Google DeepMind和Hugging Face最近推出了一项名为SynthID Text的新技术，这项技术能够在AI生成的文本中嵌入不可见的水印。这个水印对人类来说完全不可见，但可以被训练好的检测器识别出来，从而确保文本的真实性和来源，提升信息的可信度。
我开始思考未来我们使用AI生成内容的方式。随着AI技术的不断进步，许多内容创作的过程已经变得越来越依赖于AI。然而，SynthID Text的出现意味着我们需要更加谨慎地对待这些生成内容。这种水印技术虽然提高了信息的可信度，但也可能引发对AI生成内容的监管和隐私问题。
未来，我们可能需要更加明确地标识哪些内容是由AI生成的，哪些是人类创作的。这项技术无疑为我们提供了一个强有力的工具，但也提醒我们要在享受技术便利的同时，保持对其潜在影响的警惕。无论是从信息的透明度还是可靠性来看，SynthID Text都为我们提出了新的课题。
#快问快答移除
让学校知道了那大学生不就完了 
这下只能OCR再粘贴了
OCR是无效的，他这边只是让生成的结果有相应的特征，使得能够用特定工具来检测，而文本本身并没有问题
把水印打在语言细节中，只有AI能看懂的表达。有点令人遐想了 
那也许我们需要另一个去除特征的AI改写器了。
生成文字，贴deepl里面翻译成中文，随便改改，搞完再用deepl翻回去，小小检测器竟敢班门弄斧 
我们要开始对抗检测技术了
Deepl翻译的质量也不是很高，使用它势必会影响效果
不一定要deepl，本地部署一个Yi 34b照样能翻（需要微调，翻galgame完全没问题）
只能说这种水印看看就好，和给声音加水印一个道理（过一遍hifigan或者vaegan抹的干干净净）
完全重建啥水印来了都没用（
这效果更差了
turnitin早就用上了，但是依然扛不住翻译+改写+翻回去，现在GPT的语言特征其实一眼就能看出来，加不加水印都无所谓
用Qwen2.5 72B来处理不知道效果要比Yi 34B要好一点不？
也倒是，这种水印稳定性聊胜于无，恐怕不实用
我也基本上用API，4090得干别的活
本地跑LLM吃不消。。。
类似写藏头诗那种玩法？
你第二段一眼AIGC，都不用加水印
暗水印技术方案太多了，AI 能加这个我一点都不惊讶
