Steg.AI推出基于深度學(xué)習(xí)的水印方案 可將隱形水印嵌入數(shù)字內(nèi)容中

　　文章概要:

　　1. Steg.AI 開發(fā)了一種基于深度學(xué)習(xí)的水印方案，可以將幾乎不可察覺的水印嵌入數(shù)字內(nèi)容中，并且即使圖像被修改、壓縮或篡改，水印仍然保持完整。

　　2. 大型科技公司如 Microsoft 和 Meta 也在努力開發(fā)水印技術(shù)，但 Steg.AI 的方法更為先進(jìn)，可以在圖像生成過程中無縫地嵌入水印，增強(qiáng)安全性和計算效率。

　　3. 政府對人工智能技術(shù)的監(jiān)管需求日益增加，水印技術(shù)可以用于驗證 AI 生成的內(nèi)容的真實性，防止深度偽造和虛假信息的傳播。

　　站長之家（ChinaZ.com）8月3日 消息:2023年5月，全球震驚于五角大樓冒煙的圖片。許多新聞頻道根據(jù)這些圖片報道事件，甚至股市也做出了短暫的反應(yīng)。然而后來證明，這是一張?zhí)摷俚挠扇斯ぶ悄苌�成的圖片。

　　這樣的事例凸顯了在各種情況下識別由人工智能生成的內(nèi)容的挑戰(zhàn)。也重新引發(fā)了關(guān)于深度偽造和虛假圖片的更大討論 —— 這是由于生成式人工智能工具和它們根據(jù)提示產(chǎn)生超逼真圖片的能力所加劇的。

　　所有這些都導(dǎo)致全球各國政府爭相尋找解決方案和安全監(jiān)管人工智能的方法。知名的人工智能公司，包括亞馬遜、Anthropic、谷歌、Inflection、Meta、微軟和 OpenAI 等，已自愿承諾采取措施，如為人工智能生成的內(nèi)容加水印，以增強(qiáng)其安全性，但尚未取得任何實質(zhì)性進(jìn)展。

　　當(dāng)前的方法，如將數(shù)據(jù)編碼到圖像或音頻中，很容易被繞過。需要一種穩(wěn)健、隱形的水印技術(shù)，易于應(yīng)用和檢測，同時抵抗各種變換。研究表明，人類很難區(qū)分人工智能生成的內(nèi)容和人類生成的內(nèi)容。由于在線知識產(chǎn)權(quán)盜竊猖獗，證明內(nèi)容創(chuàng)作來源的能力日益重要。

　　與此同時，總部位于加利福尼亞的平臺 Steg.AI 已經(jīng)開發(fā)出一種基于深度學(xué)習(xí)的解決方案，可以將幾乎不可察覺的水印嵌入數(shù)字內(nèi)容中。即使這些圖片經(jīng)過修改、壓縮或操縱，Steg.AI 的水印仍然完整。這種水印具有非常強(qiáng)大的韌性，甚至可以在 iPhone 相機(jī)上捕捉到屏幕上顯示或打印出的水印。

　　Steg.AI 的水印技術(shù)在股票攝影服務(wù)、社交媒體平臺上的內(nèi)容分享、電影的預(yù)發(fā)行副本和保護(hù)機(jī)密文件等各種場景中都有應(yīng)用。早期版本的產(chǎn)品面臨挑戰(zhàn)，導(dǎo)致公司轉(zhuǎn)變重點關(guān)注韌性，這一突出特點與客戶產(chǎn)生共鳴。

　　Steg.AI 的核心概念是在分發(fā)之前將水印無縫地整合到人工智能生成的圖片中。雖然具體的過程保密，但基本思想圍繞著一對機(jī)器學(xué)習(xí)模型。一個模型負(fù)責(zé)定制水印在圖片中的位置，確保對人眼來說不可察覺，但仍然可以被解碼算法檢測到。

　　類似于一個幾乎不可見且不可更改的 QR 碼，這種方法潛在地可以容納千字節(jié)的數(shù)據(jù)，足以存儲 URL、哈希值和純文本信息。每一頁多頁文檔或視頻幀都可以隱藏不同的代碼，從而呈指數(shù)級增加容量。

　　該公司的大量工作可以追溯到2019年的 CVPR 論文，以及獲得的第一和第二階段 SBIR 政府撥款。創(chuàng)始人 Eric Wengrowski 和 Kristin Dana 曾參與學(xué)術(shù)研究，他們致力于多年來改進(jìn)他們的方法。

　　Steg.AI 的進(jìn)展得到了 NSF 撥款和天使投資的支持，總額達(dá)120萬美元。最近，該公司宣布取得重要里程碑，完成了500萬美元的種子輪融資，由 Paladin Capital Group 領(lǐng)投，華盛頓廣場天使投資、NYU 創(chuàng)新風(fēng)投基金和個人天使投資者參與。

　　大型科技公司已經(jīng)采取措施將水印技術(shù)應(yīng)用到他們的內(nèi)容中。微軟在其年度 Build 會議上宣布，正在為 Bing 圖像創(chuàng)建和設(shè)計師增加新的媒體出處功能，使用戶能夠驗證人工智能生成的圖像和視頻。這項創(chuàng)新采用加密方法，在內(nèi)容上標(biāo)記和簽署元數(shù)據(jù)以指示其來源。為此，網(wǎng)站必須采用與 Adobe、Arm、Intel、微軟和 Truepic 共同開發(fā)的聯(lián)合內(nèi)容出處和真實性(C2PA)規(guī)范。

　　然而，微軟的努力的影響取決于更廣泛的媒體出處標(biāo)準(zhǔn)的采用，得到了 Stability AI 和谷歌等公司的支持，他們也在探索類似的方法。Shutterstock 和 Midjourney 已采用指導(dǎo)方針，嵌入標(biāo)記表示生成式人工智能創(chuàng)建的內(nèi)容。

　　另一方面，Meta AI、Centre Inria de l’Universite de Rennes 和 Sorbonne 大學(xué)進(jìn)行的合作研究已經(jīng)開發(fā)出一種創(chuàng)新技術(shù)，可以在圖像生成過程中無縫地加入水印，同時保留架構(gòu)的完整性。這種方法修改了預(yù)訓(xùn)練的生成模型，以有效地將水印整合到生成的圖像中，增強(qiáng)安全性和計算效率。這項技術(shù)使模型提供商能夠為不同的用戶群體分發(fā)帶有不同水印的模型版本，以便監(jiān)控道德使用。

　　這種技術(shù)對于媒體機(jī)構(gòu)來說是寶貴的，可以識別計算機(jī)生成的圖像。研究人員利用潛在擴(kuò)散模型(LDM)成功地將水印與生成模型進(jìn)行了最少的調(diào)整。該過程涉及使用感知圖像損失和一個名為 HiDDeN 的簡化深度水印方法的隱藏信息損失來對 LDM 解碼器進(jìn)行微調(diào)。這種技術(shù)在圖像編輯任務(wù)中表現(xiàn)出很強(qiáng)的性能，即使是對于嚴(yán)重裁剪的圖像，也能保持原始模型在各種基于 LDM 的任務(wù)中的效用。

　　上個月，這七家大型科技公司的舉動支持了拜登政府對繁榮和受歡迎的人工智能技術(shù)進(jìn)行監(jiān)管的推動。美國國會還在審議一項法案，要求在創(chuàng)建政治廣告時披露人工智能的參與情況。