Ресурсы: техническое описание TLS, LaTeX - в картинки (img), криптографическая библиотека Arduino, шифр "Кузнечик" на ассемблере AMD64/AVX и ARM64
Метки на выдаче LLM: история продолжается
В Anthropic пишут, что в августе начнут (или уже начали) добавлять специальные “метки происхождения” в тексты и другие материалы, которые генерирует ИИ-LLM Claude. Метки должны обозначить то, что текст сгенерирован данной LLM (ну или сгенерирована картинка, или ещё что-то).
Понятно, что подобные невидимые метки там могли добавлять и раньше. Как минимум, метки полезны для того, чтобы повторно не загружать в LLM выдачу этой же LLM. Метки можно сделать полностью скрытыми, чтобы для обнаружения нужно было знать секретный ключ, а если сгенерированного материала достаточно много (в битах), то метка может переживать и редактирование (если это, конечно, не просто поле в “метаданных” файла). Очередной заход, насколько можно понять, подразумевает “видимые” метки, то есть, метки, как минимум, пригодные для обнаружения заинтересованными сторонами кроме провайдера LLM-сервиса – в этом весь смысл. Объясняют всё требованиями европейского законодательства, конечно.
Вообще, с подобными, – но невидимыми, – метками интересен совсем другой аспект: грамотно сконструированные метки позволят определять не просто LLM-источник, но конкретное происхождение текста (не только текста, понятно: то же применимо и к картинкам, и к видеофайлам). Это даёт мощный механизм влияния. Я писал об этом в 2024 году:
Скрытые метки (“водяные знаки”), добавляемые в тексты, которые генерируют ИИ LLM, могут содержать много дополнительной информации. Вообще, в метку можно поместить и уникальный идентификатор пользовательской сессии, внутри которой этот текст был выдан системой. То есть, получается, что какой-то пользователь привычно использовал очередной сервис GPT для генерирования текста, который потом подредактировали и опубликовали в Сети. Бот провайдера сервиса GPT этот текст позже находит и связывает с пользовательской сессией. Теперь провайдер сервиса знает, какие пользователи для чего тексты генерируют. Соответственно, может вносить нужные изменения, оказывая прямое влияние на результат.
Адрес записки: https://dxdt.blog/2026/08/11/18855/
Похожие записки:
- "Пасхалка" в экспериментальном сервере TLS
- TLS 1.3 и постквантовые криптосистемы
- Алгоритм Шора и Вселенная кубиками
- Теги ключей DNSSEC: продолжение
- IP-адреса и октеты
- Квантовые методы коррекции ошибок в СМИ
- Chrome и УЦ Entrust
- Зафиксированные статьи "Википедии"
- LLM и задача про название книги (на примере GigaChat)
- Новые атаки на SHA-256 (SHA-2): технические пояснения
- Тексты-пустышки от LLM как "служебный мусор"
Новый
Написать комментарий