أنثروبيك تكشف تفاصيل العلامة المائية الجديدة في نصوص Claude

أثار قرار شركة أنثروبيك بإضافة علامة مائية رقمية على النصوص التي يولّدها روبوت الدردشة Claude موجة من النقاش والجدل بين مستخدميه، لدرجة أن بعضهم أعلن إلغاء اشتراكاته احتجاجاً. وفي محاولة لتوضيح الصورة، نشرت الشركة تدوينة تفصيلية تجيب فيها عن أبرز التساؤلات: كيف تعمل هذه العلامة؟ وهل يمكن إخفاؤها بالتعديل؟ وما تأثيرها على أكواد البرمجة؟

لماذا لجأت أنثروبيك إلى العلامة المائية؟

يعود السبب المباشر إلى الامتثال لمتطلبات «قانون الذكاء الاصطناعي» الأوروبي، وتحديداً بند الشفافية الذي يُلزم شركات الذكاء الاصطناعي باعتماد أنظمة تتيح التعرّف على المحتوى المُولَّد آلياً وتمييزه عن المحتوى الذي يكتبه البشر. وأكدت أنثروبيك أنها ليست وحدها في هذا التوجه، إذ وقّعت شركات أخرى مطوّرة لنماذج كبرى على المدوّنة ذاتها، وستطبّق علاماتها المائية الخاصة قريباً.

كيف تعمل العلامة المائية فعلياً؟

توضح الشركة أن الفكرة تقوم على استغلال «الاختيارات منخفضة الأهمية» التي يتخذها النموذج أثناء توليد النص. فعندما يوجد أكثر من خيار متكافئ للتعبير عن الفكرة نفسها — مثل الاختيار بين كلمتين مترادفتين لوصف الطقس — يُدمج النموذج نمطاً خفياً في صياغته. هذا النمط لا يمكن للقارئ العادي ملاحظته، لكنه قابل للكشف بواسطة مفتاح رقمي مخصّص يفكّ شفرته.

وشددت أنثروبيك على نقطة جوهرية: العلامة المائية لا تؤثر مطلقاً على جودة المخرجات، فالنص المُعلَّم لا يختلف من وجهة نظر القارئ عن أي نص آخر. وقد اعتمدت الشركة في ذلك على تقنية «SynthID-Text» التي طوّرها فريق Google DeepMind عام 2024، مع خطة لإطلاق واجهة برمجية (API) مخصّصة لكشف هذه العلامات.

هل تختلف عن أدوات كشف الذكاء الاصطناعي؟

ميّزت أنثروبيك بوضوح بين نهجها والأدوات التقليدية لكشف المحتوى المُولَّد آلياً، مثل تلك التي تعتمدها شركات كـ«Pangram». فهذه الأدوات تبحث عن «علامات أسلوبية» في طريقة الكتابة تشي باستخدام الذكاء الاصطناعي، بينما تعتمد العلامة المائية على مفتاح تشفيري مدمج داخل النص نفسه. وبحسب الشركة، فإن التقاط الأنماط الأسلوبية أمر يختلف جذرياً عن التحقق من وجود علامة مائية مشفّرة.

هل يمكن إخفاؤها بالتعديل؟

هذا السؤال شغل بال كثير من المستخدمين، وكانت إجابة أنثروبيك واقعية. فالتعديل الطفيف على النص لن يزيل العلامة المائية بالكامل على الأرجح، بينما إعادة الكتابة الكاملة التي تُستبدل فيها كل كلمة كفيلة بمحوها تماماً. لكن الشركة أشارت إلى مفارقة منطقية: إذا أُعيدت صياغة النص بالكامل، فمن الصعب أصلاً وصفه بأنه «مُولَّد بالذكاء الاصطناعي».

أما بشأن النصوص التي اكتفى Claude بتدقيقها أو تحريرها فقط، فإن ظهور العلامة يعتمد على عاملين:

• طول النص: كلما زاد عدد الكلمات، زادت احتمالية ارتباط العلامة به.
• حجم التعديل: إذا كان التحرير خفيفاً واحتفظ النص بمعظم كلمات المؤلف البشري، فلن يجد النظام ما يكفي من الكلمات ليعلّق عليها العلامة.

ماذا عن الأكواد البرمجية؟

أوضحت أنثروبيك أن الأكواد ستحمل قدراً أقل بكثير من العلامة المائية مقارنة بالنصوص العادية، والسبب أن النموذج مُلزَم بإنتاج كود يعمل بصورة صحيحة، ما يقلّص هامش اختياره بين بدائل متكافئة. ومع ذلك، يمكن استخدام العلامة في المواضع التي تتيح اختياراً حراً بين مصطلحات معيّنة، مثل التعليقات التوضيحية داخل الكود. وبحكم طبيعتها، سيكون تأثيرها على الكود الفعلي ضئيلاً إلى حدّ يكاد يُهمَل.

خلاصة

يمثّل هذا التوجّه خطوة ضمن اتجاه تنظيمي أوسع يسعى إلى تعزيز الشفافية في عالم الذكاء الاصطناعي التوليدي. ورغم القلق الذي أبداه بعض المستخدمين حول احتمال «انكشاف» استخدامهم للأداة في أعمالهم أو دراستهم، فإن أنثروبيك تصرّ على أن العلامة المائية أداة للمصداقية لا للمراقبة، ولا تنال من جودة المحتوى أو تجربة الاستخدام. ومع انضمام مطوّرين آخرين للمسار نفسه، يبدو أن العلامات المائية في طريقها لتصبح معياراً معتاداً في صناعة الذكاء الاصطناعي.

✦ بقلم فريق دروب أيديا