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

MiCA is coming for DeFi vaults, but regulation will be difficult

The European Commission is exploring whether to extend the Markets in Crypto-Assets (MiCA) regulation to cover decentralized finance (DeFi) lending and borrowing, including lending vaults. These vaults, which channel billions into on-chain credit markets, present significant regulatory challenges because their decentralized structure doesn't map neatly onto existing financial frameworks. Their legal status is currently based on non-binding interpretations that they fall outside MiCA and EU fund rules. The article uses Morpho's decentralized lending protocol as an example, illustrating how responsibilities are divided among various participants (owner, curator, allocator, sentinel), making it difficult to identify a single "provider" to regulate. Experts warn that broadly categorizing "DeFi lending" could inadvertently capture vastly different structures. They argue that any regulatory approach should focus on the specific structure and control mechanisms of a vault, rather than using decentralization as a simple dividing line, and that DeFi lending may require a dedicated, carefully crafted framework distinct from traditional finance. The Commission's consultation closes on September 30, 2026. The core challenge for regulators is not just whether to regulate DeFi lending, but how to design rules that distinguish between different forms of on-chain lending and the entities that control them.

cointelegraphHace 15 min(s)

MiCA is coming for DeFi vaults, but regulation will be difficult

cointelegraphHace 15 min(s)

Grayscale Report: Financial Privacy in the AI Era, Why Zcash Should Not Be Overlooked?

Title: Grayscale Report: Financial Privacy in the AI Era – Why Zcash Should Not Be Overlooked The article argues that privacy is a fundamental, not niche, attribute of functional money. It highlights that technological shifts, like the rise of AI and stablecoins, are driving a new wave of public focus on financial privacy. Zcash, a decentralized digital currency similar to Bitcoin but with built-in privacy via zero-knowledge proofs, is positioned to address this need. Unlike transparent blockchains, Zcash offers users the option to conduct "shielded" transactions that hide sender, receiver, and amount while remaining verifiable. The report details Zcash's evolution, noting key upgrades that improved usability and security. It points to rising on-chain usage of privacy features as evidence of real demand. Currently, ZEC holds a minimal share (~0.4%) of the total crypto market cap. Grayscale suggests this reflects a market assumption that privacy is a marginal concern. The investment thesis hinges on a potential market re-evaluation: if privacy is recognized as a core monetary feature in an era of enhanced surveillance, Zcash's current valuation represents significant upside potential. Key risks discussed include regulatory challenges, historical trusted setup concerns for older pools (mitigated by newer protocols), quantum computing threats, and execution risks associated with future technical upgrades. The conclusion is that while the future scale of private digital currency is uncertain, the market currently prices in little chance of its value increasing substantially, presenting a potential opportunity for investors.

marsbitHace 2 hora(s)

Grayscale Report: Financial Privacy in the AI Era, Why Zcash Should Not Be Overlooked?

marsbitHace 2 hora(s)

Trading

Spot
活动图片