Этот текст сгенерировал Claude

Теперь обвинять авторов своих любимых телеграм каналов в том, что они совсем обленились и все пишут с помощью Клода — станет существенно проще 😁

Anthropic внедряет во все свои модели невидимые "статистические водяные знаки". Дальше с помощью специального API от самого Anthropic можно будет с вероятностью 95% сказать, сгенерирован ли текст Клодом.

Главная причина — требования Статьи 50 Европейского AI Act, вступившие в силу 2 августа 2026 года: генеративные системы должны делать свои ответы машинно распознаваемыми как AI-generated.

Как это работает

За основу взяли изобретенный Гуглом SynthID. Никаких скрытых символов или видимых изменений — только статистика.

При генерации текста LLM выбирает наиболее вероятный следующий токен. И обычно окончательный выбор токена частично определяется случайностью. В Claude теперь эта случайность будет управляться секретным ключом Anthropic и предыдущим контекстом.

1. Модель выбирает несколько вероятных токенов-кандидатов.
2. Секретный ключ и предыдущий контекст присваивают им псевдослучайные оценки.
3. Кандидаты проходят своего рода турнир, в котором немного чаще побеждают токены с нужной оценкой.

На одном слове этого не видно. Но в длинном тексте накапливается статистический паттерн. И детектор с соответствующим ключом проверяет паттерн и оценивает вероятность того, что текст был создан маркированной моделью.

Какое приятное совпадение, что за каждую проверку текста таким детектором через АПИ Антропика можно будет брать лишнюю монетку с юзеров (или с государства) 😈

Что это означает на практике

• Цена и количество генерируемых токенов не меняются, а влияние на скорость должно быть незаметным.
• Водяной знак не содержит ID пользователя, организации или чата. По нему нельзя узнать, кто именно сделал запрос.
• Права на результат и ответственность пользователя не меняются.
• Anthropic пока только готовит API для проверки. Пока публичного детектора ещё нет.
• Проверка будет вероятностной, а не доказательством: «Claude, вероятно, участвовал в создании текста».
• Длинные эссе, посты и письма распознаются лучше, чем короткие ответы.
• Фактические ответы, код и лёгкая корректура маркируются хуже: там у модели меньше свободы выбора.
Небольшое редактирование знак может пережить. Полный рерайт другой моделью или перевод сторонним сервисом сильно ослабляет его.
• Отсутствие знака не означает, что текст написал человек: он мог быть создан другой моделью, сильно переписан или просто оказаться слишком коротким.

Кстати, изображения и аудио файлы уже давно подписываются как результат генерации ИИ у всех основных провайдеров. Только там это делается в основном через метаданные файлов. А тут метаданных то нет — поэтому подход поинтереснее.

В линкедыне нашел классную визуализацию, как работает такой подход. С накоплением «подкрученных» слов в тексте повышается вероятность определения текста как сгенерированного AI.

Если вас интересует, как избавиться от такого «водяного знака»

Вот вам пара решений.

Первое — по-басятски. Локальная модель + промпт «перепиши текст своими словами, больше ничего не меняй» 😁

Но это временная заглушка —> ставлю 🍋 токенов, что будет тысяча и один сервис, оптимизированный на каждую отдельную модель, чтобы избавлять текст от таких водяных знаков. Ибо сделать это очень просто: датасет для обучение такого «ДЕмаркирования» буквально раздается самим Антропиком. Генеришь текст Клодом + получаешь официальный лейбл от детектора Антропика о том AI он или нет. Дальше миксуешь разные объемы, слова, тексты и получаешь трейн данные, на которых обучаешь Квен находить ключевые слова и переписывать их —> упаковываешь в API. Пожалуйста, сервис по демаркировки. Отдаю идею бесплатно 🎩

#ИИстатья

Заместители