Il Brooking Institute ha rilasciato una guida sul watermarking nell’AI. Watermarking è un termine generico che include approcci diversi, ma nel caso specifico le più sofisticate tecniche di watermarking digitale incorporano nei contenuti generati dall’AI degli schemi (patterns) impercettibili che solo i computer possono rilevare.

Rispetto ad altri approcci per identificare i contenuti generati dall’AI, “i watermark sono accurati e più resistenti alla cancellazione e alla contraffazione, ma non sono infallibili: un soggetto motivato può degradare i watermark nei contenuti generati dall’AI”, dice il report.

Inoltre lo sviluppatore di un modello di AI può creare strumenti per rilevare solo il proprio watermark, quindi per l’identificazione efficiente di tutti i contenuti “marchiati” è necessario un coordinamento fra le diverse aziende. Oltre a ciò, ulteriori considerazioni pratiche riguardano le complicazioni con i modelli open-source, le implicazioni sulla privacy e la garanzia di servizi di rilevamento dei watermark affidabili e accessibili. Per questi motivi, un obiettivo realistico è rendere generalmente più difficile aggirare i watermark per i modelli più popolari, dando per scontato che non esistano soluzioni universali o definitive.

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