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。
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）
