Google запускает SynthID Detector для поимки мошенников

cryptonews.ruPublicado a 2025-04-21Actualizado a 2025-05-21

В связи с распространением дипфейков, дезинформации и мошенничества с использованием ИИ в интернете и в учебных заведениях компания Google DeepMind во вторник представила детектор SynthID. Этот новый инструмент сканирует изображения, аудио, видео и текст на наличие невидимых водяных знаков, встроенных в растущий набор моделей ИИ от Google.

SynthID Detector, разработанный для работы с несколькими форматами в одном месте, призван повысить прозрачность за счёт выявления контента, созданного искусственным интеллектом Google, включая аудио-ИИ NotebookLM, Lyria и генератор изображений Imagen, а также выделения фрагментов, на которых с наибольшей вероятностью могут быть водяные знаки.

«При работе с текстом SynthID определяет, какие слова будут сгенерированы следующими, и изменяет вероятность выбора подходящих слов, которые не повлияют на общее качество и полезность текста», — говорится в демонстрационной презентации Google.

«Если отрывок содержит больше примеров предпочтительного выбора слов, SynthID определит, что он содержит водяной знак», — добавил он.

SynthID корректирует вероятность выбора слов при генерации текста, встраивая невидимый водяной знак, который не влияет на смысл или читаемость результата. Этот водяной знак впоследствии можно использовать для идентификации контента, созданного приложением Google Gemini или веб-инструментами.

Google впервые представил технологию SynthID в августе 2023 года как инструмент для обнаружения изображений, созданных искусственным интеллектом. С запуском SynthID Detector Google расширил эту функцию, включив в неё аудио, видео и текст.

В настоящее время SynthID Detector доступен в ограниченном выпуске, и журналисты, преподаватели, дизайнеры и исследователи могут записаться в лист ожидания, чтобы опробовать программу.

По мере распространения инструментов генеративного искусственного интеллекта преподавателям становится всё сложнее определить, является ли работа ученика оригинальной, даже если она предназначена для отражения личного опыта.

Использование искусственного интеллекта для мошенничества

Недавний отчёт New York Magazine осветил эту растущую проблему.

Профессор по этике в сфере технологий в Университете Санта-Клары дал задание написать эссе на тему личных размышлений и обнаружил, что один из студентов использовал для этого ChatGPT.

В Университете Арканзаса в Литл-Роке другой профессор обнаружил, что студенты используют ИИ для написания вступительных эссе и определения целей курса.

Несмотря на рост числа студентов, использующих модель ИИ для списывания на занятиях, в 2023 году компания OpenAI закрыла своё программное обеспечение для обнаружения ИИ, сославшись на низкую точность.

«Мы признаём, что распознавание текста, написанного искусственным интеллектом, было важным предметом обсуждения среди преподавателей, и не менее важным является осознание ограничений и влияния классификаторов текста, созданных искусственным интеллектом, в классе», — заявили тогда в OpenAI.

Проблему мошенничества с использованием ИИ усугубляют новые инструменты, такие как Cluely — приложение, разработанное для обхода программного обеспечения для обнаружения ИИ. Cluely, разработанное бывшим студентом Колумбийского университета Роем Ли, позволяет обойти обнаружение ИИ на уровне рабочего стола.

Ли собрал 5,3 миллиона долларов, чтобы создать приложение, которое можно было использовать для списывания на экзаменах и собеседованиях.

«Он стал популярным после того, как я опубликовал видео, на котором я использую его во время интервью на Amazon, — ранее рассказал Ли Decrypt. — Используя его, я понял, что пользовательский опыт действительно интересен — никто не рассматривал идею полупрозрачного наложения на экран, которое видит ваш экран, слышит ваш звук и действует как второй игрок для вашего компьютера».

Несмотря на многообещающие инструменты, такие как SynthID, многие современные методы обнаружения ИИ остаются ненадёжными.

В октябре компания Decrypt провела тест ведущих детекторов ИИ и обнаружила, что только два из четырёх ведущих детекторов ИИ — Grammarly, Quillbot, GPTZero и ZeroGPT — могли определить, кто написал Декларацию независимости США — люди или ИИ.

Lecturas Relacionadas

Informe de Grayscale: Privacidad Financiera en la Era de la IA, ¿Por qué Zcash No Debe Ser Pasado por Alto?

**Informe de Grayscale: La privacidad financiera en la era de la IA, ¿por qué no se debe ignorar a Zcash?** La privacidad es un componente clave del dinero. La adopción de stablecoins y la IA están impulsando una nueva ola de atención sobre la privacidad financiera. Zcash es una criptomoneda descentralizada que, a diferencia del transparente Bitcoin, incorpora transacciones blindadas opcionales que ocultan remitente, destinatario y monto mediante pruebas de conocimiento cero, sin comprometer la validez. La necesidad de privacidad es generalizada para individuos y empresas. Zcash ofrece un camino único como capa base con privacidad opcional, a diferencia de las soluciones basadas en mezcladoras o las cadenas con privacidad por defecto como Monero. Su evolución, con actualizaciones como Sapling y Orchard, ha mejorado drásticamente la usabilidad. El volumen de ZEC en el grupo blindado alcanzó un máximo histórico, representando el 25% de la oferta circulante. Con una capitalización de mercado que representa solo el 0.6% del sector de las criptomonedas consideradas "dinero digital", la valoración actual de ZEC parece no reflejar el valor potencial de la privacidad si esta se revalora como un atributo monetario central, no marginal. Los riesgos incluyen la evolución regulatoria, la gestión de grupos blindados heredados y la ejecución de futuras actualizaciones técnicas clave como Tachyon para la escalabilidad.

marsbitHace 2 hora(s)

Informe de Grayscale: Privacidad Financiera en la Era de la IA, ¿Por qué Zcash No Debe Ser Pasado por Alto?

marsbitHace 2 hora(s)

Con la transición de los agentes de IA a gastos reales, XRP podría entrar en una nueva fase

Para XRP podría comenzar una nueva fase a medida que los agentes de IA pasan de comprar recursos digitales a realizar transacciones comerciales en el mundo real. Chandler Fang, cofundador de t54, explicó esta evolución, destacando que los agentes ya han procesado más de un millón de transacciones en XRP Ledger (XRPL) sin intervención humana. La primera etapa se centra en productos digitales, donde los agentes pueden pagar servicios en línea como API o recursos computacionales usando XRP o Ripple USD (RLUSD). La siguiente fase les dará límites de gasto controlados por los usuarios. Programas como "Agent Pay for Machines" de Mastercard, con socios como Ripple, Coinbase y Solana Foundation, amplían esto a facturas y transacciones automatizadas. El uso de XRP dependerá de las necesidades de liquidación: puede manejar pagos directos o liquidación final, mientras que RLUSD ofrece valor en dólares. Para transacciones recurrentes, se pueden usar canales de pago de XRP para agilizar el proceso. A largo plazo, la adopción de XRPL podría ser invisible: los agentes integrándose en plataformas empresariales y eligiendo infraestructuras blockchain en segundo plano. Las métricas clave no serán solo el volumen de transacciones, sino la actividad recurrente, los ingresos de los vendedores y la resolución eficiente de disputas. Fang compara este progreso con la llegada de ChatGPT: el trabajo en infraestructura se vuelve evidente solo cuando el producto alcanza una audiencia masiva.

cryptonews.ruHace 3 hora(s)

Con la transición de los agentes de IA a gastos reales, XRP podría entrar en una nueva fase

cryptonews.ruHace 3 hora(s)

Trading

Spot
活动图片