Các công cụ phát hiện trí tuệ nhân tạo hiện nay gặp một thiếu sót lớn khi đối mặt với các nội dung đã bị thao túng. Mặc dù chúng có thể nhận diện thành công những đặc điểm cụ thể còn lại bởi các chương trình tạo sinh đã biết, chúng lại đơn giản là không thể xác minh được bối cảnh lịch sử thực sự của một tệp số. Chúng tôi rất vui khi chia sẻ một giải pháp cho vấn đề này với OpenWater. Đề xuất của chúng tôi cung cấp một hệ thống hoàn toàn mở và phi tập trung, được thiết kế để giải quyết deepfake và các vấn đề liên quan bằng cách thiết lập nguồn gốc số rõ ràng.

Bằng cách sử dụng cơ chế watermarking bền vững và các chứng chỉ tương thích phổ quát, OpenWater đảm bảo rằng một nội dung truyền thông vẫn gắn chặt với hồ sơ lịch sử của nó. Mối liên kết quan trọng này vẫn tồn tại ngay cả trong trường hợp siêu dữ liệu thông thường đã bị xóa. Để thực hiện điều đó, nền tảng sẽ chủ động ghi lại các tuyên bố đã được ký xác nhận, nêu rõ chính xác tệp đã được tạo ra, chỉnh sửa và sau đó được chia sẻ với công chúng như thế nào.

Thay vì dựa vào một cơ quan quản lý trung tâm duy nhất, cơ sở hạ tầng của OpenWater vận hành trên một mạng lưới rộng gồm các dịch vụ độc lập. Thiết kế phân tán này cho phép người dùng hằng ngày, các tổ chức và các chương trình AI có thể đánh giá các bằng chứng sẵn có dựa trên những hướng dẫn riêng của họ. Ngoài chỉ truyền thông số, khung giải pháp bền bỉ này còn đủ linh hoạt để bao quát các hành động của các tác nhân tự chủ, đầu ra của nhiều mô hình khác nhau và các bộ dữ liệu được dùng để huấn luyện. Nhờ vậy, các hệ thống trí tuệ nhân tạo được cấp quyền truy cập trực tiếp vào bối cảnh lịch sử của các quá trình và thông tin mà chúng tương tác.

Tìm hiểu thêm về sáng kiến này tại https://bengoertzel.substack.com/p/toward-a-truly-decentralized-digital