كيفية اكتشاف المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي: Google SynthID

أثناء التمرير عبر موجز YouTube الخاص بك، ربما تكون قد توصلت إلى إدراك. يكاد يكون من المستحيل معرفة المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي من المحتوى الإنساني. ولا تقتصر هذه المشكلة على موقع YouTube، ولكنها ابتليت بالمحتوى عبر الإنترنت. مع إصدارات مثل Nanobanana وChatGPT وQwen التي تجاوزت الحدود لما كان ممكنًا من قبل، أصبح من الصعب العثور على تلك اللمسة الإنسانية عبر الإنترنت.

ولكن مثل معظم مشاكل العصر الحديث، أصبحت شركة جوجل في قبضة هذه المشكلة. باستخدام SynthID، يقترحون نظامًا لوضع العلامات المائية على المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي على مستوى الصناعة. سيعرّفك هذا الدليل على التكنولوجيا، ويحدد مدى جودتها، وكيف يمكنك استخدامها لاكتشاف المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي بنفسك.

ما هو SynthID؟

كشف SynthID هو أداة العلامات المائية غير المرئية الذي يجعل المحتوى الذي تم إنشاؤه أو تحريره بواسطة أدوات إنشاء الذكاء الاصطناعي من Google يحتوي على علامة مائية رقمية غير محسوسة مضمنة في محتواها. تستطيع أنظمة جوجل قراءة هذه العلامة المائية. إنها تضع علامة مائية على أي وسائط تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي تم إنشاؤها من خلال Gemini أو أي أداة توليدية أخرى في نظام Google البيئي.

وهذا يسلط الضوء أيضًا على مشكلة: تعمل الأداة “بثقة” مع الوسائط الناتجة عن الأدوات التوليدية فقط داخل النظام البيئي لـ Google. وهذا يعني أن SynthID لا يمكنه اكتشاف المحتوى من ChatGPT أو Grok أو النماذج الأخرى غير التابعة لـ Google والتي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بثقة عالية. و…. جوجل في طريقها للتغلب على هذه المشكلة من خلال الشراكة مع الشركات في جميع أنحاء العالم لوضع علامة مائية على المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي باستخدام SynthID. إنه جزء من هدفهم لتحسين الشفافية والثقة في المحتوى الذي ينشئه الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت.

يعمل SynthID بالطريقة الأخرى أيضًا. فهو لا يضع علامات مائية على المحتوى فحسب، بل يكتشف أيضًا الوسائط التي أنشأها الذكاء الاصطناعي. وهذا يجعله تطبيق goto لتقديم وظائف مشابهة لكاشفات الذكاء الاصطناعي.

إذا كنت تريد قراءة الورقة البحثية التي تشرح كيفية عمل خوارزمية SynthID، فاطلع عليها على Nature.

التدريب العملي: كيفية اكتشاف المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي؟

الآن بعد أن تم طرح SynthID على Gemini، يمكننا اختباره لمعرفة مدى جودة أدائه في اكتشاف المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. سأختبره في المهام التالية لاختبار مدى جودة أدائه في تمييز المحتوى متعدد الوسائط الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي:

1. تحديد النص الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي
2. تحديد الفيديو الناتج عن الذكاء الاصطناعي
3. التعرف على الصورة المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي والتي تنتجها شركة جيميني
4. تحديد صورة غير منظمة العفو الدولية
5. تحديد صورة هجينة جزء منها بشري وجزء آخر تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي
6. تحديد الصورة المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي والتي تنتجها ChatGPT

ستختبر هذه الثلاثة قدرة SynthID على التعرف على الصور التي يجب عليه الإبلاغ عنها، وكيفية تعامله مع الصور التي لا ينبغي عليه الإبلاغ عنها.

ملحوظة: سأستخدم تطبيق Gemini وGoogle AI Studio لأداء مهام مختلفة، نظرًا لأن تطبيق Gemini محدود حاليًا في ميزاته. ال نص و فيديو تم إجراء اكتشاف الذكاء الاصطناعي على Google AI Studio.

1. تحديد النص الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي

سأستخدم في هذه المهمة محتوى إحدى مقالاتي السابقة: لماذا تفوز الصين بسباق الذكاء الاصطناعي؟

إجابة:

كاب! ولكن لإثبات عدم صحة ذلك بشكل أكثر إقناعًا، فإن الأقسام التي تلي القسم الأول كلها خاطئة (يمكن أن يُعزى القسم الأول إلى نقص الفهم الهيكلي للنموذج). القسم الثالث العبارات والمفردات يأخذ الكعكة بشكل خاص، حيث أصبح النموذج متحذلقًا بالكامل في اكتشاف المشكلات في النص، والتي لا وجود لها حتى. لقد اعتبرت سلوكيات الكتابة النموذجية، مثل الفصاحة (نعم، أنا مذنب) ووجهات النظر المتوازنة، بمثابة علامات حمراء.

القسم الرابع قضايا إسناد الاقتباس يسلط الضوء على القدرات المحدودة لجلب المعلومات في الوقت الفعلي للنموذج. يبدو أن اقتباس Jensen Huang، الذي يمكن العثور عليه في مقالة TOI هذه، كان أ الخلط!

أود أن أنصح ضد باستخدام قدرات اكتشاف الذكاء الاصطناعي النصية الخاصة بـ Gemini.

2. تحديد الفيديو الناتج عن الذكاء الاصطناعي

سأستخدم الفيديو التالي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي لهذه المهمة:

إجابة:

الحق على العلامة! لم يكن النموذج قادرًا فقط على إدراك أنه من المحتمل أن يكون قد تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، ولكنه قدم أيضًا أساسًا منطقيًا محتملاً وراءه. كانت النقاط مقنعة بما يكفي لاعتبار هذا الفيديو من إنتاج الذكاء الاصطناعي.

3. التعرف على الصورة المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي والتي تنتجها شركة الجوزاء

سأستخدم الصورة التالية لهذه المهمة:

إجابة:

كان هذا أمرًا سهلاً حيث كانت الصورة تحتوي على علامة مائية مرئية عليها.

الشيء الذي لفت انتباهي (بخلاف وقت الانتظار الطويل لمدة دقيقة) هو أنه في سببه كان هناك دعوة واضحة إلى معرف سينثيدي تم صنع الأداة من أجل التحقق النهائي. وهذا يعني أن الأداة ليست الطريقة الوحيدة للنموذج للتعرف على محتوى الذكاء الاصطناعي.

يختار النموذج نفسه العلامات التي يمكن أن تساعد في الوصول إلى نتيجة نهائية. يتم الاستفادة من SynthID للتأكيد النهائي.

4. تحديد الصورة غير المدعومة بالذكاء الاصطناعي

سأستخدم الصورة التالية لهذه المهمة:

الصورة إنسانية بقدر ما هي. دعونا نرى ما يفكر فيه الجوزاء حول هذا الموضوع.

إجابة:

الملاحظة الصحيحة من الجوزاء. يسمح النموذج أيضًا بمعرفة أنه نظرًا لأن هذه صورة حقيقية وبالتالي لا تحتوي على علامة مائية غير مرئية، فمن المستحيل التأكد بنسبة 100% من النتيجة. عندما تبدأ جميع النماذج الرئيسية في تضمين SynthID في محتواها، سيكون هذا الاستنتاج أكثر ثقة.

5. التعرف على صورة هجينة جزء منها بشري وجزء آخر تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي

بالنسبة لهذا الاختبار، سأستخدم النسخة المعالجة من الصورة السابقة:

إجابة:

الحق على العلامة! اكتشف النموذج بشكل صحيح الجزء الذي تم تعديله رقميًا من الصورة.

6. التعرف على صورة تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بواسطة ChatGPT

في هذا الاختبار، سأستخدم الصورة التالية، وهي إعادة إنشاء لصورة الكلب التي استخدمتها في المهمة الأولى، والتي تم إجراؤها بواسطة ChatGPT:

إجابة:

إن الافتقار إلى الشركاء يؤثر بشدة على الخوارزمية. أدى غياب SynthID في الصورة إلى قيام النموذج بتحليل محتوياته والتخمين بشكل كبير. وخلص النموذج إلى أنها ربما تكون لوحة فنية، وهذا ليس هو الحال.

الحكم

لقد كانت رحلة برية. في حين تألق SynthID وGemini بشكل عام مع بعض الطرائق، فإن أدائهما في الباقي يترك الكثير مما هو مرغوب فيه. فيما يلي بعض الأشياء التي اكتشفتها أثناء استخدام وظيفة SynthID في Gemini:

1. أوقات الاستجابة رووووووووووعة: لو وضع التفكير في حالة تمكينه، يمكن أن يصل وقت الاستجابة للنموذج حتى مع الصور المتواضعة (مثل تلك التي تحتوي على علامة Gemini المائية) إلى أكثر من دقيقتين.

2. الأعطال المتكررة: إذا كان من الصعب على النموذج اكتشاف محتوى الذكاء الاصطناعي فيها، فسيتعطل برنامج Gemini في بعض الأحيان. كان هذا هو الحال إذا تمت محاولة اكتشاف الذكاء الاصطناعي التفكير الدردشات الممكّنة.
3. قيود تطبيق الجوزاء: لا يستطيع تطبيق Gemini التعامل مع مقاطع الفيديو حتى الآن. وصلت الاستجابات إلى الحد الأقصى في كثير من الأحيان، كما أصبحت جودة الاستجابة أيضًا أسوأ بكثير.

4. الاختلاف في جودة الاستجابة: في حين تم اكتشاف النموذج بثقة في الصور ومقاطع الفيديو، فإن استجابته في النص الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي لم تكن على قدم المساواة.
5. النفعية على التميز: يحاول النموذج تخمين النتائج باستخدام معلومات غامضة عبر البروتوكول التالي. وهذا يعني أنها تفضل العلامات الواضحة، بدلاً من القيام بروتين الكشف عن الذكاء الاصطناعي للتوصل إلى نتيجة.

خاتمة

هل هذا هو البديل لكاشف الذكاء الاصطناعي الخاص بك؟ نوع من. إذا كان المطلب هو اكتشاف الوسائط المرئية بواسطة الذكاء الاصطناعي، فستكون الأداة مفيدة. لقد كان أداؤه استثنائيًا مع الصور ومقاطع الفيديو وقدم تفكيرًا سليمًا. مع النص، بدا الأمر دوغمائيًا بعض الشيء، حيث كان يحاول التراجع عن كل شيء إلى نمط الذكاء الاصطناعي.

ولكن مثل العديد من العروض الأخرى التي تقدمها Google، فهي خطوة في الاتجاه الصحيح. الأساس متين حقًا. ومع قدوم المزيد والمزيد من الشركاء لتقديم مثل هذه العلامات المائية على جيل الذكاء الاصطناعي الخاص بهم، فمن المؤكد أن النموذج سوف يتحسن بمرور الوقت.

تلدر: استخدم Google AI Studio لاكتشاف المحتوى بالذكاء الاصطناعي.

الأسئلة المتداولة