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AI生成內容無所不在,管理已成重中之重

張瑞雄
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張瑞雄

2024-11-13

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作者認為,學校和企業應積極推動數位素養教育,增強人們對AI生成內容的辨識力,避免誤導和不良資訊的擴散。Unsplash by Solen Feyissa
作者認為,學校和企業應積極推動數位素養教育,增強人們對AI生成內容的辨識力,避免誤導和不良資訊的擴散。Unsplash by Solen Feyissa
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編按:浮水印技術,在AI生成內容的管理上,邁出重要的一步,但僅是開端。透過技術進步、跨產業協作,以及大眾數位素養提升,才能在保持技術創新的同時,管理和保護內容的真實性與版權,推動更透明、安全的數位內容生態。

隨著生成式人工智慧技術的迅速發展,AI生成內容已滲透至日常生活的各個層面,從社群媒體的貼文、學術論文,到商業宣傳的文案,幾乎無處不在。AI生成內容的氾濫,也引發了辨識和管理的挑戰,尤其在假資訊和版權保護的風險加劇之際,如何保證內容的真實性與原創性,成為產業和學界亟需解決的難題。有些公司提出「浮水印」的解決方案,希望透過在內容中嵌入不可見的數位標記,來辨識AI生成的內容。但這樣的解決方案是否足夠?又會帶來哪些潛在的問題?

浮水印的基本概念,是在AI生成的文字或影像中,嵌入一組隱蔽的數據或標記,使得檢測工具可透過識別這些標記,來判定內容的來源。與影像與影片內容不同的是,文字的浮水印技術較為複雜,因為文字可以被輕易修改和轉換,導致浮水印的消失。即使是將文字轉換為摘要或簡單修改句子結構,都可能讓原本的浮水印失效。針對這一點,研究者提出不影響文字品質的嵌入技術,但這也僅能在特定情況下有效,並未達到普遍的應用效果。

缺乏統一浮水印檢測標準

浮水印技術,無疑是辨識AI生成內容的一項創新突破,其實際應用中仍面臨諸多挑戰。首先,AI生成內容的「檢測標準」並未統一,不同的AI模型,可能採用不同的浮水印演算法,使得跨平台或不同公司之間的檢測互通性低。若要真正實現廣泛的AI內容管理,則需要不同AI廠商之間的合作,制定統一的浮水印檢測標準。

AI生成內容的改寫與加工,也為檢測帶來挑戰,由於浮水印隱藏於文字的統計特徵中,簡單的修改,例如,刪除或重組句子,都可能破壞這些特徵,使得檢測失效。甚至透過AI模型自我學習和進化,內容可以變得更加人性化,這將使得辨識AI生成內容的難度進一步提高。

數位浮水印的另一個重要應用,是在於內容的版權保護上,目前藝術家、作家等創作者的作品,被大規模用於AI模型的訓練,卻往往未經授權。為了避免侵權,研究者嘗試在作品中嵌入數位浮水印,以追蹤並檢測AI是否使用特定的作品來進行訓練。透過在作品中加入特定標記,AI模型若使用該作品進行訓練,便會內嵌這些標記,從而可檢測模型是否涉及侵權。

提升識別與理解AI內容能力

隨著AI生成內容的普及,大眾對識別與理解AI內容的能力需相應提高。學校和企業應積極推動數位素養教育,增強人們對AI生成內容的辨識力,避免誤導和不良資訊的擴散。

目前,AI內容的浮水印技術,在AI生成內容的管理上,邁出了重要的一步,然而,這僅是開端。未來要真正實現AI內容的有效管理,還需要技術與政策的雙重支持。透過持續的技術進步、跨產業的協作,以及大眾數位素養的提升,我們才能在保持技術創新的同時,有效管理和保護內容的真實性與版權,進而推動一個更透明、更安全的數位內容生態。

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本文章反映作者意見,不代表《遠見》立場

(作者為台北商大前校長、叡揚資訊數位轉型大使)

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