العلامات المائية في العصر الرقمي: أمان أم وهم؟

العلامات المائية في العصر الرقمي: أمان أم وهم؟

أدى التطور السريع للذكاء الاصطناعي (AI) إلى طفرة في إنشاء المحتوى الذي غالبًا ما يصعب تمييزه عن العمل الحقيقي. خاصة عند إنشاء الصور والنصوص، هناك حاجة ملحة لتحديد مصدرها بوضوح. تعمل فرق البحث حول العالم على إيجاد حلول لتحديد الأعمال التي ينتجها الذكاء الاصطناعي ومكافحة انتشار المعلومات الخاطئة.

الموضوع الرئيسي في هذه المناقشة هو استخدام العلامات المائية. يمكن أن تساعد هذه التقنيات في إثبات ما إذا كانت الصورة قد تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. يتم استخدام العلامات المائية المرئية وغير المرئية في ملفات الصور، مع اعتبار العلامات المائية الدلالية قوية بشكل خاص. فهي جزء لا يتجزأ من عملية إنشاء الصورة، وبالتالي تعتبر إزالتها أكثر صعوبة. لكن مؤخرًا، اكتشف باحثو الأمن السيبراني في جامعة روهر بوخوم ثغرات أمنية في هذه العلامات المائية الدلالية. تم عرض النتائج في مؤتمر الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (CVPR) في 15 يونيو 2025 في ناشفيل، الولايات المتحدة الأمريكية. يوضح أندرياس مولر، أحد أعضاء فريق البحث، أن المهاجمين يمكنهم تزييف العلامات المائية الدلالية أو إزالتها باستخدام وسائل بسيطة. وقد طور فريقه خيارين جديدين للهجوم يهددان هذه التقنيات.

العلامات المائية الرقمية للنصوص

بالتوازي مع التطورات في مجال معالجة الصور، يركز علماء من كلية الإعلام ومعهد فراونهوفر لتكنولوجيا الوسائط الرقمية IDMT وArtefact Germany على العلامات المائية الرقمية للنصوص المكتوبة واللغة المنطوقة. يهدف مشروعك "Lantmark" إلى جعل المحتوى الآلي قابلاً للتمييز من أجل تعزيز الشفافية والجدارة بالثقة في مساحات الاتصالات الرقمية. يركز البحث في المقام الأول على تقنية وضع العلامات المائية على النص، والتي تخفي العلامات في النص من أجل جعل الأصل والتغييرات المحتملة قابلة للتتبع.

الهدف الرئيسي لهذا المشروع هو تعديل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لتحمل توقيعًا رقميًا. وينبغي أن يكون من الممكن التمييز بين نماذج اللغات ذات العلامات التجارية وتلك التي لا تحمل علامات تجارية من أجل اكتشاف التقارير غير المصرح بها في مرحلة مبكرة. يتم تمويل المشروع بحوالي 1.07 مليون يورو من قبل الوزارة الاتحادية للتعليم والبحث وهو جزء من التدابير الرامية إلى تطوير تقنيات آمنة في عالم متزايد الشبكات.

السياق التكنولوجي والتطورات

تتزايد الحاجة إلى العلامات المائية، خاصة مع تزايد عدم وضوح الخطوط الفاصلة بين الواقع والخيال. أصبحت تقنيات مثل C2PA وSynthID ذات أهمية متزايدة للتعرف بشكل أفضل على المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي. تسجل C2PA أصل الصور ومعالجتها في البيانات الوصفية وهي مدعومة بالفعل من قبل الشركات المصنعة للكاميرات المشهورة مثل Leica وCanon. وتخطط شركة Meta، الشركة التي تقف خلف Facebook، أيضًا لتصنيف الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي على منصاتها.

بالإضافة إلى ذلك، تعمل جوجل على SynthID، وهي عملية لوضع علامات غير مرئية على الصور التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي والتي يتم نسجها مباشرة في بنية البكسل. تهدف هذه التقنيات إلى تعزيز أصالة المحتوى وتدعمها مبادرات مثل مبادرة أصالة المحتوى (CAI)، التي أطلقتها شركات مثل Adobe وMicrosoft.

ويعد تطوير هذه التقنيات أمرًا بالغ الأهمية، خاصة مع تزايد النزاعات القانونية المحيطة باستخدام المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، رفعت شركة Getty Images دعوى قضائية ضد شركة Stability AI بسبب استخدامها لأكثر من 12 مليون صورة من قاعدة بياناتها. وقد وجهت صحيفة نيويورك تايمز ادعاءات مماثلة ضد شركة OpenAI، مما يؤكد الحاجة الملحة إلى إنشاء تسميات واضحة للمحتوى الرقمي.