Google añade marcas de agua a contenidos generados con IA

Google está lanzando una nueva tecnología que agrega marcas de agua a los contenidos generados con Inteligencia Artificial (IA). SynthID incluye esta función para textos de Gemini, la IA de la compañía, y videos en Veo.

Se trata de un esfuerzo por abordar los desafíos para verificar la autenticidad de los contenidos creados por IA generativa en diferentes formatos. Aunque la tecnología está en versión beta, Google apunta que ya está integrada en productos existentes.

La técnica empleada para marcar estos contenidos es imperceptible para los humanos, pero detectable para la identificación. Incluso, los usuarios pueden hacer modificaciones como recorte, filtrado, ajustes de color y compresión, e igualmente se mantendrá la marca de agua.

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¿Cómo funciona estas marcas de agua?

  • Para identificar un texto, SynthID va ajustando los puntajes de probabilidad de las selecciones de tokens (caracteres o palabras) durante el proceso de generación de IA. La elección de estas palabras más las puntuaciones de probabilidad ajustadas se consideran la marca de agua.
  • Google dice que la tecnología no compromete la precisión, calidad o velocidad de la generación de texto. Además, sirve para identificar escritos que hayan sido recortados, parafraseados o modificados.
  • En imágenes y videos, la herramienta agrega la marca de agua en píxeles, lo que permite a Google identificar el contenido aunque se recorte o se comprima.
  • Si hablamos de sonido, se convierten las ondas de sonido en espectrogramas antes de agregar el patrón identificativo. Esto hace que, aunque se comprima a MP3 o se hagan ajustes de velocidad, la marca de agua permanezca.
  • El código abierto de la herramienta está disponible a través del kit de herramientas de IA generativa responsable de la tecnológica. Así, los desarrolladores pueden hacer uso de la misma de forma gratuita.
  • Google dice que SynthID aún no se puede implementar en sistemas de producción debido ‘a los estrictos requisitos de calidad, detectabilidad y eficiencia computacional’

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