深度思維為AI生成文本“打水印”
大語言模型(LLM)是廣泛使用的人工智能(AI)工具,能為聊天機器人、文章寫作和其他目的生成文本。不過,人們很難識別并追溯AI生成文本的來源,使信息的可靠性受到質疑。水印被認為能解決這一問題,但生產系統對質量和計算效率的嚴格要求阻礙了其規模化應用。
深度思維團隊此次利用一種全新采樣算法,開發出一個給AI生成文本添加水印的系統——SynthID-Text。該工具通過采樣算法對LLM的詞匯選擇進行巧妙偏移,插入一個能被相關檢測軟件識別的簽名。這既可以通過一種“扭曲”路徑實現(能提高水印質量但會輕微影響輸出質量),也可以通過另一種能保留文本質量的“非扭曲”路徑實現。
深度思維已在多個公開模型上評估了這些水印的可檢測性,結果顯示,SynthID-Text的可檢測性優于當前其他方法。
他們還用Gemini LLM的近2000萬次在線對話,評估了這些文本的質量,最終認為非扭曲水印形式不會降低文本質量。此外,使用SynthID-Text對LLM運行所需算力的影響可忽略不計,從而減少了應用上的障礙。
該研究證明,為生成式文本添加水印是可行的,其可提高AI使用的責任和透明度。
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責任編輯:孫知兵
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