Riconoscere contenuti creati dalle AI è diventata ormai un impresa. OpenAI in ottica di trasparenza vuole rendere riconoscibili i suoi artefatti. Vediamo insieme come funziona la cosiddetta watermark sulle immagini DALL-E, la firma digitale invisibile.
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Le immagini generate da intelligenze artificiali come Dall-E 3 di OpenAI stanno rivoluzionando il modo in cui creiamo e consumiamo contenuti visivi. Tuttavia, con questa nuova tecnologia emergono anche nuove sfide, come la diffusione di disinformazione e la difficoltà di attribuzione. Le filigrane digitali, o watermark, si propongono come una soluzione, fornendo un modo per identificare e tracciare i contenuti generati. Parliamo oggi di watermarking e della sua importanza.
Cos’è un watermark e perché è importante?
Un watermark è una filigrana digitale che viene inserita direttamente nei pixel per identificarne l’autore o la provenienza. Un esempio con il quale abbiamo a che fare tutto i giorni sono le filigrane nelle monete di carta. Hanno lo stesso obiettivo: proteggere i contenuti e contrastare la contraffazione. Una filigrana digitale nascosta all’interno di un file, come un’immagine o un video, può essere utilizzata per diversi scopi, tra cui verificare l’integrità e l’autenticità del file, monitorare la distribuzione e l’utilizzo, per proteggere i diritti di proprietà intellettuale del file. Sembra strano leggere queste due parole associate, vero? Eppure è così. Se vogliamo vederla da un punto di vista differente, meno orientato alla salvaguardia del diritto d’autore, pensiamo al watermark come ad un bollino che evidenzia, per chi magari non ha occhio critico, la non autenticità dell’immagine, la sua creazione artificiale.
Le filigrane digitali possono essere implementate in diversi modi, tra cui:
- Filigrana visibile: un’immagine o un testo sovrapposto all’immagine originale. Nel caso di OpenAI si tratta di un piccolo logo posizionato in un angolo dell’immagine.
- Filigrana invisibile: un’informazione nascosta all’interno dei dati dell’immagine che ne che identificano l’origine e la licenza. L’informazione viene chiamatoa metadato.
Il processo di watermarking riveste un’importanza fondamentale per garantire la protezione del contenuto digitale e la sua autenticità . Possiamo vederlo come un passo cruciale nel contrastare la disinformazione e nel proteggere i diritti d’autore associati alle immagini create dall’intelligenza artificiale.
Come funziona il processo di watermarking?
Il processo di watermarking nelle immagini generate da DALL-E 3 coinvolge l’incorporazione di metadati o simboli direttamente nei pixel dell’immagine. Questa operazione avviene tramite un sistema appositamente progettato per associare in modo univoco le immagini create dall’IA con il loro creatore o proprietario. Inoltre, il watermarking può includere informazioni aggiuntive come data di creazione, origini e altre content credentials che conferiscono maggiore trasparenza e sicurezza alle immagini generative. Attraverso l’identificazione affidabile dei watermark, è possibile contrastare la diffusione di contenuti falsi e manipolati, preservando così l’integrità e l’autenticità delle informazioni visive.
L’azienda afferma che i watermark appariranno nelle immagini generate sul sito web di ChatGPT e nell’API per il modello DALL-E 3. Gli utenti riceveranno i watermark entro il 12 febbraio. Includeranno sia un componente di metadati invisibile che un simbolo CR visibile, che apparirà nell’angolo in alto a sinistra di ogni immagine.
Come fa un AI a riconoscere il watermark?
Attraverso l’impiego di algoritmi avanzati, l’IA è in grado di identificare in modo efficace i watermark inseriti nelle immagini generate da DALL-E. Questo processo consente alle piattaforme tecnologiche e alle organizzazioni di rilevare e gestire i timbri digitali, garantendo al contempo l’integrità e l’autenticità delle immagini.
La Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA) insieme ad alcuni partner come Adobe, sta affrontando la sfida del watermarking delle immagini attraverso l’implementazione di standard e tecnologie all’avanguardia. Queste iniziative mirano a promuovere l’adozione di approcci innovativi, ampliando così la trasparenza e la protezione dei contenuti digitali.
Come riconoscere watermark nelle immagini di DALL-E?
Il riconoscimento dei watermark nelle immagini generate da DALL-E 3 richiede l’impiego di tecnologie all’avanguardia. I passaggi per riconoscerlo sono solitamente tre: il file viene analizzato per cercare la presenza del metadato. Se viene trovata una filigrana, questa viene estratta e decodificata. Il contenuto del watermark viene quindi utilizzato per gli scopi previsti, come l’autenticazione, la tracciabilità o la protezione del copyright. Attraverso siti web come Content Credentials Verify, si può verificare la provenienza – quale strumento di IA è stato utilizzato per creare il contenuto – di qualsiasi immagine generata dalle piattaforme di OpenAI. Fin’ora solo le immagini, non i video o il testo, possono avere il watermark.
Le filigrane inserite nei contenuti generati svolgono un ruolo fondamentale nell’ identificare le immagini create da DALL-E. ChatGPT, assieme alle altre tecnologie di intelligenza artificiale, offrono strumenti avanzati per identificare i watermark nelle immagini. Attraverso l’analisi dei pixel e l’elaborazione dei dati, l’IA può rilevare e interpretare in modo accurato le filigrane.
Microsoft è una delle organizzazioni che utilizza tecnologie all’avanguardia per identificare i watermark nelle immagini generate da DALL-E 3. Altre le iniziative che stanno affrontando la sfida del riconoscimento dei watermark attraverso l’implementazione di soluzioni avanzate. Ad esempio SynthID, tecnologia sviluppata da Google DeepMind e perfezionata in collaborazione con Google Research, che si occupa di watermark digitale per contenuti audio e immagini generate da Intelligenza Artificiale. Lanciato in beta SynthID, sebbene non sia una pallottola d’argento per risolvere il problema della disinformazione, è una soluzione tecnica promettente a questo pressante problema di sicurezza dell’IA.
