خطة OpenAI لكشف الصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي

في حالة الصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي، قد تتضمن هذه البيانات معلومات مثل:

• ما إذا كانت الصورة مولّدة بالذكاء الاصطناعي
• الأداة أو النموذج الذي أنشأها
• ما إذا كانت قد خضعت لتعديلات لاحقة

الميزة في C2PA أنه معيار مفتوح، ما يعني أن استخدامه لا يقتصر على شركات الذكاء الاصطناعي. فشركات تصنيع الكاميرات والمؤسسات الإعلامية والبرامج المختلفة يمكنها أيضًا تضمين هذه البيانات لإثبات مصدر المحتوى.

لكن لهذه الطريقة نقطة ضعف واضحة: يمكن إزالة البيانات الوصفية بسهولة. فعند التقاط لقطة شاشة للصورة أو إعادة ضغطها أو تعديلها في برنامج يزيل البيانات الوصفية، قد تختفي معلومات المصدر بالكامل.

علامة SynthID المائية غير المرئية

لتجاوز مشكلة فقدان البيانات الوصفية، تتعاون OpenAI مع Google DeepMind لإضافة علامة مائية رقمية غير مرئية تُسمى SynthID داخل الصور نفسها.

بدلاً من تخزين المعلومات خارج الصورة كبيانات وصفية، تقوم هذه التقنية بترميز إشارة خفية داخل بكسلات الصورة بحيث يمكن لأدوات خاصة اكتشافها لاحقًا.

مزايا هذه الطريقة تشمل:

• بقاء الإشارة حتى بعد مشاركة الصورة أو تحويل صيغتها.
• عدم تغيير الشكل المرئي للصورة.
• إمكانية اكتشافها عبر أدوات تحقق مخصصة.

وتشير أبحاث حول التقنية إلى أنه تم بالفعل وضع هذه العلامة المائية على مليارات الصور وإطارات الفيديو عبر خدمات Google.

ومع ذلك، فهي ليست حلاً كاملاً. التعديلات الكبيرة مثل القص أو إعادة المعالجة أو محاولات إزالة العلامة قد تقلل من إمكانية اكتشافها، كما أن العلامة لا تظهر إلا في الصور التي تُنشئها أنظمة تضيفها عمدًا.

الفرق بين البيانات الوصفية والعلامات المائية

كل تقنية تقدم نوعًا مختلفًا من المعلومات حول مصدر الصورة.

البيانات الوصفية (C2PA)

• تقدم معلومات مفصلة عن تاريخ إنشاء الصورة وتعديلاتها
• يسهل على المنصات والبرامج قراءتها
• قد تُفقد بسهولة أثناء مشاركة الصورة أو تعديلها

العلامات المائية غير المرئية (SynthID)

• مدمجة داخل الصورة نفسها مما يجعل إزالتها أصعب
• يمكن أن تبقى بعد كثير من عمليات التحويل أو الضغط
• تقدم عادة إشارة أبسط وتتطلب أدوات خاصة لاكتشافها

لهذا السبب تجمع OpenAI بين الطريقتين: البيانات الوصفية تمنح سياقًا واضحًا، بينما توفر العلامة المائية متانة أكبر أثناء انتشار الصورة على الإنترنت.

أداة تحقق عامة لفحص الصور

إلى جانب هذه التقنيات، تعمل OpenAI على إطلاق أداة تحقق عامة تتيح للمستخدمين رفع صورة لمعرفة ما إذا كانت تحتوي على إشارات تدل على أنها صادرة من أنظمة الشركة.

الأداة تبحث عن:

• بيانات C2PA الوصفية التي تشير إلى أن الصورة مولدة بالذكاء الاصطناعي
• علامة SynthID المدمجة داخل الصورة

إذا تم العثور على أي من هاتين الإشارتين، يمكن للأداة الإبلاغ بأن الصورة من المحتمل أن تكون قد أُنشئت باستخدام نماذج OpenAI مثل تلك المستخدمة في ChatGPT أو عبر واجهات البرمجة الخاصة بالشركة.

لكن من المهم فهم نقطة أساسية: غياب هذه الإشارات لا يعني أن الصورة حقيقية بالضرورة. فقد تكون البيانات الوصفية أُزيلت أثناء المشاركة، أو ربما تم إنشاء الصورة باستخدام نظام ذكاء اصطناعي آخر لا يستخدم هذه التقنيات.

لماذا أصبح تتبع مصدر المحتوى مهمًا؟

مع انتشار أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، أصبح إنشاء صور واقعية للغاية أمرًا بسيطًا وسريعًا. لذلك تتجه شركات التقنية إلى التركيز على توفير سياق حول مصدر المحتوى بدلاً من محاولة تقديم أداة كشف مثالية.

ومن خلال الجمع بين المعايير المفتوحة والعلامات المائية الرقمية وأدوات التحقق العامة، تحاول OpenAI المساهمة في بناء نظام يساعد الصحفيين والمنصات والمستخدمين العاديين على معرفة من أين جاءت الصورة — حتى مع استمرار انتشار المحتوى المولّد بالذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

الخلاصة: التعرف على الصور المولدة بالذكاء الاصطناعي سيعتمد غالبًا على عدة إشارات وتقنيات تعمل معًا، وليس على اختبار واحد قادر على كشف كل شيء.