العلامات المائية المدعومة بالذكاء الاصطناعي: لماذا تراهن شركات التكنولوجيا الكبرى على تتبع مصدر المحتوى باستخدام الذكاء الاصطناعي، وتخسر

أينما توجه مستخدمو الإنترنت، يواجهون نصوصًا ومقاطع فيديو وصورًا أنشأتها الذكاء الاصطناعي، وكثير منها لا يمكن كشفه. إن قدسية الفضاءات الرقمية والثقة فيها تتداعي تحت وطأة المحتوى الذي يولده الذكاء الاصطناعي. وقد دعا الأمر التنفيذي الذي أصدره بايدن بشأن سلامة الذكاء الاصطناعي وقانون الذكاء الاصطناعي الصادر عن الاتحاد الأوروبي إلى وضع علامات مناسبة على مخرجات الذكاء الاصطناعي، وهو ما يُعرف أيضًا باسم «العلامات المائية»، لكن هذه اللوائح أُلغيت في عام 2025. على الرغم من عدم وجود استراتيجية وطنية أو دولية، لا تزال العديد من شركات الذكاء الاصطناعي تعمل على تطوير ونشر إشارات "العلامات المائية" في محتواها. ورغم أن هذه خطوة في الاتجاه الصحيح لاستعادة ثقة الجمهور وحماية المستهلكين، إلا أن العلامات المائية طريقة معيبة يسهل تجاوزها.

فيما يلي، سنستكشف كيفية عمل العلامات المائية، وأسباب فشلها، ولماذا يجب أن تعتمد طرق الكشف الجيدة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي على نوع معين من التعرف على الأنماط.

تم الكشف عن علامة مائية باستخدام الذكاء الاصطناعي، لكنها غير مرئية

تعتبر العلامات المائية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي غير مرئية للعين البشرية. فبدلاً من العلامات المائية التقليدية التي تعرض اسم الشركة أو شعارها، يتم دمج العلامات المائية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في النصوص والصور ومقاطع الفيديو الناتجة عن نموذج الذكاء الاصطناعي بطريقة لا يمكن إدراكها.

تستخدم Google تقنية SynthID، التي تدمج اختلافات طفيفة في مخرجات Gemini، يمكن اكتشافها بواسطة تقنية Google الخاصة. بالنسبة للنصوص، تعمل SynthID على تغيير درجات قابلية التنبؤ لبعض الكلمات وفقًا لدالة شبه عشوائية، مما يجعل Gemini يميل إلى استخدام كلمات معينة. وبالتالي، عندما يُعاد إدخال النص إلى النموذج، يمكنه التعرف على نتاج عمله استنادًا إلى تحليل تكرار الكلمات.

لا يمكن حماية المحتوى الذي تم إنشاؤه بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي بموجب حقوق النشر وفقًا للقانون الأمريكي، لذا من مصلحة شركات الذكاء الاصطناعي تطوير طريقة لتحديد مصدر محتوى نماذجها. وبهذه الطريقة، بمجرد تداول النص أو الصورة أو الفيديو الذي أنشأه الذكاء الاصطناعي على شبكة الإنترنت، يكون هناك «توقيع» يحدد مصدره.

إن المطالبة بحقوق ملكية إبداعات نماذجهم ليست السبب الوحيد وراء رغبة شركات التكنولوجيا الكبرى في تتبع مصدر المحتوى. ففي الوقت الذي يحدق فيه مستخدمو الإنترنت في الكم الهائل من المحتوى الرديء الذي تنتجه الذكاء الاصطناعي ويُقدم إليهم يومياً، يخشى كبار مطوري الذكاء الاصطناعي من المخاطر القانونية والأمنية والمخاطر المتعلقة بالسمعة التي قد تواجههم. يستخدم الفاعلون السيئون أدوات الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى مزيف أو نشر معلومات مضللة، مما يهدد الأمن العالمي. لتجنب أي إجراءات صارمة محتملة في شكل أوامر حكومية صارمة، تهدف شركات التكنولوجيا الكبرى إلى استباق الأحداث من خلال بناء أدوات للتنظيم الذاتي. إذا كانت نماذجهم قادرة على فك شفرة المحتوى بنفس السهولة التي تولد بها المحتوى، فلماذا قد تحتاج أي جهة حكومية إلى مراقبة تطورها؟

خبر سيئ: العلامات المائية ليست وسيلة مضمونة

لو تعهد كل شخص في العالم بعدم تغيير محتوى الذكاء الاصطناعي أبدًا، لربما نجحت طريقة العلامات المائية. لكن في عالمنا هذا، يمكن للمتطفلين بسهولة تغيير المحتوى الذي يولده الذكاء الاصطناعي بطريقة تحجب مصدره. يمكن لأدوات إعادة الصياغة الثانوية، مثل أدوات "الإنسانية"، تغيير الكلمات أو بنية الجمل بسهولة، وإدخال أخطاء أو كلام غير مفهوم في محاولة لإخفاء المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. لسوء الحظ، ينجح هذا التخفي الهش أحيانًا. اختبرت Pangram Labs 19 أداة مختلفة من أدوات "الإنسانية" للذكاء الاصطناعي ووجدت أن العديد منها نجح في إزالة العلامات المائية من النص.

كما يمكن للمتطفلين غسل النصوص عن طريق تمريرها عبر عدة ترجمات مختلفة قبل إعادة ترجمتها إلى الإنجليزية، مما يؤدي إلى إزالة العلامات المائية وإنشاء نص نظيف لا يثير شكوك أنظمة فك التشفير التابعة لشركات الذكاء الاصطناعي.

العلامات المائية حساسة ويسهل التلاعب بها، مما يجعلها عديمة الفائدة. ويتطلب الكشف عنها استخدام أدوات أخرى.

التعرف الإحصائي على الأنماط

لا يمكن أن تقع على عاتق الشركات المسؤولة عن المحتوى الرديء الذي تنتجه الذكاء الاصطناعي وحدها مسؤولية تحديد ما إذا كان محتوى ما يخصها أم لا. فوضع العلامات المائية يتطلب تعاون مطوري الذكاء الاصطناعي، كما يمكن إزالتها في غمضة عين.

ولكن عندما تفشل إحدى الطرق، تنجح أخرى. فهناك طريقة تُعرف باسم «التعرف الإحصائي المستقل على الأنماط» (Independent Statistical Pattern Recognition)، وهي أكثر قوة وموثوقية بكثير في تحديد المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، ولهذا السبب نستخدمها هنا في Pangram. فنحن لا نبحث عن رمز خفي مدمج في النص الذي أنشأه الذكاء الاصطناعي. بل تقوم نماذج Pangram بتحليل «الحمض النووي اللغوي» الأساسي، وقابلية التنبؤ بالبنية، وأنماط النحو في أي نص معين، لتحقيق دقة تصل إلى 99.98% في الكشف عن المحتوى الذي أنشأه الذكاء الاصطناعي. لا تحتاج أجهزة الكشف المتقدمة مثل Pangram إلى علامات مائية لتعمل. يتم تدريبها على مجموعات بيانات متنوعة من خلال طريقة تسمى التنقيب السلبي الصعب، حيث يتم تزويد أجهزة الكشف بأمثلة يصعب اكتشافها. يمكن لـ Pangram تحديد المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي من نماذج مفتوحة المصدر أو غير منشورة، وتحديد النصوص التي تم تعديلها بشكل ضار، وتقديم تحليل سطرًا بسطر للمقاطع المختلطة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي وتلك التي كتبها البشر.

من الرقابة الذاتية إلى الكشف المستقل

لن تصبح شركات الذكاء الاصطناعي حامية لمصداقية الإنترنت. فاستخدام العلامات المائية هو استراتيجية لا تصمد أمام الجهات السيئة، ويُعد الكشف المستقل الحل الوحيد الفعلي.

يتم استخدام نماذجنا بالفعل في الممارسة العملية. فقد قامت المنصات التي تعتمد على ثقة المستخدمين، مثل Quora، بدمج آلية الكشف على مستوى واجهة برمجة التطبيقات (API) في خدماتها، مستخدمةً Pangram لتنظيم ملايين المنشورات والإبلاغ عن المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.

لا يمكن تحقيق المصداقية والشفافية الحقيقيتين على الإنترنت إلا من خلال إطار عمل قائم على الكشف. وتساعد أدوات الكشف الموثوقة والمستقلة والمتطورة، مثل Pangram، في إرساء ضوابط وتوازنات على شبكة الإنترنت بأسرها.

سواء كنت أكاديميًا أو محترفًا أو مطورًا في مجال تكنولوجيا المعلومات: فإن وضع العلامات المائية ليس الحل السحري. فالحماية من الغش الأكاديمي أو محتوى البريد العشوائي الذي يُنتج بواسطة الذكاء الاصطناعي تتطلب الكشف عن هذه المخالفات. وللتحقق بدقة من مصادر المقالات والرسائل الإلكترونية ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي، يجب على المؤسسات استخدام أدوات الكشف التي تحلل النصوص، بدلاً من الاعتماد على العلامات المائية.

لا تعتمد على العلامات المائية لحماية منصتك. اكتشف المحتوى المعدل الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي على الفور باستخدام Pangram.

جرب أداة الكشف عن الذكاء الاصطناعي من Pangram مجانًا