Google Deepmindは、SynthIDテクノロジーのオープンソースとGeminiモデルへの統合を発表しました。 SynthID for Textは、AIによって生成されるテキストに透かしを追加するテクノロジーであり、テキストの質と創造性に影響を与えることなくLLMによって予測される次のマーキング確率を微調整することで達成されます。このテクノロジーは、テキストコンテンツを変更せずにAIに生成されたテキストを確実に識別し、AIに生成されたコンテンツの課題に対する新しいソリューションを提供できます。複数の言語に適しており、ユーザーの利便性のためにGeminiアプリやWebサイトに統合されています。
SynthIDは、生成されたテキストに隠された透かしを追加します。これは、編集後も認識できます。 Google Deepmindは、そのパフォーマンスは既存のテキスト透かしシステムよりも優れていると主張し、開発者と研究者による使用と改善を促進するためのテクノロジーを開きました。このテクノロジーのオープンソースリリースは、AIで生成されたコンテンツの信頼性と透明性を促進し、より安全で信頼性の高いAIエコシステムの構築に貢献します。
最近、Google DeepmindはSynthIDテクノロジーをGeminiモデルに統合し、オープンソースプロジェクトとしてリリースしています。テキスト用のSynthIDは、複雑なプロセスを使用して、テキスト生成の大規模な言語モデル（LLM）を妨害します。
SynthIDは、LLMによって予測される次のタグの確率スコアをわずかに調整しますが、出力の品質、精度、または創造性に影響しない場合のみです。このプロセスは、生成されたすべてのテキストを繰り返し、透かしを形成します。
Google DeepMindによると、この技術は少なくとも3つの文に適用できます。より長いテキストの場合、透かしはより堅牢で正確になります。このアプローチはさまざまな言語で機能しますが、AIテキストを編集するときにいくつかの弱点があります。
Google Deepmindは、SynthIDをGeminiアプリケーションとWebサイトに統合して、生成されたテキストに透かしと認識を追加しました。このテクノロジーは、Github、Googleの責任ある生成AIツールキット、および抱きしめの顔のオープンソースプロジェクトとしても使用できます。
Google DeepMindは、SynthIDが既存のテキスト透かしシステムよりも優れたパフォーマンスを発揮していると主張しています。以前は、Google Deepmindは、画像、声、音楽のSynthIDを発売しました。
Google DeepmindのオープンソースSynthIDテクノロジーへの移行は、AIが生成されたコンテンツの乱用と闘うための重要なステップであり、責任あるAI開発へのコミットメントを反映しています。将来、テクノロジーの継続的な改善とアプリケーション範囲の拡大により、SynthIDは情報セキュリティを確保し、コンテンツの信頼性を維持する上で大きな役割を果たします。