Khi khả năng của AI tạo sinh ngày càng mạnh mẽ, một câu hỏi ngày càng trở nên cấp bách: Khuôn mặt, đoạn văn bản hay video tôi đang xem, là người thật hay do AI tạo ra?
Cả khía cạnh kỹ thuật và quản lý hiện đang cố gắng đưa ra câu trả lời, nhưng tiến độ còn chưa đồng đều.
Về mặt nghiên cứu: Watermark vô hình
Giáo sư khoa học máy tính Yingzhen Yang (Dương Dĩnh Trân) tại Đại học Bang Arizona (ASU) đã công bố một hệ thống kỹ thuật gán nhãn phi tập trung trong năm nay – về cơ bản là một phương pháp giấu thông tin vào nội dung do AI tạo ra.
Phương thức hoạt động của nó không phải là đặt nhãn "do AI tạo" lên hình ảnh, mà là trực tiếp sửa đổi trọng số bên trong của mô hình AI.
Sau khi được xử lý, mỗi hình ảnh do mô hình tạo ra đều mang một chữ ký ẩn duy nhất trong các cụm điểm ảnh, hoàn toàn vô hình với mắt thường nhưng có thể được máy dò đọc ra. Phép so sánh của Yang là: Giống như bông tuyết, mỗi mô hình tạo ra một hoa văn độc nhất.
Hệ thống này có thể cho biết ba điều:
- Hình ảnh này có phải do AI tạo ra không
- Nó được tạo ra bởi mô hình nào
- (Trong một số trường hợp nhất định) Nó được tạo ra bởi yêu cầu của người dùng nào
Điều này có ý nghĩa rất lớn đối với việc truy xuất nguồn gốc Deepfake – không chỉ là gắn nhãn, mà còn là theo dõi.
Về mặt lập pháp: Arizona đi đầu
Nghiên cứu của Yang gần như diễn ra song song với hoạt động lập pháp tại Arizona: các nhà lập pháp địa phương đang thúc đẩy dự luật SB 1786, yêu cầu các nhà sản xuất công cụ AI phải tích hợp công nghệ watermark vô hình vào sản phẩm của họ.
Dự luật này đã được Thượng viện bang thông qua và đang chờ bỏ phiếu tại Hạ viện.
Thời hạn pháp lý của EU: Tháng 8 năm 2026
Áp lực lớn hơn đến từ Liên minh Châu Âu.
Theo Điều 50 của Đạo luật AI EU, có hiệu lực chính thức vào tháng 8 năm 2026. Khi đó:
- Hệ thống AI phải thông báo cho người dùng rằng họ đang tương tác với AI
- Âm thanh, video, hình ảnh tổng hợp phải được gắn nhãn là do AI tạo ra
- Nội dung Deepfake phải được đánh dấu rõ ràng
Mức phạt vi phạm: lên tới 15 triệu Euro hoặc 3% doanh thu hàng năm, tùy theo mức nào cao hơn.
EU hiện đang xây dựng quy tắc thực hành cụ thể, với phiên bản cuối cùng dự kiến hoàn thành vào tháng 5-6 năm 2026. Quy tắc này sẽ quy định một giải pháp kết hợp nhiều lớp bao gồm watermark, nhúng siêu dữ liệu và đánh dấu vô hình – vì EU cho rằng không có công nghệ đơn lẻ nào có thể giải quyết vấn đề này một cách đáng tin cậy.
Ấn Độ cũng đang hành động
Ấn Độ trong năm nay đã cập nhật các quy định về CNTT, yêu cầu phương tiện truyền thông tổng hợp phải mặc định bao gồm watermark, danh sách C2PA hoặc các giao thức tương tự. Các nền tảng lớn cần thu thập tuyên bố từ người tải lên (liệu nội dung này có phải do AI tạo ra hay có nguồn gốc hợp pháp hay không).
Khó khăn ở đâu
Bản thân công nghệ watermark còn có một điểm yếu cốt lõi: cần sự hợp tác chủ động từ nhà cung cấp mô hình.
Đối với các mô hình nguồn mở, bất kỳ ai cũng có thể tự phát hành một phiên bản không có cơ chế watermark. Lỗ hổng này hiện chưa có giải pháp quản lý tốt.
Nói cách khác, watermark có thể quản lý được các công ty sẵn sàng tuân thủ, nhưng không thể quản lý được các tác nhân độc hại. Điều này không có nghĩa là watermark vô dụng, mà nó là điều kiện cần, nhưng chưa phải là điều kiện đủ.
Kết cục của tính xác thực nội dung có lẽ không phải là một công nghệ đơn lẻ, mà là sự kết hợp của: watermark + siêu dữ liệu nguồn gốc + xác minh nền tảng + trách nhiệm pháp lý. Hướng đi mà C2PA (Content Authenticity Initiative) đang thúc đẩy về cơ bản là theo tư duy này.
Nguồn tham khảo: CocoLoop, ASU researcher develops invisible watermark system to detect AI deepfakes (KOLD News); EU AI Act: First Draft Code of Practice on Transparency and Watermarking (Cooley LLP); What the EU's New AI Code of Practice Means for Labeling Deepfakes (TechPolicy.Press)