OpenAI আগামী সপ্তাহে EU-তে উপযুক্ত ChatGPT এবং কোডেক্স পাঠ্যের জন্য একটি অদৃশ্য জলছাপ চালু করবে। তাদের পরীক্ষাগুলি ইঙ্গিত দেয় যে নির্দিষ্ট শব্দগুলিকে প্রতিশব্দ দিয়ে প্রতিস্থাপন করা ওয়াটারমার্কের কার্যকারিতাকে দুর্বল করতে পারে। একটি পরীক্ষায়, 400-টোকেন ইংরেজি প্যাসেজে 25% শব্দ প্রতিশব্দ দিয়ে প্রতিস্থাপন করায় স্বীকৃতির হার প্রায় 92% থেকে 17%-এ নেমে এসেছে।
আজ থেকে, বিশ্বব্যাপী API ব্যবহারকারীরা নির্বাচিত মডেলগুলির জন্য ওয়াটারমার্কিং সক্ষম করতে বেছে নিতে পারেন, যদিও এটি ডিফল্টরূপে বন্ধ থাকে। টেক্সট রিকগনিশন টুলটি লঞ্চের সময় জনসাধারণের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য নয়; এটি বর্তমানে অনুমোদিত গবেষক এবং বিশেষজ্ঞ সংস্থার মধ্যে সীমাবদ্ধ।
কোথায় যায় কি?
OpenAI বলে যে ChatGPT ওয়াটারমার্ক এবং কোডেক্স শুধুমাত্র EU-তে সমস্ত প্রোগ্রামে যোগ্য ব্যবহারকারীদের কাছে পৌঁছাবে। প্রাথমিকভাবে, টেক্সট ওয়াটারমার্কিং বিশ্বব্যাপী একটি ডিফল্ট বৈশিষ্ট্য হবে না।
অক্টোবর 5 আপডেটটি নির্দিষ্ট করে না যে কোন মডেলগুলি API অপ্ট-ইন এর অংশ বা EU ChatGPT ব্যবহারকারীরা ওয়াটারমার্ক অক্ষম করতে পারে কিনা৷ কোম্পানিটি বলেছে যে তারা ক্লাউড অংশীদারদের সাথে কাজ করছে আগামী সপ্তাহগুলিতে তাদের পরিষেবাগুলি ব্যবহার করে তার মডেলগুলি থেকে আউটপুটগুলিতে ওয়াটারমার্ক যুক্ত করতে।
কেন ইইউ এবং কেন এখন
EU AI আইনের 50 অনুচ্ছেদের অধীনে স্বচ্ছতা নিয়মগুলি 2 আগস্ট, 2026 এ কার্যকর হয়েছে৷ ইউরোপীয় কমিশন বলেছে যে এই তারিখের আগে বাজারে রাখা AI সিস্টেমগুলিকে চিহ্নিতকরণ এবং প্রকাশের বাধ্যবাধকতা মেনে চলার জন্য 2 ডিসেম্বর পর্যন্ত সময় দেওয়া হয়েছে৷ AI-উত্পাদিত বিষয়বস্তুর স্বচ্ছতার উপর অনুশীলনের স্বেচ্ছাসেবী কোড সংস্থাগুলিকে তাদের সম্মতি দেখানোর একটি ঐচ্ছিক উপায় প্রদান করে। জুলাইয়ের শেষের দিকে, প্রায় 190টি সংস্থা স্বাক্ষর করেছিল এবং জুন মাসে ওপেনএআই প্রকাশ্যে কোডটিকে সমর্থন করেছিল।
সংস্থাটি বলেছে যে শুধুমাত্র ইইউ লঞ্চ এটিকে বাস্তব-বিশ্বের ব্যবহার এবং প্রতিক্রিয়া থেকে শেখার সুযোগ দেয়। আমি আগস্ট 2024-এ ChatGPT-এর জন্য টেক্সট ওয়াটারমার্কিং-এর বিরুদ্ধে তার সিদ্ধান্ত কভার করেছিলাম, যখন কোম্পানির সমীক্ষায় দেখা গেছে যে প্রায় 30% ChatGPT ব্যবহারকারী বলেছেন যে ওয়াটারমার্কিং প্রয়োগ করা হলে তারা পরিষেবাটি কম ব্যবহার করবে।
OpenAI এর পরীক্ষাগুলি কী দেখায়
ওপেনএআই এর পদ্ধতি, যাকে টেক্সট গ্রেইন বলা হয়, মডেলের শব্দ পছন্দগুলিতে একটি পরিসংখ্যানগত সংকেত যোগ করে যা একটি ডিটেক্টর অনুসন্ধান করতে পারে। 1% এর টার্গেট মিথ্যা ইতিবাচক হারে, ডিটেক্টর মনোবিজ্ঞানের মতো বিষয়বস্তুর জন্য 200-টোকেন পাসের প্রায় 80% এবং 400-টোকেন পাসের প্রায় 95%-এ ওয়াটারমার্ক খুঁজে পেয়েছে। কোম্পানী গণিতের মত বিষয়বস্তুর জন্য অনেক কম হার রিপোর্ট করেছে, যেখানে শব্দ পছন্দ কম নমনীয়।
আমি আগস্টে উল্লেখ করেছি যে কোডের জন্য 200 টোকেনের চেয়ে ছোট ফ্রি-ফর্ম পাঠ্যের ওয়াটারমার্কিংয়ের প্রয়োজন নেই। দুইশত টোকেন হল পোস্টের ফলাফলের সবচেয়ে ছোট দৈর্ঘ্য।
পাঠ্য সম্পাদনা 400-টোকেন ইংলিশ সেগমেন্ট সহ একটি পৃথক পরিস্থিতিতে সংকেতকে দুর্বল করে দিয়েছে। প্রতিশব্দের সাথে 10% শব্দ প্রতিস্থাপন করা স্বীকৃতি প্রায় 92% থেকে 66% এ হ্রাস পেয়েছে। প্রতিস্থাপন 25% বৃদ্ধি করা আরও সনাক্তকরণ 17% এ হ্রাস পেয়েছে। উভয় পরীক্ষাই ELI5 ডেটাসেটের প্রশ্নের উত্তর ব্যবহার করেছে।
কোম্পানী রিপোর্ট করেছে যে টেক্সট গ্রেইন টেক্সটের জন্য SynthID সহ এটি পরীক্ষা করা অন্যান্য পদ্ধতির সাথে মিলেছে বা ছাড়িয়ে গেছে। যাইহোক, তারা জোর দেয় যে আদর্শ পরিস্থিতিতে সাফল্য দৈনন্দিন পরিস্থিতিতে নির্ভরযোগ্যতার গ্যারান্টি দেয় না। তাদের মেট্রিক্সে, তারা ওয়াটারমার্কিং সক্ষম বা অক্ষম কিনা তা ন্যূনতম এবং কোন পার্থক্য দেখেনি।
কে একটি ওয়াটারমার্ক চেক করতে পারেন?
গবেষক এবং বিশেষজ্ঞ সংস্থাগুলি ওপেনএআই টেক্সট ডিটেক্টর অ্যাক্সেসের অনুরোধ করতে পারে, প্রাথমিকভাবে কোড অনুসারে কেস-বাই-কেস ভিত্তিতে। টুলটি রিপোর্ট করে যদি এটি একটি OpenAI ওয়াটারমার্ক সনাক্ত করে তবে ব্যবহারকারীর পরিচয় প্রকাশ করে না বা তাদের প্রম্পট এবং চ্যাট প্রদর্শন করে না। OpenAI বলে যে ওয়াটারমার্ক হারিয়ে যাওয়ার ঝুঁকি এবং সম্ভাব্য মিথ্যা ফলাফলের কারণে, এটি লঞ্চের সময় জনসাধারণের জন্য উপলব্ধ নয়। যাইহোক, openai.com/verify এর মাধ্যমে ইমেজ এবং অডিও ভেরিফিকেশন টুল এবং কন্টেন্ট প্রোভেন্যান্স API সবার জন্য উন্মুক্ত।
2024 সালের একটি আপডেটে, কোম্পানি লিখেছিল যে একটি কম মিথ্যা ইতিবাচক হারের সাথেও, “এটি বড় পরিমাণের পাঠ্যে প্রয়োগ করলে সামগ্রিকভাবে প্রচুর পরিমাণে মিথ্যা ইতিবাচকের দিকে পরিচালিত হবে।”
পোস্ট অনুসারে, একটি জলছাপ একজন ব্যক্তি কতটা অবদান রেখেছে তা পরিমাপ করে না এবং একটি জলছাপ প্রমাণ করে না যে একজন ব্যক্তি পাঠ্য লিখেছেন।
এটা কিভাবে ক্লডের সাথে তুলনা করে
ক্লাউড মডেল থেকে নৃতাত্ত্বিক মার্কার পাঠ্য বিশ্বব্যাপী সমর্থিত, এর সমর্থন নিবন্ধ অনুসারে। তার ব্যাখ্যাকারী বলেছেন কারণ তার এখনও অঞ্চল অনুসারে ওয়াটারমার্কিংয়ের সুযোগের একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ উপায় নেই।
ওপেনএআই বনাম নৃতাত্ত্বিক: কীভাবে তাদের টেক্সট ওয়াটারমার্কিং তুলনা করে
সুযোগ, পদ্ধতি এবং বিভিন্ন অ্যাক্সেস পন্থা চালু করুন
| উপযুক্ত পাঠ্য ChatGPT এবং কোডেক্স, শুধুমাত্র ইইউ, আগামী সপ্তাহে | বিশ্বব্যাপী ক্লদ মডেলে সমর্থিত | |
| নির্বাচিত মডেলগুলিতে যোগদান করা, ডিফল্টরূপে অক্ষম করা, যে মডেলগুলি পোস্টে প্রদর্শিত হয় না৷ | সমর্থিত মডেলগুলিতে চিহ্নিত করা হয়েছে, যা সমর্থন নিবন্ধটি নামের তালিকা করে | |
| textGrain, OpenAI এর নিজস্ব | Google DeepMind এর একটি সংস্করণ SynthID-টেক্সট | |
| অনুরোধের ভিত্তিতে অনুমোদিত গবেষক এবং বিশেষজ্ঞ সংস্থা | নিয়ন্ত্রক, মিডিয়া এবং গবেষক সহ যোগ্য সংস্থাগুলির জন্য ব্যক্তিগত পূর্বরূপ, সেইসাথে যে সংস্থাগুলি তাদের সম্মতি নিজে যাচাই করে | |
|
সম্পাদকীয় ফলাফল প্রকাশ করুন
|
10% এবং 25% এর প্রতিশব্দ প্রতিস্থাপনের পরে স্বীকৃতি হার। | ব্যাখ্যায় কোন তথ্য নেই। একটি হালকা সম্পাদনা সম্ভবত এটি সম্পূর্ণরূপে অপসারণ করবে না এবং একটি সম্পূর্ণ পুনর্লিখন হবে |
সূত্র:
কেন এই গুরুত্বপূর্ণ?
বার্লিন এবং টরন্টো উভয়ের লেখকদের সাথে একটি এজেন্সি, সবাই একই ChatGPT প্রোগ্রাম ভাগ করে, শীঘ্রই দেখতে পারে যে তাদের কিছু অনুলিপিতে একটি অফিস থেকে একটি OpenAI ওয়াটারমার্ক রয়েছে কিন্তু অন্যটিতে নয়। একটি চুক্তির ধারা বা AI নীতি যা একটি শনাক্তকরণের ফলাফলকে প্রমাণ হিসাবে বিবেচনা করে যে অনুলিপিটি কে লিখেছেন সেটি মূলত ওয়াটারমার্ককে এমন একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করছে যার উত্তর OpenAI বলেছে।
সামনে তাকান
ওপেনএআই বলেছে যে এটি ডিটেক্টরগুলিতে অ্যাক্সেস প্রসারিত করার পরিকল্পনা করেছে যখনই এটি মনে করে “ফলাফলগুলি দায়িত্বের সাথে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে।” আগামী কয়েক সপ্তাহের মধ্যে EU-তে ওয়াটারমার্কিং শুরু হওয়ার সাথে সাথে, ChatGPT-এ EU টিমের সাথে কাজ করা দলগুলি জলছাপযুক্ত সামগ্রী তৈরি করা শুরু করতে পারে যা শুধুমাত্র অনুমোদিত গবেষক এবং বিশেষজ্ঞ সংস্থাগুলির পর্যালোচনা করার ক্ষমতা থাকবে।
বৈশিষ্ট্যযুক্ত চিত্র: daily_creativity/Shutterstock
Leave a Reply