Архив рубрики ~Лента новостей~

Улучшение отслеживания происхождения контента для безопасной и прозрачной ИИ-экосистемы

Улучшение отслеживания происхождения контента для безопасной и прозрачной ИИ-экосистемы

Помогаем людям понять происхождение контента, созданного с помощью ИИ, посредством Content Credentials, SynthID и инструмента ранней публичной проверки.

Попробуйте наш инструмент

Люди ежедневно используют инструменты OpenAI для создания и редактирования изображений и аудио, делая общение более выразительным, полезным и доступным. Поскольку эти инструменты становятся частью того, как люди создают, воображают и делятся информацией, важно, чтобы люди могли понимать и проверять происхождение медиаконтента, чтобы интерпретировать его с большей уверенностью. Сигналы происхождения могут помочь, предоставляя людям контекст о том, откуда взялся контент, как он был создан или отредактирован, и соответствует ли он заявленному содержанию.

Сегодня мы усиливаем наш подход к проверке происхождения контента с помощью многоуровневой, основанной на экосистеме модели построения доверия в интернете. Мы упрощаем распознавание сигналов происхождения другими инструментами и платформами благодаря соответствию стандарту C2PA, добавляем надежные кроссплатформенные водяные знаки SynthID к изображениям в рамках партнерства с Google и представляем предварительную версию инструмента, который общественность может использовать для проверки того, были ли изображения получены от OpenAI.

В совокупности эти обновления основаны на нашей предыдущей работе по поддержке открытых стандартов, упрощению идентификации контента, созданного OpenAI, и сотрудничеству в отрасли для создания более надежной информационной экосистемы.

Создание экосистемы доверия посредством соответствия стандартам C2PA.

Компания OpenAI занимается разработкой и внедрением стандартов происхождения контента с 2024 года, когда мы начали добавлять учетные данные контента к изображениям, созданным DALL·E 3 (открывается в новом окне) , а позже — к ImageGen (открывается в новом окне) и Sora (открывается в новом окне) . Мы также присоединились к руководящему комитету Коалиции по происхождению и аутентичности контента (C2PA), межотраслевой группы, стоящей за открытым техническим стандартом происхождения контента. Технический подход C2PA использует метаданные и криптографические подписи, чтобы обеспечить безопасную передачу информации о медиаконтенте вместе с самим контентом. Эта информация включает контекст, который помогает журналистам оценивать источник, платформам принимать решения о достоверности и людям, пытающимся понять, что они видят в интернете.

Недавно мы сделали шаг к тому, чтобы OpenAI стал продуктом-генератором, соответствующим стандарту C2PA (открывается в новом окне) . Соответствуя стандарту C2PA, мы предоставляем платформам надежный способ чтения, сохранения и передачи информации о происхождении нашего контента. Это важно, потому что информация о происхождении работает только в том случае, если она сохраняется после первой платформы, на которой был создан контент, и соответствие стандарту делает это возможным.

Многоуровневый подход к отслеживанию происхождения изображений с помощью Google SynthID.

Метаданные C2PA являются важной основой для подтверждения происхождения контента. Они помогают передавать информацию о том, откуда контент, как он был создан или отредактирован, и кто подписал эту информацию. Но метаданные не являются абсолютно надежными. Они могут быть удалены, потеряны при загрузке и скачивании или повреждены в результате преобразований, таких как изменение формата файла, изменение размера или создание скриншотов.

Для повышения надежности системы отслеживания происхождения данных мы используем многоуровневый подход и внедряем водяные знаки с помощью SynthID от Google DeepMind (открывается в новом окне) , начиная с изображений, сгенерированных через ChatGPT , Codex или API OpenAI. SynthID внедряет невидимый слой водяных знаков, который дополняет подходы, основанные на метаданных C2PA.

Мы работали над этим некоторое время. Мы использовали видимые водяные знаки в Sora и аудиоводяной знак в Voice Engine, и продолжали тестировать и исследовать точность и надежность на протяжении всего процесса развертывания.

Эти две системы взаимно усиливают друг друга. C2PA помогает контенту передавать подробный контекст; SynthID помогает сохранить сигнал, когда метаданные не сохраняются. Водяные знаки могут быть более надежными благодаря преобразованиям, например, скриншотам, а метаданные могут предоставлять больше информации, чем один только водяной знак. Вместе они делают отслеживание происхождения более устойчивым, чем любой из этих уровней по отдельности.

Диаграмма, сравнивающая два сигнала подтверждения происхождения изображения: C2PA добавляет подписанные метаданные, которые можно проверить, чтобы подтвердить доверенность издателя OpenAI, в то время как SynthID внедряет сигнал на уровне пикселей, который можно обнаружить, чтобы определить, было ли изображение закодировано OpenAI.

Обнаружение и предварительный просмотр нашего общедоступного инструмента проверки

Надежные метаданные и водяные знаки, устойчивые к большинству изменений, могут сделать сигналы происхождения более надежными. Но людям нужен способ обнаружения этих сигналов. Сейчас мы представляем предварительную версию общедоступного инструмента проверки , который поможет людям проверить, было ли загруженное изображение создано на ChatGPT, в API OpenAI или Codex, проверив наличие в нем сигналов происхождения, включая Content Credentials и SynthID.

Мы считаем, что людям должно быть проще проверять и интерпретировать происхождение контента, и что наш инструмент может помочь людям ответить на вопрос: «Было ли это создано с помощью ИИ?», интегрируя множество сигналов. Это основано на результатах первоначального исследования нашего классификатора обнаружения изображений , проведенного в 2024 году, и позволяет людям надежно определять наличие водяного знака SynthID, созданного OpenAI, в медиаконтенте, а также отображать метаданные C2PA, если они обнаружены.

Ни один метод обнаружения не является абсолютно надежным, поэтому в случаях, когда обнаружение не удается, мы придерживаемся осторожного подхода. Например, если не обнаружены метаданные или водяной знак, инструмент не сделает окончательного вывода о том, было ли изображение создано с помощью инструментов OpenAI, поскольку сигналы происхождения в некоторых случаях могут быть удалены.

На момент запуска инструмент ограничен контентом, сгенерированным OpenAI. В ближайшие месяцы мы планируем поддержать межотраслевые усилия, чтобы сделать верификацию возможной на разных платформах. Со временем мы также рассчитываем поддерживать больше типов контента, с которыми люди могут столкнуться в интернете.

Взгляд в будущее

Ни один отдельный метод проверки происхождения сам по себе не является достаточным. Мы считаем, что эффективный подход сочетает в себе общие стандарты, надежные сигналы водяных знаков и публичную проверку. Опираясь на нашу многолетнюю поддержку Content Credentials, обеспечивая соответствие стандарту C2PA, внедряя SynthID и предоставляя предварительные версии инструментов публичной проверки, мы надеемся в долгосрочной перспективе внести свой вклад в создание более совместимой экосистемы проверки происхождения.

Источник: openai.com

Оцените материал:

Поделиться
Понравилась статья? Расскажите другим
ВКонтакте
Читайте также
Новости робототехники 10 главных историй о робототехнике за август 2026 года Архив рубрики ~Коротко из Telegram~ Perplexity умеет намного больше чем вы просите Большинство используют его… Архив рубрики ~Коротко из Telegram~ Anthropic релизнули Claude Fable 5.1 и Mythos 5.1. Fable заметно… Архив рубрики ~Коротко из Telegram~ ИИ уже генерирует целые города: вышел обновлённый плагин City Sample… Архив рубрики ~Обо всем~ Отображение глобальных выбросов метана из космоса с помощью глубокого обучения. Архив рубрики ~Обо всем~ [Перевод] SmileLadder. Цикл «Управление вниманием»: тета‑ритм мозга как «метка» для запоминания Новости робототехники Виско запускает живую модель Orbis и завершает раунд предыдущего финансирования Архив рубрики ~Обо всем~ Шум как первоязык: системно-информационный взгляд на лингвистику Новости робототехники От электронных таблиц к искусственному интеллекту: Deere предоставляет фермерам новые функции в Операционном центре, JD Архив рубрики ~Полезное~ 9 бесплатных нейросетей для генерации картинок: гайд для новичка (2026) Архив рубрики ~Коротко из Telegram~ Цифра дня: мемная робоутка принесла Hugging Face $2,6 млн всего… Архив рубрики ~Полезное~ Полезный лайфхак: любую статью с arXiv можно за секунду превратить… Архив рубрики ~Коротко из Telegram~ Нейросети способны выдавать гораздо более глубокие и точные результаты, если… Архив рубрики ~Коротко из Telegram~ Пять практичных способов использовать нейросети эффективнее — от тонкой настройки… Новости робототехники 10 главных историй о робототехнике за август 2026 года Архив рубрики ~Коротко из Telegram~ Perplexity умеет намного больше чем вы просите Большинство используют его… Архив рубрики ~Коротко из Telegram~ Anthropic релизнули Claude Fable 5.1 и Mythos 5.1. Fable заметно… Архив рубрики ~Коротко из Telegram~ ИИ уже генерирует целые города: вышел обновлённый плагин City Sample… Архив рубрики ~Обо всем~ Отображение глобальных выбросов метана из космоса с помощью глубокого обучения. Архив рубрики ~Обо всем~ [Перевод] SmileLadder. Цикл «Управление вниманием»: тета‑ритм мозга как «метка» для запоминания Новости робототехники Виско запускает живую модель Orbis и завершает раунд предыдущего финансирования Архив рубрики ~Обо всем~ Шум как первоязык: системно-информационный взгляд на лингвистику Новости робототехники От электронных таблиц к искусственному интеллекту: Deere предоставляет фермерам новые функции в Операционном центре, JD Архив рубрики ~Полезное~ 9 бесплатных нейросетей для генерации картинок: гайд для новичка (2026) Архив рубрики ~Коротко из Telegram~ Цифра дня: мемная робоутка принесла Hugging Face $2,6 млн всего… Архив рубрики ~Полезное~ Полезный лайфхак: любую статью с arXiv можно за секунду превратить… Архив рубрики ~Коротко из Telegram~ Нейросети способны выдавать гораздо более глубокие и точные результаты, если… Архив рубрики ~Коротко из Telegram~ Пять практичных способов использовать нейросети эффективнее — от тонкой настройки…

Оставить комментарий