A digitális hitelesség bizonyítása a mesterséges intelligencia korában

A mesterséges intelligencia másodpercek alatt képes képet alkotni. De be tudjuk-e bizonyítani, ki készítette?

Mivel a mesterséges intelligencia által generált képeket egyre nehezebb megkülönböztetni a fényképektől, egyre fontosabbá válik annak bizonyítása, honnan származik egy kép és hogyan készült, csakúgy, mint maga a kép.

Itt jön képbe a C2PA és a Content Credentials.

A C2PA kriptográfiailag aláírt eredetigazolást tud létrehozni egy képhez, amely rögzíti például, ki készítette, milyen eszközt vagy szoftvert használtak, milyen szerkesztéseket végeztek, és részt vett-e benne AI eszköz. Ha az aláírt tartalmat vagy annak eredetét meghamisítják, az ellenőrzés ezt ki tudja mutatni.

Az eredet azonban csak a történet egy részét mondja el. Azt is tudnunk kell, kik állnak valójában az eredet mögött.

Itt jönnek képbe a Verifiable Credential-ek, amelyek egy újabb bizalmi réteget adhatnak hozzá. Kiegészítő információt nyújthatnak az adott tartalom létrehozásában vagy kezelésében részt vevő személyekről vagy szervezetekről, például összekapcsolva egy fotóst, újságírót, szervezetet vagy szakmai szerepkört a kép eredetével.

Képzeljük el a kombinációt:

• C2PA: Mi történt a képpel?
• Verifiable Credential: Ki a készítő vagy a szervezet?
• Digitális bizalom: Mindkettőt tudjuk-e ellenőrizni?

Együtt ezek a technológiák erőteljes bizalmi réteget hozhatnak létre a képek, videók és egyéb digitális tartalmak számára, különösen most, hogy a generatív AI egyre nehezebbé teszi a vizuális tartalmak puszta megjelenés alapján történő megítélését.

Az alapötlet azonban túlmutat a médián. A C2PA alapvetően az eredetről szól, nemcsak a képekről. Ugyanez a megközelítés alkalmazható adatokra és dokumentumokra is, ellenőrizhető nyilvántartást hozva létre arról, hogyan halad egy adott elem egy folyamaton keresztül.

Vegyünk egy fuvarlevelet egy ellátási láncban. Ahogy egyik féltől a másikhoz kerül, minden felelős fél új állítást adhatna hozzá a C2PA manifesztumhoz a saját Business Wallet-jén keresztül. Egy egyszerű dokumentum helyett ellenőrizhető történetünk lenne arról, mi történt vele, mely felek voltak érintettek, és milyen lépéseket tettek.

Más szóval, a kérdés eltolódik attól, hogy „Hitelesnek tűnik-e ez?”, afelé, hogy „Ellenőrizni tudjuk-e a történetét?”.

A tartalom hitelességének jövője talán nem arról szól majd, hogy felismerjük, mi hamis. Talán arról fog szólni, hogy be tudjuk bizonyítani, mi hiteles.

Egy kidolgozott példa: hogyan leplez le egy Content Credential egy AI-szerkesztést

A bejegyzéshez tartozó LinkedIn körhinta egy kidolgozott példát mutat be. Átirat:

Képzeljünk el két szinte azonos nyaralási fényképet, A Fényképet és B Fényképet, ugyanarról a hegyi tóról. Csak az egyiket szerkesztették AI-val, és a különbség egy hőlégballon, amelyet hozzáadtak az égboltra a B Fényképen.

A B Fényképhez csatolt Content Credential feltárja teljes történetét:

• Fényképezőgéppel készült - március 14., reggel 9:12
• Kicsit fényesebbé tették - fényképszerkesztő szoftverben
• Egy ballont AI adott hozzá - a címke ezt nem rejti el, egyszerűen csak közli
• Egy újság publikálta - jóváhagyva a megjelenés előtt

Miért nem lehet egyszerűen meghamisítani a címkét? Nagyítsunk rá ugyanarra a fényképre nagyon közelről, és minden egyes pixel kriptográfiai ujjlenyomatot hordoz. A címkén szereplő ujjlenyomat 4F04 F1F3 0A89 4138, míg a fénykép mai ujjlenyomata 8D2B C5FF 5F4F 8950. Ezek nem egyeznek: egyetlen pont megváltozott, és ezzel együtt megváltozott a teljes ujjlenyomat is. Egy számítógép ezt azonnal észreveszi, még ott is, ahol az emberi szem soha nem venné észre. Ez az ujjlenyomat egy hash, digitális aláírással lezárva.

A Content Credential mellett személyes adatok is tárolhatók. Például egy Anna nevű fotós Verifiable Credential-je igazolhatná:

• Akkreditált sajtófotós, ma is érvényes
• Egy bejegyzett hírszervezetnél dolgozik
• Jogosult a szervezet nevében publikálni