AI‑Generated Images की पहचान कैसे आसान बना रहा है OpenAI

उदाहरण के लिए, इस मेटाडेटा में यह जानकारी हो सकती है कि:

• तस्वीर AI से बनाई गई है या नहीं
• किस टूल से बनाई गई
• बाद में उसमें क्या एडिट किए गए

C2PA में क्रिप्टोग्राफिक साइनिंग और प्रोवेनेंस रिकॉर्ड का उपयोग होता है, जिससे समर्थित टूल्स किसी फाइल का इतिहास सत्यापित कर सकते हैं। यही वजह है कि इसे कई AI कंपनियां, कैमरा निर्माता, मीडिया संगठन और सॉफ्टवेयर कंपनियां अपनाने लगी हैं।

केवल मेटाडेटा पर निर्भर सिस्टम की समस्या

मेटाडेटा उपयोगी है, लेकिन इसकी एक बड़ी कमजोरी भी है।

जब तस्वीरें इंटरनेट पर शेयर होती हैं, तो अक्सर उनका मेटाडेटा गायब हो जाता है। उदाहरण के लिए:

• स्क्रीनशॉट लेने पर
• फाइल डाउनलोड या री‑अपलोड करने पर
• फोटो एडिट या कंप्रेस करने पर
• कुछ सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म्स पर शेयर करते समय

इन स्थितियों में मूल मेटाडेटा हट सकता है या बदल सकता है। अगर ऐसा होता है तो तस्वीर की उत्पत्ति से जुड़ा संकेत भी खो सकता है। यही वजह है कि OpenAI ने केवल मेटाडेटा पर निर्भर रहने के बजाय दूसरी तकनीक भी जोड़ी है।

SynthID इनविज़िबल वॉटरमार्क कैसे मदद करता है

SynthID Google DeepMind द्वारा विकसित एक तकनीक है जो तस्वीर के पिक्सेल के भीतर ही एक अदृश्य संकेत (watermark) एम्बेड करती है।

यह वॉटरमार्क इंसानों को दिखाई नहीं देता, लेकिन विशेष टूल्स से इसे पहचाना जा सकता है।

चूंकि यह सिग्नल सीधे इमेज डेटा के अंदर डाला जाता है, इसलिए कई सामान्य बदलावों—जैसे क्रॉपिंग, कंप्रेशन या फाइल फॉर्मेट बदलने—के बाद भी यह अक्सर बचा रह सकता है।

इस तरह C2PA और SynthID को साथ इस्तेमाल करने से दोहरा सुरक्षा तंत्र बनता है। यदि मेटाडेटा हट भी जाए, तो पिक्सेल‑लेवल वॉटरमार्क अभी भी तस्वीर की पहचान में मदद कर सकता है।

नया सार्वजनिक “Verify” टूल कैसे काम करेगा

OpenAI एक पब्लिक ‘Verify’ टूल का भी प्रीव्यू दिखा रहा है, जो उपयोगकर्ताओं को किसी तस्वीर की उत्पत्ति जांचने में मदद करेगा।

इस टूल में उपयोगकर्ता एक इमेज अपलोड कर सकेंगे और सिस्टम जांच करेगा कि क्या वह OpenAI के किसी मॉडल से बनी है, जैसे:

• ChatGPT
• Codex
• OpenAI API

यह जांच मुख्य रूप से C2PA मेटाडेटा या SynthID वॉटरमार्क जैसे संकेतों की मौजूदगी के आधार पर होगी।

हालांकि इस टूल की कुछ सीमाएं भी होंगी। यदि किसी तस्वीर को बहुत ज्यादा एडिट किया गया हो या पहचान संकेत पूरी तरह हट गए हों, तो सिस्टम उसे सही तरीके से पहचान न भी पाए।

गलत जानकारी (Misinformation) से लड़ाई में महत्व

इंटरनेट पर पहले से ही बड़ी मात्रा में अत्यंत वास्तविक दिखने वाला AI‑जनित कंटेंट मौजूद है। जैसे‑जैसे जनरेटिव मॉडल बेहतर होते जा रहे हैं, यह पहचानना और कठिन हो जाता है कि कोई तस्वीर असली है या AI से बनी हुई।

OpenAI का यह प्रयास इस समस्या को कम करने की दिशा में एक कदम माना जा रहा है। इससे मदद मिल सकती है:

• पत्रकारों को तस्वीर की सत्यता जांचने में
• ऑनलाइन प्लेटफॉर्म्स को AI‑जनित कंटेंट पहचानने में
• शोधकर्ताओं को सिंथेटिक मीडिया का अध्ययन करने में
• आम यूज़र्स को यह समझने में कि ऑनलाइन दिखाई देने वाला कंटेंट कहाँ से आया

हालांकि यह प्रणाली पूरी तरह से नकली तस्वीरों को रोक नहीं सकती—खासकर तब जब अन्य AI टूल्स ऐसे मानकों का उपयोग न करें—लेकिन OpenAI के सिस्टम से बनी तस्वीरों को अधिक पारदर्शी और ट्रेस करने योग्य बनाना इसका मुख्य उद्देश्य है।

डिजिटल मीडिया के भविष्य में प्रोवेनेंस की भूमिका

OpenAI की यह पहल तकनीकी उद्योग में उभरते एक बड़े रुझान का हिस्सा है—मानकीकृत कंटेंट प्रोवेनेंस।

आज कई कंपनियां मेटाडेटा, डिजिटल वॉटरमार्किंग और वेरिफिकेशन टूल्स को मिलाकर ऐसी प्रणालियां बना रही हैं जिनसे डिजिटल मीडिया की उत्पत्ति का रिकॉर्ड रखा जा सके।

यदि यह मॉडल व्यापक रूप से अपनाया जाता है, तो C2PA और SynthID जैसी तकनीकें आने वाले समय में इंटरनेट पर कंटेंट की विश्वसनीयता जांचने के लिए महत्वपूर्ण आधार बन सकती हैं।