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