SynthID-Text работи во Gemini и во Claude. API за детекција сè уште нема.

Двајца од тројцата најголеми испорачувачи на јазични модели сега го обележуваат со воден жиг текстот што го создаваат. Google го прави тоа во Gemini од 2024. Anthropic го вклучи жигот за Claude на 14 август 2026. И двајцата користат ист метод, SynthID-Text, објавен во списанието Nature од Google DeepMind.

Ако сакате да проверите дали даден пасус носи некој од тие жигови, не можете. Ниту преку API, ниту преку портал, ниту со алатка со отворен код. Ознаката е таму, во начело е машински читлива, а единствените машини што умеат да ја прочитаат им припаѓаат на оние две компании што ја ставиле.

Тој јаз тежи повеќе отколку пред една година, зашто Актот за вештачка интелигенција сега има рок за означување со конкретен датум, а доста луѓе почнаа да купуваат алатки што наводно го затвораат јазот, а не го затвораат.

Што навистина прави SynthID-Text

Прецизноста тука се исплати, бидејќи поголемиот дел од напишаното за водени жигови во текст од ВИ греши на сосема ист начин.

SynthID-Text не додава ништо на текстот. Нема знаци со нулта ширина, нема необичен Unicode, нема невидливи маркери, нема издајничка интерпункција, нема дополнителни токени. Anthropic го кажува тоа буквално и важи за методот воопшто. Ако некогаш сте наишле на совет да ги отстраните невидливите знаци за да го заобиколите водениот жиг на ВИ, тој совет цели кон нешто што овде не постои.

Она што методот го прави е дека менува како моделот избира зборови.

Кога јазичен модел создава текст, формира распределба на веројатност над следниот токен и зема примерок од неа. SynthID-Text се вмешува токму на тој чекор. Лизгачки прозорец на последните токени, обично четири, се хешира заедно со таен клуч за воден жиг и дава семе. Тоа семе движи збир псевдослучајни функции за бодување, функциите g. Алгоритмот извлекува кандидат-токени и ги пропушта низ неколку турнирски слоеви: секој слој со функција g ги бодува кандидатите што се натпреваруваат, а победникот оди понатаму. Токенот што го добива турнирот е тој што излегува.

Резултатот е дека на доволно долг пасус испишаните токени се поврзуваат со вредностите g на начин што човечкиот избор на зборови не би го создал. Детекцијата тогаш е статистички тест: пресметајте ги повторно вредностите g низ текстот и прашајте дали просекот е повисок отколку што случајноста би дозволила. Објавените детектори доаѓаат во три варијанти: обичен просек, пондериран просек и бајесовски детектор обучен на обележани и необележани примероци, најсилниот од тројцата.

Од овој дизајн следат две својства што објаснуваат речиси сè друго.

Прво, детекцијата не го бара моделот. Не мора да го стартувате Gemini за да проверите текст од Gemini. Токму тоа ја прави шемата доволно евтина за примена и е вистински напредок во однос на дополнителните класификатори.

Второ, детекцијата го бара клучот. Функциите g со него се засејуваат. Без клучот за воден жиг, вредностите g што ќе ги пресметате немаат врска со оние употребени при создавањето, а тестот враќа шум. Ова не е пропуст во имплементацијата што некој еднаш ќе го затвори. Тоа е безбедносното својство што спречува некој да го фалсификува жигот на Google врз текст што Google никогаш не го напишал.

Целиот проблем со детекцијата седи во тоа второ својство.

Кој денес обележува текст

Сликата во август 2026, ограничена на она што испорачувачите сами го потврдуваат:

Google Gemini. Обележан од трудот во списанието Nature што ја опиша првата примена од голем обем, за Gemini и Gemini Advanced. Вработените во Google потврдија на официјалниот форум за програмери дека со воден жиг е обележан и текстот создаден преку Gemini API, Google AI Studio и Antigravity. Тој одговор дојде по првиот, погрешен одговор во спротивна насока, што е праведна мерка колку тенко е ова документирано.

Anthropic Claude. Активно глобално од 14 август 2026 на моделите Claude објавени на 2 август 2026 или подоцна, постарите модели следуваат. Anthropic го опишува како верзија на пристапот SynthID-Text и идејата ја изведува од предлогот на Скот Аронсон од 2022. Anthropic освен тоа на создадените слики им приложува потпишани C2PA потврди, што е посебен механизам.

OpenAI. Без текстуален воден жиг. OpenAI изгради еден, според Wall Street Journal од 2024 многу прецизен, и го остави во фиока. Наведените забелешки: слабо поднесуваше превод и темелно препишување, а можеше несразмерно да ги означува оние на кои англискиот не им е мајчин јазик. OpenAI, сепак, на создадените слики им приложува C2PA Content Credentials.

Сите други. Моделите со отворени тежини не носат никаква ознака, освен ако не ја додаде оној што ги стартува, а ништо не го спречува да ја отстрани. Тоа е структурната дупка што самиот труд во Nature ја именува: обележувањето работи само таму каде испорачувачите соработуваат, а отворените модели не можат да се присилат на соработка.

Тоа што двете примени се поклопуваат со 2 август 2026 не е случајност. Тој е датумот кога член 50 од Актот за вештачка интелигенција почна да се применува.

Алатките што постојат и за што служи секоја

Овој дел вреди да се направи точно, бидејќи резултатите од пребарување на оваа тема се тешко загадени.

google-deepmind/synthid-text на GitHub. Референтната имплементација од трудот во Nature, лиценца Apache 2.0. Обележува и детектира и го содржи кодот за обука на бајесовскиот детектор. Поддржува Gemma и GPT-2 преку mixin класи. README изречно вели дека ова е за повторливост на истражувањето, дека mixin класите не се проектирани за продукција и дека хеш функцијата не дава никакви криптографски безбедносни гаранции. Корисно, чесно, и не е детектор за туѓ текст.

Hugging Face Transformers. Продукцискиот пат кон кој упатува Google. SynthIDTextWatermarkingConfig и SynthIDTextWatermarkLogitsProcessor овозможуваат да создадете обележан текст од модел што го контролирате, со предавање на листа клучеви и должина на n-грам. Кој ги има клучевите, тој може да детектира. Ова е единствениот пат по кој обичен инженерски тим денес добива обележување на текст што работи од крај до крај, и покрива само текст создаден од вашиот сопствен систем.

MarkLLM. Академски сет алатки од THU-BPM што зад еден интерфејс имплементира многу алгоритми за воден жиг, меѓу нив KGW, Unigram, EXP и SynthID-Text со детекторите на просек, пондериран просек и бајесовскиот. Ако оценувате шеми наместо да примените една, почнувате тука.

Порталот SynthID Detector. Алатката на Google за прикачување и проверка, отворена за рани тестери на конференцијата I/O во мај 2026 преку листа на чекање за новинари, истражувачи и луѓе од медиумите. Сопствената документација за помош на Google за верификација наведува слики, видео и звук. Текст нема на таа листа, а нишката на форумот за програмери за обележување преку API јасно кажува дека порталот не го прима.

Content Detection API на Google. Во 2026 во преглед на платформата Gemini Enterprise за поименично наведени партнери, меѓу кои Shutterstock, Snap, Canva и Fox Sports. Само слики, JPEG, PNG и WebP. Без текст, без датум за општа достапност, без објавени цени.

API за детекција на Anthropic. Најавен како претстоен, без временска рамка и без детали за имплементацијата. Кога ќе дојде, најверојатно ќе одговара за текст од Claude и за ништо друго.

C2PA Content Credentials. Воопшто не е воден жиг и е повеќе дополнување отколку конкурент. Станува збор за криптографски потпишани метаподатоци за потекло: кој го направил ова, со која алатка, кога и дали бил вклучен систем на ВИ, запишано во полето digitalSourceType. Верзијата 2.3 додаде манифести за обични текстуални документи, што е ново и важно. Слабоста е огледало на слабоста на водениот жиг: метаподатоците исчезнуваат при копирање и лепење, а текстот патува токму така.

А потоа е она што не е алатка.

Голем број сајтови се рангираат на „SynthID detection API" и опишуваат производ што наводно се вклучува во конзолата на Google Cloud, со цена по барање и доцнење на текстот под секунда. Таков производ никаде не се појавува во документацијата на Google Cloud. Барем еден од тие сајтови е содржински маркетинг за услуга што отстранува водени жигови. Одделно: сајтовите што нудат проверка на текст за SynthID стартуваат статистички детектори на ВИ, што водениот жиг не го читаат и не можат, зашто немаат клуч. Тие го оценуваат пишувањето по предвидливост и ритам. Тоа е друга работа во истиот збор.

Колку добро работи

Чесниот одговор е дека работи добро на долг, неизменет текст со висока ентропија, а надвор од тие услови брзо слабее. Бројките се јавни и не се ласкави.

Должина. Детекцијата е статистички тест, па доказите се насобираат со токените. Теориска анализа на SynthID-Text објавена во 2026 ја поставува детекцијата на околу 0,3 стапка на вистински позитивни при 1 отсто лажно позитивни на текстови од 50 токени, а сопствените експерименти ги води на секвенци од 100 до 400 токени. Објава на социјална мрежа, опис на производ или одговор од поддршка не се доволно текст.

Ентропија. Водениот жиг живее од слободата на моделот да избира. Таму каде точниот одговор е само еден, нема место да се кодира што било. Anthropic го кажува тоа отворено: ознаката е поретка во фактички пасуси и во код, каде синтаксата и сметањето мора да бидат точни. Побарајте од модел да ви ја исправи граматиката и водениот жиг може да живее само во таа грст исправки, што може да биде премалку за да се регистрира.

Парафразирање. Тоа е слабата точка. Проценка на робусност покажа пад на стапката на вистински позитивни кај SynthID од 0,998 на чист текст на 0,498 при умерено парафразирање. SRI Lab од ETH во Цирих известува за над 90 отсто успех во отстранувањето со обично парафразирање, близу 100 отсто со помош од кражба на воден жиг, и забележува дека турнирското земање примероци, замислено како безбедносна мерка, го прави засилувањето на токените почувствително на препишување и со тоа помалку отпорно од поедноставните шеми. Проценка од 2026 наспроти форензички стандарди измери 98,3 отсто отстранување при парафразирање што го задржува значењето, со семантичка сличност што останува околу 0,83.

Лажно позитивни. Истата форензичка проценка измери стапка на лажно позитивни од 5,4 отсто на чист човечки текст, со 93,6 отсто нестабилност на пресудата при мали промени на прагот на детекција, и најде стандардна реченица од тест за куцање што го преминува прагот. Заклучокот: ниту еден од трите испитани методи, KGW, Unigram и SynthID-Text, не задоволува повеќе од два од петте Дауберт фактори за вештачење.

Фалсификување. Тука SynthID-Text се држи подобро од алтернативите. Трудот на SRI Lab наведува 4 отсто успех во фалсификување со стандардни параметри наспроти 80 отсто и повеќе кај црвено-зелените шеми, иако успехот порасна на 15 отсто кога прашањата на напаѓачот отидоа од 30.000 на 90.000. Истиот труд покажа и дека самото присуство на водениот жиг може да се открие со прашања по принципот на црна кутија, па чувањето на примената во тајност не е опција.

Сето заедно: позитивен исход на долг пасус е значаен доказ. Негативен исход не значи речиси ништо, зашто подеднакво се совпаѓа со човечко пишување, со модел без жиг, со краток примерок или со парафраза. Кој на ова гради работен тек, мора таа асиметрија да ја усвои пред да го нацрта интерфејсот.

Што бара правото

Три режими сега бараат нешто во оваа област и ниту еден не се совпаѓа сосема со она што е применето.

Акт за вештачка интелигенција, член 50 став 2. Испорачувачите на системи на ВИ што создаваат синтетичка звучна, слика, видео или текстуална содржина мора да ги означат излезите во машински читлив формат така што ќе можат да се детектираат како вештачки создадени. Означувањето мора да биде делотворно, интероперабилно, робусно и сигурно во мерка во која е технички изводливо. Член 50 почна да се применува на 2 август 2026, а барањата за означување и етикетирање пристигнуваат на 2 декември 2026, кога истекува и преодниот период за системи што веќе беа на пазарот пред 2 август 2026. Кодексот на практика упатува на слоевит пристап што комбинира метаподатоци, воден жиг и евидентирање. C2PA не го споменува по име, но својствата на стандардот ги опишува толку блиску што набљудувачите забележаа дека C2PA во моментов е единствената применета технологија што одговара. Пошироката слика на член 50 ја обработивме во нашиот водич низ обврските за транспарентност на Актот за ВИ.

Обрнете внимание на зборот интероперабилно. Воден жиг што умее да го прочита само неговиот автор чудно се вклопува во тоа барање, а таа напнатост останува нерешена.

Кина. Мерките за означување на синтетичка содржина создадена со вештачка интелигенција стапија на сила на 1 септември 2025 и се најконкретни од сите три. Бараат и изречна ознака, видлива за корисникот, и имплицитна ознака во метаподатоците на датотеката. Текстот е опфатен. Платформите мора да обезбедат функции за означување, а корисниците што објавуваат содржина создадена со ВИ мора тоа да го пријават.

Калифорнија. AI Transparency Act, SB 942 изменет со AB 853, се применува од 2 август 2026 на испорачувачи со над милион месечни корисници. Бара бесплатна алатка за детекција, видливо обелоденување и вградено латентно обелоденување со име на испорачувачот, име и верзија на системот, временска ознака и единствен идентификатор. Прочитајте го опсегот внимателно: обврската за латентно обелоденување се однесува на слика, видео и звук. Текст во неа нема. Од 1 јануари 2027 големите онлајн платформи ќе мора да ги прикажуваат податоците за потекло и нема да смеат свесно да ги отстрануваат.

Образецот е насекаде ист. Правото бара ознаки што можат да се детектираат, а применетите текстуални ознаки можат да ги детектираат само нивните автори. Или детекцијата ќе се отвори, или обврските за текст ќе се исполнуваат со метаподатоци во стилот на C2PA што копирање и лепење практично никогаш не преживуваат.

Што значи ова ако правите софтвер

Најголемиот дел од ова не е проект за усогласеност. Тоа е грст инженерски одлуки што сега се евтини, а подоцна скапи за дополнително вградување.

Не купувајте детектор како пресуда. Ако добавувач тврди дека детектира SynthID во произволен текст, не може, и побарајте му го клучот. Ако веќе стартувате детекција на ВИ врз она што го праќаат корисниците, третирајте го бодот како тријажа што води кон човек, никогаш како наод. Доказите против употреба со последици се силни: студија од Стенфорд покажа дека детекторите погрешно ги вбројале меѓу создадени со ВИ повеќе од половина од есеите TOEFL на автори на кои англискиот не им е мајчин јазик, а сè подолг список универзитети ги исклучи овие алатки откако означуваа човечка работа со сто отсто сигурност. Да се гради политика врз тоа е ризик од одговорност, а не контрола.

Престанете да ги отстранувате метаподатоците за потекло. Тоа е најчестата самонанесена рана. Цевководите за обработка слики рутински прекодираат, менуваат големина и нормализираат, а мнозинството патем ги фрла C2PA манифестите и XMP. Според член 50 став 2, вие сте тие што ја отстранувате ознаката што правото сака да ја зачува, а од јануари 2027 во Калифорнија тоа е обврска на платформата. Прегледајте го цевководот, зачувајте го манифестот или потпишете повторно по трансформацијата. Сега кога C2PA 2.3 поддржува обични текстуални документи, истата дисциплина се подготвува и за текст.

Водете сопствена евиденција за потекло. Тоа е делот што навистина работи. Што и да прави водениот жиг, вашиот систем знае кој модел што создал, кога, со кој промпт и кој го прегледал. Чувајте го тоа како поле во записот. Тоа е доказот за исклучокот за човечки преглед од член 50, тоа е она што му го давате на регулатор или на клиент, и не зависи од тоа дали некој ќе објави API.

Кој самиот хостира, го има целиот круг. Тим што стартува сопствен модел на Hugging Face Transformers може да обележува при создавањето и да детектира подоцна, зашто ги држи клучевите. Ако создавате содржина во голем обем и подоцна треба да го препознаете сопствениот излез, тоа е достапно денес и никој не ви го продава.

Поставете им го на добавувачите вистинското прашање. Не „дали обележувате", на што одговорот денес обично е да и ништо не кажува. Прашајте дали ознаката можете да ја прочитате вие или само тие, што станува со неа при уредување и превод, дали се приложуваат C2PA метаподатоци и кон кои формати, и што се спремни договорно да изјават за член 50 став 2 по 2 декември 2026.

Каде оди ова

Технологијата е вистинска, а резултатот во Nature е сериозна инженерска работа: воден жиг што чини половина процент доцнење, поминува проценка на околу 20 милиони вистински одговори на Gemini без мерлива промена во задоволството на корисниците, и се детектира без да се допре моделот. Тоа не е малку.

Примената е засега и затворена. Двајца испорачувачи обележуваат текст, ниту еден не дозволува друг да ја прочита ознаката, третиот направи една па ја одложи, а отворените модели стојат сосема надвор од системот. Јазот меѓу она што правилата за означување го бараат и она што некој надвор од тие компании навистина може да го провери е интересниот проблем, и не е технички.

На клиентите им советуваме на детекција да не потрошат ништо, а на потекло нешто. Детекција што не можете да ја стартувате ниту да ѝ верувате не е контрола. Уредна евиденција на она што го создале вашите системи, и цевковод за ресурси што престанува да ги уништува веќе приложените метаподатоци, е работа што сами ја контролирате, и токму неа рокот 2 декември 2026 навистина ја допира. Каде ова стои меѓу сè друго до 2028, опишува нашиот водич низ дигиталната усогласеност на ЕУ 2026.

Вградуваме функции на ВИ во производи на компании што работат во Европа, што значи дека полињата за потекло, цевководите за ресурси што ги чуваат потврдите и ревизорските траги се дел од вообичаената испорака, а не посебна вежба. Ако сакате преглед каде содржината создадена со ВИ влегува во вашиот производ и што се случува со нејзиното потекло на излез, пишете на office@c9group.dev.

Ние сме инженери, не правници. Дали одредена обврска ве погодува како испорачувач или како корисник на системот, е прашање за вашиот правен советник. Ние се грижиме системот да одговара на тој одговор.