更早一些，今年5月，抖音、小红书等平台均要求创作者在人工智能生成的内容上显着标注，根据实际情况勾选“内容由AI生成”。抖音发布了《关于人工智能生成内容标识的水印与元数据规范》通知，帮助用户区分虚拟内容和真实内容。
各平台对于AI生成的内容都需要进行明确的声明，无疑为内容添加了一层水印保护。
那么，为什么我们需要数字水印？AI水印该如何添加？AI泛滥的时代，或许最终还是需要科技来提供可行解法。
造假泛滥，难辨真伪
深度伪造（）指的是一种基于人工智能合成某个人的长相或声音的技术，名人和公众人物通常是此类造假行为的受害者，比如此前的AI孙燕姿以及“时尚教皇”。
教皇穿着巴黎世家风格羽绒服，走在街道上；AI生成的虚假图像
最近，一系列利用深度伪造技术制作的虚假视频在、等主流社交媒体平台上引起关注。
这些虚假视频往往由大众熟悉的人物合成，例如全球首富马斯克在视频中推荐自己看好的投资机会，让人难以判断其真实性。
AI不光被用来恶搞名人明星，娱乐大众，也被拿来捏造国际新闻大事，撼动股价。
5月底，一张五角大楼着火的照片在社交平台上疯传，这张图片一度导致标普500指数明显走低，由涨转跌。最后，有媒体报道称该图片是由人工智能生成的。
而在互联网时代，几乎每个人都可能成为AI的受害者。（相关阅读《你的自拍照可能被收入“不雅图素材库”，AI作恶其实离你很近！》）
某知名AI文生图的网站平台允许用户进行高度自定义创作模型，生成多种风格的图像，当然也包括生成一些擦边向的内容。
这些模型大多数情况下都未经当事人的同意，在互联网上擅自抓取照片，进行模型训练，生成特定风格、甚至软色情的人物图片，以博取下载量和关注。
今年7月，德国广告代理商DDB发布了一则关于社交平台儿童数据安全的公益广告，向人们展示儿童面部数据有多大可能会被用于创作成人内容，呼吁家长尽量少在网上分享儿童照片。
在早期，识别深度伪造技术并不具有挑战性，因为它们大多数都存在着明显的缺陷，例如不自然的面部表情或眼睛不眨眼。但随着时间的推移，深度伪造技术逐渐消除了缺陷，使造假更加接近现实，达到“无中生有”的效果。
除了AI生成图像，让人分不清真假之外，在音视频领域的伪造技术则更为泛滥。
比如近日，浙江警方侦破一起造谣牟利案，作案团伙利用AI生成1.8万余个虚假视频后发布，非法获利4万余元。
此前发生了一系列的AI诈骗事件，由于诈骗金额过大，速度之快，也引起了不少讨论。安徽有受骗者接到“朋友”在开会的视频，9秒被骗245万；包头有人被换脸和拟声的亲友迷惑，10分钟内被骗430万。
可见，技术已经深入多模态的各个方面，而水印的添加可以在“真假”、“虚实”之间构筑起一道屏障，以防混淆视听。
AI水印，该怎么加？
无论教皇是否真的变装走在了大街上，还是听到的歌曲并非孙燕姿演唱，我们都需要知道内容是否被AI篡改过或者压根由AI生成的。
7月27日，Open AI团队悄然下线了自己推出的“AI生成内容识别器”，理由是该识别器对AI生成内容的检出成功率仅为26%，AI检测工具准确率已经无法满足实际操作中的需求。
在这个背景下，数字水印成为了平台和工具提供方一致认为可行有效的解决方法。
它是一种隐藏在数字内容中的特殊标识信息，用于标识内容的来源和真伪，类似于隐形的“防伪标记”，例如在文章中隐秘添加“由AI生成”的文字样式。
起初，国外创意平台最先宣布用C2PA协议（类似区块链的加密技术）为AI生成内容打上标签，用来区分是否为人类创作。
C2PA通过数据加密技术给每个像素进行编码，以便之后查看创作源头、历史修改记录等等，让作品可以溯源，降低生成式人工智能导致的“误传内容”。
这便是数字水印最初的表现形式，微软、Adobe、索尼等科技企业都将其集成在了自己旗下的产品中，为AI生成内容打上水印标记。
8月31日，谷歌上线了一个名为Synth ID的新工具，能够在AI生成内容中嵌入肉眼不可见的水印，并且不会影响图像本身的质量和体验。
谷歌 CEO Demis 表示，是为了解决深度伪造潜藏的危机而开发的，同样可以应用在音频、视频、文本等其他形式的AI生成内容上。
目前仅为谷歌文生图工具生成的图片添加水印，并且识别图片是否为该模型生成。
改变亮度、颜色、噪点等信息元素，水印依旧存在
该工具提供了三个程度级别来解释水印识别的结果。如果检测到数字水印，则图像的一部分可能是由谷歌绘图工具生成的。和传统水印不同的是，即使图像被裁剪、编辑、或者旋转，水印依然可以被检测到。
中水印检测的不同结果
不仅能够为图片添加防伪标记，同样也能够识别图片的真假，一定程度上提升AI产品的安全性。
同样，8月21日，商汤科技推出可信AI基础设施，上线数字水印技术，并将其服务于旗下的“商汤秒画”等产品中。
具体应用上，用户可在AIGC相关产品发布时加入，并且只有通过特定的解码器和专属密钥才能提取，能够支持多模态数据。
不过除了隐蔽的数字水印之外，商汤秒画同样在AI生成图片上加入了传统的显性水印。
除了给图像内容添加标记外，有研究团队正在为AI生成文字工具开发水印版本。
此前，马里兰大学研究人员发表了一篇《A for Large 》的研究论文，详细描述了如何给文本内容加上数字水印。Open AI 系统安全性部门负责人Jan Leike在接受采访时曾表示，Open AI正在探索的水印方法就类似于此种。
图片来源：论文《A for Large 》
这个方法的大概意思是，在生成的句子中增加一些特定单词出现的概率，就可以给句子添加一个“数字水印”，方便检测句子是否由AI生成。值得一提的是，这种办法的“水印”只有从一开始嵌入到大语言模型才有效。
比如，研究人员让生成句子“今天的天气很好，小明在_____”，为了给它加上水印，需要先随机选择一部分单词，像“公园”、“学校”、“天气”作为系统偏好词表。
有水印的版本是“今天的天气非常好，小明在公园打网球”，而无水印版本可能是“今天的天气很好，小明准备去打网球”。
生成的句子对于普通人来说看起来没有区别，但通过统计句子中出现的偏好词汇的数量，就可以检测出这个句子是否被加上了数字水印。当偏好词汇的数值高于一定比例，水印检测器可以判定文本由AI生成。
当然，以上的例子只是根据原理做的简单模拟，实际论文中的系统生成词表更为复杂。
在图像中稍微改变某些像素的颜色来嵌入信息，或是在文字内容中改变个别单词出现的频率来插入信息，都是数字水印的添加方式，并且这样的隐藏水印由AI在输出时自行添加，用户难以察觉。
除了平台为AI生成内容自动添加水印，来保证生成内容的安全性外，内容创作者还会利用水印来对抗AI复制技术的应用。
今年4月，上海交通大学研究团队上线“Mist”开源工具，通过在图像上放入看不见的“水印”，使图像无法识别，防止AI进行学习和模仿。
它能够对图像进行“噪声处理”，使得图像生成工具的算法难以辨认原始图片的特点，从而难以生成与原图风格类似的新图片。
比如，原图是莫奈的《撑伞的女人》，图二是给AI喂图后生成的AI版本。如果我们对原图加入Mist数字水印，那么AI处理的图片效果就会如第四张图片一般。这样就能避免创作者作品被拿去随意生成类似图像。
用户也可以根据实际需求对水印进行设置和调整。在设置水印信息时，需要确保信息的唯一性，以确保水印的有效性。
社交平台上有很多创作者表示，“愿意上传图片，不代表愿意将作品献祭给AI”。
B站UP主“虚幻的生物”分享了开源软件Glaze，教网友如何防止AI“白嫖”自己的作品。UP主“-边火-”投稿了一条“赛博偏方加噪点加水印，是否能躲过AI识别”视频，评论区“卷”起了添加AI防伪标识的办法。
打标记能防止AI“滥用”吗
在生成式AI带来的挑战下，中国、美国、英国等各国政府都积极推出AI管理规范，不过，目前在以下五个国家或地区中，仅欧盟和中国对于生成内容AI水印等标识提出了要求。
6月14日，欧盟正式批准通过《人工智能法案》草案，要求AI生成的内容应该被标注，旨在提高对AI生成内容的透明度。目前，该法案尚未正式生效。
8月15日，我国落地生效的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，针对生成内容的准确和可靠性提出了新要求，服务提供者需要采取相应的技术和管理措施，以确保生成的内容符合事实，并且能够提供透明的信息来源。
对于谷歌、Adobe、微软等科技公司和平台来说，AI生成内容引发的假消息和假新闻的传播，相应平台需要承担起监管不当的责任。
如果一张图片显示有数字水印，那么平台可以相应地打上标记“内容由AI生成，谨慎甄别”，以便网友能够更容易地将其识别为虚假内容，一定程度上降低其传播的速度。
另外，对于内容创作者来说，打上数字水印，意味着将内容版权声明为自己所有，防止被AI随意拿去训练模型。
无论是创作者声明或是隐形水印标记，都正在树立起一道保护知识版权和内容安全的数字防线。
然而，就像Open AI CEO Sam 所说，不存在一个完美的AI生成辨别工具。目前，这些标记AI生成内容的新工具仍处于起步阶段，并未完全面向公众开放。
另一方面，并非所有AI生成工具都愿意给自己的内容打上AI水印。如何在水印的实施标准上达成共识，对于人工智能领域的企业来说还是个未知数。
不过，这些水印标识至少能够帮助降低虚假信息诞生的风险，实现对内容的溯源和确认版权。
回到最初的两张图，不知道各位猜对了吗？左图是AI生成的，右图是真实拍摄的。
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