Wraz z wejściem w życie przepisów unijnego AI Act (od 2 sierpnia 2026 r.), czołowi dostawcy modeli AI – m.in. Anthropic i OpenAI – rozpoczęli systemowe wdrażanie standaryzowanego, maszynowo czytelnego znakowania generowanych treści w API, aplikacjach webowych oraz narzędziach CLI dla deweloperów (np. Claude Code).
Zgodnie z art. 50 ust. 2 rozporządzenia 2024/1689, dostawcy systemów AI muszą zapewnić, że wygenerowane materiały (audio, wideo, obrazy i teksty) posiadają oznaczenia wykrywalne maszynowo:
- Integracja metadanych C2PA: Wbudowywanie kryptograficznych manifestów proweniencyjnych w nagłówki plików multimedialnych, co pozwala na weryfikację źródła pochodzenia materiału.
- Statystyczny watermarking tekstu: Maszynowo wykrywalne sygnały w doborze tokenów wyjściowych na endpointach generacji tekstu, umożliwiające audyt pochodzenia bez pogarszania czytelności dla człowieka.
- Obsługa w narzędziach CLI i agentach: Automatyczne przekazywanie metadanych proweniencyjnych w terminalowych agentach programistycznych przy generowaniu kodu i dokumentacji.
- Rozdzielenie roli dostawcy i wdrażającego: Znakowanie techniczne to obowiązek dostawcy (provider) – nie zastępuje ono wymogu umieszczenia czytelnej dla człowieka etykiety przez podmiot publikujący treść (deployer).
Perspektywa architektoniczna
W dyskusjach technicznych często myli się znakowanie maszynowe z jawną etykietą redakcyjną. Metadane C2PA i znaki wodne są przeznaczone dla skanerów, silników wyszukiwarek i audytorów – ich obecność w pliku nie zwalnia z obowiązku widocznego oznaczenia deepfake’u czy artykułu interesu publicznego.
Z inżynierskiego punktu widzenia standaryzacja metadanych na poziomie API to duży plus: pozwala potokom CI/CD automatycznie odczytywać manifesty generacji i programowo kwalifikować treści do odpowiednich ścieżek weryfikacji (wspomagane, zmanipulowane, wygenerowane) przed ich publikacją.
Źródło: Anthropic