Bỏ qua tới nội dung chính
Quay lại tin tức

Claude hiện gắn watermark vào mọi nội dung do nó tạo ra.

Analytics Vidhya· Vasu Deo Sankrityayan· 11/8/2026general

Trước tiên, hãy chọn dòng phù hợp với quý vị. Kể từ ngày 2 tháng 8 năm 2026, Claude sẽ đánh dấu tất cả nội dung trong quá trình tạo. Ví dụ, văn bản sẽ nhận được một hình mờ ẩn, trong khi các tệp sẽ nhận được một chữ ký. Anthropic đã cam kết tuân thủ Quy tắc thực hành về tính minh bạch của nội dung do AI tạo ra theo Đạo luật AI của Liên minh châu Âu (EU AI Act). Do đó, tất cả nội dung được tạo bởi các mô hình Claude sẽ mang một […]. Bài viết Claude giờ đây đánh dấu mọi thứ nó tạo ra xuất hiện lần đầu trên Analytics Vidhya.

Claude Content Watermarks: Nó là gì và làm thế nào để tránh Hội nghị AI tương lai nhất của Ấn Độ đã trở lại – Lớn hơn, Sắc nét hơn, Táo bạo hơn d : h : m : s Xem chi tiết Khóa học miễn phí Lộ trình học tập Chương trình tăng tốc Mới Chương trình GenAI Pinnacle GenAI Pinnacle Plus Tiên phong AI tác nhân Mới DeepSeek Hội nghị thượng đỉnh DataHack 2025 DHS 2026 Khóa học miễn phí Đăng nhập Chuyển chế độ Đăng xuất Chuẩn bị phỏng vấn Sự nghiệp GenAI Kỹ thuật nhắc lệnh (Prompt Engg) ChatGPT LLM Langchain RAG AI Agents Học máy (Machine Learning) Học sâu (Deep Learning) Công cụ GenAI LLMOps Python Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) SQL Dự án AIML Danh sách đọc Lộ trình học tập phân tích dữ liệu Cách trở thành nhà phân tích dữ liệu vào năm 2025: Lộ trình hoàn chỉnh Lộ trình học tập Tableau Lộ trình học tập toàn diện về Tableau vào năm 2025 Lộ trình học tập NLP Lộ trình học tập NLP toàn diện 2025 Lộ trình học tập nhà khoa học dữ liệu Lộ trình học tập để trở thành nhà khoa học dữ liệu vào năm 2025 Lộ trình học tập kỹ sư dữ liệu Lộ trình từng bước để trở thành kỹ sư dữ liệu vào năm 2025 Lộ trình học tập MLOps Lộ trình học tập MLOps toàn diện: Phiên bản 2025 Lộ trình học tập kỹ sư AI Lộ trình để trở thành kỹ sư AI vào năm 2025 Lộ trình học tập thị giác máy tính (Computer Vision) Lộ trình học tập toàn diện để thành thạo thị giác máy tính vào năm 2025 Lộ trình học tập AI tạo sinh (Generative AI) Lộ trình tốt nhất để học AI tạo sinh vào năm 2025 Lộ trình AI tạo sinh cho doanh nghiệp Lộ trình GenAI cho doanh nghiệp Lộ trình LLM Các mô hình ngôn ngữ lớn được giải mã: Lộ trình cho người mới bắt đầu Lộ trình học tập kỹ sư nhắc lệnh (Prompt Engineer) Lộ trình học tập để trở thành chuyên gia kỹ thuật nhắc lệnh Trang chủ LLM Claude hiện đánh dấu mọi thứ nó tạo ra Claude hiện đánh dấu mọi thứ nó tạo ra Vasu Deo Sankrityayan Cập nhật lần cuối: 11 tháng 8 năm 2026 5 phút đọc Đầu tiên, hãy chọn dòng phù hợp với bạn. Kể từ ngày 2 tháng 8 năm 2026, Claude đánh dấu tất cả nội dung trong quá trình tạo. Ví dụ, văn bản nhận được một hình mờ ẩn, trong khi các tệp nhận được một chữ ký. Anthropic đã cam kết tuân thủ Bộ quy tắc thực hành về tính minh bạch của nội dung do AI tạo ra của Đạo luật AI của EU. Do đó, tất cả nội dung do các mô hình Claude tạo ra sẽ mang một hình mờ có thể truy vết. Trong bài viết này, chúng tôi giải thích hình mờ là gì, tại sao nó tồn tại, cách thức hoạt động và cách xóa nó. Mục lục Những gì Claude đánh dấu (và ở đâu) Tại sao Anthropic đánh dấu nó Cách thức hoạt động của hình mờ Văn bản Mã Hình ảnh và tệp Cách xóa hình mờ của Claude Tình hình hiện tại Các câu hỏi thường gặp Những gì Claude đánh dấu (và ở đâu) Bài luận, mã và hình ảnh của bạn đều nhận được dấu hiệu. Cụ thể, văn bản có hình mờ ẩn, trong khi các tệp có chữ ký. Điều này áp dụng cho Claude, Claude Code, Cowork, Tag, API và cả ba nền tảng đám mây. Hơn nữa, nó áp dụng trên toàn thế giới. Mặc dù Anthropic đã tạo ra những nỗ lực này để đáp ứng Đạo luật AI của EU cho các dịch vụ ở châu Âu, nhưng hiệu ứng đánh dấu này vẫn theo các mô hình trên toàn cầu. Tại sao Anthropic đánh dấu nó Anthropic đã ký Đạo luật AI của Liên minh châu Âu (EU AI Act) về tính minh bạch của nội dung do AI tạo ra. Do Điều 50 của Đạo luật có hiệu lực từ ngày 02/8/2026, Anthropic đã ký với tư cách là nhà cung cấp mô hình và nhà cung cấp hệ thống. Các mô hình ra mắt tại EU kể từ ngày đó sẽ bao gồm các dấu hiệu nhận biết ngay khi phát hành. Trong khi đó, các mô hình trước đó vẫn trong giai đoạn chuyển tiếp. Tuy nhiên, tất cả các mô hình do Anthropic cung cấp sẽ trải qua sự thay đổi này. Cách thức hoạt động của công nghệ thủy vân (Watermarking) Dưới đây là cách tiếp cận công nghệ thủy vân trên các phương tiện dữ liệu khác nhau: Văn bản Hãy xem xét các cụm từ sau: Trình biên dịch đã từ chối bản vá. (PLAIN) Bản vá đã bị trình biên dịch từ chối. (PASSIVE VOICE) Trình biên dịch sẽ không chấp nhận bản vá. (VERB SWAPPED) Trên thực tế, ba câu này truyền tải cùng một ý nghĩa. Claude chọn phiên bản phù hợp nhất cho dấu thủy vân ẩn. Dấu thủy vân sẽ là một mẫu tạo ra một hạt giống (seed) hoặc một loại mẫu nào đó mà khi được phát hiện sẽ được nhận diện. Đây không phải là phương pháp chính xác mà Claude sử dụng, nhưng nó minh họa mức độ đơn giản của việc đánh dấu nội dung văn bản. Để biết các cách thực tế để đạt được điều này, hãy đọc phần tiếp theo. Kỹ thuật giấu tin (Steganography) cho các điểm chuẩn (benchmarks) Mã hóa bit có ý nghĩa nhỏ nhất (Least-significant-bit encoding) ẩn một thông điệp trong hình ảnh bằng cách điều chỉnh giá trị màu của mỗi pixel một đơn vị. Không người xem nào nhận thấy sự khác biệt. Thay vào đó, bất kỳ ai giữ khóa đều có thể đọc được thông điệp. Công nghệ thủy vân văn bản sử dụng cùng một logic, với việc lựa chọn từ ngữ thay thế cho các giá trị pixel. Tín hiệu ẩn bên trong các biến thể mà người đọc bỏ qua. Mã nguồn Hãy xem xét các dòng sau: for (let i = 0; i < users.length; i++) for (let idx = 0; idx < users.length; idx++) for (let index = 0; index < users.length; index++) Trình biên dịch xử lý ba cách viết biến này (của i) giống hệt nhau. Người đánh giá đọc qua chúng mà không dừng lại. Do đó, Claude chọn phiên bản mà mẫu ẩn yêu cầu. Sự tự do này tồn tại ở bất cứ nơi nào một tên gọi là một lựa chọn chứ không phải một quy tắc: getUserById so với fetchUser, data so với result, hoặc các cách diễn đạt bình luận khác nhau (bình luận là một yếu tố lớn). Đây không phải là phương pháp chính xác mà Claude sử dụng, nhưng nó cho thấy tại sao mã nguồn có thể mang một dấu hiệu và tại sao các đoạn mã ngắn lại mang chúng kém hiệu quả. Hình ảnh và tệp Mỗi tệp mang hai lớp. Một là nội dung: các pixel mà người xem nhìn thấy. Lớp còn lại là một tiêu đề (header), một khối các trường có cấu trúc nằm phía trước nội dung để mô tả nó. Dữ liệu nội dung lưu trữ thông tin pixel Không có phần nào trong số đó chạm vào một pixel. Thật vậy, hình ảnh hiển thị giống hệt nhau cho dù tiêu đề đầy đủ hay đã bị loại bỏ. C2PA (thuật toán cho công nghệ thủy vân) chiếm cùng một lớp. Khi Claude tạo ra một hình ảnh, một bản kê khai (manifest) sẽ được đưa vào tiêu đề. Điều này bao gồm công cụ đã tạo ra nó, thời gian,

Nguồn tin: Analytics Vidhya — Tác giả: Vasu Deo Sankrityayan. Bản dịch tiếng Việt do AI thực hiện, có thể có sai sót.