جوجل تعتمد علامات مائية رقمية للصور المعدلة بالذكاء الاصطناعي

بدأت شركة جوجل تطبيق نظام جديد لإضافة علامات مائية رقمية إلى الصور المعدلة بأداتها "Magic Editor"، المدعومة بالذكاء الاصطناعي، بهدف تعزيز الشفافية وإتاحة إمكانية التعرف على الصور التي تم تعديلها بوسائل الذكاء الاصطناعي بسهولة أكبر.

وتعتمد جوجل في هذه التقنية على نظام الترميز الرقمي "SynthID"، الذي طوره فريق "DeepMind" التابع لها، حيث يتم دمج بيانات تعريف رقمية داخل الصور بشكل غير مرئي للمستخدم العادي، لكنها تظل قابلة للكشف عبر أدوات متخصصة، ما يتيح تحديد ما إذا كانت الصورة قد تم إنشاؤها أو تعديلها بأدوات الذكاء الاصطناعي.

وتأتي هذه الخطوة في إطار جهود متزايدة من شركات التقنية لمواجهة التزييف الرقمي وضمان مصداقية المحتوى المنشور عبر الإنترنت. وتستخدم جوجل بالفعل نظام "SynthID" مع الصور التي يتم إنشاؤها بالكامل بواسطة نموذجها المتخصص في توليد الصور "Imagen"، والآن أصبحت هذه التقنية تمتد لتشمل الصور التي يتم تعديلها عبر "Magic Editor".

نظم أخرى لتعقب التعديلات الرقمية

لم تكن جوجل الوحيدة في هذا المجال، إذ طورت شركات أخرى تقنيات مشابهة، مثل "Content Credentials" التي تستخدمها أدوبي في برامج "Creative Cloud"، والتي تهدف إلى تتبع أصل الصور والتعديلات التي طرأت عليها.

ويأتي هذا التطور في وقت تزداد فيه قدرات الذكاء الاصطناعي على تعديل الصور وإعادة تشكيلها بطرق متقدمة، على سبيل المثال، أظهرت تقارير تقنية أن ميزة "إعادة التخيل" (Reimagine) في هواتف "Pixel 9" تتيح للمستخدمين إجراء تعديلات واسعة على الصور بمجرد وصف التغيير المطلوب، ليقوم "Magic Editor" بتنفيذه تلقائيًا دون الحاجة إلى تدخل يدوي.

وبدأت جوجل بالفعل منذ أكتوبر الماضي في إدراج إشعارات داخل "Google Photos" تُظهر ما إذا كانت الصور قد خضعت لتعديلات باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، وهو ما يمثل خطوة أخرى نحو توفير معلومات أكثر وضوحًا حول مصدر الصور وتاريخ تعديلها.

تحديات تقنية في اكتشاف التعديلات

رغم أهمية العلامات المائية الرقمية، فإنها تواجه بعض العقبات، من أبرزها أن هذه العلامات غير مرئية للمستخدم العادي، حيث تُخزن في البيانات الوصفية (Metadata) للصورة، ويمكن التحقق منها فقط من خلال أداة "حول هذه الصورة" (About This Image) التي توفرها جوجل.

كما أشارت جوجل إلى أن "SynthID" قد لا يكون قادرًا على اكتشاف جميع التعديلات، خصوصًا عندما تكون التعديلات دقيقة جدًا، مثل تحسين الإضاءة أو تعديل ملامح الوجه بشكل طفيف، وهو ما يطرح تساؤلات حول مدى فعالية النظام في ضمان الشفافية الكاملة.

هل تكفي العلامات المائية لمكافحة التزييف؟

يرى خبراء التقنية أن اعتماد العلامات المائية الرقمية خطوة مهمة، لكنها ليست حلاً شاملاً لمشكلة التزييف العميق (Deepfake) والتعديلات غير المصرح بها،فمع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي، قد يكون من الصعب كشف بعض التعديلات التي تتم بطرق متطورة، ما يستلزم تطوير آليات أكثر شمولية، تجمع بين العلامات المائية، والتحقق من البيانات الوصفية، وتحليل الأنماط البصرية باستخدام الذكاء الاصطناعي نفسه.

وتشير التوقعات إلى أن شركات التقنية ستواصل تطوير أدواتها لمواجهة هذه التحديات، خصوصًا مع ازدياد القلق العالمي حول انتشار المعلومات المضللة عبر الإنترنت. 

وفي الوقت الذي تقدم فيه تقنيات مثل "SynthID" حلولًا جزئية، فإن مستقبل أمان المحتوى الرقمي يعتمد على تكامل عدة تقنيات تعمل معًا لضمان الموثوقية والمصداقية في البيئة الرقمية المتغيرة.