Le tatouage numérique a été proposé comme une solution potentielle pour distinguer les contenus générés par l’IA des contenus générés par des humains. Cependant, la mise en place de tatouages efficaces, résistants à la suppression et à la manipulation, pose d’importants défis.
Un type courant de tatouage numérique pour les images numériques est la superposition de texte par les sites d’images libres de droits. Bien que ce type de tatouage soit visible et difficile à supprimer sans compétences en retouche photo, il n’est pas adapté aux images générées par l’IA, car il rend l’image inutilisable pour la publication.
Un autre type de tatouage numérique est les métadonnées, qui est discret mais facilement supprimé des fichiers. Les métadonnées peuvent fournir des informations telles que la date, l’heure, le lieu et le créateur d’une image. Cependant, les sites de médias sociaux suppriment souvent automatiquement les métadonnées lors du téléchargement des images pour économiser de l’espace de stockage.
Un tatouage numérique utile pour les images générées par l’IA devrait rester détectable même après recadrage, rotation ou retouche. Une technique consiste à manipuler les bits les moins perceptibles d’une image, créant ainsi un motif invisible pour les spectateurs mais détectable par un programme de détection de tatouage. Cependant, cette méthode est facilement détruite par la rotation ou le redimensionnement de l’image.
Des propositions de tatouage numérique plus sophistiquées existent et elles sont robustes face à un éventail plus large de modifications. Cependant, ces propositions doivent également être résistantes aux individus conscients du tatouage et qui cherchent activement à l’éliminer. En manipulant directement le fichier image, un individu pourrait supprimer le tatouage sans changements visuels significatifs.
Alternativement, certaines entreprises explorent l’authenticité du contenu en ajoutant des métadonnées aux images générées par l’appareil photo et en utilisant des signatures cryptographiques pour prouver leur authenticité. Bien que cette approche résolve le problème de la suppression du tatouage, il s’agit d’un schéma complexe qui repose sur la préservation de la vérifiabilité par le biais de tous les logiciels utilisés pour retoucher les photos. De plus, la plupart des appareils photo ne produisent pas ces métadonnées, ce qui limite leur efficacité pour prouver l’authenticité des images.
Le tatouage numérique des générateurs d’IA basés sur du texte pose encore plus de défis. Bien que des tatouages basés sur des mots pourraient être créés pour établir un style textuel, ils sont susceptibles d’être supprimés par une reformulation. De plus, la disponibilité des outils de détection suscite des inquiétudes. Des outils disponibles publiquement permettent d’éviter la détection en effectuant des modifications répétées, tandis que le fait de les garder secrets limite leur utilité et nécessite de faire confiance à la société de tatouage numérique pour la détection.
En conclusion, bien que le tatouage numérique et l’authenticité du contenu soient des approches potentielles, ils ont tous deux des limites et ne sont pas des solutions complètes. La plupart des images et des textes sur Internet ne comportent aucun tatouage numérique ni métadonnées d’authenticité du contenu.
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