مصنوعی ذہانت کا آبی نشان SynthID کیا ہے؟

تخلیقی AI کے ظہور نے تصویروں، متنوں، آڈیوز اور ویڈیوز کی پیداوار کو اس پیمانے پر بڑھایا ہے جو پہلے کبھی نہیں دیکھا گیا تھا، اور اس کے ساتھ ان کی اصلیت کے بارے میں شکوک و شبہات بڑھ گئے ہیں۔ اس تناظر میں، شناخت کریں کہ آیا مواد کسی ماڈل کے ذریعہ بنایا گیا ہے یا تبدیل کیا گیا ہے۔ ڈیجیٹل اعتماد کی کلید بن جاتی ہے۔ سنتھ آئی ڈی ایک عظیم حل ہو سکتا ہے.

یہ گوگل ڈیپ مائنڈ کی تجویز ہے، اے "غیر مرئی" واٹر مارکنگ تکنیکوں کا خاندان جو کہ انسانوں کی طرف سے سمجھے جانے والے معیار کو گرائے بغیر بعد میں تصدیق کی سہولت فراہم کرنے کے لیے براہ راست AI سے تیار کردہ مواد میں سرایت کر رہے ہیں۔

SynthID کیا ہے اور اس کا مقصد کیا ہے؟

Google SynthID کو ایک ٹول کے طور پر بیان کرتا ہے۔ AI سے تیار کردہ مواد کے لیے مخصوص واٹر مارک، شفافیت اور ٹریس ایبلٹی کو فروغ دینے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ صرف ایک فارمیٹ تک محدود نہیں ہے: اس میں تصاویر، آڈیو، ٹیکسٹ اور ویڈیو شامل ہیں، تاکہ مختلف قسم کے میڈیا پر ایک تکنیکی نقطہ نظر کا اطلاق کیا جا سکے۔

گوگل ماحولیاتی نظام میں یہ پہلے ہی کئی طریقوں سے استعمال ہوتا ہے:

• متن میں، جھنڈا جیمنی جوابات پر لاگو ہوتا ہے۔
• آڈیو میں، Lyria ماڈل کے ساتھ اور نوٹ بک LM میں متن سے پوڈ کاسٹ بنانے جیسی خصوصیات کے ساتھ استعمال کیا جاتا ہے۔
• En ویڈیو, Veo تخلیقات میں ضم کیا گیا ہے، یہ ماڈل 1080p میں کلپس بنانے کے قابل ہے۔

تمام معاملات میں آبی نشان یہ ناقابل تصور ہے، اور اس کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ بار بار ترمیم کا سامنا کرنا پڑتا ہے جیسے کمپریشن، آڈیو یا ویڈیو کٹ میں تال کی تبدیلی، بغیر کوالٹی کو کم کیے۔

ٹیکنالوجی سے ہٹ کر، اس کا عملی مقصد واضح ہے: مصنوعی مواد کو AI کے بغیر تیار کردہ مواد سے الگ کرنے میں مدد کرتا ہے۔، تاکہ صارفین، میڈیا اور ادارے مواد کی کھپت اور تقسیم کے بارے میں باخبر فیصلے کر سکیں۔

ٹیکسٹ واٹر مارک (SynthID Text) کیسے کام کرتا ہے۔

عملی طور پر، SynthID ٹیکسٹ ایک کے طور پر کام کرتا ہے۔ لاگ ان پروسیسر جو معمول کے نمونے لینے والے فلٹرز (Top-K اور Top-P) کے بعد لینگویج ماڈل جنریشن پائپ لائن میں جڑ جاتا ہے۔ یہ پروسیسر ایک کے ساتھ ماڈل کے اسکورز کو ٹھیک طریقے سے تبدیل کرتا ہے۔ pseudorandom فعل جی، متن کے انداز یا معیار میں مرئی نمونوں کو متعارف کرائے بغیر احتمالات کے انداز میں معلومات کو انکوڈنگ کرنا۔

نتیجہ ایک متن ہے جو، پہلی نظر میں، برقرار رکھتا ہے معیار، صحت سے متعلق اور روانی، لیکن جس میں شماریاتی ڈھانچہ شامل ہوتا ہے جو ایک تربیت یافتہ تصدیق کنندہ کے ساتھ قابل شناخت ہے۔

واٹر مارک کے ساتھ ٹیکسٹ بنانے کے لیے یہ ضروری نہیں ہے۔ ماڈل کو دوبارہ تربیت دیں: صرف طریقہ کار کی ترتیب فراہم کریں۔ .generate() اور SynthID Text کے لاگٹ پروسیسر کو چالو کریں۔ یہ اپنانے کو آسان بناتا ہے اور پہلے سے تعینات ماڈلز کے ساتھ جانچ کی اجازت دیتا ہے۔

آبی نشان کی ترتیبات میں دو ضروری پیرامیٹرز شامل ہیں: keys y ngram_len. چابیاں جی فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے الفاظ کو اسکور کرنے کے لیے استعمال کیے جانے والے منفرد، بے ترتیب انٹیجرز کی فہرست ہیں۔ اس فہرست کی لمبائی کنٹرول کرتی ہے کہ واٹر مارکنگ کی کتنی "پرتیں" لگائی جاتی ہیں۔ دریں اثنا، ngram_len تبدیلیوں کی شناخت اور مضبوطی کے درمیان توازن قائم کرتا ہے: اعلی قدریں پتہ لگانے کو آسان بناتی ہیں لیکن مہر کو تبدیلیوں کا زیادہ خطرہ بناتی ہیں۔ 5 کی قدر ایک نقطہ آغاز کے طور پر اچھی طرح کام کرتی ہے۔

مزید برآں، SynthID ٹیکسٹ استعمال کرتا ہے a نمونے لینے کی میز دو خصوصیات کے ساتھ: sampling_table_size y sampling_table_seed. اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کم از کم 2^16 کے سائز کی سفارش کی جاتی ہے کہ نمونے لینے کے وقت فنکشن g ایک مستحکم اور غیر جانبدارانہ انداز میں برتاؤ کرے، اس بات کو مدنظر رکھتے ہوئے بڑے سائز کا مطلب زیادہ میموری ہے۔ تخمینہ کے دوران. بیج کوئی بھی عدد ہو سکتا ہے، جو تشخیص کے ماحول میں تولیدی صلاحیت کو آسان بناتا ہے۔

سگنل کو بہتر بنانے کے لیے ایک اہم نکتہ ہے: بار بار این گرام سیاق و سباق کی حالیہ تاریخ کے اندر (کی طرف سے وضاحت context_history_size) کو نشان زد نہیں کیا گیا ہے، جو باقی متن میں نشان کی شناخت کے حق میں ہے اور زبان کی فطری تکرار سے منسلک غلط مثبت کو کم کرتا ہے۔

سیکورٹی کے لیے، ہر واٹر مارک کنفیگریشن (بشمول اس کی چابیاں، بیج اور پیرامیٹرز) نجی طور پر ذخیرہ کیا جانا چاہئےاگر یہ چابیاں لیک ہو جاتی ہیں، تو فریق ثالث آسانی سے برانڈ کی نقل تیار کر سکتے ہیں یا اس سے بھی بدتر، اس کی ساخت کی مکمل معلومات کے ساتھ اس میں ہیرا پھیری کرنے کی کوشش کر سکتے ہیں۔

پتہ لگانے کا طریقہ: حد کے ساتھ امکانی تصدیق

متن میں واٹر مارک کی تصدیق بائنری نہیں ہے، لیکن امکانیگوگل ٹرانسفارمرز اور گٹ ہب دونوں پر ایک Bayesian ڈیٹیکٹر شائع کرتا ہے جو متن کے شماریاتی پیٹرن کا تجزیہ کرنے کے بعد، تین ممکنہ حالتیں واپس کرتا ہے: برانڈڈ, غیر برانڈڈ o غیر یقینییہ ٹرنری آؤٹ پٹ آپریشن کو مختلف خطرے اور غلطی کو برداشت کرنے کے سیاق و سباق میں ایڈجسٹ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

تصدیق کنندہ کا برتاؤ اس کے ذریعہ قابل ترتیب ہے۔ دو دہلیز جو غلط مثبت اور غلط منفی کی شرح کو کنٹرول کرتا ہے۔ دوسرے لفظوں میں، آپ اس بات کا اندازہ لگا سکتے ہیں کہ آپ پتہ لگانے کو کتنا سخت کرنا چاہتے ہیں، درستگی کے لیے حساسیت کو قربان کرنا یا اس کے برعکس آپ کے استعمال کے معاملے پر منحصر ہے، کچھ خاص طور پر مفید ادارتی ماحول، اعتدال یا اندرونی آڈٹ۔

اگر کئی ماڈلز ایک جیسے ہیں۔ ٹوکنائزر، بھی اشتراک کر سکتے ہیں ایک ہی برانڈ کی ترتیب اور ایک ہی پکڑنے والاجب تک تصدیق کنندہ کے تربیتی سیٹ میں ان سب کی مثالیں شامل ہوں۔ اس سے متعدد LLM والی تنظیموں میں "عام واٹر مارکس" بنانا آسان ہو جاتا ہے۔

ایک بار جب پتہ لگانے والے کو تربیت دی جاتی ہے، تنظیمیں اس کی نمائش کی سطح کا فیصلہ کر سکتی ہیں: اسے رکھیں مکمل طور پر نجی، اسے ایک طرح سے پیش کریں۔ نیم نجی API کے ذریعے، یا اسے ایک طرح سے جاری کریں۔ عوامی تیسرے فریق کے ذریعہ ڈاؤن لوڈ اور استعمال کے لیے۔ انتخاب کا انحصار ہر ادارے کے بنیادی ڈھانچے کی آپریٹنگ صلاحیت، ریگولیٹری خطرات اور شفافیت کی حکمت عملی پر ہوتا ہے۔

تصاویر، آڈیو اور ویڈیو پر واٹر مارک

یہ برانڈ دیرپا رہنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ عام تبدیلیاں میٹا ڈیٹا کو برقرار رکھنے کی ضرورت کے بغیر جیسے تراشنا، سائز تبدیل کرنا، گھومنا، رنگ تبدیل کرنا، یا اسکرین شاٹس بھی۔ ابتدائی طور پر، اس کے استعمال کی پیشکش کی گئی تھی Vertex AI میں تصویرجہاں صارف مواد تیار کرتے وقت واٹر مارک کو چالو کرنے کا انتخاب کر سکتے ہیں۔

آڈیو میں، برانڈ ہے ناقابل سماعت اور عام کاموں کی حمایت کرتا ہے جیسے MP3 کمپریشن، شور شامل کرنا، یا پلے بیک کی رفتار میں ترمیم کرنا۔ گوگل اسے اس میں ضم کرتا ہے۔ لیریا اور نوٹ بک LM پر مبنی خصوصیات میں، سگنل کو بڑھاتا ہے یہاں تک کہ جب فائل نقصان دہ اشاعتی سلسلے سے گزرتی ہے۔

ویڈیو میں، نقطہ نظر تصویر کے نقطہ نظر کو نقل کرتا ہے: برانڈ میں سرایت شدہ ہے ہر فریم کے پکسلزغیر محسوس طور پر، اور فلٹرز کے خلاف مستحکم رہتا ہے، ریفریش ریٹ میں تبدیلی، کمپریشن یا کمی. کے ذریعہ تیار کردہ ویڈیوز میں دیکھتا ہوں۔ VideoFX جیسے ٹولز تخلیق کے دوران اس نشان کو شامل کرتے ہیں، جس سے بعد میں ہونے والی ترامیم میں حادثاتی طور پر حذف ہونے کا خطرہ کم ہوتا ہے۔

نمونے لینے والے الگورتھم اور ٹیکسٹ سیل کی مضبوطی۔

SynthID ٹیکسٹ کا دل اس کا ہے۔ نمونے لینے کا الگورتھم، جو ہر ممکنہ ٹوکن کو چھدم بے ترتیب اسکور تفویض کرنے کے لیے ایک کلید (یا کلیدوں کا سیٹ) استعمال کرتا ہے۔ امیدواروں کو ماڈل کی تقسیم سے تیار کیا جاتا ہے (Top-K/Top-P کے بعد) اور خاتمے کے راؤنڈ کے بعد "مقابلہ" میں ڈالا جاتا ہے، جب تک کہ فنکشن جی کے مطابق سب سے زیادہ اسکور کرنے والے ٹوکن کا انتخاب نہیں کیا جاتا ہے۔

یہ انتخابی طریقہ کار کے حق میں ہے۔ حتمی شماریاتی پیٹرن امکانات میں سے برانڈ کا نشان ہوتا ہے، لیکن غیر فطری اختیارات کو مجبور کیے بغیر۔ شائع شدہ مطالعات کے مطابق، تکنیک اسے مشکل بناتی ہے۔ مٹانا، جھوٹا، یا ریورس کرنا مہر، ہمیشہ وقت اور حوصلہ افزائی کے ساتھ مخالفین کے خلاف معقول حدود کے اندر۔

اچھا نفاذ اور حفاظتی طریقہ کار

• اگر آپ SynthID ٹیکسٹ تعینات کر رہے ہیں، تو کنفیگریشن کو اس طرح سمجھیں۔ پیداوار کا راز: ایک محفوظ مینیجر میں چابیاں اور بیج ذخیرہ کریں، رسائی کے کنٹرول کو نافذ کریں، اور وقفے وقفے سے گردش کی اجازت دیں۔ رساو کو روکنا ریورس انجینئرنگ کی کوششوں کے خلاف حملے کی سطح کو کم کرتا ہے۔
• کے لیے ایک منصوبہ تیار کریں۔ نگرانی اپنے ڈیٹیکٹر کے لیے: غلط مثبت/منفی شرحیں ریکارڈ کریں، سیاق و سباق کے مطابق حد کو ایڈجسٹ کریں اور اپنی پتہ لگانے کی پالیسی کا فیصلہ کریں۔ ایکسپوژر واضح قانونی اور آپریشنل معیار کے ساتھ (نجی، API کے ذریعے نیم نجی، یا عوامی)۔ اور اگر متعدد ماڈلز ٹوکنائزر کا اشتراک کرتے ہیں، تو تربیت پر غور کریں۔ عام ڈٹیکٹر دیکھ بھال کو آسان بنانے کے لیے ان سب کی مثالوں کے ساتھ۔
• کارکردگی کی سطح پر، یہ کے اثرات کا اندازہ کرتا ہے sampling_table_size میموری اور تاخیر میں، اور منتخب کریں a ngram_len جو قابل اعتماد شناخت کی ضرورت کے ساتھ ترمیم کے لیے آپ کی رواداری کو متوازن کرتا ہے۔ بار بار n-grams کو خارج کرنا یاد رکھیں (بذریعہ context_history_size) بہتے ہوئے متن میں سگنل کو بہتر بنانے کے لیے۔

SynthID غلط معلومات کے خلاف چاندی کی گولی نہیں ہے، لیکن تخلیقی AI کے دور میں اعتماد کی زنجیر کو دوبارہ تعمیر کرنے کے لیے ایک بنیادی تعمیراتی بلاک فراہم کرتا ہے۔ ٹیکسٹ، امیجز، آڈیو اور ویڈیو میں پرووینس سگنلز کو سرایت کر کے، اور ٹیکسٹ جز کو کمیونٹی کے لیے کھول کر، Google DeepMind ایک ایسے مستقبل کی طرف دھکیل رہا ہے جہاں صداقت کو عملی، قابل پیمائش، اور سب سے بڑھ کر، مواد کی تخلیقی صلاحیتوں اور معیار کے ساتھ ہم آہنگ طریقے سے آڈٹ کیا جا سکتا ہے۔