意外

'Lost' Crocodile Roams Residential Area in India After Heavy Rainfall - Video_我的网站

A |     　　“这段文字是人写的吗？”随着生成式人工智能（AI）越来越多地参与写作，这个过去鲜少有人追问的问题，如今正变得越来越常见。    A crocodile wandered into a residential colony in Madhya Pradesh, India, as the state witnessed heavy rainfall on Sunday. According to Ajay Bhargava, subdivisional police officer, the eight-foot-long crocodile was spotted near a bus station in the early morning.,A rescue team from Madhav National Park was dispatched to the area, and it took them an hour to capture the "lost" reptile, who was then released in Sakhya Sagar Lake, which is part of the park.。　　近日，美国人工智能企业Anthropic宣布，8月2日及以后发布的新Claude模型将从上线起为生成内容加入机器可读标记。其中，生成文本会嵌入人眼无法察觉的隐形水印。Anthropic称，这种水印不会改变文本的含义、质量和可读性，但会嵌在文本的统计分布里，复制粘贴也会被带走，部分编辑也抹不掉。公司还计划提供相应工具，帮助用户和第三方识别这些标记。　　过去，AI生成的文字往往可以混在人类作品中而不易察觉。如今，模型开始主动给自己的输出留下“指纹”，AI代笔正在从难以辨认走向可以追溯。　　AI生成内容时就加入标记　　今年7月，《大西洋月刊》报道了畅销小说《Daggermouth》引发的AI写作争议。这部自行出版的小说曾登上《今日美国》畅销书榜和亚马逊“科幻爱情小说”榜首，出版商西蒙与舒斯特甚至以七位数美元购买了该书及续作的出版权。但一项尚未经过同行评议的研究对1.4万多本电子书进行了分析，发现《Daggermouth》被检测出的AI文本比例达到60%。作者则通过律师坚决否认使用生成式AI，出版商也表示支持该作品。　　这场争议恰好说明了传统AI检测工具面临的问题：检测结果显示“像AI”，并不等于已经证明“就是AI写的”。传统AI检测工具是从用词、句式等语言特征入手，判断一段文字像不像AI生成。

B | 这种判断并不能直接证明文本来自哪个模型，因此误判和漏判始终难以避免。　　模型水印则不同，它是在生成文字时就主动加入标记，检测时不必只盯着文本本身的语言风格，出版社、学校和网络平台便多了一条判断依据。　　美国《商业内幕》网站报道称，Claude水印可能影响学生使用AI完成作业和论文，也可能让利用AI起草邮件等内容的职场人士更容易被揭穿。不过，该媒体也指出，现实中AI写作更常见的用途，其实是编写内部文件、会议纪要、研究报告和即时通信等，而这些内容通常不像小说、论文那样受到严格的作者身份审查。　　对于普通用户来说，最直接的变化可能并不是使用体验发生变化，而是AI使用行为变得更容易被发现。出版业或许会更敏感地感受到这种变化。　　水印看不见但并非“擦不掉”　　然而，把AI水印当作一种“永远无法删除的电子身份证”，恐怕并不现实。　　对于图像和文件，Anthropic计划采用C2PA来源元数据标准。

C | 不过，美国科技新闻与媒体平台The Verge网站指出，C2PA元数据本身并非牢不可破，文件在上传、转换或编辑过程中可能丢失相关信息。　　Claude文本水印的具体技术细节目前也没有全部公开，因此外界还无法准确判断它究竟采用何种算法，以及面对不同程度的改写和攻击时能保持多大程度的稳定性。不过，《商业内幕》报道称，Anthropic已承认，大量编辑、改写、翻译，或者把Claude生成的文字与其他内容混合，都可能让水印变得无法检测。　　与此同时，水印检测也存在误判风险。The Verge报道称，即便检测不到水印，也不能证明内容一定不是生成式AI产生的。换句话说，有标记可提供来源线索，没有标记却不能反向证明内容纯粹由人类创作。

D | 　　8月7日发表在预印本网站上的一项研究提出，AI水印不应被简单视为鉴别单篇内容真伪的“法医工具”，而应成为更大范围内容来源和AI治理体系的一部分。研究人员指出，人机协同创作越来越普遍，单纯将内容划分为“AI生成”或“人类创作”，可能掩盖两者之间复杂的合作关系。　　企业与监管推动AI水印普及　　尽管技术还有局限，给AI生成内容留下来源信息，并非Anthropic一家企业在尝试。

E | 　　谷歌早在2024年就宣布将SynthID水印技术扩展至Gemini生成的文本，至今已覆盖其文本、图像、音频和视频等多种生成内容。　　今年5月，OpenAI也提出，通过C2PA内容凭证、数字水印和验证工具等多种技术，帮助用户和平台识别AI生成内容的来源。此外，Meta也在探索中为AI生成内容加入不可见水印，以便在不同平台和应用中识别相关内容。　　推动这类技术落地的，还有监管要求。　　据美国科技类博客TechCrunch网站报道，Anthropic的此次调整与欧盟《AI法案》有关。欧盟委员会发布的指南显示，《AI法案》第50条关于透明度的规定自8月2日起适用，要求相关AI系统对生成或操纵的内容加入机器可读标记，以便识别其是否由AI生成。随着相关合规期限推进，其他AI服务商也可能采取类似措施。　　不过，技术能够回答的主要是“这段内容有没有留下AI痕迹”。至于留下痕迹之后怎么办，真正的难题还是留给了人类。例如，如果AI帮你写了一封邮件，这还是你的文字吗？如果AI根据记者采访整理出初稿，记者是否仍然是作者？如果小说作者只提供人物和故事框架，AI完成了大部分文字，又该如何署名？这些问题，显然不是一个水印能够解决的。　　或许，AI时代真正需要建立的，不是一套简单的“人写还是AI写”的二元检测机制，而是一套能够描述人和AI分别参与了什么、谁最终对内容负责的新规则。Claude给AI文字留下的隐形水印，可能只是这一变化的开始。（记者 张佳欣）。

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Published on:16:01:50