Meta首次推出用于为AI生成的视频添加水印的工具Video Seal

  生成式人工智能的商品化导致了网络虚假内容的爆炸式增长： 根据 ID 验证平台 Sumsub 的数据，从 2023 年到 2024 年，全球Deepfake的内容增加了 4 倍。2024 年，Deepfake甚至占所有欺诈行为的 7%，从冒名顶替和账户接管到复杂的社交工程活动不一而足。

  Meta 希望能为打击Deepfake做出有意义的贡献，它将发布一款工具，为AI生成的视频片段添加不易察觉的水印。 该工具于本周四发布，名为Meta Video Seal，以开源形式提供，旨在集成到现有软件中。 该工具加入了 Meta 的其他水印工具：Watermark Anything（今天以许可方式重新发布）和 Audio Seal。

  Meta 公司的人工智能研究科学家皮埃尔-费尔南德斯（Pierre Fernandez）在接受 TechCrunch 采访时说：我们开发 Video Seal 的目的是提供更有效的视频水印解决方案，尤其是在检测AI生成的视频和保护原创性方面。

  Video Seal 并非首创此类技术。 DeepMind 的SynthID可以为视频添加水印，微软也有自己的视频水印标注方式。

  但费尔南德斯断言，许多现有方法都存在不足：虽然存在其他水印工具，但它们对视频压缩的鲁棒性不够，而视频压缩在通过社交平台共享内容时非常普遍；效率不够高，无法大规模运行；不开放或不可复制；或者是从图像水印中衍生出来的，而图像水印对视频来说不是最佳选择。

  除了水印外，Video Seal 还能在视频中添加隐藏信息，以便日后揭开这些信息，确定视频的来源。 Meta 声称，Video Seal 可抵御模糊和裁剪等常见编辑以及流行的压缩算法。

  费尔南德斯承认，Video Seal 有一定的局限性，主要是在工具水印的可感知程度和整体抗篡改能力之间进行权衡，严重压缩和大量编辑可能会改变水印或使其无法恢复。

  当然，Video Seal 面临的更大问题是开发人员和业界没有太多理由采用它，尤其是那些已经在使用专有解决方案的开发人员和业界。 为了解决这个问题，Meta 推出了一个公共排行榜--Meta Omni Seal Bench，专门用于比较各种水印方法的性能，并在今年的大型人工智能会议 ICLR 上组织了一个关于水印的研讨会。

  我们希望越来越多的AI研究人员和开发人员将某种形式的水印整合到他们的工作中。也希望与业界和学术界合作，在该领域取得更快的进展。

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