أزل علامة إنستغرام "صُنع بالذكاء الاصطناعي"

كيف يكتشف إنستغرام المحتوى المُولّد بالذكاء الاصطناعي

يستخدم إنستغرام إشارات متعددة لاكتشاف المحتوى المولد بالذكاء الاصطناعي. والطريقة الأساسية هي قراءة بيانات اعتماد محتوى C2PA — وهي بيانات وصفية مشفّرة تشهد على كيفية إنشاء الصورة. وعندما ينشئ مولد صور بالذكاء الاصطناعي صورة، فإنه (في الحالة المثالية) يضمّن بيان C2PA يصمها بأنها مولدة بالذكاء الاصطناعي. ويقرأ إنستغرام هذا البيان عند الرفع ويطبق تسمية "صُنع بالذكاء الاصطناعي" تلقائيًا. كما يستخدم إنستغرام نماذج الكشف بالذكاء الاصطناعي الخاصة به التي تحلل خصائص الصورة، ويحترم حقول بيانات IPTC الوصفية التي تشير إلى مشاركة الذكاء الاصطناعي. وبالإضافة إلى ذلك، إذا كنت تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Meta، يتم وضع علامة على المحتوى تلقائيًا في نظامهم. إن فهم طرق الكشف هذه هو الخطوة الأولى لإدارة كيفية تصنيف المحتوى الخاص بك.

ما الذي يؤدي إلى ظهور تسمية "صُنع بالذكاء الاصطناعي"؟

يمكن لعدة إشارات بيانات وصفية محددة أن تؤدي إلى ظهور تسمية الذكاء الاصطناعي في إنستغرام. وتُعد بيانات C2PA التي تحمل تأكيدات "مُولّد بالذكاء الاصطناعي" أو "مُعدّل بالذكاء الاصطناعي" المحفّز الأكثر مباشرة. كما أن حقول IPTC مثل "نوع المصدر الرقمي" المضبوط على "trainedAlgorithmicMedia" ستؤدي إلى التصنيف. وبيانات XMP الوصفية من Adobe Firefly أو أدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى التي تحتوي على معلومات المولّد. وحتى علامات "البرنامج" في EXIF التي تسمي تطبيقات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تساهم. ومن المهم ملاحظة أن التسمية قد تظهر حتى للصور التي خضعت فقط لرتوش خفيف بأدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي (مثل التعبئة التوليدية في Photoshop أو ممحاة الذكاء الاصطناعي في الهاتف) — وليس فقط للصور المولدة بالكامل بالذكاء الاصطناعي. وقد تسبب هذا في إحباط المصورين الذين تُصنّف صورهم الحقيقية على أنها مولدة بالذكاء الاصطناعي بسبب تعديلات طفيفة بمساعدة الذكاء الاصطناعي. تُظهر لك أداتنا بالضبط الإشارات الموجودة في صورتك.

مشكلة النتائج الإيجابية الخاطئة

أصيب العديد من المصورين والمبدعين بالإحباط بسبب تسميات "صُنع بالذكاء الاصطناعي" غير الصحيحة على صورهم الفوتوغرافية الحقيقية. ويحدث هذا لأن الكاميرات وبرامج التحرير الحديثة تستخدم بشكل متزايد ميزات مدعومة بالذكاء الاصطناعي: تقليل الضوضاء والتحسين التلقائي وإزالة العناصر وحتى التعديلات الأساسية قد تتضمن التعلم الآلي. وعندما تكتب هذه الأدوات بيانات وصفية تشير إلى معالجة بالذكاء الاصطناعي، لا يستطيع نظام إنستغرام التمييز بين "صورة حقيقية محسّنة بالذكاء الاصطناعي" و"صورة مولدة بالكامل بالذكاء الاصطناعي". والنتيجة هي تصنيف خاطئ للتصوير الفوتوغرافي الأصيل، مما قد يضر بمصداقية المبدع. وإذا كانت صورك الحقيقية تُصنّف بشكل غير صحيح، فيمكن لأداتنا تحديد إشارات البيانات الوصفية المسببة للمشكلة وإزالة مؤشرات الذكاء الاصطناعي المضللة مع الحفاظ على بقية البيانات الوصفية الخاصة بك.

متى يجب عليك الاحتفاظ بتسمية الذكاء الاصطناعي

نريد أن نكون واضحين: إذا كان المحتوى الخاص بك مولدًا بالفعل أو معدّلًا بشكل كبير بواسطة الذكاء الاصطناعي، فيجب تصنيفه على هذا النحو. فالشفافية بشأن المحتوى المولد بالذكاء الاصطناعي مهمة للحفاظ على الثقة عبر الإنترنت، وفي العديد من الولايات القضائية قد يكون الإفصاح مطلوبًا قانونًا (خاصة للإعلانات أو الأخبار أو المحتوى السياسي). صُممت أداتنا لتصحيح النتائج الإيجابية الخاطئة — أي إزالة إشارات الذكاء الاصطناعي من المحتوى غير المولد بالذكاء الاصطناعي فعليًا — وليس لخداع المشاهدين بشأن المحتوى المولد بالذكاء الاصطناعي. ويمكن أن تترتب على تقديم الصور المولدة بالذكاء الاصطناعي على أنها صور فوتوغرافية حقيقية عواقب وخيمة، من انتهاك سياسات المنصات إلى المسؤولية القانونية. استخدم أداتنا بمسؤولية: نظّف البيانات الوصفية المضللة من صورك الأصلية، لكن لا تستخدمها لإخفاء التوليد بالذكاء الاصطناعي.

أفضل الممارسات للمبدعين

لتجنب تسميات الذكاء الاصطناعي غير المرغوب فيها، انتبه إلى سير عمل التحرير الخاص بك. فإذا كنت تستخدم أدوات تنقيح مدعومة بالذكاء الاصطناعي، فتحقق من البيانات الوصفية التي تضمّنها — فقد ترغب في تنظيف إشارات الذكاء الاصطناعي قبل الرفع إلى إنستغرام مع الحفاظ على بقية البيانات الوصفية سليمة. وبالنسبة للمحتوى المولد بالكامل بالذكاء الاصطناعي الذي تريد مشاركته بشفافية، اترك بيانات C2PA سليمة حتى تظهر التسمية بشكل صحيح. واحتفظ بسجلات لملفاتك الأصلية لتتمكن من إثبات الأصالة إذا تم الطعن في التسمية. وإذا كنت مصورًا محترفًا، ففكر في إضافة معلومات واضحة عن حقوق النشر والاتصال في IPTC لإثبات المصدر. ودقق صورك بانتظام باستخدام عارضنا لفهم الإشارات التي تحتويها قبل الرفع. فالهدف ليس التلاعب بالنظام — بل ضمان تصنيف دقيق يعكس الواقع.