Hopp til innholdet
Norsk journal om kunstig intelligens 255 artikler Oslo --:--
TokenPrat
2 min lesetid Av TokenPrat-redaksjonen

Claude begynte å vannmerke tekst 2. august – her er hva vi faktisk vet

Fra 2. august 2026 vever Claude et usynlig mønster inn i tekst modellen genererer. Dette er ikke en spekulasjon eller et rykte – Anthropic har bekreftet det offisielt og publisert dokumentasjon om hvordan det fungerer.

Hvorfor: EU AI Act, ikke bare "EU-regler generelt"

Bakgrunnen er konkret: Artikkel 50(2) i EUs AI Act krever at output fra generative AI-systemer merkes maskinlesbart og gjøres oppdagbart som kunstig generert. Anthropic signerte EUs Code of Practice for transparens rundt AI-generert innhold, sammen med rundt 190 andre signaturer, inkludert Google, Meta, Microsoft, OpenAI og flere. Merkingen gjelder globalt for alle nylanserte Claude-modeller, ikke bare for brukere i Europa – noe Anthropic selv har vært tydelige på.

Hvordan det faktisk fungerer

Her kan vi faktisk være mer presise enn "et skjult mønster". Når en språkmodell genererer tekst, velger den mellom flere ord som alle er like gyldige i konteksten. Vannmerket fungerer ved å subtilt vri denne ordvalg-prosessen i et statistisk mønster – metoden er basert på SynthID-Text, opprinnelig utviklet av Google DeepMind. Mønsteret er ikke synlig for et menneske som leser teksten, og det følger med teksten hvis du kopierer og limer den inn andre steder.

For genererte filer (som .svg, .png og .jpg) brukes en annen metode: signert C2PA-metadata, samme åpne standard som allerede brukes av kameraprodusenter og bilderedigeringsverktøy. Denne kan derimot forsvinne ved formatkonvertering, omlagring eller skjermbilder.

Deteksjon: fortsatt begrenset tilgjengelig

Her stemmer usikkerheten i råteksten delvis: et offentlig deteksjons-API er varslet, men ikke live ennå. Anthropic er selv åpne om begrensningene – lett redigert, omskrevet eller oversatt tekst beholder kanskje ikke merket, og deteksjon gir en sannsynlighet, ikke et bevis. Merket inneholder ingen identifiserende informasjon – det kan ikke spores til en spesifikk person, organisasjon eller samtale, og det endrer ingenting ved eierskap eller juridisk ansvar for teksten.

Reaksjonene kom raskt

En interessant detalj råteksten ikke kunne vite: innen få timer etter kunngjøringen hadde en utvikler publisert et verktøy for å fjerne vannmerket, som siden har fått over 20 000 bokmerker på X og over 100 bidragsytere på GitHub. Andre har vist at det holder å oversette Claudes tekst til arabisk og tilbake for å fjerne merket. Det illustrerer godt hvorfor Anthropic selv er forsiktige med å kalle deteksjon for et "bevis".

Påvirker det kvaliteten på svarene?

Anthropic hevder påvirkningen er ubetydelig, akkurat som råteksten nevner. Det er verdt å presisere at dette er Anthropics egen påstand – det finnes foreløpig ikke uavhengige, systematiske tester som bekrefter eller avkrefter dette i detalj.

Ressurser

Del

Les videre

Forsiden →
Forelesningssal om natten med en tavle full av krittdiagrammer, en laptop og høye stabler med manuskripter
· Forskning

OpenAI slapp over 700 matematikkbevis på én dag – Lean sjekker rundt 42 prosent av dem

6. oktober la OpenAI ut 722 matematiske manuskripter laget av en intern modell uten navn. Det mest interessante er metoden: en AI som tenker i timevis per problem, og et maskinelt verktøy som skal skille holdbare bevis fra tull.

Studiomikrofon med lysende fargede lydbølger i et mørkt lydstudio
· Modeller

Ming 3.0 TTS: Beste åpne stemmekloner med MIT-lisens – men den snakker ikke norsk

Ant Group har sluppet to talemodeller som kloner stemmer, designer nye fra en beskrivelse og ler, sukker og nøler på kommando. Den minste har bare 0,5 milliarder parametere, og lisensen er så åpen som det går an. Men står norsk på ønskelista, må du vente.

Menneskehånd og robothånd som holder hver sin trekloss med samme grep
· Forskning

FlashDexRetarget: Én policy for tusen håndbevegelser – og 100 ganger mindre GPU-tid

Roboter med fingre trenger enorme mengder treningsdata, og den billigste kilden er opptak av mennesker som håndterer ting. Problemet er å oversette en menneskehånd til en robothånd. Et nytt prosjekt fra KAIST og Holiday Robotics gjør det med én felles modell i stedet for én per bevegelse, og bruker