ত করে না। এটি কোনো ব্যক্তি, সংস্থা, অ্যাকাউন্ট বা প্রম্পটকে টেক্সটের সাথে যুক্ত করে না, তাই এতে ব্যবহারকারীকে শনাক্ত করার কোনো তথ্য থাকে না। ওয়াটারমার্ক তথ্যের সত্যতা যাচাই করে না। এটি আপনাকে বলতে পারবে না যে অনুচ্ছেদটি সত্য, বিভ্রান্তিকর, ক্ষতিকারক, নাকি সঠিক প্রেক্ষাপটে উপস্থাপিত হয়েছে। এটি যুক্তিসঙ্গত। আবারও বলছি, লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলোর কাছে সত্য বা মিথ্যা তথ্যের কোনো ডেটাবেস থাকে না। তাদের কাছে আদপেই তা নেই। তাদের কাছে বিভিন্ন টোকেন এবং ধারণার মধ্যে এক ধরনের সম্পর্ক, শব্দার্থিক সম্পর্ক এবং অর্থগত সম্পর্কের ডেটাবেস থাকে, কিন্তু কোনটি সত্য আর কোনটি মিথ্যা তার কোনো তালিকা তাদের কাছে নেই । এমন একটি জিনিস তৈরি করা প্রায় অসম্ভব। আবারও গুরুত্ব সহকারে বলছি, কোনো ওয়াটারমার্ক খুঁজে না পাওয়া মানেই যে সেটি মানুষ লিখেছে তার প্রমাণ নয়। OpenAI টুল দিয়ে তৈরি করা লেখা খুব ছোট, সম্পাদিত বা অনূদিত হতে পারে, যার ফলে শনাক্তকরণ ঠিকমতো কাজ করে না। তাই, কোনো লেখায় OpenAI-এর ওয়াটারমার্ক নেই মানেই এই নয় যে সেটি ChatGPT দিয়ে তৈরি করা হয়নি। এটি হয়তো অনেক ছোট। হয়তো এটি এডিট করা হয়েছে, আর আমরা দেখেছি যে এডিট করলে ওয়াটারমার্ক কতটা দ্রুত নষ্ট হয়ে যায়, অথবা এটি হয়তো অনুবাদ করা হয়েছে। এটি অন্য কোনো মডেল থেকেও আসতে পারে। তাই, এটি হয়তো এমন কোনো পুরনো ChatGPT মডেল থেকে এসেছে যেটিতে ওয়াটারমার্ক নেই। এটি হয়তো Claude থেকে এসেছে। OpenAI-এর ওয়াটারমার্ক ডিটেক্টর Claude-এর ওয়াটারমার্ক শনাক্ত করতে পারবে না, আর একইভাবে উল্টোটাও সত্য । Gemini এবং Glock-এর ক্ষেত্রেও একই কথা প্রযোজ্য। অথবা আপনি এমন কোনো মডেল ব্যবহার করতে পারেন যেটিতে ওয়াটারমার্ক নেই, উদাহরণস্বরূপ। তবে এটি চীনা মডেলগুলোর ক্ষেত্রে প্রযোজ্য নয়, কারণ অনেকেই বলেন, "ওহ, আমি বরং কোনো চীনা মডেল ব্যবহার করব।" সেগুলোতে ওয়াটারমার্ক থাকে। এটি এমন কোনো পুরনো মডেল থেকে আসতে পারে যা ওয়াটারমার্ক আসার আগের, অথবা অন্য কোনো কোম্পানির টুল দিয়ে তৈরি করা হয়েছে। তাই, ওয়াটারমার্ক নেই মানেই এর বিশেষ কোনো অর্থ নেই। পুরো সিস্টেমটা এতটাই বিচ্ছিন্ন এবং কোনটিতে ওয়াটারমার্ক আছে আর কোনটিতে নেই তা নিয়ে স্বচ্ছতার এত অভাব যে, এটি একরকম গুরুত্বহীন হয়ে পড়েছে। আমি এই বিষয়টিই তুলে ধরতে চাই। Claude যখন প্রথম ওয়াটারমার্কিং -এর ঘোষণা দিয়েছিল, তখন সবাই খুব ক্ষেপে গিয়েছিল, কিন্তু এখন সবাই এটা নিয়ে ভাবা বন্ধ করে দিয়েছে। আমি এ বিষয়ে বেশ কয়েকটি ভিডিও বানিয়েছিলাম এবং সেগুলো খুবই জনপ্রিয় হয়েছিল, কারণ এটি তখন আলোচনার কেন্দ্রবিন্দুতে ছিল। মানুষ তাদের কাজে ওয়াটারমার্ক যোগ করা নিয়ে খুব ক্ষুব্ধ ছিল। আমার কাছে অনেক মন্তব্য এসেছিল যে, "আমি Anthropic ব্যবহার করা বন্ধ করে দেব।""ওদের আর দরকার নেই।""আমি চীনা মডেল ব্যবহার করব।"" আমি ChatGPT ব্যবহার করব।""যার দুটিতেই যে ওয়াটারমার্কিং আছে, তা আমি আগেই উল্লেখ করেছি।" মনে হচ্ছে সেই বিতর্ক এবং ওয়াটারমার্কিং নিয়ে ক্ষোভ এখন অনেকটাই কমে গেছে। সবাই কি ধরে নিয়েছে যে এটা ঠিক আছে? তারা কি আর এসব নিয়ে ভাবে না? এখনও আমার আগের ভিডিওগুলোতে প্রশ্ন আসে যে ডিটেক্টরটি পাওয়া যায় কি না । না। এডিট করলে কি ওয়াটারমার্ক থাকে কি না? হ্যাঁ, আপনি যদি যথেষ্ট এডিট করেন, তবে ওয়াটারমার্ক চলে যাবে। আর রিমুভার কি কাজ করে? না, সেগুলো কাজ করে না। এই উদ্বেগগুলো জাদুকরীভাবে হারিয়ে যায়নি, তবে আমার মনে হয় বেশিরভাগ মানুষের কাছে এর কোনো স্পষ্ট দৈনন্দিন প্রভাব এখনও পড়েনি। তাদের এখনও ইমেইল পাঠাতে হয়, ডকুমেন্ট শেষ করতে হয়, ব্যবসা চালাতে হয় বা প্রবন্ধ লিখতে হয়। ওয়াটারমার্কটি অদৃশ্য, আর চেকার বা শনাক্তকারী টুলটিও বাস্তবে নেই। অধিকাংশ মানুষের জন্য, সাধারণ জনগণ এটি পরীক্ষা করতে পারে না। অধিকাংশ প্রতিষ্ঠানও ওয়াটারমার্ক আছে কি না তা পরীক্ষা করতে পারে না। তাই, কার কী যায় আসে? আর এআই-এর খবর অবিশ্বাস্য দ্রুতগতিতে ছড়ায়। নতুন আরেকটি মডেল আসে এবং সবাই তখন সেটা নিয়েই কথা বলে। আমরা এগিয়ে গেছি। মানুষের দুশ্চিন্তা বা ক্ষোভের অন্যান্য বিষয়ও আছে, যেমন সম্প্রতি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কারণে মানবজাতি ধ্বংসের ১০% আশঙ্কার বিষয়টি। তবে সমস্যা হলো, এই বড়, চমকপ্রদ ও জাঁকজমকপূর্ণ খবরের আড়ালে, এআই আমাদের মেরে ফেলবে— এমন কল্পবিজ্ঞানের গল্পে যদি আমরা আটকে থাকি, তাহলে এআই-এর বর্তমান প্রভাবগুলো আমরা ভুলে যাই, যা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। আমরা বর্তমানের চেয়ে ভবিষ্যতের দিকেই বেশি মনোযোগ দিচ্ছি । বর্তমানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মাধ্যমে কর্মসংস্থান, ওয়াটারমার্কিং এবং গোপনীয়তার ক্ষেত্রে অনেক কিছু ঘটছে, যেগুলোতে আমাদের মনোযোগ দেওয়া প্রয়োজন । এবং আমরা যত বেশি কাল্পনিক ও সায়েন্স ফিকশনের দিকে মনোযোগ দেব, তত কম গুরুত্ব দেব বর্তমানের গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলোতে। তাই, বাস্তবে কী করা উচিত তা নিয়ে বলব, আমি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার চালিয়ে যাব, তবে যেখানে লেখকের কৃতিত্ব এবং ক্লায়েন্টের প্রত্যাশার বিষয়টি থাকে, সেখানে আরও সচেতন থাকব। সুতরাং, আপনি যদি কোনো ক্লায়েন্টের জন্য কাজ করেন বা কোনো প্রবন্ধ জমা দেন, তবে নিজের কাজের প্রমাণ দেখাতে প্রস্তুত থাকুন। যদি আপনি নিজে লিখে থাকেন, তবে এআই দিয়ে কোনো কিছু পরিবর্তন করতে বলার আগেই আপনার লেখাটির পূর্ববর্তী সংস্করণগুলো সংরক্ষণ করুন। সম্পাদনার ট্র্যাক রাখুন । খসড়াগুলোর মধ্যে ভার্সন হিস্ট্রি ব্যবহার করুন, যাতে কাজটি কীভাবে ধাপে ধাপে তৈরি হয়েছে তা দেখা যায়। সহজ কথায়, নিজেকে সুরক্ষিত রাখুন। সতর্কতা হিসেবে সব ধরনের প্রস্তুতি রাখুন যাতে কাউকে প্রমাণ দিতে হলে আপনি দেখাতে পারেন যে কাজটি আপনি নিজেই করেছেন। এবং নিয়মগুলো আগেভাগেই ঠিক করে নিন। আপনি যদি এমন কোনো ক্লায়েন্টের সাথে কাজ করেন যিনি এআই ব্যবহার পছন্দ করেন না, তবে কাজটি জমা দেওয়ার আগেই তাদের সাথে এই বিষয়ে কথা বলে নিশ্চিত হয়ে নিন। আপনাকে তাদের প্রত্যাশা পূরণ করতে হবে। আর যদি তারা জানতে পারে যে আপনি এআই ব্যবহার করেছেন অথচ কথা ছিল করবেন না, তবে সেটি কেবল এআই ব্যবহারের চেয়েও বড় সমস্যা হয়ে দাঁড়াবে। সেক্ষেত্রে এটি বিশ্বাসের প্রশ্ন হয়ে উঠবে। তাই, আপনাকে ঠিক করতে হবে যে গবেষণায় সহায়তা, প্রুফরিডিং বা খসড়া তৈরির জন্য এআই ব্যবহারে তারা সন্তুষ্ট কি না । গোপনীয় তথ্য কি নির্দিষ্ট কিছু টুল থেকে দূরে রাখা প্রয়োজন? হ্যাঁ, সম্ভবত রাখা প্রয়োজন। আপনার এই প্রশ্নগুলো শুরুতেই করা উচিত। কারো রাগ বা ক্ষোভের কারণ হওয়ার আগেই এই বিষয়গ��লো নিয়ে কথা বলা অনেক সহজ। লেখার ক্ষেত্রেও নিজের কণ্ঠস্বর বজায় রাখা জরুরি। এআই-কে সরাসরি " আমার জন্য এটি নতুন করে লেখো" না বলে, প্রথমে সমস্যাগুলো চিহ্নিত করতে এবং সম্পাদনার পরামর্শ দিতে বলুন। কারণ তা না হলে লেখাটিতে কেবল এআই-এর ওয়াটারমার্কই থাকবে না, বরং তা পড়তে পুরোপুরি এআই- এর মতো শোনাবে। আমাদের সমস্ত চিন্তাভাবনা এবং বিচারবুদ্ধিকে কেবল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ওপর ছেড়ে দেওয়া উচিত নয়, কারণ এটি আমাদের অলস করে তোলে। এটি আমাদের অলস লেখক এবং অলস নির্মাতায় পরিণত করে। এখন, আমি আসলে কিছু ছোট টুল তৈরি করেছি যা আপনাকে সাহায্য করতে পারে। আপনার যদি কিছু সহায়তার প্রয়োজন হয়, তবে এটি একটি ফ্রি এআই রাইটিং টুলকিট যা এই ইউটিউব ভিডিওর নিচে লিঙ্ক করা থাকবে। এটি একটি এআই টেল স্কিল, এডিটিং প্রম্পট এবং কিছু ফ্রি গিটহাব টুল একত্রিত করে যা আপনার কাজের ধারায় যুক্ত করার মতো। এআই টেল স্কিল বারবার ব্যবহৃত শব্দ এবং অন্যান্য অভ্যাস যেমন নেতিবাচক সমান্তরাল বাক্য শনাক্ত করতে সাহায্য করে, যা এআই লেখাকে অত্যন্ত সাধারণ শোনায়। আপনাকে এখনও আউটপুটগুলো পড়ে দেখতে হবে। আপনার এখনও নিজস্ব উদাহরণ, মতামত, বিচারবুদ্ধি ইত্যাদি প্রয়োজন। তবে, এটি বিষয়বস্তুকে এআই-এর মতো শোনা থেকে কিছুটা কমাতে সাহায্য করবে। এখন, আমি এই ছোট টুলকিটে যা কিছু দিচ্ছি, তা আবারও বলছি ফ্রি, কিন্তু এর কোনটিই ওয়াটারমার্ক ডিটেক্টরকে হারানোর প্রতিশ্রুতি দেয় না। কেউই এমন দাবি করতে পারে না। এবং যদি কেউ এমনটা বলে, তবে তাদের উপেক্ষা করুন। তারা আপনাকে কিছু বিক্রি করার চেষ্টা করছে। কিন্তু, আমরা অন্তত আমাদের এআই লেখ��কে কিছুটা কম এআই-এর মতো শোনাতে পারি, সবার স্বার্থে, দয়া করে। তাই, আপনি যদি ফ্রি স্কিল এবং টুল সেটের গাইডের একটি কপি পেতে চান তবে নিচের লিঙ্কটি দেখুন, যেখানে এগুলো কীভাবে চ্যাটজিপিটি এবং ক্লড-এ ইনস্টল করবেন তার নির্দেশাবলীও রয়েছে। এবং নিচে যাওয়ার সময়, হাইপ ছাড়া আরও ব্যবহারিক এআই পরামর্শ পেতে ইউটিউবে সাবস্ক্রাইব করতে ভুলবেন না । আপনাকে ধন্যবাদ। ל-ChatGPT יהיו סימני מים בלתי נראים. אם תשתמש בו לכתיבת אימיילים, פוסטים בלינקדאין, ספר או עבודה ללקוח, יהיה לזה סימן מים. השאלה המתבקשת היא, האם מישהו יכול כעת לקחת את הכתיבה שלך, להזין אותה לכלי ולגלות אם השתמשת בבינה מלאכותית? ומה אם כתבת את הדבר בעצמך ואז ביקשת מ-ChatGPT רק לסדר אותו? עדיין עם סימן מים? כן, ייתכן שכן. הייתה לנו תגובה עצומה לפני כמה חודשים כשקלוד הציגו את זה. הרבה אנשים אמרו אז שהם יעברו ל-ChatGPT, וקיבלתי אלפי תגובות שאומרות שהם סיימו עם קלוד. ובזמנו אמרתי, " היי, אתם יודעים שגם OpenAI הולכים לעשות את זה, נכון?""והם הולכים לעשות את זה לפני דצמבר, כשהכללים ייכנסו לתוקף והם יחויבו לעשות זאת." והנה אנחנו כאן. OpenAI הודיעה על הגרסה שלה. הם יוסיפו סימני מים לתוצרים שלהם. עכשיו, יש כמה הבדלים, וכמו עם קלוד, מוכרים המון שטויות סביב זה. גלאים, מסירים, כלים שמבטיחים להפוך את העבודה שלך לבלתי ניתנת לזיהוי. שטויות. זו תרופת אליל. בואו נסתכל על מה השתנה בחודשים האחרונים ואיך זה שונה מסימן המים של קלוד, כי יש הבדלים משמעותיים מאוד. קודם כל, בואו נסתכל על ההודעה הרשמית שיצאה ב -5 באוקטובר. זו הודעה מ- OpenAI. אממ, בעצם אומרים שטקסט של ChatGPT ו-Codex בתוך האיחוד האירופי יקבל סימן מים כשהפריסה תתבצע בשבועות הקרובים. אז כבר יש לנו כאן שני מצבים שונים מאוד. אממ זה מאוד שונה מקלוד כי הם הלכו על מהלך כלל- עולמי. למה? אם אתם משתמשים ב-ChatGPT באיחוד האירופי, כן, זה משהו שאתם צריכים לשים לב אליו. מחוץ לאיחוד האירופי, ההודעה לא הופכת את זה לברירת מחדל עולמית, וזה מוזר, נכון? כי כש-Anthropic השיקו את סימן המים שלהם, הם אמרו שהם חייבים לעשות את זה בכל העולם כי הם לא מצאו פתרון טוב שיוחל רק על האיחוד האירופי. לכן, הם לא היו גלובליים וכולם קיבלו טקסט עם סימן מים של קלוד. אז מה קורה פה? שמי קייל. אני עוזר ליזמים להשתמש ב-AI בעסקים שלהם בלי צורך להפוך למהנדסים. אם אתם רוצים עוד הסברים פרקטיים כמו זה, הירשמו לערוץ, והניוזלטר החינמי שלי מקושר למטה. ההסבר של Anthropic בזמנו היה בעצם: " תראו, אין לנו דרך לאכוף את זה בצורה שנוכל להגביל גיאוגרפית." אז זה יצטרך להיעשות ברמה עולמית. ועכשיו OpenAI יוצאת עם סימן המים שלה, שקיים רק בתוך האיחוד האירופי, מה שאומר שזו לא מגבלה טכנית. הם נעלו את זה גיאוגרפית בתוך ChatGPT, אז כרגע זה יהיה רק באיחוד האירופי. אז אני חושב שזה הוגן לשאול: "למה ספק אחד הצליח לעשות את ההבחנה הזו והשני לא?" סביר יותר שאם Anthropic הייתה רוצה לחסום את זה גיאוגרפית ולהפעיל את זה רק באיחוד האירופי, היא הייתה עושה זאת. זה מובן מאליו שזה אפשרי, כפי ש-OpenAI בדיוק הראתה לנו, מה שמוביל אותנו למסקנה שהם רוצים שסימן מים יוטבע בעבודתם. אני חושב שאין שום דרך אחרת להסביר זאת מלבד כך. ודיברתי בהרחבה בכמה סרטונים אחרים על הסיבות לכך שזה עשוי להיות המקרה. זה עוזר להם עם נתונים סינתטיים. זה עוזר להם לדעת מה נוצר על ידי בינה מלאכותית, כי אז אפשר להוציא את זה מקבוצת האימון שלך. כעת, אני חושב שחשוב לחזור ולהסביר איך סימני המים האלה באמת עובדים. שוב, אלפי תגובות מאנשים ששואלים שאלות כאלו וזה עדיין לא ברור להרבה אנשים איך המנגנון עובד, ולכן יש הרבה מידע מוטעה ואנשים שמוכרים מוצרי אליל של זיהוי והסרה שלא באמת עובדים. אז אנחנו צריכים לעבור על זה שוב במהירות. דיברתי על זה בהרחבה בסרטונים אחרים, שאציג על המסך בערך עכשיו. אז תארו לעצמכם שהבינה המלאכותית מסיימת משפט. היא חוזה את האסימון הבא. כך עובדים מודלי שפה גדולים. מזג האוויר קר ו...ריק. מה המילה הבאה? מזג האוויר קר ואפרורי . מעולה. היא הייתה יכולה לבחור מילה סבירה אחרת. ובקטע ארוך יותר, יהיו הרבה בחירות קטנות כאלה. מזג האוויר קר וקודר. מזג האוויר קר ורטוב. מזג האוויר קר וזעוף. אלו הן כל הדרכים האפשריות להשלים את המשפט. אלו הם כל האסימונים הבאים האפשריים ברצף. מה שסימן המים עושה זה לשנות את ההתפלגות הסטטיסטית. זה ישנה את הבחירה של איך או איזו מילה נבחרה כאסימון הבא, מה שמשאיר דפוס סטטיסטי, טביעת אצבע על פני הניסוח. ההמחשה הזו, כמובן, פשוטה במכוון. השימוש במילה אחת "אפרורי" כשלעצמה לא מוכיח שום דבר. זה לא ש-ChatGPT תמיד תבחר ב"אפרורי "על פני" רטוב ", אלא שזה יותר עניין של דפוסים על פני כל הפלט, לאורך פסקאות מרובות. כל החלטה קטנה משאירה עקבות בדיוק כמו טביעת אצבע. ואם יש לך דפוס ארוך מספיק, קטע ארוך מספיק, והגלאי הנכון, ניתן לחשוף את הדפוס, ואנחנו יכולים לומר שזה נכתב על ידי ChatGPT או שזה נכתב על ידי, אה, על ידי קלוד. אממ, אז זה מהמקור הרשמי של OpenAI שמתאר איך סימן המים באמת עובד. טכנולוגיית סימון המים שלנו לטקסט , TextGrain, היא לא SynthID, אבל היא כנראה מבוססת על סוג דומה של טכנולוגיות, והיא מוסיפה אות סטטיסטי בלתי נראה לבחירות המילים של המודל, בדיוק כמו SynthID של גוגל , שזו גם המערכת שעומדת בבסיס המערכת של קלוד. הגלאי שלנו מחפש את האות הזה כדי להעריך אם קטע מכיל סימן מים של OpenAI. פרטים נוספים על האופן שבו TextGrain עובד ניתן למצוא בדוח הטכני שלנו. אשים את זה מתחת לסרטון היוטיוב כדי שתוכלו למצוא אותו , וגם אוסיף קישור שבו אתן לכם חבילת משאבים שקשורה לזה, וזה יהיה בניוזלטר. אממ, בהערכות שלנו, TextGrain השתווה או עלה בביצועיו על גישות אחרות שבדקנו, כולל SynthID. זה מגוגל, אה, עבור טקסט. אף על פי כן, הביצועים החזקים בתנאים אידיאליים לא מבטיחים זיהוי אמין בשימוש יומיומי. אני הולך לדבר על זה כי אנחנו יכולים לקבל תוצאות חיוביות שגויות, וזה באמת, באמת מסוכן. אממ, אז ההסבר שלהם הוא בעצם שהסתברויות של בחירת מילים, אממ, פלוס מפתח סודי מאפשרים להם לזהות. זה לא, ואני צריך להיות ברור לגבי זה. זה לא דורש רווחים בלתי נראים או תווים נוספים. אין שום יוניקוד שנדחף פנימה. שום דבר לא מוסף. זה לא משתמש ביותר טוקנים. אלו לא הודעות נסתרות שאומרות שזה נכתב על ידי ChatGPT. שום דבר גס כל כך לא נמצא בשימוש. במקום זאת, זו התפלגות סטטיסטית. זה אומר שסימן המים נשאר עם הכתיבה. חשוב להבין את זה. אם תעתיקו את הטקסט למסמך Word או ל-TextEdit, זה לא עושה כלום. סימן המים עדיין שם. המילים עדיין שם. המילים וההתפלגות והבחירה של המילים הן סימן המים. אז, אתם מדביקים את זה כטקסט פשוט, זה לא משנה . אלו אותן המילים. אם תקלידו את הכל מחדש ידנית, כלומר אתם יוצאים מ-ChatGPT ומקלידים הכל בתוך Word, זה לא משנה. עדיין יהיה לזה את סימן המים כי הוא נמצא בבחירת המילים. אתם יכולים, וזו הדוגמה שנתתי בעבר . אתם יכולים לקחת את הפלט של ChatGPT, לחרוט אותו על לוח אבן, לקבור את הלוח, שחבר יחפור אותו, יצלם אותו, ישלח במייל למכשיר כף יד ישן; משם הם יוכלו לכתוב את זה על דף נייר ולמסור לבוחן, ועדיין יהיה שם סימן המים. העברה ממדיום למדיום, העתקה והדבקה לא עוזרות, כי הטקסט עצמו, בחירת המילים, הם סימן המים. הבחנה חשובה מאוד מאוד כאן. אז אנשים שומעים" סימן מים בלתי נראה " ומדמיינים תג קטן שאפשר להסיר, איזשהו מטא-דאטה. אבל לא, הניסוח עצמו הוא שנושא את האותות. וזה גם מסביר למה כל כך הרבה מהאנשים שמוכרים תוכנות להסרה או גלאים זקוקים לבדיקה מעמיקה יותר. חלק גדול מהם מוכרים משהו שלא באמת עובד. זה שמן נחשים. אבל קודם כל, השאלה שאני מקבל מאנשים שכותבים בעצמם ומשתמשים ב-AI לעריכה וליטוש, כי אני חושב שזו סוגיה גדולה. נניח שהשקעתם שבוע בכתיבת משהו, דו"ח, טיעון, עבודה לבית הספר, לא משנה מה, וזה הטיעון שלכם. אלו הדוגמאות שלכם. זה מבוסס על הניסיון שלכם. ואז אתם מבקשים מ-AI לעזור לכם. עכשיו, יש כמה דרכים שזה יכול להתפתח, תלוי כמה אתם משתמשים בבינה מלאכותית. אתם יכולים לבקש משוב. הנה מאמר שכתבתי, ChatGPT, תגיד לי אילו חלקים בו מבלבלים . אל תשנה כלום, רק תגיד לי איך אני יכול לשפר את זה. ואז אתם עושים את העבודה בעצמכם ומבצעים את השינויים בכתיבה שלכם, בהקלדה שלכם. זה כנראה לא יפעיל שום התראה. אתם מקבלים משוב, אבל אתם מחליטים מה לשנות ואתם מבצעים את השינויים. או שאתם יכולים לבקש הגהה. אתם יכולים לבקש תיקוני איות ופיסוק. או לחלופין, אתם מבקשים שכתוב מלא של הכל בסגנון קולע יותר או בסגנון של אחד הסופרים האהובים עליכם. אלו רמות שונות מאוד של מעורבות AI, וחלקן יפעילו את החלת סימן המים. אחרות לא. זה נוגע לכמות התוכן שנוצר על ידי המודל, יותר מאשר לעצם השימוש בו. אנתרופיק אומרים שהגהה קלה עשויה לתת לסימן המים מעט מאוד להיאחז בו, כי אין הרבה שינויים. קשה להשאיר את טביעת האצבע הזו כי זה לא משנה את המילה" אפור "ל"סגלגל" או ל"רטוב ". במקום זאת, הוא רק עובר ומתקן שגיאות איות. אבל שכתוב נרחב יוצר יותר הזדמנויות לבחירת אסימונים, ולכן גם להטמעת סימן המים. אז אנחנו לא יכולים לומר שפסיק אחד מתוקן או טעות כתיב אחת שתוקנה יהפכו את המסמך כולו לניתן לזיהוי באופן אמין. זה לא המצב. סביר מאוד שלא. אבל, אנחנו גם לא יכולים להבטיח שגרסה משוכתבת תחזור" נקייה ", כיוון שאתם סיפקתם את הרעיונות המקוריים. זה לא משנה, כי בוצע מספיק מניפולציה על ידי הבינה המלאכותית כדי לסמן זאת כטקסט שנוצר באמצעות בינה מלאכותית. זהו סולם נע, וההסתברות שסימן המים יתווסף באופן חד-משמעי עולה ככל שיותר טקסט נוצר על ידי הבינה המלאכותית, ובסף מסוים הגלאי ישתנה מ"לא, זו לא בינה מלאכותית" ל"כן , זו בינה מלאכותית ". כעת, משהו שחשוב מאוד לציין הוא שיש גלאים רשמיים. לאנשים שמוכרים את הכלים האלה אין גישה לאותם גלאים רשמיים. אז, לכל גלאי בינה מלאכותית, מסיר סימני מים וכדומה–אין להם גישה לגלאים הרשמיים. אז מה שהם מוכרים הוא, ובכן, או שקר מוחלט או ניחוש מושכל. אבל מכיוון שאין להם גישה ליכולת של OpenAI ו-Anthropic לזהות אם למשהו יש סימן מים, הם באותו חושך שבו אנחנו נמצאים. אז, גם ל- Anthropic וגם ל-OpenAI יש כלים שיכולים לחפש דפוסים סטטיסטיים ולומר כן או לא, זה נוצר על ידי קלוד (Claude) או על ידי ChatGPT. אבל למי יש גישה לכלים האלה? האם לבוס שלך יש? לא. ומה ��גבי הלקוח שלך? לא , סביר מאוד שלא. ומה לגבי המרצה שלך באוניברסיטה? לא, אין להם גישה לכלים האלה. Anthropic שחררה את הגלאי שלה בתצוגה מקדימה מוגבלת לשותפים מסוימים. מוגבל מאוד. התקשיתי למצוא מישהו שבאמת יש לו גישה לזה, ואני חיפשתי. אז, הם אמרו לפני כמה חודשים שהם יהפכו את זה לזמין, אבל הם מעולם לא אמרו למי. אז טכנית, כן, הם עשו זאת. אנחנו פשוט לא יודעים למי יש גישה לזה, ובטח שלא לקהל הרחב. אז, ממשק הזיהוי ( API) של Anthropic זמין בתצוגה מקדימה פרטית עבור ארגונים זכאים. אנחנו פשוט לא יודעים מי הארגונים האלה, אבל כנראה שיהיו אלה ממשלות, בתי משפט, מוסדות מחקר, אולי אוניברסיטאות, אבל לא בהכרח בשביל לבדוק את העבודות שלכם. וה-OpenAI היו הרבה יותר פתוחים לגבי זה. הם בעצם אמרו שגלאים יכולים לעשות שני סוגים של טעויות. הם יכולים לדווח על סימן מים כשאין כזה, שזו אזעקת שווא, או לפספס סימן מים שקיים, שזו החמצה. ההערכות שלנו להלן ממחישות חלק מהאתגרים. אז, הם היו הרבה יותר פתוחים בנושא הזה מאשר Anthropic. הם אמרו," תראו, זו לא טכניקה ללא פגמים. טקסט קצר או מוגבל יותר קשה יותר לזיהוי. ידענו זאת כבר לגבי טכנולוגיית SynthID, ומכיוון שזה נשמע דומה מאוד, מדובר בהתפלגות סטטיסטית, אותו הדבר נכון גם כאן. עם שיעור חיובי שגוי מתוכנן של 1 %, הגלאי שלנו זיהה סימני מים בכ -80%מקטעים של 200 אסימונים. אז, זה בערך 150 מילים, בערך, באנגלית לפחות. בהשוואה ל -95%מקטעים של 400 אסימונים, כלומר 300 מילים בערך, עבור תוכן כמו פסיכולוגיה. ורק פסיכולוגיה, כנראה. שיעורי הזיהוי היו נמוכים משמעותית עבור תוכן כמו מתמטיקה, שבו יש פחות גמישות בבחירת המילים. אז, משהו כמו ספרות, שירה, הוא יכול להזיז הרבה מילים, שירה, אני אשים את זה במרכאות. אממ הוא יכול להזיז הרבה מילים, לכן יש לו הרבה גמישות להוסיף מילים שונות, אממ וזה עדיין הגיוני. אם זה קוד, אם זו מתמטיקה, אתה לא יכול לעשות את זה כי זה שובר את המתמטיקה, זה שובר את הקוד. אה והם גם ציינו שעריכה יכולה להחליש את סימן המים. בהערכה של קטעי 400 אסימונים, החלפת 10% מהמילים במילים נרדפות הפחיתה את הזיהוי מ -92%ל -66%. זה רק 10%מהמילים. ואם מחליפים 25%מהמילים בכתיבה מחדש, זה יורד ל -17%דיוק מבחינת זיהוי. נורא. אז, כתיבה מחדש עובדת. כתוצאה מכך, ChatGPT או OpenAI אמרו, "תראו , בעצם הגלאים שלנו קצת גרועים." והם אמרו, " המגבלות הללו תורמות להחלטה שלנו לספק גישה ראשונית לגלאי רק לחוקרים מאושרים ולארגונים מומחים שיכולים לעזור להעריך אמינות ושימושים אחראיים." אז, הם מגבילים בתחילה את גלאי הטקסט לארגונים מומחים. אז, הם כמו Anthropic שומרים את זה לעצמם, אממ מה שאומר שאף אחת מהחברות לא נותנת לציבור גישה לטכנולוגיות הללו. אז, כל מי שמוכר כלי זיהוי, כלי הסרת סימני מים פשוט מדבר שטויות. סליחה. אלא אם כן יש להם גישה לתצוגות המקדימות המוגבלות מאוד האלה, אין להם, אממ כי זה הולך להישמר למקרי שימוש ספציפיים ביותר. אז, אם מישהו שולח לך אחוז בינה מלאכותית שאומר, "זה 80% בינה מלאכותית", תשאל מאיפה זה הגיע, כי רוב הסיכויים שזה שטויות. תשאל אותם, "באיזה כלי השתמשת? באיזו שיטה? מה המספר הזה אמור להביע?" זו תרופת אליל ". ואני יודע שמתחת לסרטון הזה ביוטיוב מאוחר יותר, יהיו לי הרבה כלי זיהוי בינה מלאכותית שיגידו," הו, כדאי לך להשתמש בזה "." אני הולך לחשוף את כולכם כי זה שטויות מוחלטות ". אז, האם אפשר להסיר את סימן המים? עם סימן המים של Anthropic Claude, חשבנו שהתשובה עשויה להיות כן, אבל עכשיו יש לנו הוכחות מסימן המים של ChatGPT שזה אכן המקרה. אם משנים את הניסוח, אפשר להחליש את הזיהוי מהר מאוד. אממ, אז כפי שרק הראיתי לכם, אם מחליפים 25%מהטקסט, כלומר רבע מהטקסט, אפשר להפחית את הדיוק ל -17%, שברוב המקרים יוביל להתעלמות ממנו. אממ, הם בעצם אומרים שזו בעיה קשה עבורם לטיפול. אממ, ושהגלאים האלה די לא מדויקים. אני חושב שלפחות זה מאוד כנה מצדם, אה אממ וזו הסיבה שהם נותנים לאי-הפצה רחבה של זה. אבל, והם חכמים כאן, זה גם מאפשר להם לעמוד בהתחייבויות שלהם תחת חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי. זכרו, זו הסיבה שהחברות האלה מוציאות את הגלאים האלה, מוציאות את ה, אה, סימני המים האלה. אממ, אחרת, הם יכולים להיקנס, והם יכולים להיקנס בסכום כסף רציני. אבל, כל עוד הם יכולים להראות שהם השקיעו מאמצים בכיוון, הם בסדר. ובכנות, מגיע להם קרדיט על כך. הם היו פתוחים לגבי זה. הם אמרו שזה מה שאנחנו יכולים לעשות. הם הגבילו את זה לאיחוד האירופי בלבד, בניגוד ל-Anthropic. ואז הם אמרו שגם אז יש לנו גלאי מוגבל. הם הפכו את זה למשהו די חסר משמעות. בעוד ש-Anthropic במקום זאת עשתה מזה עניין גדול וגרמה לתדהמה ציבורית ולאלפי אנשים להילחץ מהם בגלל סימן המים שלהם. זה ספר מהלכים נפוץ מאוד. Anthropic נוטה להעצים חדשות, בעוד ש- ChatGPT, OpenAI, נוטות להצניע אותן. ספרי מהלכים שונים מאוד כשמדובר ביחסי ציבור. אז, בואו נניח שסימן מים מזוהה. אה, הגלאי מצא איתות. מה קורה? האם זה אומר שבינה מלאכותית כתבה את כל הדבר? האם היא שכתבה משהו שכתבת? האם השתמשת בה לצורך תרגום ? האם בילית שעות בעריכת טיוטות? אלו סיפורים שונים מאוד, מאוד, וסימן מים יכול לספר לנו דברים שונים. ושוב, OpenAI היו כנים לגבי מה זה יכול ומה זה לא יכול להגיד לנו. סימני מים בטקסט מספקים איתות מוגבל לגבי התפקיד שהמערכות שלנו מילאו בקטע. חשוב להבין מה ניתן ומה לא ניתן להסיק מתוצאת זיהוי. סימן מים אינו מודד תרומה אנושית. הוא יכול לציין שמערכת של OpenAI יצרה או עיבדה חלק מהטקסט, אך לא כמה שיקול דעת, עריכה או יצירתיות אנושית הושקעו בו. לכן, זה לא אחוז של" זה AI "ו"זה מעשה ידי אדם". דבר כזה לא יכול להתקיים. ראינו זה עתה שאין להם אפילו את הדיוק לומר אם נעשה שימוש ב-AI או לא. אז הם בוודאי לא יכולים לסמן שחלק זה הוא אנושי וחלק זה הוא AI. פשוט אי אפשר לעשות את זה בשלב זה. השני, ממש חשוב. קיבלתי המון אנשים, מאות אנשים, שהגיבו על כך בסרטונים שלי, אומרים שהסיבה שאנתרופיק ועכשיו OpenAI מוסיפות סימני מים היא כדי שיוכלו לתבוע בעלות. לא. סימן מים אינו קובע בעלות או אחריות. הוא לא קובע למי שייך הטקסט, אם השימוש בו היה חוקי, אם נדרש גילוי, או מי אחראי עליו. הרבה אנשים אמרו שסימן המים מאפשר לחברות האלו לומר, "אה, זה הקניין הרוחני שלנו". "אנחנו כעת הבעלים של מה שדיברת עליו עם הבינה המלאכותית שלנו". לא, זה שטויות. וכפי שניתן לראות, אחת הסיבות לכך שהם לא רוצים את זה, ללא קשר לשאלה אם השימוש היה חוקי או אם נדרש גילוי, היא שהם לא רוצים להיות בעלים של הטקסט שכולם מייצרים, כי זה עלול לסבך אותם בצרות משפטיות אם אנשים, אתם יודעים, מייצרים דברים בעייתיים. אנשים שואלים איך ליצור פצצות, וכו ', וכו', ואם הם מצליחים להוציא את המידע הזה מה-AI, זה טכנית הופך לבעלות של OpenAI או אנתרופיק. הם לא רוצים שום קשר לזה. אז אני רואה הרבה אנשים אומרים שהם גונבים את הרעיונות העסקיים שלי, גונבים את רעיונות הספרים שלי. לא, לא אכפת להם. באמת לא אכפת להם. סימן מים אינו מזהה את המשתמש. הוא לא משייך אדם, ארגון, חשבון או הנחיה לשיחה עם הטקסט, כך שאין בו מידע מזהה על המשתמש. סימן מים אינו מאמת דיוק. הוא לא יכול לומר לך אם הקטע נכון, מטעה, מזיק או מוצג בהקשר הנכון. זה הגיוני. שוב, מודלי שפה גדולים אין להם, אין להם מאגר נתונים של עובדות נכונות ושגויות. פשוט אין להם. יש להם מאגר נתונים של מין יחסים, יחסים סמנטיים, יחסי משמעות בין אסימונים שונים, מושגים שונים, אבל אין להם פנקס של מה נכון ומה לא. דבר כזה כמעט בלתי אפשרי ליצור . ושוב, חשוב לציין, היעדר סימן מים מזוהה אינו מוכיח כתיבה אנושית. טקסט שנוצר בכלים של OpenAI עשוי להיות קצר מדי, ערוך או מתורגם מכדי שהזיהוי יעבוד בצורה אמינה. אז רק בגלל שמשהו לא מציג סימן מים של OpenAI, זה עדיין יכול היה להיווצר על ידי ChatGPT. זה פשוט קצר מדי. אולי זה נערך, וראינו כמה מהר זה פוגע בסימן המים, או שאולי זה תורגם. הכל יכול להגיע גם ממודל אחר. אז, זה עשוי להגיע ממודל ChatGPT ישן שאין בו סימן מים. זה עשוי להגיע מקלוד ( Claude). מזהה סימני המים של OpenAI לא יוכל לזהות סימן מים של קלוד ולהפך. וגם עם ג'מיני ( Gemini), ועם גלוק (Glock). או שאתם יכולים להשתמש במודל שלא מטביע סימן מים, למשל. אגב, אלו לא המודלים הסיניים, כי הרבה אנשים אומרים, "אה , פשוט אשתמש במודל סיני". "הם מטביעים סימני מים. זה עשוי להגיע גם ממודלים לא נתמכים שקדמו להטבעת סימני מים, או שנוצרו על ידי כלים של חברה אחרת. אז, רק בגלל שאין סימן מים זה לא בהכרח אומר כלום. אז, המערכת הזו כולה כל כך מפוצלת, ויש לנו חוסר כזה בנראות לגבי מה מסומן בסימן מים ומה לא, שזה הופך לסוג של לא חשוב. ואני רוצה להצביע על זה. כולם הפסיקו להתרגש כשקלוד הכריזה לראשונה על הטבעת סימני מים, אנשים היו זועמים. פרסמתי כמה סרטונים על זה, וכולם הצליחו מאוד מאוד, כי זה היה נושא רגיש. אנשים היו מאוד כועסים על כך שהעבודה שלהם מסומנת בסימני מים. קיבלתי המון תגובות שאומרות," אני אפסיק להשתמש באנתרופיק ( Anthropic). לעזאזל איתם. אני הולך להשתמש במודלים סיניים. אני הולך להשתמש ב-ChatGPT. " שניהם, כפי שציינתי, משתמשים בסימני מים. נראה שהוויכוח הזה, והזעם סביב סימני המים , דעכו. האם כולם פשוט החליטו שזה בסדר? האם הם הפסיקו להתרגש? עדיין מגיעות שאלות מהסרטונים הקודמים שלי לגבי האם המזהה זמין. לא. האם עריכה נחשבת? כן, אם עורכים מספיק סימן המים ייעלם . והאם מסירים עובדים? לא, הם לא. החששות האלה לא נעלמו כבמטה קסם, אבל אני מניח שעבור הרבה אנשים עדיין לא הייתה השלכה יומיומית ברורה. הם עדיין צריכים לשלוח אימייל, לסיים מסמך, לנהל את העסק, לחבר מאמר. סימן המים בלתי נראה, והבודק לא קיים. עבור רוב האנשים, הציבור לא יכול לבדוק את זה. רוב הארגונים לא יכולים לבדוק אם יש סימן מים. אז, למי אכפת? חדשות הבינה המלאכותית נעות במהירות בלתי נתפסת. מודל חדש יוצא וכולם עוברים לדבר עליו במקום. אנחנו ממשיכים הלאה. ולאנשים יש דברים אחרים לדאוג מהם , דברים אחרים לכעוס עליהם, כמו למשל לאחרונה הסיכוי של 10% שבינה מלאכותית תשמיד את האנושות. העניין הוא שעם כותרות החדשות הגדולות, הנוצצות והמוגזמות האלה, סוג של פנטזיות מדע בדיוני על זה שבינה מלאכותית תהרוג את כולנו, אם אנחנו ננעל על אלו, והם נושאים חשובים, אבל אם ננעל עליהם, נשכח את ההשפעה של בינה מלאכותית ברגע זה ממש. אנחנו מתמקדים בעתיד במקום בהווה. וקורה המון עם בינה מלאכותית כרגע בעולם העבודה, בסימני מים, בפרטיות, שצריך לתת להם תשומת לב. וככל שאנחנו מתמקדים יותר בפנטזיה ובמדע הבדיוני, כך גדל הסיכוי שנפספס את מה שבאמת חשוב כרגע. אז, מבחינת מה לעשות בפועל , הייתי ממשיך להשתמש בבינה מלאכותית, אבל הייתי קצת יותר מחושב בעבודה שבה סוגיות של כתיבה וציפיות לקוח הן קריטיות. אז אם אתם עובדים עבור לקוח או מגישים חיבור, הייתי מוכן להראות את המקור של העבודה שלי. אם כתבתם את זה, שמרו גרסאות שיש לכם לפני שאתם מבקשים מבינה מלאכותית לשנות משהו. עקבו אחרי עריכות. השתמשו בהיסטוריית גרסאות כדי להשוות בין טיוטות, כך שתוכלו לראות את התוצר מתגבש. פשוט תגנו על עצמכם. נקטו באמצעי זהירות למקרה שיקראו לכם ותצטרכו להוכיח שעשיתם את העבודה בעצמכם. וגם, סכמו על הכללים. אם אתם עובדים עם לקוח ששונא שימוש בבינה מלאכותית, ודאו שאתם יודעים זאת וניהלתם את השיחה הזו לפני מסירת העבודה. אתם צריכים לעמוד בציפיות שלהם. ואם הם יגלו שהשתמשתם בבינה מלאכותית כשסיכמתם שלא, ובכן, זו בעיה גדולה יותר מאשר עצם השימוש ב-AI. בנקודה הזו מדובר בבעיית אמון. אז אתם צריכים להבין, האם הם מרוצים משימוש שלכם ב-AI לעזרה במחקר, הגהה או כתיבת טיוטות? האם צריך להרחיק מידע סודי מכלי עבודה מסוימים? כן, כנראה שכן. אתם צריכים לשאול את השאלות האלו מוקדם. והרבה יותר קל לשאול אותן לפני שמישהו כועס ומחפש נקמה. בכתיבה, אתם גם רוצים לשמור על הקול הייחודי שלכם. נסו לבקש מהבינה המלאכותית לסמן בעיות ולהציע עריכות לפני שפשוט תגידו לה:" היי, תכתוב את זה מחדש בשבילי ". כי זה בסוף לא רק יישא את סימן המים של ה-AI, אלא גם יישמע כמו בינה מלאכותית. אנחנו לא צריכים להאציל את כל החשיבה וכל שיקול הדעת שלנו לבינה מלאכותית רק כי אנחנו יכולים, כי זה הופך אותנו לעצלנים. זה הופך אותנו לכותבים עצלנים, ליוצרים עצלנים. עכשיו, יצרתי למעשה אוסף קטן של כלים שיכולים לעזור לכם. אם אתם רוצים קצת עזרה, זו ערכת כלים חינמית לכתיבה בעזרת בינה מלאכותית, והיא תהיה מקושרת מתחת לסרטון היוטיוב הזה. היא מאגדת מיומנות לזיהוי בינה מלאכותית, הנחיות עריכה, וכמה כלים חינמיים מ-GitHub שכדאי להוסיף לתהליך העבודה שלכם. מיומנות זיהוי הבינה המלאכותית עוזרת לסמן ניסוחים חוזרים והרגלים אחרים כמו מקביליות שליליות שגורמים לכתיבה של בינה מלאכותית להישמע גנרית ביותר. אתם עדיין צריכים לקרוא את התוצרים. אתם עדיין צריכים דוגמאות משלכם, דעות, שיקול דעת וכו '. אבל זה פשוט יעזור לכם לגרום לטקסט להישמע קצת פחות כמו בינה מלאכותית. עכשיו, שום דבר מזה, אף אחד מהדברים שאני מספק לכם בערכת הכלים הקטנה הזו , שוב, היא בחינם, לא מבטיח לנצח את גלאי סימני המים. אף אחד לא יכול לומר את זה. ואם מישהו אומר, תתעלמו ממנו. הם מנסים למכור לכם משהו. אבל אנחנו לפחות יכולים לגרום לכתיבת הבינה המלאכותית שלנו להישמע קצת פחות כמו ממוחשב, למען כולנו, בבקשה. אז בדקו את הקישור למטה אם אתם רוצים להשיג עותק של המדריך למיומנויות החינמיות ולערכת הכלים, כולל הוראות איך להתקין אותם ב-ChatGPT וב-Claude. וכשאתם כבר שם למטה, ודאו שאתם נרשמים כאן ביוטיוב כדי לקבל עוד עצות פרקטיות על בינה מלאכותית ללא כל ההייפ . תודה רבה. Chat GPT está obteniendo marcas de agua invisibles. Si lo usas para escribir correos, posts de LinkedIn o un libro para un cliente, llevará una marca de agua incluida. La pregunta obvia es si alguien puede tomar tu texto, ponerlo en una herramienta y averiguar si usaste inteligencia artificial. ¿Y si escribiste el maldito texto tú mismo y luego le pediste a Chat GPT que lo corrigiera?¿ Seguirá teniendo marcas de agua? Sí, es posible. Tuvimos una gran reacción hace un par de meses cuando Claude presentó esto. Mucha gente en ese momento dijo que se pasaría a Chat GPT y he recibido literalmente miles de comentarios diciéndome que habían terminado con Claude. Y en ese momento dije: "Oye, sabes que Open AI también va a hacer esto, ¿verdad? Y lo harán antes de diciembre, cuando entren en vigor las reglas y tengan que hacerlo". Y aquí estamos. Open AI ha anunciado su propia versión. Agregarán marcas de agua a sus resultados. Ahora bien, existen algunas diferencias y, como con Claude, se venden muchas tonterías al respecto. Detectores, eliminadores, herramientas que prometen hacer tu trabajo indetectable. Tonterías. Es un truco de magia. Echemos un vistazo a lo que ha cambiado en los últimos meses y en qué se diferencia de la marca de agua de Claude, porque lo es en aspectos muy importantes. En primer lugar, echemos un vistazo al anuncio real que se publicó el 5 de octubre. Es de Open AI. Básicamente, dice que el texto de Chat GPT y Codex que cumpla los requisitos en la UE, específicamente, recibirá la marca de agua a medida que se implemente en las próximas semanas. Por lo tanto, ya tenemos dos situaciones muy diferentes aquí. Es muy diferente a Claude porque optaron por una marca de agua mundial. ¿Por qué? Si usas Chat GPT en la UE, sí, es algo a lo que debes prestar atención. Fuera de la UE, el anuncio no establece que sea una opción predeterminada mundial, lo cual es extraño, ¿verdad? Porque cuando Anthropic lanzó su marca de agua, dijeron que tendrían que hacerlo en todo el mundo porque no pudieron encontrar una buena solución que se aplicara solo a la UE. Por lo tanto, no eran globales y todos tenían su texto marcado con una marca de agua de Claude . Entonces, ¿qué pasa aquí? Mi nombre es Kyle. Ayudo a los emprendedores a usar la IA en sus negocios sin necesidad de convertirse en ingenieros. Si quieres explicaciones más prácticas como esta, suscríbete y mi boletín gratuito está enlazado más abajo. La explicación de Anthropic en ese momento fue básicamente: "Mira, no tenemos forma de hacer cumplir esto de una manera que podamos geovallarlo. Así que tendrá que hacerse en todo el mundo". Y ahora OpenAI está sacando su propia marca de agua, que solo está disponible dentro de la UE, lo que significa que no es una limitación técnica. La han bloqueado por región dentro de ChatGPT , por lo que solo estará disponible en la Unión Europea en este momento. Por lo tanto, creo que es justo preguntar: "¿Por qué un proveedor ha logrado hacer esta distinción y el otro no?" Lo más probable es que, si Anthropic hubiera querido geovallarlo y tenerlo solo en la UE, lo habría hecho. Obviamente es factible, como OpenAI nos acaba de mostrar, lo que nos lleva a la conclusión de que quieren que su trabajo tenga una marca de agua. Creo que no hay otra forma de evitarlo. Y he hablado largo y tendido en otros vídeos sobre por qué podría ser así . Les ayuda con los datos sintéticos. Les ayuda a saber qué ha creado la inteligencia artificial, porque así pueden excluirlo de su conjunto de entrenamiento. Ahora bien, creo que es importante reiterar cómo funcionan realmente estas marcas de agua. De nuevo, miles de comentarios de personas que hacen este tipo de preguntas y todavía no queda claro para mucha gente cómo funciona el mecanismo y, por lo tanto, había mucha desinformación y gente vendiendo detectores y eliminadores de aceite de serpiente que en realidad no funcionan. Así que tenemos que repasar esto rápidamente de nuevo. He hablado largo y tendido sobre esto en otros vídeos, que pondré en pantalla ahora mismo. Imagina que la IA está terminando una frase. Predice el siguiente token. Así es como funcionan los modelos de lenguaje grandes. El clima es frío y mm en blanco. ¿Cuál es la siguiente palabra? El clima es frío y gris. Genial. Podría haber elegido otra palabra razonable. Y en un pasaje más largo, habrá muchas pequeñas opciones como esta. El clima es frío y miserable. El clima es frío y húmedo. El clima es frío y taciturno. Todas estas son posibles formas de completar la oración. Todos estos son posibles siguientes tokens en la secuencia. Lo que hace la marca de agua es cambiar la distribución estadística. Cambiará la elección de cómo o qué palabra se ha elegido como el siguiente token, dejando un patrón estadístico, una huella digital en la redacción. Esta ilustración, obviamente, es deliberadamente simple. El uso de una palabra, gris, por sí sola no prueba absolutamente nada. No es que ChatGPT siempre vaya a elegir gris en lugar de húmedo, sino que se trata más bien de los patrones en la totalidad del resultado, varios párrafos. Cada pequeña decisión deja un rastro como una huella digital. Y si tienes un patrón lo suficientemente largo, un pasaje lo suficientemente largo y el detector adecuado, el patrón puede revelarse y podemos decir que esto está escrito por ChatGPT o que esto ha sido escrito por Claude. Bueno, esto es de la fuente oficial de OpenAI que describe cómo funciona realmente la marca de agua. Nuestra tecnología de marca de agua de texto TextGrain, que no es SynthID, pero probablemente se base en tecnologías similares, añade una señal estadística invisible a las elecciones de palabras del modelo, exactamente igual que SynthID de Google , que es el sistema subyacente dentro del sistema Claude también. Nuestro detector busca esa señal para evaluar si un pasaje contiene una marca de agua de OpenAI. Hallarás más detalles sobre el funcionamiento de TextGrain en nuestro informe técnico. Lo pondré debajo del vídeo de YouTube para que puedas encontrarlo, así como un enlace donde te daré un paquete de recursos relacionados con esto, y estará en el boletín informativo. En nuestras evaluaciones, TextGrain igualó o superó el rendimiento de otros enfoques que probamos, incluido SynthID . Esto es de Google para texto. Aun así, el buen rendimiento en condiciones ideales no garantiza una detección fiable en el uso diario. Voy a hablar de esto porque podemos obtener falsos positivos, lo cual es muy, muy peligroso. Bueno, su explicación es que básicamente las probabilidades de elección de palabras más una clave secreta les permiten detectar. No es así, y esto es algo que debo dejar claro. No requiere espacios invisibles ni caracteres adicionales. No hay Unicode que se introduzca. No se añade nada. No utiliza más tokens. No son mensajes ocultos que digan que esto está escrito por ChatGPT. No se está utilizando nada tan burdo. En cambio, es una distribución estadística. Esto significa que la marca de agua permanece con la escritura. Es importante tener esto en cuenta. Si copias el texto en un documento de Word o en TextEdit, eso no hace nada. La marca de agua sigue ahí. Las palabras siguen ahí. Las palabras, la distribución y la elección de las palabras constituyen la marca de agua. Por lo tanto, si lo pegas como texto sin formato, no importa. Son las mismas palabras. Si vuelves a escribirlo todo manualmente, es decir, sales de ChatGPT y lo escribes todo en Word, no importa. Seguirá teniendo la marca de agua porque está en la elección de palabras. Podrías hacerlo, y este es el ejemplo que he dado antes. Podrías tu salida de ChatGPT, grabarla en una tablilla de piedra, podrías enterrar esa tablilla de piedra, tu amigo podría desenterrarla, sacar una foto y enviársela por correo electrónico al Palm Pilot de alguien; desde ese Palm Pilot, podrían escribirla en un papel y luego entregársela al detector, y seguiría teniendo la marca de agua. Quitarla de medio a medio, copiarla y pegarla no hace nada porque el texto en sí, la elección de palabras, es la marca de agua. Aquí hay una distinción muy, muy importante. Entonces, la gente escucha una marca de agua invisible y se imagina una pequeña etiqueta que puede borrar, algún tipo de metadatos. Pero no, la redacción en sí misma lleva las señales. Y esto también explica por qué tanta gente que vende eliminadores o detectores necesita una mirada más atenta. Muchos de ellos venden algo que no funciona. Y es un aceite de serpiente. Sin embargo, primero, la pregunta que me hacen constantemente las personas que escriben por sí mismas y usan IA para editar y ordenar, porque creo que este es un gran problema. Digamos que has pasado una semana escribiendo algo, un informe, un argumento, no sé, un trabajo para la escuela, lo que sea, y es tu argumento. Son tus ejemplos. Está escrito sobre tu experiencia. Y luego le pides ayuda a la IA. Ahora bien, esto puede hacerse de varias maneras, dependiendo de lo mucho que uses la inteligencia artificial. Podrías pedir retroalimentación. Aquí tienes un ensayo que he escrito, chatea con GPT, dime qué partes de esto te resultan confusas. No cambies nada, pero dime cómo puedo mejorarlo. Y luego tú mismo haces el trabajo y haces los cambios en tu propio texto, escribiéndolo. Probablemente eso no marque nada. Estás recibiendo comentarios, pero tú decides qué es lo que debes cambiar y realizas los cambios. O podrías estar revisando. Podrías pedir correcciones de ortografía y puntuación. O, potencialmente, pedir una reescritura completa de todo en un estilo más impactante o que coincida con uno de tus escritores favoritos. Estas son cantidades muy diferentes de participación de la IA y algunas activarán la aplicación de la marca de agua. Otras no. Se trata de la cantidad generada por el modelo más que del uso en sí. Por lo tanto, Anthropic dice que una ligera corrección de pruebas puede dar a la marca de agua muy poco a lo que adherirse porque no cambia mucho. Es difícil dejar esa huella porque no cambia la palabra gris por malva o por mojado. En cambio, revisa y realiza cambios ortográficos. Pero una reescritura exhaustiva crea más oportunidades para la selección de tokens y, por lo tanto, para la aplicación de la marca de agua. Por lo tanto, no podemos decir que una coma corregida o un error ortográfico que se haya corregido harán que todo el documento sea detectable de forma fiable de forma automática. Ese no es el caso. Es muy probable que no lo haga . Pero tampoco podemos prometer que una versión reescrita saldrá limpia porque usted proporcionó las ideas originales. Eso no importa porque la IA ha realizado suficiente manipulación para marcarla como inteligencia artificial generada mediante IA. Es una escala móvil y la probabilidad de que la marca de agua se añada de forma concluyente aumenta cuanto más texto genera la IA y, en un umbral determinado, el detector cambiará de no, esto no es IA a sí, esto es inteligencia artificial. Ahora bien, algo que es muy, muy importante señalar es que existen detectores oficiales. Las personas que venden estas herramientas no tienen acceso a esos detectores oficiales. Por lo tanto , cualquier detector de IA, eliminador de marcas de agua de IA, etc., no tiene acceso a los detectores oficiales. Bueno, lo que están vendiendo es, bueno, o una mentira total o una suposición. Pero, como no tienen acceso a la capacidad de OpenAI y Anthropic para detectar si algo tiene una marca de agua, están tan a oscuras como nosotros. Tanto Anthropic como OpenAI tienen herramientas que pueden buscar patrones estadísticos y decir sí o no, esto ha sido generado por Claude o por ChatGPT. Pero, ¿quién tiene acceso a esas herramientas?¿Tu jefe? No. ¿Y tu cliente? No, es muy poco probable. ¿Y tu profesor en la universidad? No, no tienen acceso a estas herramientas. Anthropic ha lanzado su detector en versión preliminar limitada para ciertos socios . Muy limitada. Me ha costado encontrar a alguien que realmente tenga acceso a esto y he estado buscando. Hace un par de meses dijeron que lo pondrían a disposición, pero nunca dijeron para quién. Así que, técnicamente sí, lo tienen. Simplemente no sabemos quién tiene acceso a él y, desde luego, no al público en general. La API de detección de Anthropic está disponible en vista previa privada para organizaciones elegibles. No sabemos cuáles son esas organizaciones, pero es probable que sean gobiernos, tribunales de justicia, instituciones de investigación o universidades, pero no necesariamente para revisar tus ensayos. OpenAI ha sido mucho más abierto al respecto. Básicamente, ha dicho que los detectores pueden cometer dos tipos de errores. Pueden informar de una marca de agua cuando no la hay, un falso positivo, o pasar por alto una marca de agua que sí la hay, un falso negativo. Nuestras evaluaciones a continuación ilustran algunos de los desafíos. Han sido mucho más abiertos al respecto que Anthropic. Dijeron: " Mira, esta no es una técnica perfecta. Los textos más cortos o restringidos son más difíciles de detectar. Ya sabíamos esto sobre la tecnología SynthID, y como parece que es muy similar, su distribución estadística, aquí ocurre lo mismo. Con una tasa objetivo de falsos positivos del 1%, nuestro detector identificó marcas de agua en aproximadamente el 80%de 200 pasajes simbólicos. Por lo tanto, son alrededor de 150 palabras, aproximadamente, al menos en inglés. En comparación con el 95%de 400 pasajes simbólicos, es decir, unas 300 palabras más o menos, para contenido como psicología. Y solo psicología, al parecer. Las tasas de detección fueron sustancialmente más bajas para contenido como matemáticas, donde hay menos flexibilidad en la elección de palabras. Por lo tanto, algo como literatura, poesía, puede mover muchas palabras, poesía, lo pondré entre comillas. Puede mover muchas palabras, por lo tanto, tiene mucha flexibilidad para agregar palabras diferentes, y aún así tiene sentido. Si es código, si son matemáticas, no puedes hacer eso porque rompe las matemáticas, rompe el código. Y también han señalado que la edición puede debilitar la marca de agua. En una evaluación de 400 pasajes de tokens, reemplazar el 10%de las palabras con sinónimos redujo la detección del 92% al 66%. Eso es solo el 10%de las palabras. Y si reemplazas el 25%de las palabras con una reescritura, se reduce al 17%la precisión en términos de detección. Terrible. Entonces, la reescritura funciona. Como resultado de esto, ChatGPT u OpenAI han dicho:" Mira , básicamente nuestros detectores son una basura ". Y han dicho:" Estas limitaciones contribuyen a nuestra decisión de proporcionar acceso inicial al detector solo a investigadores aprobados y organizaciones expertas que puedan ayudar a evaluar la confiabilidad y los usos responsables "." Entonces, inicialmente están limitando el detector de texto a organizaciones expertas. Entonces, son como Anthropic reteniéndolo, lo que significa que ninguna de las empresas está dando acceso público a estas tecnologías. Entonces, cualquiera que venda herramientas de detección, herramientas de eliminación de marcas de agua, básicamente está hablando por hablar. Lo siento. A menos que tengan acceso a estas vistas previas muy limitadas, no lo hacen, porque se reservarán para casos de uso extremadamente específicos. Entonces, si alguien te envía un porcentaje de IA que dice: "Esto es 80%IA", pregúntale de dónde salió, porque lo más probable es que sea una tontería. Pregúntale: "¿Qué herramienta usaste ?¿Qué método?¿Qué dice significar esa cifra?". "Es aceite de serpiente. Y sé que debajo de este video en YouTube más adelante, voy a tener muchas herramientas de detección de IA que dicen:" Oh, deberías usar esta "." Voy a llamarles la atención porque es una tontería absoluta. Entonces, ¿pueden eliminar la marca de agua? Nosotros, con la marca de agua Anthropic Claude, pensamos que el caso podría ser sí, pero ahora tenemos pruebas de la marca de agua ChatGPT de que este es el caso. Si cambias la redacción, puedes debilitar la detección extremadamente rápido. Bueno, como acabo de mostrarte , si reemplazas el 25%del texto, es decir, una cuarta parte del texto, puedes reducir la precisión al 17%, lo que en la mayoría de los casos hará que se ignore. Básicamente, están diciendo que este es un problema difícil de abordar para ellos. Y que estos detectores son bastante imprecisos. Creo que esto es al menos muy honesto por su parte, y es la razón que dan para no publicar esto ampliamente. Pero, y están siendo inteligentes aquí, también les permite cumplir con sus obligaciones según la Ley EUAI. Recuerda, esta es la razón por la que estas empresas están instalando estos detectores, instalando estas marcas de agua. De lo contrario, pueden ser multados, y pueden ser multados con una cantidad considerable de dinero. Pero, siempre y cuando puedan demostrar que han hecho esfuerzos en esa dirección, están bien. Y, sinceramente, juego limpio aquí. Han sido abiertos al respecto. Han dicho que esto es lo que pueden hacer. Lo han limitado solo a la UE, a diferencia de Anthropic. Y luego han dicho que incluso entonces tienen un detector limitado. Lo han convertido en una especie de gran nada. Mientras que Anthropic, en cambio, hizo un gran escándalo al respecto y causó consternación pública y miles de personas asustadas por su marca de agua . Esta es una estrategia muy común. Anthropic tiende a exagerar las noticias, mientras que ChatGPT y OpenAI tienden a restarle importancia. Estrategias muy, muy diferentes cuando se trata de relaciones públicas. Entonces, digamos que se detecta una marca de agua. El detector ha encontrado una señal. ¿Qué ocurre?¿ Significa eso que la IA lo escribió todo?¿Reescribió algo que escribiste? ¿Lo usaste para traducir?¿Pasaste horas editando borradores? Estas son historias muy, muy diferentes, y una marca de agua puede decirnos cosas diferentes. Y, de nuevo, OpenAI ha sido honesto sobre lo que puede y no puede decirnos. Las marcas de agua de texto ofrecen una señal limitada sobre el papel que cumplen nuestros sistemas. Es importante entender qué se puede y qué no se puede concluir de un resultado de detección. Una marca de agua no mide la contribución humana. Puede indicar que un sistema de OpenAI generó o procesó parte del pasaje, pero no cuánto juicio, edición o creatividad humana se invirtió en ello . Por lo tanto, no es un porcentaje de que esto sea IA, esto es creación humana. Eso no puede existir. Acabamos de ver que ni siquiera tienen la precisión para decir si se ha utilizado o no IA. Por lo tanto, desde luego no pueden delimitar esta parte es humana, esta parte es IA. Simplemente no se puede hacer en este momento. Segundo, realmente importante. Mucha gente, cientos de personas, comentaron esto en mis videos, diciendo que la razón por la que Anthropic y ahora OpenAI agregan marcas de agua es para poder reclamar la propiedad. No. Una marca de agua no establece la propiedad . o responsabilidad. No determina quién es el propietario del texto, si su uso fue legal o no, si se requirió su divulgación o quién es responsable del mismo. Mucha gente ha estado diciendo que la marca de agua permite a estas empresas decir: "Ah, esa es nuestra propiedad intelectual. Ahora somos dueños de lo que has hablado con nuestra inteligencia artificial." No, eso es una tontería. Y como puedes ver , una de las razones por las que no quieren eso, independientemente de si el uso fue legal o si se requirió la divulgación, es que no quieren poseer el texto generado por todos porque eso podría meterlos en problemas legales si la gente genera cosas problemáticas . La gente pregunta cómo crear bombas, etc., etc., y ellos logran obtener esa información de la IA que técnicamente va a ser propiedad de OpenAI o Anthropic. No quieren tener nada que ver con eso. Bueno, veo a mucha gente diciendo que me están robando mis ideas de negocio, que me están robando mis ideas de libros. No, no les importa . Realmente no les importa. Una marca de agua no identifica al usuario. No asocia una cuenta de organización personal a una conversación con el texto, por lo que no tiene información identificable del usuario. Una marca de agua no verifica la exactitud. No puede decirte si el pasaje es verdadero, engañoso, perjudicial o se presenta de la manera correcta contexto. Eso tiene sentido. De nuevo, los modelos de lenguaje grandes no tienen una base de datos de hechos verdaderos y falsos. Simplemente no la tienen. Tienen una base de datos de relaciones, relaciones semánticas, es decir, relaciones entre varios tokens diferentes, varios conceptos diferentes, pero no tienen un registro de lo que es verdadero y lo que no. Sería casi imposible crear algo así. Y, de nuevo, es importante destacar que la ausencia de una marca de agua detectada no demuestra la autoría humana. El texto generado con herramientas de OpenAI puede ser corto, editado o traducido, dificultando que la detección sea fiable. Por lo tanto, aunque algo no muestre una marca de agua de OpenAI, podría haber sido generado por ChatGPT. Simplemente es demasiado pequeño. Se ha editado y hemos visto lo rápido que eso degrada una marca de agua, o quizá se ha traducido. Todo puede proceder también de otro modelo. Por lo tanto, puede proceder de un modelo ChatGPT más antiguo que no tenga la marca de agua. Puede proceder de Claude. El detector de marcas de agua de OpenAI es no va a poder detectar una marca de agua de Claude y viceversa. Y con Gemini, y con Glock. O podrías usar un modelo que no tenga marca de agua, por ejemplo. Por cierto, esos no son los modelos chinos, porque mucha gente dice: "Oh, usaré un modelo chino". "Incluyen marcas de agua . También pueden provenir de modelos no compatibles anteriores a la marca de agua o haber sido generados por herramientas de otra empresa. Por lo tanto, que no haya marca de agua no significa necesariamente nada. Por lo tanto, todo este sistema está tan fragmentado y tenemos tal falta de visibilidad sobre lo que tiene marca de agua y lo que no, que pierde importancia. Y quiero señalar esto. A todo el mundo le dejó de importar cuando Claude anunció por primera vez la marca de agua, la gente se enfadó. Publiqué varios vídeos allí, y a todos les fue muy, muy bien, porque era un tema candente. La gente estaba muy enfadada porque su trabajo tenía marca de agua. Recibí muchos, muchos comentarios que decían:" Voy a dejar de usar Anthropic. Que les jodan a esos tipos. Voy a usar modelos chinos. Voy a usar ChatGPT. "Ambos, como señalé, utilizan marcas de agua. Parece que esa discusión y la furia en torno a las marcas de agua se han desvanecido. ¿ Todos decidieron que estaba bien?¿ Dejaron de importarles? Todavía hay preguntas de mis videos anteriores sobre si el detector está disponible. No. ¿Si la edición cuenta? Sí, si editas lo suficiente, la marca de agua desaparecerá. ¿Y si los eliminadores funcionan? No, no funcionan. Estas preocupaciones no han desaparecido mágicamente, pero supongo que para muchas personas todavía no ha habido una consecuencia obvia en el día a día. Todavía necesitan enviar un correo electrónico, terminar un documento, administrar el negocio, redactar un ensayo. La marca de agua es invisible, el corrector no existe. Para la mayoría de las personas, el público no puede verificarla. La mayoría de las organizaciones no pueden verificar la marca de agua. Entonces, ¿a quién le importa? Y las noticias sobre IA avanzan ridículamente rápido. Aparece otro modelo y todo el mundo habla de él. Hemos avanzado. Y la gente tiene otras cosas de las que preocuparse, otras cosas por las que enfadarse, como más recientemente la probabilidad potencial del 10%de que la inteligencia artificial destruya a la humanidad. El problema es que, con estas noticias llamativas y extravagantes, como las fantasías de ciencia ficción de que la IA nos aniquilará, si nos obsesionamos con ellas—que son temas importantes—, terminamos por olvidar el impacto que la inteligencia artificial tiene justo ahora. Nos centramos en el futuro en lugar del presente. Y ahora mismo están pasando muchas cosas con la inteligencia artificial en los empleos, en las marcas de agua, en la privacidad a las que debemos prestar atención. Y cuanto más nos centremos en la fantasía y la ciencia ficción, menos probable será que prestemos atención a lo que es realmente importante en este momento. Por lo tanto, en términos de qué hacer realmente, seguiría usando la inteligencia artificial, pero sería un poco más deliberado con el trabajo en el que se miden la autoría y las expectativas del cliente. Por lo tanto, si trabajas para un cliente o si estás escribiendo un ensayo, estaría dispuesto a mostrar la procedencia de mi trabajo. Si lo escribiste tú, guarda las versiones que tengas antes de pedírselo a la IA para cambiar algo . Lleva un registro de las ediciones. Usa el historial de versiones para comparar borradores y ver cómo se va armando el artefacto. Básicamente, cúbrete. Ten cinturón y tirantes por si acaso te llaman y tienes que demostrar que has hecho el trabajo tú mismo. Y también acuerda las reglas. Si trabajas con un cliente que odia el uso de la inteligencia artificial, asegúrate de saberlo y de haber tenido esa conversación antes de entregar el trabajo. Tienes que cumplir con sus expectativas. Y si descubren que has estado usando inteligencia artificial cuando acordaste que no, bueno, ese es un problema mayor que si has usado o no IA. En ese momento, es un problema de confianza. Así que debes averiguar si ellos están de acuerdo con que uses IA para investigar, corregir textos o para redactar borradores. ¿La información confidencial debe quedar fuera de determinadas herramientas? Sí, probablemente. Tienes que hacer esas preguntas pronto. Y es mucho más fácil hacerlas antes de que alguien se enfade y se ponga sediento de sangre. Para escribir, también quieres mantener tu voz. Intenta pedirle a la IA que marque los problemas y sugiera ediciones primero antes de decir simplemente a la IA:" Oye, reescríbeme esto. "porque terminará no solo teniendo la marca de agua de la IA, sino también sonando como IA. No deberíamos delegar todo nuestro pensamiento y todo nuestro juicio a la inteligencia artificial porque podemos, porque nos vuelve perezosos. Nos convierte en escritores perezosos, creadores perezosos. Ahora bien, he creado un pequeño grupo de herramientas que pueden ayudarte. Si quieres ayuda, es un kit de herramientas de escritura de IA gratuito y estará enlazado debajo de este vídeo de YouTube. Reúne una habilidad de IA, indicaciones de edición y algunas de las herramientas gratuitas de GitHub que vale la pena añadir a tu flujo de trabajo. La habilidad de IA ayuda a marcar frases repetitivas y otros hábitos como los paralelismos negativos que hacen que la escritura de IA suene extremadamente genérica. Sigues teniendo que leer el resultado. Sigues necesitando tus propios ejemplos, opiniones, juicios, etc. Pero te ayudará a que el material suene un poco menos a IA. Ahora bien, nada de esto, ninguna de las cosas que te estoy proporcionando en este pequeño kit de herramientas, de nuevo, es gratuito, pero nada promete superar al detector de marcas de agua. Nadie puede decir eso. Y si alguien lo hace, ignóralo. Están intentando venderte algo. Pero al menos podemos hacer que nuestra redacción sobre IA suene un poco menos a basura de IA por el bien de todos, por favor. Así que, consulta el enlace que aparece a continuación si quieres obtener una copia de esa guía sobre las habilidades gratuitas y el conjunto de herramientas, incluidas las instrucciones sobre cómo puedes instalarlas en ChatGPT y en Claude. Y ya que estás ahí, asegúrate de suscribirte aquí en YouTube para obtener más consejos prácticos sobre IA sin tanta publicidad. Gracias. చాట్ జీపీటీకి అదృశ్య వాటర్‌మార్క్‌లు రాబోతున్నాయి. మీరు దీన్ని ఈమెయిల్‌లు, లింక్డ్‌ఇన్ పోస్ట్‌లు లేదా క్లయింట్ కోసం పుస్తకం రాయడానికి ఉపయోగిస్తే, దానికి వాటర్‌మార్క్ పడుతుంది. ఇప్పుడు ఎవరైనా మీ రచనను తీసుకుని ఒక టూల్‌లో పెట్టి, మీరు కృత్రిమ మేధస్సును ఉపయోగించారో లేదో కనుగొనగలరా అనేది సహజమైన ప్రశ్న. ఒకవేళ మీరు ఆ విషయాన్ని మీరే రాసి, దాన్ని సరిదిద్దమని చాట్ జీపీటీని అడిగితే ఏమవుతుంది? అప్పుడూ వాటర్‌మార్క్ ఉంటుందా? అవును, ఉండే అవకాశం ఉంది. క్లాడ్ దీన్ని ప్రవేశపెట్టినప్పుడు కొన్ని నెలల క్రితం పెద్ద ఎత్తున స్పందన వచ్చింది. అప్పట్లో చాలా మంది తాము చాట్ జీపీటీకి మారుతామని చెప్పారు, క్లాడ్‌ను ఇక వాడమని నాకు వేల సంఖ్యలో కామెంట్స్ వచ్చాయి. అప్పుడు నేను చెప్పాను, " ఓపెన్ ఏఐ కూడా ఇలాగే చేయబోతోందని మీకు తెలుసా?" అని. డిసెంబర్‌లో నిబంధనలు అమల్లోకి రాకముందే వారు దీన్ని చేయబోతున్నారు . ఇక ఇప్పుడు అదే జరిగింది. ఓపెన్ ఏఐ తన సొంత వెర్షన్‌ను ప్రకటించింది. వారు తమ అవుట్‌పుట్‌లకు వాటర్‌మార్క్ వేయబోతున్నారు . అయితే, కొన్ని తేడాలు ఉన్నాయి, క్లాడ్ విషయంలో లాగానే దీని చుట్టూ చాలా పనికిరాని విషయాలు ప్రచారంలో ఉన్నాయి. డిటెక్టర్లు, రిమూవర్లు, మీ పనిని ఎవరూ గుర్తించలేరని హామీ ఇచ్చే టూల్స్. అదంతా వట్టి మాట. అది కేవలం మోసం. గత కొన్ని నెలల్లో ఏమి మారిందో మరియు ఇది క్లాడ్ వాటర్‌మార్క్ కంటే ఎలా భిన్నంగా ఉందో చూద్దాం, ఎందుకంటే ఇది చాలా ముఖ్యమైన విషయాల్లో భిన్నంగా ఉంది. ముందుగా, అక్టోబర్ 5 న వచ్చిన అసలు ప్రకటనను చూద్దాం. ఇది ఓపెన్ ఏఐ నుండి వచ్చింది. ఈయూలో అర్హత కలిగిన చాట్ జీపీటీ మరియు కోడెక్స్ టెక్స్ట్‌లకు రాబోయే వారాల్లో ఈ వాటర్‌మార్క్ వస్తుందని వారు చెబుతున్నారు. కాబట్టి, మనకు ఇక్కడ రెండు భిన్నమైన పరిస్థితులు ఉన్నాయి. ఇది క్లాడ్‌కు చాలా భిన్నమైనది, ఎందుకంటే వారు ప్రపంచవ్యాప్తంగా అమలు చేశారు. ఎందుకు? మీరు ఈయూలో చాట్ జీపీటీని ఉపయోగిస్తుంటే , అవును, మీరు దీనిపై శ్రద్ధ వహించాలి. ఈయూ వెలుపల, ఈ ప్రకటన దీన్ని ప్రపంచవ్యాప్త డిఫాల్ట్‌గా మార్చలేదు, ఇది వింతగా ఉంది కదా? ఎందుకంటే ఆంత్రోపిక్ తమ వాటర్‌మార్క్‌ను ప్రారంభించినప్పుడు , ఈయూకి మాత్రమే పరిమితం చేసే మంచి పరిష్కారం దొరకలేదని, అందుకే ప్రపంచవ్యాప్తంగా చేయాల్సి వచ్చిందని చెప్పారు. కాబట్టి, వారు గ్లోబల్‌గా మారారు మరియు క్లాడ్ ద్వారా ప్రతి ఒక్కరి టెక్స్ట్‌కు వాటర్‌మార్క్ పడింది. అసలు ఇక్కడ ఏం జరుగుతోంది? నా పేరు కైల్. నేను పారిశ్రామికవేత్తలు ఇంజనీర్లు కాకుండానే వారి వ్యాపారాల్లో ఏఐని ఉపయోగించుకోవడానికి సహాయం చేస్తాను. మీకు ఇలాంటి మరిన్ని ఆచరణాత్మక వివరణలు కావాలంటే, సబ్‌స్క్రయిబ్ చేసుకోండి మరియు నా ఉచిత న్యూస్‌లెటర్ కింద లింక్ చేయబడింది. అప్పట్లో ఆంత్రోపిక్ వివరణ ఏమిటంటే, "చూడండి, దీన్ని భౌగోళికంగా నియంత్రించే విధంగా అమలు చేయడానికి మాకు మార్గం లేదు." కాబట్టి, ఇది ప్రపంచవ్యాప్తంగా జరగాల్సిందే. ఇప్పుడు ఓపెన్ ఏఐ తమ స్వంత వాటర్‌మార్క్‌తో వచ్చింది, ఇది కేవలం యూరోపియన్ యూనియన్ లోపల మాత్రమే ఉంది, అంటే ఇది సాంకేతిక పరిమితి కాదు. వారు దీనిని చాట్‌జిపిటిలో ప్రాంతీయంగా లాక్ చేశారు, కాబట్టి ఇది ప్రస్తుతానికి యూరోపియన్ యూనియన్‌లో మాత్రమే ఉంటుంది. కాబట్టి, "ఒక ప్రొవైడర్ ఈ వ్యత్యాసాన్ని చూపగలిగినప్పుడు , మరొకరు ఎందుకు చేయలేదు?" అని అడగడం సమంజసమేనని నేను భావిస్తున్నాను . ఒకవేళ ఆంత్రోపిక్ దీనిని జియో- ఫెన్స్ చేసి, కేవలం ఈయూలో మాత్రమే ఉంచాలనుకుంటే, వారు ఖచ్చితంగా అలా చేసేవారు. ఓపెన్ ఏఐ మనకు చూపినట్లుగా ఇది సాధ్యమేనని స్పష్టమవుతోంది , అంటే వారు తమ పనికి వాటర్‌మార్క్ ఉండాలని కోరుకుంటున్నారని మనం నిర్ధారణకు రావచ్చు. అది కాకుండా వేరే మార్గం లేదని నేను భావిస్తున్నాను . దీనికి గల కారణాల గురించి నేను ఇప్పటికే అనేక ఇతర వీడియోలలో వివరంగా మాట్లాడాను. ఇది వారికి సింథటిక్ డేటా విషయంలో సహాయపడుతుంది. కృత్రిమ మేధస్సు ద్వారా ఏమి సృష్టించబడిందో తెలుసుకోవడానికి ఇది వారికి సహాయపడుతుంది, ఎందుకంటే దానిని మీరు మీ ట్రైనింగ్ సెట్ నుండి మినహాయించవచ్చు . ఇప్పుడు, ఈ వాటర్‌మార్క్‌లు నిజంగా ఎలా పనిచేస్తాయో మళ్లీ చెప్పడం ముఖ్యమని నేను భావిస్తున్నాను . మళ్లీ, ఇలాంటి ప్రశ్నలు అడుగుతున్న వేలాది మంది నుండి కామెంట్స్ వస్తున్నాయి మరియు చాలా మందికి ఈ విధానం ఎలా పనిచేస్తుందో ఇంకా స్పష్టత లేదు, అందుకే చాలా తప్పుడు సమాచారం వ్యాపిస్తోంది , అలాగే పనిచేయని డిటెక్టర్లను మరియు రిమూవర్లను ప్రజలకు అమ్ముతున్నారు . కాబట్టి, మనం దీనిని మరోసారి క్లుప్తంగా పరిశీలించాలి. దీని గురించి నేను ఇతర వీడియోలలో వివరంగా మాట్లాడాను, వాటిని నేను ఇప్పుడు స్క్రీన్ పైన చూపిస్తున్నాను . కాబట్టి, ఏఐ ఒక వాక్యాన్ని పూర్తి చేస్తోందని ఊహించుకోండి. అది తదుపరి టోకెన్‌ను అంచనా వేస్తోంది. లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ ఇలాగే పనిచేస్తాయి. వాతావరణం చల్లగా మరియు ఖాళీగా ఉంది. తదుపరి పదం ఏమిటి? వాతావరణం చల్లగా మరియు బూడిద రంగులో ( గ్రే) ఉంది. గొప్పది. అది మరొక సరైన పదాన్ని ఎంచుకోగలదు. మరియు ఒక సుదీర్ఘమైన పేరాలో, ఇలాంటి చిన్న చిన్న ఎంపికలు చాలా ఉంటాయి. వాతావరణం చల్లగా మరియు దయనీయంగా ఉంది. వాతావరణం చల్లగా మరియు తడిగా ఉంది. వాతావరణం చల్లగా మరియు విచారంగా ఉంది. ఇవన్నీ వాక్యాన్ని పూర్తి చేయడానికి సాధ్యమయ్యే మార్గాలు. ఇవన్నీ క్రమంలో తదుపరి టోకెన్‌లుగా ఉండవచ్చు. వాటర్‌మార్క్ చేసే పని ఏమిటంటే, అది గణాంక పంపిణీని మారుస్తుంది. ఇది తదుపరి టోకెన్‌గా ఏ పదం ఎంపిక చేయబడిందో ఆ ఎంపికను మారుస్తుంది, ఇది పదజాలం అంతటా ఒక గణాంక నమూనాను, ఒక వేలిముద్రను వదిలివేస్తుంది . ఈ ఉదాహరణ, సహజంగానే, ఉద్దేశపూర్వకంగా సరళంగా చెప్పబడింది. గ్రే అనే ఒక పదాన్ని వాడటం వల్ల ఏమీ రుజువు కాదు. చాట్‌జిపిటి ఎప్పుడూ 'వెట్' కంటే 'గ్రే'నే ఎంచుకుంటుందని కాదు, మొత్తం అవుట్‌పుట్, అంటే అనేక పేరాల అంతటా ఉండే నమూనాల గురించి ఇది ఉంటుంది. ప్రతి చిన్న నిర్ణయం ఒక వేలిముద్ర లాగానే ఒక ముద్రను వదిలివేస్తుంది . మరియు మీ దగ్గర తగినంత పొడవైన నమూనా, తగినంత పొడవైన పాఠ్యం, మరియు సరైన డిటెక్టర్ ఉంటే, ఆ నమూనాను గుర్తించవచ్చు , ఇది చాట్‌జిపిటి ( ChatGPT) ద్వారా రాయబడిందని లేదా ఇది క్లాడ్ (Claude) ద్వారా రాయబడిందని మనం చెప్పవచ్చు. ఇది ఓపెన్ఏఐ (OpenAI ) నుండి వచ్చిన అధికారిక సమాచారం, వాటర్‌మార్క్ వాస్తవానికి ఎలా పనిచేస్తుందో ఇది వివరిస్తుంది. మా టెక్స్ట్ వాటర్‌మార్కింగ్ సాంకేతికత' టెక్స్ట్‌గ్రెయిన్ '(TextGrain), ఇది సింథ్‌ఐడి (SynthID) కాదు, కానీ ఇది బహుశా ఇదే విధమైన సాంకేతికతలపై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇది గూగుల్ వారి సింథ్‌ఐడి లాగానే మోడల్ ఎంచుకునే పదాలకు అదృశ్య గణాంక సంకేతాన్ని జోడిస్తుంది, క్లాడ్ సిస్టమ్‌లో కూడా ఇదే అంతర్లీన వ్యవస్థ ఉంది. ఒక పాఠ్యంలో ఓపెన్ఏఐ వాటర్‌మార్క్ ఉందో లేదో అంచనా వేయడానికి మా డిటెక్టర్ ఆ సంకేతం కోసం వెతుకుతుంది. టెక్స్ట్‌గ్రెయిన్ పనితీరు గురించి మరిన్ని వివరాలు మా సాంకేతిక నివేదికలో చూడవచ్చు. దీనిని నేను యూట్యూబ్ వీడియో కింద ఇస్తాను, తద్వారా మీరు దీన్ని కనుగొనవచ్చు, అలాగే దీనికి సంబంధించిన వనరుల ప్యాక్‌ను ఇచ్చే లింక్‌ను కూడా ఉంచుతాను, అది న్యూస్‌లెటర్‌లో ఉంటుంది. మా మూల్యాంకనాలలో , టెక్స్ట్‌గ్రెయిన్ మేము పరీక్షించిన ఇతర విధానాల కంటే మెరుగైన లేదా సమానమైన పనితీరును కనబరిచింది, ఇందులో సింథ్‌ఐడి కూడా ఉంది. ఇది గూగుల్ నుండి పాఠ్యం కోసం వచ్చినది. అయినప్పటికీ, ఆదర్శ పరిస్థితులలో బలమైన పనితీరు ఉన్నప్పటికీ, రోజువారీ వినియోగంలో ఇది నమ్మదగిన గుర్తింపుకు హామీ ఇవ్వదు. నేను దీని గురించి మాట్లాడబోతున్నాను ఎందుకంటే మనం తప్పుడు ఫలితాలను (false positives) పొందే అవకాశం ఉంది, ఇది నిజంగా చాలా ప్రమాదకరం. వారి వివరణ ఏమిటంటే, పదాల ఎంపిక సంభావ్యత మరియు ఒక రహస్య కీ (secret key) కలిపి వాటిని గుర్తించడానికి అనుమతిస్తాయి. ఇది అలా చేయదు మరియు నేను దీని గురించి స్పష్టంగా చెప్పాలి. దీనికి అదృశ్య ఖాళీలు లేదా అదనపు అక్షరాలు అవసరం లేదు. ఎటువంటి యూనికోడ్ (Unicode) అక్షరాలను చొప్పించలేదు. ఏమీ జోడించబడలేదు. ఇది ఎక్కువ టోకెన్లను ఉపయోగించదు. ఇది చాట్‌జిపిటి ద్వారా రాయబడినదని చెప్పే దాచిన సందేశాలు కావు. అంత ప్రాథమికమైనవి ఏవీ ఉపయోగించబడటం లేదు. బదులుగా, ఇది ఒక గణాంక పంపిణీ (statistical distribution). అంటే వాటర్‌మార్క్ రచనతోనే ఉంటుంది. ఇది తెలుసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. మీరు వచనాన్ని వర్డ్ డాక్యుమెంట్‌లో లేదా టెక్స్ట్‌ఎడిట్‌లో కాపీ చేస్తే, ఏమీ జరగదు. వాటర్‌మార్క్ అలాగే ఉంటుంది. పదాలు అలాగే ఉంటాయి. పదాలు, వాటి పంపిణీ మరియు పదాల ఎంపికే వాటర్‌మార్క్. కాబట్టి, మీరు దాన్ని ప్లెయిన్ టెక్స్ట్‌గా పేస్ట్ చేసినా, అది ముఖ్యం కాదు. అవి అవే పదాలు. మీరు మొత్తం విషయాన్ని మాన్యువల్‌గా మళ్లీ టైప్ చేస్తే, అంటే చాట్‌జిపిటి నుండి కాకుండా వర్డ్‌లో మొత్తం టైప్ చేసినా, అది ముఖ్యం కాదు. అది ఇప్పటికీ వాటర్‌మార్క్‌ను కలిగి ఉంటుంది ఎందుకంటే అది పదాల ఎంపికలోనే ఉంది. మీరు చేయవచ్చు మరియు ఇది నేను ఇంతకు ముందు ఇచ్చిన ఉదాహరణ. మీరు ChatGPT అవుట్‌పుట్‌ని తీసుకుని, దాన్ని ఒక రాతి పలకపై చెక్కవచ్చు, ఆ రాతి పలకను పాతిపెట్టవచ్చు , మీ స్నేహితుడు దాన్ని తవ్వి తీసి, ఫోటో తీసి , ఎవరికైనా ఈమెయిల్ చేయవచ్చు; ఆ పరికరం నుండి, వారు దాన్ని కాగితంపై రాసి డిటెక్టర్‌కు అందిస్తే, అప్పటికీ అందులో వాటర్‌మార్క్ ఉంటుంది. ఒక మాధ్యమం నుండి మరొక మాధ్యమానికి మార్చడం లేదా కాపీ పేస్ట్ చేయడం వల్ల ఏమీ జరగదు, ఎందుకంటే పాఠం లోని పదాల ఎంపికే వాటర్‌మార్క్. ఇక్కడ ఇది చాలా చాలా ముఖ్యమైన తేడా. క��బట్టి,' అదృశ్య వాటర్‌మార్క్ ' అని విన్నప్పుడు, ప్రజలు దాన్ని తుడిచేయగలిగే ఒక చిన్న ట్యాగ్‌లాగా లేదా ఏదో ఒక మెటాడేటాలాగా ఊహించుకుంటారు . కానీ కాదు, వాక్య నిర్మాణమే సంకేతాలను కలిగి ఉంటుంది. అందుకే వాటర్‌మార్క్‌లను తొలగించేవి లేదా గుర్తించేవి అమ్ముతున్న వారిని నిశితంగా పరిశీలించాల్సి ఉంటుంది. వారికోసం అమ్ముతున్న వాటిలో చాలా వరకు పని చేయవు. అది కేవలం మోసం మాత్రమే. ముందుగా, సొంతంగా రాస్తూ, ఎడిటింగ్ కోసం AI ని ఉపయోగించే వారి నుండి నాకు వస్తున్న ప్రశ్న ఏమిటంటే, ఇది నిజంగా పెద్ద సమస్య అని నా అభిప్రాయం. ఉదాహరణకు, మీరు ఒక వారం పాటు ఒక రిపోర్టు లేదా ఒక వాదన లేదా పాఠశాల కోసం ఏదైనా రాశారనుకుందాం , అది మీ సొంత ఆలోచన. అది మీ సొంత ఉదాహరణలతో కూడినది. అది మీ అనుభవంతో రాసినది. అప్పుడు మీరు AI సహాయం కోరారు. ఇప్పుడు, మీరు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌ని ఎంత ఎక్కువగా ఉపయోగిస్తున్నారనే దానిపై ఇది అనేక రకాలుగా మారవచ్చు. మీరు ఫీడ్‌బ్యాక్ అడగవచ్చు. "నేను రాసిన వ్యాసం ఇది, చాట్ GPT, ఇందులో ఏ భాగాలు గందరగోళంగా ఉన్నాయో నాకు చెప్పు". "ఏమీ మార్చవద్దు, కానీ నేను దీన్ని ఎలా మెరుగుపరుచుకోవాలో చెప్పు". ఆ తర్వాత, మీరే స్వయంగా పని చేసి, మీ సొంత మాటల్లో మార్పులు చేసి, టైప్ చేస్తారు. అది బహుశా దేనినీ గుర్తించదు. మీరు ఫీడ్‌బ్యాక్ తీసుకుంటున్నారు , కానీ దేన్ని మార్చాలో మీరే నిర్ణయించుకుని , మార్పులు చేస్తున్నారు. లేదా మీరు ప్రూఫ్ రీడింగ్ చేయవచ్చు. మీరు స్పెల్లింగ్ మరియు విరామ చిహ్నాల సరిదిద్దమని అడగవచ్చు. లేదా, మొత్తం విషయాన్ని మరింత ఆకర్షణీయంగా మార్చమని లేదా మీకు నచ్చిన రచయిత శైలిలో తిరగరాయమని అడగవచ్చు. ఇవి AI ప్రమేయం ఉన్న వివిధ స్థాయిలు, కొన్ని వాటర్‌మార్క్‌ను వర్తింపజేసేలా చేస్తాయి. మిగతావి చేయవు. ఇది వినియోగం కంటే మోడల్ ద్వారా ఎంత సమాచారం సృష్టించబడిందనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. కాబట్టి, ఆంత్రోపిక్ ప్రకారం, తేలికపాటి ప్రూఫ్ రీడింగ్ వాటర్‌మార్క్‌కు చాలా తక్కువ అవకాశం ఇస్తుంది, ఎందుకంటే అది పెద్దగా ఏమీ మార్చదు.' గ్రే ' అనే పదాన్ని' మావ్ 'లేదా' వెట్ 'అని మార్చదు కాబట్టి, ఆ ముద్రను వదలడం కష్టం. బదులుగా, అది కేవలం స్పెల్లింగ్ మార్పులను మాత్రమే చేస్తుంది. కానీ విస్తృతమైన పునర్లేఖనము టోకెన్ ఎంపికకు మరిన్ని అవకాశాలను కల్పిస్తుంది, తద్వారా వాటర్‌మార్క్ అనువర్తనానికి కూడా అవకాశం ఏర్పడుతుంది. కాబట్టి, ఒక స్వల్ప విరామ చిహ్నాన్ని సరిదిద్దడం లేదా ఒక అక్షర దోషాన్ని సరిచేయడం వల్ల మొత్తం పత్రం విశ్వసనీయంగా గుర్తించబడుతుందని మనం చెప్పలేము. అది నిజం కాదు. అది చాలావరకు సాధ్యం కాదు. కానీ, పునర్లిఖిత సంస్కరణ స్వచ్ఛంగా వస్తుందని మేము హామీ ఇవ్వలేము, ఎందుకంటే అసలు ఆలోచనలను మీరే అందించారు. అది ఏఐ (AI) ద్వారా రూపొందించబడినదని గుర్తించడానికి ఏఐ తగినంత మార్పులు చేసింది కాబట్టి, అది ఏమీ కాదు. ఇది ఒక క్రమబద్ధమైన స్థాయి మరియు ఏఐ ద్వారా ఎంత ఎక్కువ వచనం రూపొందించబడితే , వాటర్‌మార్క్ ఖచ్చితంగా జోడించబడే సంభావ్యత అంత పెరుగుతుంది. ఒక నిర్దిష్ట పరిమితి వద్ద డిటెక్టర్ "ఇది ఏఐ కాదు" నుండి " అవును, ఇది కృత్రిమ మేధస్సు" కు మారుతుంది. ఇప్పుడు, చాలా ముఖ్యమైన విషయం ఏమిటంటే, అధికారిక డిటెక్టర్లు కూడా ఉన్నాయి. ఈ సాధనాలను విక్రయించే వారికి ఆ అధికారిక డిటెక్టర్లకు ప్రాప్యత లేదు. కాబట్టి, ఏదైనా ఏఐ డిటెక్టర్, ఏఐ వాటర్‌మార్క్ రిమూవర్ వంటి వాటికి అధికారిక డిటెక్టర్లను యాక్సెస్ చేసే అవకాశం లేదు. అందువల్ల, వారు అమ్ముతున్నది పూర్తిగా అబద్ధం లేదా ఒక ఊహ మాత్రమే. కానీ, ఏదైనా వాటర్‌మార్క్ ఉందో లేదో గుర్తించే ఓపెన్ఏఐ (OpenAI) మరియు ఆంత్రోపిక్ ( Anthropic) సామర్థ్యం వారికి లేనందున, మనలాగే వారు కూడా అంధకారంలోనే ఉన్నారు. కాబట్టి, ఆంత్రోపిక్ మరియు ఓపెన్ఏఐ రెండింటికీ గణాంక నమూనాలను చూడగల మరియు ఇది క్లాడ్ (Claude) లేదా చాట్‌జిపిటి ( ChatGPT) ద్వారా రూపొందించబడిందో లేదో చెప్పగల సాధనాలు ఉన్నాయి. అయితే, ఆ సాధనాలకు ఎవరికి యాక్సెస్ ఉంది? మీ బాస్‌కి ఉందా? లేదు. మీ క్లయింట్‌కి ఉందా? లేదు, అది చాలా అసంభవం. మీ యూనివర్సిటీ ప్రొఫెసర్‌కి ఉందా? లేదు, వారికి కూడా ఈ సాధనాలపై యాక్సెస్ లేదు. ఆంత్రోపిక్ తన డిటెక్టర్‌ను కొంతమంది భాగస్వాములకు పరిమిత ప్రివ్యూలో విడుదల చేసింది. చాలా పరిమితంగా. దీనిని యాక్సెస్ చేసే ఎవరైనా ఉన్నారా అని నేను వెతికినా ఎవరూ దొరకలేదు. కాబట్టి, వారు కొన్ని నెలల క్రితం దీనిని అందుబాటులోకి తెస్తామని చెప్పారు, కానీ ఎవరికి అనేది చెప్పలేదు. కాబట్టి, సాంకేతికంగా అవును, వారు విడుదల చేశారు. ఎవరికి యాక్సెస్ ఉందో మనకు తెలియదు మరియు ఖచ్చితంగా ఇది సాధారణ ప్రజలకు అందుబాటులో లేదు. కాబట్టి, ఆంత్రోపిక్ యొక్క డిటెక్షన్ ఏపిఐ (API) అర్హత కలిగిన సంస్థల కోసం ప్రైవేట్ ప్రివ్యూలో అందుబాటులో ఉంది. ఆ సంస్థలు ఎవరో మనకు తెలియదు, కానీ అవి బహుశా ప్రభుత్వాలు, న్యాయస్థానాలు , పరిశోధనా సంస్థలు లేదా విశ్వవిద్యాలయాలు అయి ఉండవచ్చు, కానీ మీ వ్యాసాలను తనిఖీ చేయడానికి మాత్రం కాదు. ఓపెన్ఏఐ ఈ విషయంలో చాలా స్పష్టంగా ఉంది. డిటెక్టర్లు రెండు రకాల తప్పులు చేయగలవని వారు ప్రాథమికంగా చెప్పారు. వాటర్‌మార్క్ లేనప్పుడు ఉన్నట్లు నివేదించడం ( ఫాల్స్ పాజిటివ్), లేదా ఉన్న వాటర్‌మార్క్‌ను గుర్తించలేకపోవడం (ఫాల్స్ నెగటివ్). దిగువన ఉన్న మా మూల్యాంకనాలు కొన్ని సవాళ్లను వివరిస్తాయి. కాబట్టి, ఆంత్రాపిక్ కంటే వీరు దీని గురించి చాలా బహిరంగంగా ఉన్నారు. వారు, " చూడండి, ఇది లోపాలు లేని సాంకేతికత కాదు" అని చెప్పారు. చిన్న లేదా పరిమితమైన వచనాన్ని గుర్తించడం కష్టం. సింథ్‌ఐడి (SynthID) సాంకేతికత గురించి మాకు ఇది ముందే తెలుసు, ఇది చాలా పోలి ఉంటుంది కాబట్టి, గణాంక పంపిణీ విషయంలో ఇక్కడ కూడా అదే వర్తిస్తుంది. 1 %తప్పుడు పాజిటివ్ రేటుతో, మా డిటెక్టర్ సుమారు 200 టోకెన్ల గల పేరాల్లో 80% వాటర్‌మార్కులను గుర్తించింది. కాబట్టి, ఇది ఇంగ్లీషులో కనీసం 150 పదాల వరకు ఉంటుంది. సైకాలజీ వంటి కంటెంట్ కోసం 400 టోకెన్ల గల పేరాల్లో 95% గుర్తింపుతో పోలిస్తే, అంటే సుమారు 300 పదాలు. మరియు స్పష్టంగా చెప్పాలంటే, కేవలం సైకాలజీకి మాత్రమే. గణితం వంటి కంటెంట్‌కు గుర్తింపు రేట్లు చాలా తక్కువగా ఉన్నాయి, అక్కడ పదాల ఎంపికలో సౌలభ్యం తక్కువ. కాబట్టి, సాహిత్యం, కవిత్వం వంటి వాటిలో చాలా పదాలను మార్చవచ్చు, కవిత్వం అని నేను ఉద్దేశపూర్వకంగానే అంటున్నాను. అవును, ఇందులో చాలా పదాలను అటు ఇటు మార్చవచ్చు, కాబట్టి వేర్వేరు పదాలను చేర్చడానికి చాలా అవకాశం ఉంది, మరియు అది ఇప్పటికీ అర్థవంతంగానే ఉంటుంది. ఒకవేళ అది కోడ్ లేదా గణితం అయితే, మీరు అలా చేయలేరు ఎందుకంటే అది గణితాన్ని లేదా కోడ్‌ను దెబ్బతీస్తుంది . మరియు ఎడిటింగ్ చేయడం వల్ల వాటర్‌మార్క్ బలహీనపడుతుందని కూడా వారు పేర్కొన్నారు. 400 టోకెన్ల పేరాల మూల్యాంకనంలో, 10%పదాలను పర్యాయపదాలతో భర్తీ చేయడం ద్వారా గుర్తింపు సామర్థ్యం 92% నుండి 66%కి తగ్గింది. అది కేవలం 10%పదాలు మాత్రమే. మరియు మీరు 25%పదాలను తిరిగి రాస్తే, అది గుర్తించే ఖచ్చితత్వం 17% కి పడిపోతుంది. చాలా దారుణం. కాబట్టి, తిరిగి రాయడం ( రీరైటింగ్) పనిచేస్తుంది. దీని ఫలితంగా, చాట్‌జిపిటి లేదా ఓపెన్ ఏఐ ఇలా అన్నారు, " చూడండి, ప్రాథమికంగా మా డిటెక్టర్లు అంత సమర్థవంతంగా లేవు." మరియు వారు, "ఈ పరిమితుల వల్లనే, మేము ప్రారంభ డిటెక్టర్ యాక్సెస్‌ను కేవలం ఆమోదించబడిన పరిశోధకులకు మరియు నమ్మకమైన, బాధ్యతాయుతమైన ఉపయోగాలను అంచనా వేయగల నిపుణుల సంస్థలకు మాత్రమే అందిస్తున్నాము " అని చెప్పారు. కాబట్టి, వారు ప్రాథమికంగా టెక్స్ట్ డిటెక్టర్‌ను నిపుణులైన సంస్థలకు మాత్రమే పరిమితం చేస్తున్నారు. కాబట్టి, వారు కూడా ఆంత్రాపిక్ లాగానే దీన్ని నిలిపివేస్తున్నారు , అంటే ఏ కంపెనీ కూడా ఈ సాంకేతికతలను ప్రజలకు అందుబాటులోకి తీసుకురావడం లేదు. కాబట్టి, డిటెక్టర్ టూల్స్ లేదా వాటర్‌మార్క్ తొలగింపు టూల్స్‌ను విక్రయించే ఎవరైనా చెప్పేది అబద్ధం. క్షమించండి. వారికి ఈ పరిమిత ప్రివ్యూలకు యాక్సెస్ లేకపోతే, వారు ఏమీ చేయలేరు, ఎందుకంటే ఇది అత్యంత నిర్దిష్టమైన ఉపయోగాల కోసం మాత్రమే పరిమితం చేయబడింది. కాబట్టి, ఎవరైనా మీకు " ఇది 80%ఏఐ" అని ఏఐ శాతాన్ని పంపిస్తే, అది ఎక్కడి నుండి వచ్చిందో అడగండి, ఎందుకంటే అది బూటకమయ్యే అవకాశం ఉంది. వారిని ఇలా అడగండి, "మీరు ఏ టూల్ ఉపయోగించారు? ఏ పద్ధతిని వాడారు? ఆ సంఖ్య దేనిని సూచిస్తుందని చెబుతోంది?" ఇది కేవలం మోసం. యూట్యూబ్‌లో ఈ వీడియో కింద, చాలా మంది "ఓ, మీరు దీన్ని వాడండి" అని ఏఐ డిటెక్టర్ టూల్స్ గురించి చెబుతారని నాకు తెలుసు. " అవన్నీ అర్థం లేని విషయాలని నేను ఎండగడతాను. సరే, వాటర్‌మార్క్‌ను తొలగించవచ్చా? ఆంత్రోపిక్ క్లాడ్ వాటర్‌మార్క్ విషయంలో అలా జరగొచ్చని మేం అనుకున్నాం, కానీ చాట్‌జీపీటీ వాటర్‌మార్క్ ద్వారా అది నిజమేనని ఇప్పుడు మాకు ఆధారాలు ఉన్నాయి. మీరు పదాలను మార్చితే, డిటెక్షన్‌ను చాలా వేగంగా బలహీనపరచవచ్చు . నేను ఇప్పుడే చూపినట్లుగా, మీరు 25% పాఠ్యాన్ని, అంటే పావు వంతు పాఠ్యాన్ని మార్చితే, ఖచ్చితత్వాన్ని 17%కి తగ్గించవచ్చు, దీనివల్ల చాలా సందర్భాల్లో అది పట్టించుకోబడదు . వారు ప్రాథమికంగా ఇది వారికి పరిష్కరించడం కష్టమైన సమస్య అని చెబుతున్నారు. మరియు ఈ డిటెక్టర్లు చాలా వరకు అసమర్థమైనవని చెబుతున్నారు. వారు కనీసం నిజాయితీగా ఉన్నారని నేను భావిస్తున్నాను , దీన్ని విస్తృతంగా విడుదల చేయకపోవడానికి వారు చెబుతున్న కారణం ఇదే. కానీ , వారు తెలివిగా వ్యవహరిస్తున్నారు , ఇది వారికి ఈయూ ఏఐ చట్టం ప్రకారం తమ బాధ్యతలను నెరవేర్చుకునేలా చేస్తుంది. గుర్తుంచుకోండి , ఈ కంపెనీలు ఈ డిటెక్టర్లను, ఈ వాటర్‌మార్క్‌లను ఎందుకు విడుదల చేస్తున్నాయో ఇదే కారణం. లేకపోతే, వారు జరిమానా చెల్లించాల్సి రావచ్చు, అది చాలా పెద్ద మొత్తంలో ఉండవచ్చు. కానీ, వారు ఆ దిశగా ప్రయత్నాలు చేశామని నిరూపించుకోగలిగితే , వారికి ఎలాంటి ఇబ్బంది లేదు. నిజాయితీగా చెప్పాలంటే, ఇది సరైన పద్ధతే. వారు ఈ విషయంలో బహిరంగంగానే ఉన్నారు. మేము ఇది చేయగలమని వారు చెప్పారు. ఆంత్రోపిక్ లాగా కాకుండా, వారు దీన్ని కేవలం ఈయూకి మాత్రమే పరిమితం చేశారు. అయినప్పటికీ, మా దగ్గర పరిమిత సామర్థ్యం గల డిటెక్టర్ మాత్రమే ఉందని వారు చెప్పారు. వారు దీన్ని ఒక చిన్న విషయంగా మార్చేశారు. కానీ ఆంత్రోపిక్ మాత్రం దీన్ని పెద్ద విషయంలా చేసి, ప్రజల్లో ఆందోళన కలిగించి, వేలమందిని తమ వాటర్‌మార్క్ గురించి భయపెట్టేలా చేసింది. ఇది చాలా సాధారణమైన వ్యూహం. ఆంత్రోపిక్ వార్తలను అతిగా ప్రచారం చేస్తే, చాట్‌జీపీటీ, ఓపెన్ ఏఐ మాత్రం తక్కువగా ప్రచారం చేస్తాయి. ప్రజా సంబంధాల విషయంలో ఇవి చాలా భిన్నమైన వ్యూహాలు. సరే, ఒక వాటర్‌మార్క్ గుర్తించబడిందనుకుందాం . డిటెక్టర్ ఒక సిగ్నల్‌ను కనుగొంది. ఏం జరుగుతుంది? అంటే మొత్తం ఏఐయే రాసిందని అర్థమా? మీరు రాసినదాన్ని అది తిరిగి రాసిందా? మీరు దీన్ని అనువాదం కోసం వాడారా? డ్రాఫ్ట్‌లను సరిదిద్దడానికి మీరు గంటల తరబడి సమయం వెచ్చించారా? ఇవన్నీ చాలా భిన్నమైన పరిస్థితులు, ఒక వాటర్‌మార్క్ మనకు రకరకాల విషయాలను చెప్పగలదు. మళ్ళీ చెబుతున్నాను, అది ఏమి చెప్పగలదు మరియు ఏమి చెప్పలేదు అనే విషయంలో ఓపెన్ ఏఐ నిజాయితీగా ఉంది. టెక్స్ట్ వాటర్‌మార్క్‌లు ఒక పాఠ్యంలో మన సిస్టమ్స్ పోషించిన పాత్ర గురించి పరిమితమైన సమాచారాన్ని అందిస్తాయి. డిటెక్షన్ ఫలితం నుండి దేనిని నిర్ధారించవచ్చు మరియు దేనిని నిర్ధారించలేమో అర్థం చేసుకోవడం ముఖ్యం. వాటర్‌మార్క్ మానవ సహకారాన్ని కొలవదు. ఒక ఓపెన్ ఏఐ (OpenAI) వ్యవస్థ ఆ సమాచారంలోని కొంత భాగాన్ని రూపొందించినట్లు లేదా ప్రాసెస్ చేసినట్లు అది సూచించగలదు, కానీ అందులో ఎంత మానవ తీర్పు, సవరణ లేదా సృజనాత్మకత ఉందో చెప్పలేదు. కాబట్టి, ఇది ఏఐ (AI) ఎంత, మానవ నిర్మితం ఎంత అనే శాతాన్ని సూచించదు. అలాంటిది సాధ్యం కాదు. ఏఐ ఉపయోగించబడిందా లేదా అని చెప్పేంత ఖచ్చితత్వం కూడా వాటికి లేదని మనం ఇప్పుడే చూశాము. కాబట్టి, ఇది మనిషి రాసింది, ఇది ఏఐ రాసింది అని వారు ఖచ్చితంగా విభజించలేరు. ప్రస్తుతానికి ఇది అసాధ్యం. రెండవది, చాలా ముఖ్యమైనది. నా వీడియోలపై వందలాది మంది ప్రజలు వ్యాఖ్యానిస్తూ , ఆంత్రోపిక్ ( Anthropic) మరియు ఇప్పుడు ఓపెన్ ఏఐ (OpenAI) వాటర్‌మార్క్‌లను ఎందుకు చేరుస్తున్నాయంటే అవి యాజమాన్యాన్ని క్లెయిమ్ చేసుకోవడానికి అని చెబుతున్నారు. కాదు. వాటర్‌మార్క్ యాజమాన్యాన్ని లేదా బాధ్యతను నిర్ధారించదు. టెక్స్ట్ ఎవరికి చెందుతుంది, దాని వినియోగం చట్టబద్ధమా కాదా, బహిర్గతం చేయడం అవసరమా లేదా, దానికి ఎవరు బాధ్యులు అనేది ఇది నిర్ణయించదు. ఈ వాటర్‌మార్క్ ద్వారా ఈ కంపెనీలు," ఆ, అది మా మేధో సంపత్తి (IP) "అని చెప్పుకోవచ్చని చాలా మంది అంటున్నారు. మా ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌తో మీరు మాట్లాడిన విషయాలన్నీ ఇప్పుడు మా సొంతం. లేదు, అది అర్థరహితం. వారికి అది ఎందుకు వద్దు అనే కారణాలలో ఒకటి ఏమిటంటే, వినియోగం చట్టబద్ధమా కాదా లేదా బహిర్గతం చేయడం అవసరమా అనేది పక్కన పెడితే, ప్రజలు సమస్యలను సృష్టించే విషయాలను రూపొందిస్తే, అది వారిని చట్టపరమైన చిక్కుల్లో పడేస్తుంది కాబట్టి వారు ఎవరి టెక్స్ట్‌ను కూడా సొంతం చేసుకోవాలనుకోరు . ప్రజలు బాంబులను ఎలా తయారు చేయాలి, మొదలైనవి అడుగుతూ, ఏఐ నుండి ఆ సమాచారాన్ని పొందితే, సాంకేతికంగా అది ఓపెన్ ఏఐ లేదా ఆంత్రోపిక్ యాజమాన్యం కిందకు వస్తుంది. వారితో ఆ విషయానికి ఎటువంటి సంబంధం ఉండకూడదని వారు కోరుకుంటారు. అందుకే చాలా మంది వారు నా వ్యాపార ఆలోచనలను దొంగిలిస్తున్నారు , నా పుస్తక ఆలోచనలను దొంగిలిస్తున్నారు అని అనడం నేను చూస్తున్నాను. లేదు, వారికి ఆసక్తి లేదు. వారికి నిజంగా పట్టదు. వాటర్‌మార్క్ వినియోగదారుని గుర్తించదు. ఇది ఒక వ్యక్తి, సంస్థ, ఖాతా లేదా ప్రాంప్ట్ సంభాషణను ఆ టెక్స్ట్‌తో అనుసంధానించదు , కాబట్టి ఇందులో వినియోగదారుని గుర్తించగల సమాచారం ఏదీ ఉండదు. వాటర్‌మార్క్ ఖచ్చితత్వాన్ని ధృవీకరించదు. ఆ సమాచారం నిజమా, తప్పుదారి పట్టించేదా, హానికరమా లేదా సరైన సందర్భంలో చెప్పబడిందా అనేది అది చెప్పలేదు. అది అర్థవంతమే. మళ్ళీ చెబుతున్నాను, లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ వద్ద నిజమైన మరియు అబద్ధపు వాస్తవాల డేటాబేస్ ఉండదు. అవి ఉండవు. వాటి వద్ద వివిధ టోకెన్లు, వివిధ భావనల మధ్య సంబంధాలు, అర్థ సంబంధాల డేటాబేస్ ఉంది, కానీ ఏది నిజం, ఏది నిజం కాదు అనే చిట్టా వాటి వద్ద లేదు. అలాంటిదాన్ని సృష్టించడం దాదాపు అసాధ్యం. మళ్ళీ చెబుతున్నాను, ముఖ్యంగా గమనించాల్సింది ఏంటంటే, వాటర్‌మార్క్ లేనంత మాత్రాన అది మానవ రచన అని రుజువు కాదు. OpenAI సాధనాలతో రూపొందించిన టెక్స్ట్ చాలా చిన్నదిగా ఉండవచ్చు, లేదా ఎడిట్ చేయబడి ఉండవచ్చు లేదా అనువదించబడి ఉండవచ్చు, దీనివల్ల గుర్తింపు సరిగ్గా పనిచేయదు. కాబట్టి, ఒకదానికి OpenAI వాటర్‌మార్క్ లేనంత మాత్రాన, అది ChatGPT ద్వారా రూపొందించబడలేదని చెప్పలేము. అది చాలా చిన్నది కావచ్చు. అది ఎడిట్ చేయబడి ఉండవచ్చు, అలా చేస్తే వాటర్‌మార్క్ ఎంత త్వరగా దెబ్బతింటుందో మనం చూశాం, లేదా బహుశా అది అనువదించబడి ఉండవచ్చు. అది మరొక మోడల్ నుండి కూడా వచ్చి ఉండవచ్చు. కాబట్టి, వాటర్‌మార్క్ లేని పాత ChatGPT మోడల్ నుండి అది వచ్చి ఉండవచ్చు. అది Claude నుండి వచ్చి ఉండవచ్చు. OpenAI వాటర్‌మార్క్ డిటెక్టర్ క్లాడ్ వాటర్‌మార్క్‌ను గుర్తించలేదు మరియు దీనికి విరుద్ధంగా కూడా అంతే. Gemini మరియు Glock విషయంలో కూడా ఇదే వర్తిస్తుంది. లేదా ఉదాహరణకు, మీరు వాటర్‌మార్క్ చేయని మోడల్‌ను ఉపయోగించవచ్చు . ఇది చైనీస్ మోడల్స్ కాదు, ఎందుకంటే చాలా మంది" ఓహ్, నేను చైనీస్ మోడల్‌ని ఉపయోగిస్తాను " అని అంటారు. వాటిలో కూడా వాటర్‌మార్క్ ఉంటుంది. అది వాటర్‌మార్కింగ్ లేని పాత మోడల్స్ నుండి లేదా మరొక కంపెనీ సాధనాల ద్వారా రూపొందించబడినవి కావచ్చు. కాబట్టి, వాటర్‌మార్క్ లేనంత మాత్రాన దానికి అర్థం ఏమీ లేదు. ఈ మొత్తం వ్యవస్థ చాలా ముక్కలై ఉంది, దేనికి వాటర్‌మార్క్ ఉంది, దేనికి లేదు అనే స్పష్టత మనకు లేదు, దీనివల్ల ఇది పెద్దగా ప్రాముఖ్యత లేనిదిగా మారుతోంది. నేను ఈ విషయాన్ని చెప్పాలనుకుంటున్నాను . క్లాడ్ మొదటిసారి వాటర్‌మార్కింగ్‌ను ప్రకటించినప్పుడు ప్రతి ఒక్కరూ పట్టించుకోవడం మానేశారు, జనం ఆగ్రహంతో ఊగిపోయారు. నేను దానిపై అనేక వీడియోలు చేశాను, అవి చాలా బాగా ఆడాయి, ఎందుకంటే అది అప్పట్లో ఒక పెద్ద సమస్య. తమ పనికి వాటర్‌మార్క్ వేయడం పట్ల ప్రజలు చాలా ఆగ్రహంగా ఉన్నారు." నేను ఆంత్రోపిక్‌ను వాడటం మానేస్తాను " అని చాలా మంది వ్యాఖ్యానించారు . వారిని వదిలేయండి. నేను చైనీస్ మోడల్స్‌ను ఉపయోగిస్తాను. నేను ChatGPT ని ఉపయోగిస్తాను." రెండింటిలోనూ వాటర్‌మార్కింగ్ ఉందని నేను అప్పుడే చెప్పాను. ఆ వాదన మరియు వాటర్‌మార్కింగ్ చుట్టూ ఉన్న కోపం తగ్గిపోయినట్లు అనిపిస్తోంది. ప్రతి ఒక్కరూ అంతా బానే ఉందని నిర్ణయించుకున్నారా ? వారు పట్టించుకోవడం మానేశారా? డిటెక్టర్ అందుబాటులో ఉందా అనే దానిపై నా పాత వీడియోల నుండి ఇంకా ప్రశ్నలు వస్తూనే ఉన్నాయి. లేదు. ఎడిటింగ్ పరిగణనలోకి వస్తుందా? అవును, మీరు తగినంతగా ఎడిట్ చేస్తే వాటర్‌మార్క్ పోతుంది. మరియు రిమూవర్లు పనిచేస్తాయా? లేదు, అవి పనిచేయవు. ఈ ఆందోళనలు మాయం కాలేదు, కానీ చాలా మందికి ఇప్పటివరకు రోజువారీ జీవితంలో ఎటువంటి ఇబ్బందులు ఎదురుకాలేదని నేను అనుకుంటున్నాను . వారు ఇంకా ఈమెయిల్ పంపాలి, డాక్యుమెంట్ పూర్తి చేయాలి, వ్యాపారం నడపాలి, ఒక వ్యాసం రాయాలి. వాటర్‌మార్క్ అదృశ్యంగా ఉంది, దాన్ని తనిఖీ చేసే పరికరం లేదు. చాలా మందికి, సామాన్య ప్రజలకు దాన్ని తనిఖీ చేసే వీలు లేదు. చాలా సంస్థలు వాటర్‌మార్క్ కోసం తనిఖీ చేయలేవు. కాబట్టి, ఎవరికి కావాలి? AI వార్తలు చాలా వేగంగా మారుతున్నాయి. మరో కొత్త మోడల్ వస్తుంది, అందరూ దాని గురించే మాట్లాడుకుంటారు . మనం ముందుకు వెళ్ళిపోయాం. మనుషులు వేరే విషయాల గురించి ఆందోళన చెందుతున్నారు , కోపపడుతున్నారు , ఉదాహరణకు ఇటీవల కృత్రిమ మేధస్సు మానవాళిని నాశనం చేసే 10% అవకాశం గురించి. విషయం ఏమిటంటే, ఈ పెద్ద, ఆకర్షణీయమైన వార్తల వల్ల, అంటే AI మనందరినీ చంపేస్తుందనే ఈ సైన్స్ ఫిక్షన్ ఊహల వల్ల, మనం వాటిపైనే దృష్టి పెడితే, అవి ముఖ్యమైనవే అయినా, ప్రస్తుతానికి కృత్రిమ మేధస్సు చూపిస్తున్న ప్రభావాన్ని మనం మర్చిపోతాం. మనం వర్తమానం కంటే భవిష్యత్తుపైనే ఎక్కువ దృష్టి పెడుతున్నాం. ప్రస్తుతం కృత్రిమ మేధస్సు వల్ల ఉద్యోగాల్లో, వాటర్‌మార్కింగ్‌లో , గోప్యతలో చాలా జరుగుతోంది, వాటిపై మనం దృష్టి పెట్టాలి. మనం ఈ ఊహలు మరియు సైన్స్ ఫిక్షన్‌పై ఎంత ఎక్కువ దృష్టి పెడితే, ప్రస్తుతం నిజంగా ముఖ్యమైన విషయాలపై అంత తక్కువగా దృష్టి పెడతాం. కాబట్టి, ఏం చేయాలనే విషయానికి వస్తే, నేను కృత్రిమ మేధస్సును ఉపయోగిస్తూనే ఉంటాను, కానీ రచయితగా మరియు క్లయింట్ అంచనాలకు తగినట్లుగా ఉండే పనిలో మాత్రం మరింత జాగ్రత్తగా ఉంటాను. కాబట్టి, మీరు క్లయింట్ కోసం పని చేస్తున్నా లేదా వ్యాసం సమర్పిస్తున్నా , మీ పని యొక్క మూలాలను చూపించడానికి సిద్ధంగా ఉండాలి. ఒకవేళ మీరు రాసినట్లయితే, AI ని మార్చమని అడగడానికి ముందే మీరు సేవ్ చేసిన వెర్షన్లను ఉంచుకోండి. మార్పులను ట్రాక్ చేయండి. డ్రాఫ్ట్‌లను పోల్చడానికి వెర్షన్ హిస్టరీని ఉపయోగించండి, తద్వారా ఆ పని ఎలా రూపుదిద్దుకుందో మీరు చూడగలరు. అసలు విషయం ఏమిటంటే, జాగ్రత్తగా ఉండండి. ఒకవేళ మిమ్మల్ని అడిగితే, మీరు పనిని మీరే చేశారని నిరూపించుకోవడానికి అన్నీ సిద్ధంగా ఉంచుకోండి. మరియు నియమాలపై ముందే ఒప్పందం చేసుకోండి. కృత్రిమ మేధస్సు వాడకాన్ని అస్సలు ఇష్టపడని క్లయింట్‌తో మీరు పని చేస్తుంటే, ఆ విషయం మీకు తెలుసని మరియు పని అప్పగించే ముందే ఆ చర్చ జరిగిందని నిర్ధారించుకోండి . మీరు వారి అంచనాలకు అనుగుణంగా ఉండాలి. ఒకవేళ మీరు వాడకూడదని ఒప్పందం చేసుకున్నాక కూడా AI ని వాడినట్లు వారు గుర్తిస్తే, అది కేవలం AI వాడారా లేదా అనే దానికంటే పెద్ద సమస్య అవుతుంది. ఆ సమయంలో అది నమ్మకానికి సంబంధించిన సమస్య అవుతుంది. కాబట్టి, పరిశోధనా సహాయం, ప్రూఫ్ రీడింగ్ లేదా డ్రాఫ్టింగ్ కోసం AI ని వాడటంలో వారికి ఇబ్బంది ఉందేమో మీరు తెలుసుకోవాలి. రహస్య సమాచారాన్ని కొన్ని టూల్స్‌కు దూరంగా ఉంచాల్సిన అవసరం ఉందా? అవును, బహుశా ఉండొచ్చు. మీరు ఈ ప్రశ్నలను ముందుగానే అడగాలి. ఎవరైనా కోపంగా ఉండి గొడవ చేయడానికి ముందే అడగడం చాలా సులభం. రచన కోసం అయితే, మీరు మీ శైలిని అలాగే ఉంచుకోవాలి. AI ని నేరుగా "హే, నా కోసం దీన్ని తిరగరాయి" అని అడిగే బదులు, ముందుగా సమస్యలను గుర్తించి సవరణలు సూచించమని అడగండి. ఎందుకంటే అది చివరకు AI వాటర్‌మార్క్‌ని కలిగి ఉండటమే కాకుండా, వినడానికి కూడా AI రాసినట్లుగా అనిపిస్తుంది. మనం కేవలం అవకాశం ఉంది కదా అని మన ఆలోచనలను, నిర్ణయాధికారాన్ని పూర్తిగా కృత్రిమ మేధస్సు (AI) కి అప్పగించకూడదు , ఎందుకంటే అది మనల్ని సోమరిపోతులుగా మారుస్తుంది. ఇది మనల్ని సోమరి రచయితలుగా, సోమరి సృజనకారులుగా మారుస్తుంది. ఇప్పుడు, మీకు సహాయపడేలా నేను కొన్ని చిన్న చిన్న సాధనాలను రూపొందించాను. ఒకవేళ మీకు సహాయం కావాలంటే, ఇది ఒక ఉచిత AI రైటింగ్ టూల్‌కిట్, దీని లింక్ ఈ యూట్యూబ్ వీడియో కింద ఇవ్వబడింది. ఇందులో ఒక AI టెల్ స్కిల్, ఎడిటింగ్ ప్రాంప్ట్‌లు మరియు మీ పనిలో ఉపయోగపడే కొన్ని ఉచిత GitHub టూల్స్ ఉన్నాయి. ఈ AI టెల్ స్కిల్, పునరావృతమయ్యే వాక్యాలను మరియు AI రచనలను చాలా సాధారణంగా అనిపించేలా చేసే ప్రతికూల సమాంతరాలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది. అయినప్పటికీ, మీరు ఆ అవుట్‌పుట్‌ని చదవాల్సిన అవసరం ఉంది. మీకు సొంత ఉదాహరణలు, అభిప్రాయాలు, తీర్పులు మొదలైనవి ఇంకా అవసరం. కానీ, ఇది మీ రచనలు కొంచెం తక్కువగా AI లాగా అనిపించేలా చేయడానికి సహాయపడుతుంది. నేను ఈ టూల్‌కిట్‌లో అందిస్తున్న ఏదీ కూడా— మళ్ళీ చెబుతున్నాను, ఇది ఉచితం— వాటర్‌మార్క్ డిటెక్టర్‌ని అధిగమిస్తుందని హామీ ఇవ్వదు. ఎవరూ అలా చెప్పలేరు. ఒకవేళ ఎవరైనా అలా చెబితే, వారిని పట్టించుకోకండి . వారు మీకు ఏదో ఒకటి అమ్మాలని ప్రయత్నిస్తున్నారు . కానీ, మనందరి కోసం, మన AI రచనలను కనీసం కొంతవరకు సాధారణ AI చెత్తలా కాకుండా మెరుగుపరచుకోవచ్చు . కాబట్టి, ఆ ఉచిత స్కిల్స్ మరియు టూల్‌సెట్ గైడ్ కాపీని పొందడానికి కింద ఉన్న లింక్‌ను చూడండి. అందులో వాటిని ChatGPT మరియు Claude లలో ఎలా ఇన్‌స్టాల్ చేసుకోవాలో సూచనలు కూడా ఉన్నాయి. అలాగే, మీరు కింద ఉన్నప్పుడు, హంగులు లేని మరిన్ని ప్రాక్టికల్ AI సలహాల కోసం యూట్యూబ్‌లో సబ్‌స్క్రైబ్ చేసుకోవడం మర్చిపోవద్దు. ధన్యవాదాలు. ChatGPT va intégrer des filigranes invisibles. Si vous l'utilisez pour rédiger des e-mails, des posts LinkedIn, un livre ou un travail pour un client, il sera marqué. La question évidente est : quelqu'un peut-il désormais prendre votre texte, le passer dans un outil et découvrir si vous avez utilisé l'intelligence artificielle ? Et si vous avez rédigé le texte vous-même, puis demandé à ChatGPT de le peaufiner ? Toujours marqué ? Oui, potentiellement. Nous avons eu une réaction énorme il y a quelques mois lorsque Claude a introduit cela. Beaucoup de gens ont alors déclaré qu'ils passeraient à ChatGPT, et j'ai reçu des milliers de commentaires disant qu'ils en avaient fini avec Claude. Et à ce moment-là, j'ai dit : « Hé, vous savez qu'OpenAI va faire la même chose, n'est-ce pas ? » « Et ils le feront avant décembre, date à laquelle les règles entrent en vigueur et les y obligent. » Et nous y voilà. OpenAI a annoncé sa propre version. Ils vont ajouter des filigranes à leurs contenus. Maintenant, il y a quelques différences et, comme pour Claude, beaucoup de bêtises se vendent autour de ce sujet. Des détecteurs, des suppresseurs, des outils promettant de rendre votre travail indétectable. C'est absurde. C'est de l'arnaque. Regardons ce qui a changé ces derniers mois et en quoi cela diffère du filigrane de Claude, car il y a des différences très importantes. Tout d'abord, examinons l'annonce officielle parue le 5 octobre. Cela vient d'OpenAI . En gros, ils indiquent que les textes éligibles générés par ChatGPT et Codex dans l'UE, spécifiquement, seront marqués lors du déploiement dans les semaines à venir. Nous avons donc déjà deux situations très différentes ici. C'est très différent de Claude, car ils ont opté pour une approche mondiale. Pourquoi ? Si vous utilisez ChatGPT dans l'UE, oui , c'est quelque chose auquel vous devez faire attention. En dehors de l'UE, l'annonce ne généralise pas cela au monde entier, ce qui est étrange, non ? Car lorsque Anthropic a lancé son filigrane, ils ont dit devoir le faire mondialement car ils n'avaient pas trouvé de solution efficace pour l'UE uniquement. Par conséquent, ils n'étaient pas limités géographiquement et tout le monde a vu ses textes marqués par Claude. Alors, qu'est-ce qui se passe ici ? Je m'appelle Kyle. J'aide les entrepreneurs à utiliser l'IA dans leurs entreprises sans avoir besoin de devenir ingénieurs. Si vous voulez plus d'explications pratiques comme celle-ci, abonnez-vous et ma newsletter gratuite est liée ci-dessous. L'explication d'Anthropic à l'époque était en substance : « Écoutez, nous n'avons aucun moyen de faire appliquer cela de manière à pouvoir le géo-restreindre. » Il va donc falloir que cela soit fait à l'échelle mondiale. Et maintenant, OpenAI sort son propre filigrane, qui n'est présent qu'au sein de l'UE, ce qui signifie qu'il ne s'agit pas d'une limitation technique. Ils l'ont verrouillé par zone au sein de ChatGPT , donc ce ne sera disponible que dans l'Union européenne pour le moment. Je pense donc qu'il est légitime de demander : « Pourquoi un fournisseur a-t-il réussi à faire cette distinction et pas l'autre ? » Il est plus probable que si Anthropic avait voulu restreindre géographiquement cette fonction à l'UE, ils l'auraient fait. C'est manifestement faisable, comme OpenAI vient de nous le montrer, ce qui nous amène à conclure qu'ils veulent que leur travail soit filigrané. Je ne pense pas qu'il y ait d'autre explication possible. J'ai parlé longuement dans plusieurs autres vidéos des raisons pour lesquelles cela pourrait être le cas. Cela les aide avec les données synthétiques. Cela leur permet de savoir ce qui a été créé par l'intelligence artificielle, car on peut alors l'exclure de son ensemble d'entraînement. Je pense qu'il est important de rappeler comment fonctionnent réellement ces filigranes . Encore une fois, il y a des milliers de commentaires de personnes posant ce genre de questions et le mécanisme reste flou pour beaucoup ; par conséquent, il y a beaucoup de désinformation et de gens qui vendent des détecteurs et des suppresseurs miracles qui ne fonctionnent pas du tout. Nous devons donc revoir cela rapidement. J'en ai parlé longuement dans d'autres vidéos que je vais afficher à l'écran maintenant. Imaginez que l'IA termine une phrase. Elle prédit le jeton suivant. C'est ainsi que fonctionnent les grands modèles de langage. Le temps est froid et...blanc. Quel est le mot suivant ? Le temps est froid et gris. Super. Elle aurait pu choisir un autre mot tout aussi plausible. Dans un passage plus long, il y aura beaucoup de petits choix comme celui-ci. Le temps est froid et misérable. Le temps est froid et humide. Le temps est froid et morose . Ce sont toutes des manières potentielles de compléter la phrase. Ce sont tous des jetons suivants possibles dans la séquence. Ce que fait le filigrane, c'est modifier la distribution statistique. Il changera le choix de la manière ou du mot sélectionné comme prochain jeton, laissant une empreinte statistique, une signature à travers le texte. Cette illustration est, évidemment, volontairement simple. L'utilisation d'un seul mot, gris, ne prouve absolument rien. Ce n'est pas que ChatGPT choisira toujours gris plutôt qu'humide, mais il s'agit davantage des motifs à travers l'intégralité de la sortie, sur plusieurs paragraphes. Chaque petite décision laisse une trace, tout comme une empreinte digitale. Et si vous avez un modèle assez long, un passage assez long et le bon détecteur, le modèle peut être révélé et nous pouvons dire que ceci a été écrit par ChatGPT ou que cela a été écrit par euh par Claude. Euh donc ceci provient de la source officielle d'OpenAI décrivant comment le filigrane fonctionne réellement. Notre technologie de filigrane textuel TextGrain, donc ce n'est pas SynthID, mais elle est probablement basée sur des technologies similaires, ajoute un signal statistique invisible aux choix de mots du modèle, exactement comme SynthID de Google, qui est aussi le système sous-jacent au sein du système de Claude. Notre détecteur recherche ce signal pour évaluer si un passage contient un filigrane d'OpenAI. Plus de détails sur le fonctionnement de TextGrain se trouvent dans notre rapport technique. Je placerai ceci sous la vidéo YouTube pour que vous puissiez le trouver, ainsi qu'un lien où je vous donnerai un pack de ressources liées à cela, et ce sera dans la newsletter. Euh dans nos évaluations, TextGrain a égalé ou dépassé les performances d'autres approches que nous avons testées, y compris SynthID. Ceci vient de Google euh pour le texte. Malgré tout, une forte performance dans des conditions idéales ne garantit pas une détection fiable au quotidien. Je vais en parler car nous pouvons avoir des faux positifs, ce qui est vraiment, vraiment dangereux. Euh donc, leur explication est essentiellement que les probabilités de choix de mots euh ajoutées à une clé secrète leur permettent de détecter. Cela ne nécessite pas, et je dois être clair là-dessus. Cela ne nécessite pas d'espaces invisibles ou de caractères supplémentaires. Il n'y a aucun Unicode qui est euh inséré. Rien n'est ajouté. Cela n'utilise pas plus de jetons. Ce ne sont pas des messages cachés disant que ceci est écrit par ChatGPT. Rien d'aussi grossier n'est utilisé. Au lieu de cela, il s'agit d'une distribution statistique. Cela signifie que le filigrane reste avec l'écriture. Il est important de réaliser cela. Si vous copiez le texte dans un document Word ou dans TextEdit, cela ne change rien. Le filigrane est toujours là. Les mots sont toujours là. Les mots, la distribution et le choix des mots constituent le filigrane . Donc, si vous le collez en texte brut , peu importe. Ce sont les mêmes mots. Si vous retapez le tout manuellement, donc vous quittez ChatGPT et vous tapez tout dans Word, peu importe. Cela contiendra toujours le filigrane car il réside dans le choix des mots. Vous pourriez, et c'est l'exemple que j'ai donné auparavant. Vous pourriez prendre la réponse de ChatGPT, la graver sur une tablette de pierre, enterrer cette tablette, votre ami peut la déterrer, la prendre en photo, l'envoyer par e-mail sur un vieux PDA ; de ce PDA, il peut la recopier sur un morceau de papier et le donner au détecteur, et il y aurait toujours le filigrane. Le transférer d'un support à l'autre, faire des copier-coller ne change rien car le texte lui-même, le choix des mots, constitue le filigrane. C'est une distinction très, très importante. Les gens entendent « filigrane invisible » et s'imaginent une petite étiquette qu'ils peuvent effacer, une sorte de métadonnée. Mais non, c'est le choix des mots lui-même qui porte les signaux. Cela explique aussi pourquoi tant de personnes vendant des suppresseurs ou des détecteurs méritent qu'on y regarde de plus près. Beaucoup d'entre eux vendent quelque chose qui ne fonctionne pas. Et c'est de l'arnaque. D'abord, la question que je reçois sans cesse de personnes qui écrivent elles-mêmes et utilisent l'IA pour corriger et peaufiner, car je pense que c'est un problème majeur. Disons que vous avez passé une semaine à écrire quelque chose, un rapport, un argumentaire, ou je ne sais pas, un devoir scolaire, peu importe, c'est votre propre argument. Ce sont vos propres exemples. C'est écrit à partir de votre expérience. Et ensuite , vous demandez à l'IA de vous aider. Il y a plusieurs façons d'aborder cela selon l'étendue de votre utilisation de l'intelligence artificielle. Vous pourriez demander un retour. Voici un essai que j'ai écrit, ChatGPT, dis-moi quelles parties sont confuses. Ne change rien, mais dis-moi comment je pourrais améliorer cela. Ensuite, vous faites le travail vous-même et vous effectuez les changements dans votre propre texte, en le tapant. Cela ne déclenchera probablement rien du tout. Vous obtenez des commentaires, mais c'est vous qui décidez quoi modifier et c'est vous qui faites les changements. Ou bien, vous pourriez faire de la relecture. Vous pourriez demander des corrections d'orthographe et de ponctuation. Ou potentiellement, vous demandez une réécriture complète du texte dans un style plus percutant ou imitant l'un de vos auteurs favoris. Ce sont des niveaux d'implication de l'IA très différents et certains déclencheront l'application du filigrane. D'autres non. C'est la quantité générée par le modèle qui compte, plus que l'utilisation en soi. Anthropic affirme donc qu'une légère relecture peut donner au filigrane très peu de matière à laquelle se rattacher, car cela ne change pas grand-chose. Il est difficile de laisser cette empreinte car cela ne transforme pas le mot « gris » en « mauve » ou en « mouillé ». Cela consiste plutôt à parcourir le texte et à apporter des corrections orthographiques. Mais une réécriture approfondie crée davantage d'opportunités pour la sélection de jetons et donc pour l'application du filigrane. Ainsi, on ne peut pas dire qu'une virgule corrigée ou une faute d'orthographe rectifiée rendra automatiquement l'intégralité du document détectable de manière fiable. Ce n'est pas le cas . Très probablement, cela ne suffira pas. Mais nous ne pouvons pas non plus promettre qu'une version réécrite ressortira propre, car vous avez fourni les idées originales. Cela n'a pas d'importance, car suffisamment de manipulations ont été effectuées par l'IA pour le marquer comme généré par une intelligence artificielle. Il s'agit d'une échelle mobile, et la probabilité que le filigrane soit ajouté de manière concluante augmente à mesure que davantage de texte est généré par l'IA ; au-delà d'un certain seuil, le détecteur basculera de « non, ce n'est pas de l'IA » à « oui, c'est de l'intelligence artificielle ». Il est très important de souligner qu'il existe des détecteurs officiels. Les personnes qui vendent ces outils n'ont pas accès à ces détecteurs officiels. Donc, n'importe quel détecteur d'IA, suppresseur de filigrane d'IA, etc., n'a pas accès aux détecteurs officiels. Ce qu'ils vendent est donc, soit un mensonge pur et simple, soit une simple supposition. Mais comme ils n'ont pas accès à la capacité d'OpenAI et d'Anthropic de détecter la présence d'un filigrane, ils sont tout aussi ignorants que nous. Anthropic et OpenAI disposent tous deux d'outils capables d'analyser les modèles statistiques pour dire si oui ou non, ceci a été généré par Claude ou par ChatGPT. Mais qui a accès à ces outils ? Votre patron ? Non. Et votre client ? Non, très peu probable. Et votre professeur à l'université ? Non , ils n'ont pas accès à ces outils. Anthropic a publié son détecteur en avant-première limitée à certains partenaires. Très limitée. J'ai eu du mal à trouver quelqu'un qui y ait réellement accès, et pourtant j'ai cherché. Ils ont dit il y a quelques mois qu'ils le rendraient disponible, mais ils n'ont jamais précisé à qui. Donc, techniquement, oui, ils l'ont fait. Nous ne savons simplement pas qui y a accès, et certainement pas le grand public. L'API de détection d'Anthropic est disponible en préversion privée pour les organisations éligibles. Nous ignorons quelles sont ces organisations, mais il s'agira probablement de gouvernements, de tribunaux, d'institutions de recherche ou éventuellement d'universités, mais pas nécessairement pour vérifier vos dissertations. OpenAI a été beaucoup plus ouvert à ce sujet. Ils ont essentiellement déclaré que les détecteurs peuvent commettre deux types d'erreurs. Ils peuvent signaler un filigrane alors qu'aucun n'est présent, un faux positif, ou manquer un filigrane pourtant présent, un faux négatif. Nos évaluations ci-dessous illustrent certains des défis. Ils ont été beaucoup plus ouverts à ce sujet qu'Anthropic. Ils ont dit : « Écoutez , ce n'est pas une technique infaillible. » Un texte plus court ou plus contraint est plus difficile à détecter. Nous savions déjà cela concernant la technologie SynthID, et comme cela semble très similaire, c'est une distribution statistique, il en va de même ici. Pour un taux de faux positifs cible de 1%, notre détecteur a identifié des filigranes dans environ 80%des passages de 200 jetons. Soit environ 150 mots, grosso modo, en anglais du moins. Comparé à 95%des passages de 400 jetons, soit environ 300 mots, pour du contenu comme la psychologie. Et uniquement la psychologie, apparemment. Les taux de détection étaient nettement inférieurs pour des contenus tels que les mathématiques, où il y a moins de flexibilité dans le choix des mots. Ainsi, pour quelque chose comme la littérature, la poésie, on peut déplacer beaucoup de mots, « poésie » , je mets cela entre guillemets. On peut déplacer beaucoup de mots, il y a donc une grande latitude pour ajouter différents mots, et cela reste cohérent. S'il s'agit de code, s'il s'agit de mathématiques, on ne peut pas le faire car cela casse les mathématiques, cela casse le code. Ils ont également souligné que la modification peut affaiblir le filigrane. Dans une évaluation de passages de 400 jetons, remplacer 10% des mots par des synonymes a réduit la détection de 92%à 66%. Ce n'est que 10%des mots. Et si vous remplacez 25% des mots par une réécriture, cela réduit la précision de la détection à 17%. Terrible. Donc, la réécriture fonctionne. En conséquence, ChatGPT ou OpenAI ont déclaré : « Écoutez, en gros, nos détecteurs ne sont pas très bons. » Et ils ont ajouté : « Ces limites ont motivé notre décision de ne fournir un accès initial au détecteur qu'aux chercheurs agréés et aux organisations expertes capables d'évaluer la fiabilité et les usages responsables. » Ils limitent donc initialement le détecteur de texte aux organisations expertes. Ils font donc comme Anthropic en le retenant, ce qui signifie qu'aucune des entreprises ne donne au public accès à ces technologies. Par conséquent, quiconque vend des outils de détection ou des outils de suppression de filigrane raconte n'importe quoi. Désolé. À moins qu'ils n'aient accès à ces avant-premières très limitées, ce qui n'est pas le cas, car cela sera réservé à des cas d'utilisation extrêmement spécifiques . Donc, si quelqu'un vous envoie un pourcentage d'IA en disant : « C'est 80%d'IA » , demandez d'où cela vient, car il y a de fortes chances que ce soit du bidon. Demandez-leur : « Quel outil avez-vous utilisé ? » « Quelle méthode ? » Que prétend signifier ce chiffre ? « C'est de la poudre aux yeux. » Et je sais que sous cette vidéo YouTube plus tard, j'aurai plein d'outils de détection d'IA disant : « Oh, vous devriez utiliser celui-ci. » « Je vais tous vous démasquer parce que c'est une absurdité totale. » Alors, peut-on supprimer le filigrane ? Avec le filigrane d'Anthropic Claude, nous pensions que la réponse pourrait être oui, mais nous avons maintenant la preuve avec le filigrane ChatGPT que c'est le cas. Si vous modifiez la formulation, vous pouvez affaiblir la détection extrêmement rapidement. Donc, comme je viens de vous le montrer , si vous remplacez 25%du texte, soit un quart, vous pouvez réduire la précision à 17%, ce qui, dans la plupart des cas, conduira à son ignorance. Ils disent essentiellement qu'il s'agit d'un problème difficile à résoudre pour eux. Et que ces détecteurs sont assez imprécis. Je pense que c'est au moins très honnête de leur part, et c'est la raison qu'ils invoquent pour ne pas le diffuser largement. Mais, et ils sont intelligents sur ce point, cela leur permet aussi de remplir leurs obligations dans le cadre de l'EU AI Act. N'oubliez pas que c'est la raison pour laquelle ces entreprises sortent ces détecteurs et ces filigranes. Sinon, elles peuvent être condamnées à de lourdes amendes. Mais tant qu'elles peuvent montrer qu'elles ont fait des efforts dans ce sens, tout va bien. Et honnêtement, chapeau bas. Ils ont été transparents à ce sujet. Ils ont déclaré : « Voici ce que nous pouvons faire. » Ils l'ont limité à l'UE uniquement, contrairement à Anthropic. Et ils ont ajouté que même là, nous avons un détecteur limité. Ils en ont fait quelque chose d'assez insignifiant. Tandis qu'Anthropic en a fait tout un plat, provoquant la consternation du public et paniquant des milliers de personnes avec leur filigrane. C'est une stratégie très courante. Anthropic a tendance à surestimer les nouvelles, alors que ChatGPT, OpenAI, a tendance à les minimiser. Des stratégies très, très différentes en matière de relations publiques. Disons donc qu'un filigrane est détecté. Le détecteur a trouvé un signal. Que se passe-t-il ? Cela signifie-t-il que l'IA a tout écrit ? A-t-elle réécrit quelque chose que vous avez rédigé ? L'avez-vous utilisée pour de la traduction ? Avez-vous passé des heures à modifier des brouillons ? Ce sont des histoires très, très différentes, et un filigrane peut nous dire différentes choses. Et encore une fois, OpenAI a été honnête sur ce qu'il peut et ne peut pas nous dire. Les filigranes de texte fournissent un signal limité sur le rôle joué par nos systèmes dans un passage. Il est important de comprendre ce que l'on peut et ne peut pas conclure d'un résultat de détection. Un filigrane ne mesure pas la contribution humaine. Il peut indiquer qu'un système OpenAI a généré ou traité une partie du passage, mais pas la part de jugement, de rédaction ou de créativité humaine impliquée. Il ne s'agit donc pas d'un pourcentage du type « ceci est de l'IA, ceci est fait par un humain ». Cela ne peut pas exister. Nous venons de voir qu'ils n'ont même pas la précision nécessaire pour dire si l'IA a été utilisée ou non. Ils ne peuvent donc certainement pas délimiter ce qui est humain de ce qui provient de l'IA. C'est tout simplement impossible à l'heure actuelle. Deuxième point, très important. J'ai eu beaucoup de gens, des centaines de personnes, qui ont commenté mes vidéos pour dire que si Anthropic, et maintenant OpenAI, ajoutent des filigranes, c'est pour pouvoir revendiquer la propriété. Non. Un filigrane n'établit ni propriété ni responsabilité. Il ne détermine pas qui possède le texte, si son utilisation était légale ou non, si une divulgation était requise, ou qui en est responsable. Beaucoup disent que le filigrane permet à ces entreprises de dire : « Ah, c'est notre propriété intellectuelle. Nous possédons désormais ce dont vous avez discuté avec notre intelligence artificielle. » Non, c'est absurde. Et comme vous pouvez le voir, l'une des raisons pour lesquelles ils ne veulent pas de cela, au-delà de la légalité de l'utilisation ou de l'obligation de divulgation, c'est qu'ils ne veulent pas posséder tout ce que les gens génèrent, car cela pourrait les mettre dans une situation juridique délicate si les gens génèrent des choses problématiques. Les gens demandent comment fabriquer des bombes, etc., et s'ils parviennent à obtenir ces informations de l'IA, cela deviendrait techniquement la propriété d'OpenAI ou d'Anthropic. Ils ne veulent rien avoir à faire avec ça. Je vois beaucoup de gens dire qu'ils volent leurs idées commerciales ou leurs idées de livres. Non, ils s'en fichent. Ils s'en fichent vraiment . Un filigrane n'identifie pas l'utilisateur. Il n'associe aucune personne, organisation, compte ou requête de conversation au texte, il ne contient donc aucune information permettant d'identifier l'utilisateur. Un filigrane ne vérifie pas l'exactitude. Il ne peut pas vous dire si le passage est vrai, trompeur, nuisible ou présenté dans le bon contexte. C'est logique. Encore une fois, les grands modèles de langage ne possèdent pas de base de données de faits vrais ou faux. Ils n'en ont tout simplement pas. Ils ont une base de données de relations, de relations sémantiques, de relations de sens entre différents jetons, différents concepts, mais ils n'ont pas de registre de ce qui est vrai et de ce qui ne l'est pas. Une telle chose serait presque impossible à créer. Et encore une fois, point important, l'absence d'un filigrane détecté ne prouve pas une paternité humaine. Un texte généré avec les outils d'OpenAI peut être trop court, modifié ou traduit pour qu'une détection soit fiable. Ainsi, le simple fait qu'un contenu ne présente pas de filigrane OpenAI ne signifie pas qu'il n'a pas été généré par ChatGPT. C'est tout simplement trop court. Il a pu être modifié, et nous avons vu à quelle vitesse cela dégrade un filigrane, ou peut-être a-t-il été traduit. Il peut aussi provenir d'un autre modèle. Il peut donc venir d'un ancien modèle ChatGPT qui ne comporte pas de filigrane. Il peut provenir de Claude. Le détecteur de filigrane d'OpenAI ne sera pas en mesure de détecter un filigrane Claude , et vice versa. Idem pour Gemini ou Glock. Ou vous pourriez utiliser un modèle qui n'insère pas de filigrane, par exemple. Ce ne sont pas les modèles chinois, soit dit en passant, car beaucoup disent : « Oh, je vais juste utiliser un modèle chinois ». Ils insèrent des filigranes. Cela peut aussi provenir de modèles non pris en charge datant d'avant le marquage, ou générés par les outils d'une autre entreprise. Donc, le simple fait qu'il n'y ait pas de filigrane ne signifie pas grand-chose. Ce système est tellement fragmenté, et nous manquons tellement de visibilité sur ce qui est marqué et ce qui ne l'est pas, que cela en devient presque sans importance . Et je tiens à souligner ce point. Tout le monde a cessé de s'en soucier ; quand Claude a annoncé le marquage, les gens étaient furieux. J'ai publié plusieurs vidéos à ce sujet, et elles ont toutes très, très bien marché, car c'était un sujet brûlant. Les gens étaient très en colère à l'idée que leur travail soit marqué. J'ai reçu de très nombreux commentaires disant : « Je vais arrêter d'utiliser Anthropic. » « Au diable ces gens-là. » « Je vais utiliser des modèles chinois. » « Je vais utiliser ChatGPT. » « Les deux, comme je l'ai fait remarquer, utilisent pourtant le marquage. » On a l'impression que cet argument et la fureur autour du marquage se sont estompés. Tout le monde a-t-il décidé que c'était acceptable ? Ont-ils cessé de s'en préoccuper ? Il y a encore des questions issues de mes précédentes vidéos pour savoir si le détecteur est disponible. Non. Si la modification compte ? Oui, si vous modifiez suffisamment, le filigrane disparaîtra. Et si les outils de suppression fonctionnent ? Non, ils ne fonctionnent pas. Ces inquiétudes n'ont pas disparu par magie, mais j'imagine que pour beaucoup, il n'y a pas encore de conséquence concrète au quotidien. Ils doivent toujours envoyer un e-mail, terminer un document, gérer une entreprise, rédiger un essai. Le filigrane est invisible, le vérificateur n'existe pas. Pour la plupart des gens, le public ne peut pas le vérifier. La plupart des organisations ne peuvent pas vérifier la présence d'un filigrane. Alors, qui s'en soucie ? Et l'actualité de l'IA évolue à une vitesse folle. Un nouveau modèle sort et tout le monde ne parle plus que de ça. Nous sommes passés à autre chose. Et les gens ont d'autres préoccupations, d'autres sujets de colère, comme plus récemment cette probabilité de 10%que l'intelligence artificielle détruise l'humanité. Le problème, c'est qu'avec ces gros titres extravagants et sensationnalistes, ces fantasmes de science-fiction où l'IA nous tue tous, si nous nous focalisons là-dessus—et ce sont des questions importantes— nous oublions l'impact réel de l'intelligence artificielle aujourd'hui . Nous nous concentrons sur le futur plutôt que sur le présent. Il se passe beaucoup de choses avec l'intelligence artificielle en ce moment, concernant l'emploi, le tatouage numérique et la vie privée, auxquelles nous devons prêter attention. Plus nous nous concentrons sur la fiction et la science-fiction, moins nous sommes susceptibles de prêter attention à ce qui compte vraiment en ce moment. Donc, en termes d'actions concrètes, je continuerais à utiliser l'intelligence artificielle , mais je serais plus réfléchi sur les travaux où la paternité et les attentes des clients sont en jeu. Ainsi , si vous travaillez pour un client ou si vous soumettez un essai, je serais prêt à démontrer la provenance de mon travail. Si vous l'avez écrit, enregistrez les versions que vous avez avant de demander à l'IA de modifier quoi que ce soit. Suivez les modifications. Utilisez l'historique des versions pour comparer les brouillons afin de visualiser la création du document. En gros, prenez vos précautions. Jouez la carte de la prudence au cas où vous seriez interrogé et devriez prouver que vous avez fait le travail vous-même. Et fixez également les règles. Si vous travaillez avec un client qui déteste l'utilisation de l'intelligence artificielle, assurez-vous de le savoir et d'avoir eu cette conversation avant de livrer le travail. Vous devez répondre à leurs attentes. Et s'ils découvrent que vous avez utilisé l'intelligence artificielle alors que vous aviez convenu de ne pas le faire, eh bien, c'est un problème plus grave que la simple utilisation de l'IA. À ce stade, c'est une question de confiance. Vous devez donc déterminer s'ils acceptent que vous utilisiez l'IA pour de l'aide à la recherche, la relecture ou la rédaction. Les informations confidentielles doivent-elles rester à l'écart de certains outils ? Oui, probablement. Vous devez poser ces questions dès le début. Et il est beaucoup plus facile de les poser avant que quelqu'un ne soit contrarié et cherche des représailles. Pour l'écriture, vous voulez aussi garder votre propre style. Essayez de demander à l'IA de signaler les problèmes et de suggérer des modifications avant de lui dire simplement : « Hé, réécris-moi ça ». Parce que cela finira non seulement par porter la marque de l'IA, mais aussi par ressembler à du contenu généré par IA. Nous ne devrions pas déléguer toute notre réflexion et notre jugement à l'intelligence artificielle simplement parce que nous le pouvons, car cela nous rend paresseux. Cela fait de nous des rédacteurs et des créateurs paresseux . J'ai justement créé quelques outils qui peuvent vous aider. Si vous souhaitez un peu d'aide, il s'agit d'une boîte à outils d'écriture IA gratuite dont le lien figure sous cette vidéo YouTube. Elle regroupe des compétences IA, des prompts d'édition et quelques outils GitHub gratuits qui valent la peine d'être intégrés à votre flux de travail. La compétence d'analyse IA aide à signaler les phrases répétitives et les habitudes comme les parallélismes négatifs qui donnent aux textes générés par l'IA un aspect extrêmement générique. Vous devez toujours relire le résultat . Vous avez toujours besoin de vos propres exemples, opinions, jugements, etc. Mais cela vous aidera simplement à rendre le texte un peu moins « IA ». Maintenant, rien de tout cela, aucun des éléments de cette petite boîte à outils (encore une fois, gratuite), ne garantit de contourner les détecteurs de filigranes. Personne ne peut prétendre cela. Et si quelqu'un le fait, ignorez-le. Il essaie simplement de vous vendre quelque chose. Mais nous pouvons au moins faire en sorte que nos écrits assistés par IA ressemblent un peu moins à du contenu médiocre pour le bien de tous, s'il vous plaît. Consultez donc le lien ci-dessous si vous souhaitez obtenir une copie de ce guide des compétences et outils gratuits, incluant les instructions d'installation pour ChatGPT et Claude. Et pendant que vous y êtes, assurez-vous de vous abonner ici sur YouTube pour recevoir davantage de conseils pratiques sur l'IA, sans le battage médiatique. Merci. Chat GPT sta introducendo filigrane invisibili. Se lo usi per scrivere email, post su LinkedIn o un lavoro per un cliente, sarà filigranato. La domanda ovvia è: qualcuno può prendere il tuo testo, inserirlo in uno strumento e scoprire se hai usato l'intelligenza artificiale? E se avessi scritto tutto tu e poi avessi chiesto a Chat GPT solo di riordinarlo? Comunque filigranato? Sì, potenzialmente. Abbiamo avuto una reazione enorme un paio di mesi fa quando Claude ha introdotto questa funzione. Molte persone a quel tempo hanno detto che sarebbero passate a Chat GPT e ho ricevuto letteralmente migliaia di commenti che mi dicevano di aver chiuso con Claude. E in quel momento ho detto: "Ehi, sapete che anche Open AI lo farà , vero? E lo faranno prima di dicembre, quando entreranno in vigore le regole e saranno obbligati a farlo." Ed eccoci qui. Open AI ha annunciato la sua versione. Applicheranno filigrane ai loro output. Ora, ci sono alcune differenze e, come per Claude, c'è un sacco di spazzatura venduta a riguardo. Rilevatori, strumenti di rimozione, software che promettono di rendere il tuo lavoro non rilevabile. Sciocchezze. È tutta fuffa. Vediamo cosa è cambiato negli ultimi due mesi e in cosa questo differisce dalla filigrana di Claude, perché è diverso in modi molto importanti. Innanzitutto, guardiamo l'annuncio vero e proprio uscito il 5 ottobre. Questo viene da Open AI. In pratica dice che il testo idoneo di Chat GPT e Codex nell'UE, nello specifico, riceverà la filigrana man mano che il rollout avverrà nelle prossime settimane. Quindi, abbiamo già due situazioni molto diverse qui. È molto diverso da Claude, perché loro hanno optato per una soluzione globale. Perché? Se usi Chat GPT nell'UE, sì, è qualcosa a cui devi prestare attenzione. Al di fuori dell'UE, l'annuncio non lo rende uno standard globale, il che è strano, vero? Perché quando Anthropic ha lanciato la sua filigrana, ha detto che doveva farlo a livello mondiale perché non riusciva a trovare una soluzione valida applicabile solo all'UE. Di conseguenza, non erano limitati geograficamente e tutti si sono ritrovati il testo filigranato da Claude. Allora, cosa succede qui? Mi chiamo Kyle. Aiuto gli imprenditori a usare l'IA nelle loro attività senza dover diventare ingegneri. Se vuoi altre spiegazioni pratiche come questa, iscriviti e trovi la mia newsletter gratuita qui sotto. La spiegazione di Anthropic all'epoca era sostanzialmente : "Guardate, non abbiamo modo di applicare questo in modo da poterlo limitare geograficamente". Quindi, dovrà essere fatto a livello globale. E ora OpenAI esce con il proprio watermark, che è solo all'interno dell'UE, il che significa che non è una limitazione tecnica. L'hanno bloccato per area geografica all'interno di ChatGPT, quindi al momento sarà solo nell'Unione Europea. Quindi, penso sia giusto chiedersi: " Perché un fornitore è riuscito a fare questa distinzione e l'altro no?" Molto probabilmente, se Anthropic avesse voluto geolocalizzarlo e averlo solo nell'UE, lo avrebbe fatto. È ovviamente fattibile, come ci ha appena mostrato OpenAI, il che ci porta alla conclusione che vogliano che il loro lavoro abbia un watermark. Penso non ci sia altro modo di vederla, a parte questo. E ho parlato a lungo in diversi altri video del perché questo potrebbe essere il caso. Li aiuta con i dati sintetici. Li aiuta a sapere cosa è stato creato dall'intelligenza artificiale, perché così puoi escluderlo dal tuo set di addestramento . Ora, penso sia importante ribadire come funzionano effettivamente questi watermark. Di nuovo, migliaia di commenti da persone che pongono questo tipo di domande e non è ancora chiaro a molti come funzioni il meccanismo e quindi c'è stata molta disinformazione e gente che vende rilevatori e rimozioni "miracolose" che in realtà non funzionano. Quindi, dobbiamo ripassare velocemente questo punto. Ne ho parlato a lungo in altri video, che metterò sullo schermo proprio ora. Quindi, immagina che l'IA stia finendo una frase. Sta prevedendo il token successivo. È così che funzionano i modelli linguistici di grandi dimensioni. Il tempo è freddo e... spazio vuoto. Qual è la parola successiva? Il tempo è freddo e grigio . Ottimo. Avrebbe potuto scegliere un'altra parola ragionevole. E in un passaggio più lungo, ci saranno molte piccole scelte come questa. Il tempo è freddo e terribile. Il tempo è freddo e piovoso. Il tempo è freddo e cupo. Questi sono tutti modi potenziali per completare la frase. Questi sono tutti possibili token successivi nella sequenza. Ciò che fa il watermark è cambiare la distribuzione statistica. Cambierà la scelta di come o quale parola sia stata scelta come token successivo, lasciando un modello statistico, un'impronta digitale attraverso la formulazione. Questa illustrazione, ovviamente, è deliberatamente semplice. L'uso di una sola parola, grigio, di per sé non prova assolutamente nulla. Non è che ChatGPT sceglierà sempre grigio rispetto a piovoso, ma si tratta piuttosto dei modelli nell'interezza dell'output, su più paragrafi. Ogni piccola decisione lascia una traccia, proprio come un'impronta digitale. E se si ha un modello abbastanza lungo, un passaggio sufficientemente esteso e il rilevatore giusto, il modello può essere svelato e possiamo dire che questo è stato scritto da ChatGPT o che è stato scritto da...da Claude. Dunque, questa è la fonte ufficiale di OpenAI che descrive come funziona effettivamente il watermark. La nostra tecnologia di watermarking del testo, TextGrain—quindi non è SynthID, ma probabilmente si basa su tecnologie simili—aggiunge un segnale statistico invisibile alle scelte lessicali del modello, esattamente come SynthID di Google, che è anche il sistema sottostante a Claude. Il nostro rilevatore cerca quel segnale per valutare se un passaggio contiene un watermark di OpenAI. Ulteriori dettagli sul funzionamento di TextGrain si possono trovare nel nostro rapporto tecnico. Lo metterò sotto il video YouTube così potrete trovarlo, e inserirò anche un link dove vi darò un pacchetto di risorse collegate a questo, che sarà presente nella newsletter. Nelle nostre valutazioni, TextGrain ha eguagliato o superato le prestazioni di altri approcci che abbiamo testato, incluso SynthID. Questo proviene da Google, per il testo . Ciononostante, le forti prestazioni in condizioni ideali non garantiscono un rilevamento affidabile nell'uso quotidiano. Ne parlerò perché possiamo ottenere falsi positivi, il che è davvero, davvero pericoloso. Dunque, la loro spiegazione è sostanzialmente che le probabilità di scelta delle parole, più una chiave segreta, permettono loro di rilevare il contenuto. Non richiede, e questo devo chiarirlo, non richiede...Non richiede spazi invisibili o caratteri extra. Non c'è alcun codice Unicode che viene inserito. Non viene aggiunto nulla. Non utilizza più token. Non sono messaggi nascosti che dicono "questo è scritto da ChatGPT". Non viene utilizzato nulla di così grossolano. Si tratta invece di una distribuzione statistica. Ciò significa che il watermark rimane con la scrittura. È importante rendersene conto. Se copiate il testo in un documento Word o in TextEdit, non succede nulla. Il watermark è ancora lì. Le parole sono ancora lì. Le parole, la distribuzione e la scelta delle parole costituiscono il watermark . Quindi, incollandolo come testo semplice, non cambia nulla. Sono le stesse parole. Se riscrivete l'intera cosa manualmente, uscendo da ChatGPT e digitando tutto in Word, non cambia nulla. Avrà comunque il watermark perché si trova nella scelta delle parole. Potreste, e questo è l'esempio che ho già fatto in precedenza. Potresti prendere il risultato di ChatGPT, inciderlo su una tavola di pietra, seppellire quella tavola, farla dissotterrare da un amico, scattare una foto, inviarla via email a un vecchio palmare; da quel palmare, potrebbero scriverlo su un foglio di carta e consegnarlo al rilevatore, e il watermark sarebbe ancora lì. Spostarlo da un supporto all'altro, fare copia e incolla, non serve a nulla perché il testo stesso, la scelta delle parole, è il watermark. Una distinzione davvero molto importante. Le persone sentono "watermark invisibile" e immaginano un piccolo tag che si può cancellare, una sorta di metadati. E invece no, la formulazione stessa trasporta i segnali. E questo spiega anche perché molti di coloro che vendono strumenti per rimuoverli o per rilevarli richiedano un'attenzione maggiore. Molti di loro vendono qualcosa che non funziona. Ed è una bufala. Prima però, la domanda che ricevo continuamente da chi scrive di persona e usa l'IA per revisionare e ripulire il testo, perché credo sia un problema davvero grande. Diciamo che hai passato una settimana a scrivere qualcosa, un rapporto, un'argomentazione, non so, un compito per la scuola, qualunque cosa sia, ed è una tua tesi. Sono i tuoi esempi. È basato sulla tua esperienza. E poi chiedi all'IA di aiutarti. Ora, ci sono diversi modi in cui può andare, a seconda di quanto estensivamente usi l'intelligenza artificiale. Potresti chiedere un feedback. Ecco un saggio che ho scritto, ChatGPT, dimmi quali parti risultano confuse. Non cambiare nulla, ma dimmi come potrei migliorarlo . E poi fai tu il lavoro, apportando le modifiche nella tua scrittura, digitandole personalmente. Probabilmente questo non segnalerà nulla. Stai ricevendo un feedback, ma sei tu a decidere cosa cambiare e sei tu a fare le modifiche. Oppure potresti chiedere una correzione di bozze. Potresti chiedere correzioni per l'ortografia e la punteggiatura. O, potenzialmente, potresti chiedere una riscrittura completa del testo con uno stile più incisivo o che imiti uno dei tuoi scrittori preferiti. Questi sono livelli molto diversi di coinvolgimento dell'IA e alcuni porteranno all'applicazione del watermark. Altri no. Si tratta della quantità generata dal modello più che dell'uso in sé. Quindi, Anthropic afferma che una leggera correzione di bozze potrebbe dare al watermark ben poco a cui aggrapparsi, perché non cambia molto. È difficile lasciare quell'impronta perché non trasforma la parola "grigio " in "malva" o in "umido". Si limita invece a scorrere il testo apportando correzioni ortografiche. Ma una riscrittura estensiva crea maggiori opportunità per la selezione dei token e quindi per l'applicazione del watermark. Quindi, non possiamo dire che una virgola corretta o un errore di ortografia corretto renderanno automaticamente l'intero documento rilevabile in modo affidabile. Non è così. Molto probabilmente non lo farà . Tuttavia, non possiamo nemmeno promettere che una versione riscritta torni pulita perché sei tu ad aver fornito le idee originali. Non importa, perché è stata fatta abbastanza manipolazione dall'IA per contrassegnarlo come generato dall'intelligenza artificiale. È una scala mobile e la probabilità che il watermark venga aggiunto in modo conclusivo aumenta man mano che viene generato più testo dall'IA e, a una certa soglia, il rilevatore passerà da "no, questa non è IA" a "sì, questa è intelligenza artificiale". Ora, qualcosa di molto, molto importante da sottolineare è che esistono rilevatori ufficiali. Le persone che vendono questi strumenti non hanno accesso a quei rilevatori ufficiali. Quindi, qualsiasi rilevatore di IA, rimuovi-watermark, ecc. , non ha accesso ai rilevatori ufficiali. Quindi , ciò che stanno vendendo è, beh, o una bugia completa o una supposizione. Ma, poiché non hanno accesso alla capacità di OpenAI e Anthropic di rilevare se qualcosa ha un watermark, sono all'oscuro tanto quanto noi. Quindi, sia Anthropic che OpenAI hanno strumenti che possono cercare schemi statistici e dire sì o no, questo è stato generato da Claude o da ChatGPT. Ma chi ha accesso a quegli strumenti? Il tuo capo ce l'ha? No. E il tuo cliente? No, è molto improbabile. E il tuo professore all'università? No, non hanno accesso a questi strumenti. Anthropic ha rilasciato il proprio rilevatore in anteprima limitata ad alcuni partner. Molto limitata. Ho fatto fatica a trovare qualcuno che abbia effettivamente accesso a questo, e mi sono guardato intorno. Quindi, hanno detto un paio di mesi fa che l'avrebbero reso disponibile, ma non hanno mai detto a chi. Quindi, tecnicamente sì, l'hanno fatto. Semplicemente non sappiamo chi vi abbia accesso e certamente non il grande pubblico. Quindi, l'API di rilevamento di Anthropic è disponibile in anteprima privata per le organizzazioni idonee. Non sappiamo quali siano queste organizzazioni, ma probabilmente saranno governi, tribunali, istituti di ricerca, potenzialmente università, ma non necessariamente per controllare i tuoi saggi. E OpenAI è stata molto più aperta a riguardo. Hanno sostanzialmente affermato che i rilevatori possono commettere due tipi di errori. Possono segnalare un watermark quando non è presente, un falso positivo, oppure mancare un watermark presente, un falso negativo. Le nostre valutazioni qui sotto illustrano alcune delle sfide. Quindi, sono stati molto più aperti su questo rispetto ad Anthropic. Hanno detto: " Guardate, questa non è una tecnica impeccabile". Un testo più breve o vincolato è più difficile da rilevare . Lo sapevamo già della tecnologia SynthID e, poiché sembra molto simile, trattandosi di distribuzione statistica , lo stesso vale qui. Con un tasso di falsi positivi target dell'1%, il nostro rilevatore ha identificato watermark in circa l'80%di passaggi da 200 token. Quindi, circa 150 parole, all'incirca, almeno in inglese. Rispetto al 95%di passaggi da 400 token , ovvero 300 parole circa, per contenuti come la psicologia. E solo psicologia, a quanto pare. I tassi di rilevamento erano sostanzialmente più bassi per contenuti come la matematica, dove c'è meno flessibilità nella scelta delle parole. Quindi, cose come la letteratura o la poesia, lì si possono spostare molte parole; poesia, la metto tra virgolette. Può spostare molte parole, quindi ha molta libertà nell'aggiungerne di diverse, e ha comunque senso. Se si tratta di codice o matematica, non puoi farlo perché rompe la matematica, rompe il codice. Hanno anche sottolineato che la modifica può indebolire il watermark. In una valutazione di passaggi da 400 token, sostituire il 10%delle parole con sinonimi ha ridotto il rilevamento dal 92%al 66%. Si tratta solo del 10% delle parole. E se sostituisci il 25% delle parole con una riscrittura, l'accuratezza del rilevamento scende al 17%. Terribile. Quindi, riscrivere funziona. Di conseguenza, ChatGPT o OpenAI hanno detto: "Guardate, in pratica i nostri rilevatori fanno un po 'schifo". E hanno aggiunto: "Questi limiti contribuiscono alla nostra decisione di fornire l'accesso iniziale al rilevatore solo a ricercatori approvati e organizzazioni esperte che possano aiutare a valutarne l'affidabilità e gli usi responsabili" . Quindi, inizialmente stanno limitando il rilevatore di testo alle organizzazioni esperte. Sono come Anthropic, lo stanno trattenendo, il che significa che nessuna delle due aziende sta dando al pubblico l'accesso a queste tecnologie. Quindi, chiunque venda strumenti di rilevamento o di rimozione del watermark sta dicendo sciocchezze. Scusate. A meno che non abbiano accesso a queste anteprime molto limitate, cosa che non hanno, perché sarà limitato a casi d'uso estremamente specifici. Quindi, se qualcuno ti invia una percentuale AI dicendo: "Questo è AI all'80%", chiedi da dove viene, perché probabilmente è una cavolata. Chiedi loro: "Che strumento hai usato?". "Che metodo?" Cosa pretende di significare quel numero? "È una truffa." E so che sotto questo video su YouTube, in seguito, avrò molti strumenti di rilevamento IA che diranno: "Oh, dovresti usare questo ". "Vi smaschererò tutti perché è un'assurdità totale." Quindi, è possibile rimuovere il watermark? Con il watermark di Anthropic Claude pensavamo che la risposta potesse essere sì, ma ora abbiamo le prove dal watermark di ChatGPT che è proprio così. Se cambi la formulazione, puoi indebolire il rilevamento molto rapidamente. Dunque, come vi ho appena mostrato, se sostituisci il 25%del testo, ovvero un quarto, puoi ridurre l'accuratezza al 17%, il che nella maggior parte dei casi porterà a ignorarlo. Fondamentalmente stanno dicendo che questo è un problema difficile da affrontare per loro. E che questi rilevatori sono piuttosto imprecisi. Penso che questo sia almeno molto onesto da parte loro, ed è la ragione che danno per non rilasciarlo ampiamente. Ma, e qui sono astuti, permette loro anche di adempiere ai propri obblighi previsti dall'EU AI Act . Ricordate, questo è il motivo per cui queste aziende stanno rilasciando questi rilevatori e questi watermark. Altrimenti, possono essere multate, e possono essere multate per cifre ingenti. Ma, finché possono dimostrare di aver fatto sforzi in quella direzione, sono a posto. E onestamente, tanto di cappello. Sono stati trasparenti al riguardo. Hanno detto: ecco cosa possiamo fare. L'hanno limitato solo all'UE, a differenza di Anthropic. E poi hanno detto che anche così abbiamo un rilevatore limitato. L'hanno reso una cosa da nulla. Mentre Anthropic, al contrario, ne ha fatto un caso enorme, causando sgomento pubblico e facendo spaventare migliaia di persone per il loro watermark. Questo è un copione molto comune. Anthropic tende a enfatizzare le notizie, mentre ChatGPT, OpenAI, tende a minimizzare. Strategie molto, molto diverse quando si tratta di pubbliche relazioni. Quindi, diciamo che viene rilevato un watermark. Il rilevatore ha trovato un segnale. Cosa succede? Significa che l'IA ha scritto tutto quanto? Ha riscritto qualcosa che avevi scritto tu ? L'hai usata per una traduzione? Hai passato ore a modificare bozze? Queste sono storie molto, molto diverse, e un watermark può dirci cose differenti. E ancora, OpenAI è stata onesta su ciò che può e non può dirci. I watermark nei testi forniscono un segnale limitato sul ruolo che i nostri sistemi hanno svolto in un passaggio. È importante capire cosa si può e cosa non si può concludere da un risultato di rilevamento. Un watermark non misura il contributo umano. Può indicare che un sistema OpenAI ha generato o elaborato parte del testo, ma non quanto giudizio, editing o creatività umana siano stati impiegati. Quindi, non è una percentuale di "questo è IA ", "questo è fatto dall'uomo". Non può esistere. Abbiamo appena visto che non hanno nemmeno la precisione per dire se l'IA sia stata usata o meno. Quindi, non possono certo delimitare " questa parte è umana", "questa parte è IA". Semplicemente, non si può fare al momento. Secondo punto, davvero importante. Molte persone, centinaia, hanno commentato i miei video dicendo che il motivo per cui Anthropic e ora OpenAI aggiungono watermark è per poterne rivendicare la proprietà. No. Un watermark non stabilisce proprietà o responsabilità. Non determina chi possiede il testo, se il suo utilizzo fosse lecito, se fosse necessaria una divulgazione o chi ne sia responsabile. Molti dicono che il watermark permetta a queste aziende di dire: "Ah, quella è la nostra proprietà intellettuale". "Ora possediamo ciò di cui avete discusso con la nostra intelligenza artificiale". No, è un'assurdità. E come potete vedere, uno dei motivi per cui non lo vogliono è che non vogliono possedere i testi generati da chiunque, perché potrebbero finire nei guai legalmente se le persone generassero contenuti problematici. La gente chiede come creare bombe, eccetera, e se riescono a ottenere quelle informazioni dall'IA, tecnicamente diventerebbero proprietà di OpenAI o Anthropic. Non vogliono avere nulla a che fare con tutto ciò. Quindi vedo molte persone dire che stanno rubando le mie idee di business o le idee per i miei libri. No , non gli importa. Non gli importa davvero. Un watermark non identifica l'utente. Non associa una persona, un'organizzazione, un account o un prompt di conversazione al testo, quindi non contiene informazioni identificative dell'utente. Un watermark non verifica l'accuratezza. Non può dirvi se il passaggio sia vero , fuorviante, dannoso o presentato nel contesto corretto. Ha senso. Ancora, i modelli linguistici di grandi dimensioni non hanno un database di fatti veri o falsi. Semplicemente non ce l'hanno. Hanno un database di relazioni, relazioni semantiche, relazioni di significato tra vari token e concetti diversi, ma non hanno un registro di ciò che è vero e ciò che non lo è. Una cosa del genere sarebbe quasi impossibile da creare. E ancora, cosa importante, l'assenza di un watermark rilevato non prova la paternità umana. Il testo generato con gli strumenti OpenAI potrebbe essere troppo breve, modificato o tradotto perché il rilevamento funzioni in modo affidabile. Quindi, solo perché qualcosa non mostra un watermark di OpenAI, potrebbe comunque essere stato generato da ChatGPT. È semplicemente troppo breve. Uh, è stato modificato, e abbiamo visto quanto velocemente questo degradi un watermark, o forse è stato tradotto. Potrebbe anche provenire da un altro modello. Quindi, potrebbe provenire da un vecchio modello ChatGPT che non ha il watermark . Potrebbe provenire da Claude. Il rilevatore di watermark di OpenAI non sarà in grado di rilevare un watermark di Claude e viceversa. E con Gemini, e con Glock. O potresti usare, ehm, un modello che non inserisce watermark, per esempio. Non sono i modelli cinesi, tra l'altro, perché molte persone dicono: "Oh, userò semplicemente un modello cinese". "Loro inseriscono il watermark". Ehm, potrebbe anche provenire da modelli non supportati precedenti al watermarking, o essere stato generato dagli strumenti di un'altra azienda. Quindi, solo perché non c'è il watermark non significa necessariamente nulla. Quindi, questo intero sistema è così frammentato, e abbiamo una tale mancanza di visibilità su cosa sia contrassegnato con watermark e cosa no, che diventa quasi irrilevante. E voglio sottolineare questo aspetto. Tutti hanno smesso di preoccuparsi; quando Claude ha annunciato per la prima volta il watermarking, le persone erano furiose. Ho pubblicato diversi video a riguardo, e sono andati tutti molto, molto bene, perché era un tema scottante. Le persone erano molto arrabbiate che il loro lavoro venisse contrassegnato con watermark. Ho ricevuto molti, molti commenti che dicevano: "Smetterò di usare Anthropic ". Ehm, al diavolo quei tizi. Userò i modelli cinesi. Userò ChatGPT. " Entrambi, come ho fatto notare, usano il watermarking". Sembra che quella discussione, e la furia attorno al watermarking, siano svanite. Tutti hanno semplicemente deciso che andava bene così? Hanno smesso di interessarsene? Uh, ci sono ancora domande dai miei video precedenti riguardo alla disponibilità del rilevatore. No. Se le modifiche contano ? Ehm sì, se modifichi abbastanza, il watermark sparirà. E se i rimuovitori funzionano? No, non funzionano. Queste preoccupazioni non sono magicamente scomparse, ma immagino che per molte persone non ci sia ancora stata un'ovvia conseguenza quotidiana. Devono ancora inviare un'email, finire un documento, gestire l'attività, mettere insieme un saggio. Uh, il watermark è invisibile, il verificatore non esiste. Per la maggior parte delle persone, il pubblico non può verificarlo. La maggior parte delle organizzazioni non può controllare la presenza del watermark. Quindi, a chi importa? E le notizie sull'IA corrono in modo assurdo . Esce un altro modello e tutti parlano solo di quello. Siamo andati oltre. E la gente ha altro di cui preoccuparsi, altro per cui arrabbiarsi, come di recente la possibilità del 10%che l'intelligenza artificiale distrugga l'umanità. Il punto però è che, con queste notizie così eclatanti e stravaganti, queste fantasie fantascientifiche sull'IA che ci uccide tutti, se ci fissiamo su quelle, pur essendo questioni importanti, ci dimentichiamo dell'impatto dell'intelligenza artificiale proprio ora. Ci stiamo concentrando sul futuro piuttosto che sul presente. E sta succedendo molto con l'intelligenza artificiale proprio adesso nel mondo del lavoro, nei watermark, nella privacy, a cui dobbiamo prestare attenzione. E più ci concentriamo sulla fantasia e sulla fantascienza, meno probabile sarà che presteremo attenzione a ciò che è davvero importante ora. Quindi, su cosa fare concretamente, continuerei a usare l'intelligenza artificiale, ma sarei un po' più cauto con i lavori dove la paternità e le aspettative del cliente contano. Perciò, se lavori per un cliente o se stai consegnando un saggio , sarei pronto a dimostrare la provenienza del mio lavoro. Se l'hai scritto tu, salva le versioni che avevi prima di chiedere all'IA di cambiare qualcosa. Traccia le modifiche. Usa la cronologia delle versioni per confrontare le bozze, così potrai vedere come il lavoro è stato costruito. In pratica, tutelati. Gioca d'anticipo, nel caso in cui venissi chiamato in causa e dovessi dimostrare di aver fatto il lavoro da solo. E stabilisci anche le regole. Se lavori con un cliente che detesta l'uso dell'intelligenza artificiale, assicurati di saperlo e di averne discusso prima di consegnare il lavoro. Devi soddisfare le loro aspettative. E se scoprissero che hai usato l'intelligenza artificiale quando avevi concordato di non farlo, beh, è un problema più grande del semplice fatto di aver usato l'IA o meno. A quel punto è una questione di fiducia. Quindi, devi capire: sono d'accordo se usi l'IA per ricerca, correzione di bozze o stesura? Le informazioni riservate devono restare fuori da determinati strumenti? Sì, probabilmente. Devi porre queste domande per tempo. Ed è molto più facile chiederlo prima che qualcuno si arrabbi e cerchi vendetta. Per la scrittura, vuoi anche mantenere la tua voce. Prova a chiedere all'IA di segnalare i problemi e suggerire modifiche prima di dirle semplicemente: "Ehi, riscrivimi questo". Perché finirà non solo per avere il watermark dell'IA, ma anche per sembrare scritta dall'IA. Non dovremmo delegare tutto il nostro pensiero e tutto il nostro giudizio all'intelligenza artificiale solo perché possiamo farlo, perché ci rende pigri. Ci rende scrittori pigri, creatori pigri. Ora, ho creato un piccolo insieme di strumenti che possono aiutarvi. Se volete un aiuto, è un toolkit di scrittura AI gratuito che troverete linkato qui sotto questo video YouTube. Riunisce una skill AI, prompt di editing e alcuni strumenti gratuiti di GitHub che vale la pena aggiungere al vostro flusso di lavoro. La skill AI aiuta a segnalare frasi ripetitive e altre abitudini come i parallelismi negativi che fanno sembrare la scrittura AI estremamente generica. Dovete comunque leggere l'output. Avete ancora bisogno dei vostri esempi, opinioni, giudizio, ecc. Ma vi aiuterà a far sembrare il tutto un po 'meno simile a un'AI. Ora, niente di tutto ciò, nessuna delle cose che vi sto fornendo in questo piccolo toolkit, ripeto, è gratuito, promette di superare i rilevatori di watermark. Nessuno può dirlo. E se qualcuno lo fa , ignoratelo. Sta solo cercando di vendervi qualcosa. Ma possiamo almeno far sembrare la nostra scrittura AI un po' meno come spazzatura, per il bene di tutti, per favore. Quindi, controllate il link qui sotto se volete una copia di quella guida alle skill gratuite e al set di strumenti, incluse le istruzioni su come installarli in ChatGPT e Claude. E mentre siete lì, assicuratevi di iscrivervi qui su YouTube per ricevere altri consigli pratici sull'IA senza inutili esagerazioni. Grazie.

ChatGPT’s New Text Watermarks Explained

Hacer Pregunta

Respuesta:

Historial de Preguntas

Análisis

RESUMEN

IDEAS PRINCIPALES

INSIGHTS

CONCLUSIÓN Y CONSEJOS PRÁCTICOS

Sabiduría

RESUMEN

IDEAS

INSIGHTS

CITAS

HÁBITOS

HECHOS

REFERENCIAS

CONCLUSIÓN EN UNA FRASE

RECOMENDACIONES

ChatGPT’s New Text Watermarks Explained

Hacer Pregunta

Respuesta:

Historial de Preguntas

Análisis

RESUMEN

IDEAS PRINCIPALES

INSIGHTS

CONCLUSIÓN Y CONSEJOS PRÁCTICOS

Sabiduría

RESUMEN

IDEAS

INSIGHTS

CITAS

HÁBITOS

HECHOS

REFERENCIAS

CONCLUSIÓN EN UNA FRASE

RECOMENDACIONES

Transcripción

Otros