La política de marca de agua de Claude provocó un gran revuelo hace unos días.
Como ya informamos, una serie de empresas, incluidas OpenAI, Anthropic, Google, Meta y Microsoft, firmaron el "Código de Conducta de la UE sobre Transparencia de Contenido Generado por IA", comprometiéndose a promover el etiquetado y la detección del contenido generado por IA.
Pero Anthropic, evidentemente, ha ido mucho más lejos.
Han añadido una marca de agua oculta a todo el contenido de texto generado por su IA, y se aplica a usuarios de todo el mundo.
Técnicamente, Anthropic ha adoptado la solución SynthID-Text propuesta por el equipo de Google DeepMind en 2024. El principio consiste en implantar un patrón estadístico cuando el modelo realiza "elecciones intrascendentes". Por ejemplo, al describir el clima, elegir "overcast" (nublado) o "grey" (gris) no supone ninguna diferencia para el lector, pero la acumulación de estas elecciones conforma una firma oculta que los poseedores de la clave pueden detectar.
Anthropic afirma que la marca de agua no afecta a la calidad de la salida, que una edición ligera no puede eliminarla, y que una reescritura completa sí puede hacerlo. Pero en ese caso, ya es discutible si el texto puede seguir considerándose generado por IA.
En pocas palabras, incluso si le pides a Claude que revise la puntuación de un artículo escrito completamente por ti mismo, el contenido devuelto será etiquetado como generado por Claude.
Esto resulta bastante desagradable.
Rápidamente, ya han surgido contramedidas ante la insensible política de marca de agua de Claude. Un proyecto de código abierto para eliminar marcas de agua de IA alcanzó las 11k estrellas en GitHub en solo cinco días desde su lanzamiento.
Enlace al código abierto: https://github.com/guillaumemeyer/watermarks-remover
Este proyecto de código abierto puede realizar tres niveles de trabajo:
Capa A (Limpieza determinista): Utiliza un script de Python para eliminar caracteres Unicode invisibles, espacios exóticos, caracteres de control bidi y caracteres tag. Estas son las formas de marcado más simples y brutales, y el script puede eliminarlas al 100%.
Capa B (Destrucción de marca de agua estadística): Reescribe el texto a través de un Agente, destruyendo los patrones estadísticos a nivel de muestreo de tokens. Cubre las marcas de Claude, Google SynthID-Text, las marcas de trazabilidad de OpenAI y las marcas de agua tipo Kirchenbauer comúnmente utilizadas en modelos de código abierto.
Capa de archivos (Eliminación de metadatos): Elimina metadatos C2PA / EXIF / XMP en PNG, JPEG, WebP, SVG, PDF, DOCX, ODT, HTML y Markdown.
La eliminación de la marca de agua puede cubrir los tres principales servicios de IA: Claude, Gemini y OpenAI. Un detalle interesante es que el proyecto solía llamarse remove-claude-marks, y luego cambió su nombre al actual watermarks-remover.
Claude se niega a instalarlo
Como este proyecto es una Skill (Habilidad) de Agente, la mayoría de la gente haría que su agente lo instalara directamente. Pero cuando un usuario intentó que Claude instalara esta skill eliminadora, Claude se negó directamente.
El usuario explicó que los usuarios de Anthropic nunca aceptaron ser marcados con agua de forma obligatoria, que esto fue impuesto unilateralmente por la regulación de la UE. Claude no se inmutó. El usuario enfatizó que los clientes de pago no quieren que sus salidas sean etiquetadas. Claude siguió negándose. El usuario amenazó con que, de todos modos, usaría un modelo chino sin censura para realizar la tarea. Claude siguió sin cooperar.
Finalmente, GLM 5.2 se encargó del trabajo e instaló la skill sin problemas.
Un punto muy irónico es que el código de esta Skill para eliminar marcas de agua probablemente provenga del propio Claude.
Un juego del gato y el ratón que nunca cesará
Los que se oponen a la marca de agua dicen: Soy un usuario de pago, he pagado por la salida, ¿con qué derecho le pones una marca? La marca de agua crea una identidad invisible de "ciudadano de segunda clase para el contenido de IA". En escenarios como cartas de presentación, artículos académicos o textos comerciales, incluso los textos escritos por uno mismo, si han pasado por una IA, corren el riesgo de que todo el contenido sea cuestionado.
Los que apoyan la marca de agua dicen: La suplantación profunda (deepfake) y la información falsa generada por IA se están generalizando, y la trazabilidad es una infraestructura pública necesaria. "Tienes derecho a usar el contenido" y "tienes derecho a ocultar el origen del contenido" son dos problemas completamente distintos.
Siempre que exista la marca de agua de IA, aparecerán herramientas para eliminarla. Cuanto más populares sean las herramientas de eliminación, más demostrarán que la marca de agua "tiene algo que eliminar", lo que a su vez reforzará los motivos para intensificar la regulación.
Pero la velocidad a la que la comunidad de código abierto vota con los pies siempre es mayor que la velocidad a la que los reguladores establecen las normas.
Cuando la calidad del contenido generado por IA ya es indistinguible de la escritura humana, ¿tiene sentido utilizar medios técnicos para marcar obligatoriamente todo el contenido de salida de la IA?
Este artículo proviene del WeChat Official Account "机器之心" (ID: almosthuman2014), autor: Leng Mao.
