AI Đã Tạo Ra Hàng Trăm Tỷ Hình Ảnh: Watermark Có Cứu Được Internet Khỏi Nội Dung Giả?

Có một con số đủ để khiến chúng ta phải nhìn lại cách Internet đang thay đổi: theo ước tính của Starling Lab, một phòng thí nghiệm nghiên cứu hợp tác giữa Đại học Stanford và Đại học Southern California, nhân loại phải mất đến năm 1975—tức khoảng 149 năm kể từ khi máy ảnh ra đời—để tạo ra tổng cộng khoảng 1,5 tỷ bức ảnh. Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) chỉ cần khoảng 18 tháng để tạo ra một lượng hình ảnh tương đương. Và đó mới chỉ là điểm khởi đầu. Mùa xuân năm nay, tại sự kiện Google I/O, Google cho biết các công cụ AI của hãng đã được sử dụng để tạo ra hơn 100 tỷ hình ảnh và video AI chỉ trong vài năm. Con số này cho thấy tốc độ sản xuất nội dung tổng hợp đang tăng nhanh đến mức chưa từng có trong lịch sử truyền thông. Đáng chú ý hơn, Google cũng công bố hàng loạt hợp tác nhằm mở rộng công nghệ SynthID—một hệ thống watermark kỹ thuật số được thiết kế để giúp nhận diện nội dung do AI tạo ra. Ý tưởng rất đơn giản: nếu chúng ta không thể ngăn AI tạo ra vô hạn hình ảnh và video, ít nhất chúng ta có thể đánh dấu chúng để người dùng biết đâu là nội dung tổng hợp. Nhưng liệu những watermark vô hình có thực sự đủ sức giải quyết bài toán nội dung AI?

Một dấu ấn gần như không thể xóa. Hiện nay, có hai hướng tiếp cận chính để xác định nguồn gốc của nội dung kỹ thuật số. Một là watermark vô hình, chẳng hạn như SynthID của Google. Hai là các hệ thống metadata về nguồn gốc nội dung, tiêu biểu là C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity). Google sử dụng cả hai phương pháp này. Tuy nhiên, chúng hoạt động theo những cách rất khác nhau. C2PA giống như một "hộ chiếu kỹ thuật số" gắn với tệp tin. Thông tin này được bảo vệ bằng mật mã, giúp xác minh nguồn gốc và lịch sử chỉnh sửa của nội dung. Nhưng nhược điểm là dữ liệu C2PA có thể dễ dàng bị loại bỏ. Chỉ cần chỉnh sửa và lưu lại một hình ảnh, hoặc đơn giản là chụp màn hình, thông tin metadata có thể biến mất. SynthID lại tiếp cận vấn đề theo cách khác. Thay vì chỉ lưu thông tin bên ngoài tệp, SynthID mã hóa dấu hiệu nhận diện trực tiếp vào các pixel của hình ảnh hoặc video, hoặc vào dạng sóng của tệp âm thanh. Điều này khiến watermark có khả năng tồn tại ngay cả khi nội dung bị nén, thay đổi kích thước hoặc chỉnh sửa. Theo Google, SynthID được thiết kế để chịu đựng những biến đổi thường xảy ra khi nội dung được chia sẻ nhiều lần trên Internet. Pushmeet Kohli, nhà khoa học của Google DeepMind, cho biết nhóm phát triển SynthID ngay từ đầu đã giả định rằng công nghệ này sẽ bị tấn công và tìm cách vượt qua. Vì vậy, họ đã thử nghiệm khả năng chống chịu của hệ thống trước nhiều hình thức chỉnh sửa khác nhau, từ cắt ảnh, thêm bộ lọc cho đến các biến đổi hình ảnh khác. Nếu đúng như vậy, SynthID có thể trở thành một lớp bảo vệ quan trọng trong thế giới mà hình ảnh AI ngày càng phổ biến. Nhưng để kiểm chứng điều đó, cần phải thử nghiệm thực tế. Điều gì xảy ra khi một hình ảnh AI bị chia sẻ hàng trăm lần? Để mô phỏng quá trình một hình ảnh bị truyền qua Internet trong thời gian dài, tôi sử dụng thư viện Python Pillow để mô phỏng việc mất dữ liệu sau nhiều lần tải xuống, nén và chia sẻ. Ở mỗi vòng lặp, hình ảnh được nén và thay đổi kích thước với các thông số ngẫu nhiên trong một phạm vi nhất định. Kết quả của vòng trước lại trở thành dữ liệu đầu vào cho vòng tiếp theo. Mục tiêu là tạo ra một phiên bản "tăng tốc" của quá trình một hình ảnh bị suy giảm chất lượng sau hàng trăm lần xuất hiện trên mạng xã hội, ứng dụng nhắn tin và các nền tảng trực tuyến. Thử nghiệm tập trung vào hai loại hình ảnh AI. Loại thứ nhất là hình ảnh được tạo hoàn toàn bằng AI từ đầu. Loại thứ hai là một bức ảnh thật nhưng được AI chỉnh sửa. Cả hai hình ảnh được tạo bằng Nano Banana Pro đều chứa watermark SynthID. Việc chỉnh sửa metadata cũng không thể loại bỏ dấu hiệu này. Sau hàng trăm vòng nén và chia sẻ mô phỏng, những hình ảnh ban đầu sắc nét dần trở thành những khối hình ảnh mờ và gần như không còn nhận ra được. Thế nhưng, điều đáng ngạc nhiên là sau 300 vòng mô phỏng, SynthID vẫn có thể được phát hiện trên cả hai hình ảnh. Thậm chí, việc chụp màn hình toàn bộ hình ảnh cũng không đủ để loại bỏ watermark. Vì dấu hiệu nhận diện được phân bố trên các pixel của hình ảnh, một phần watermark vẫn có thể được chuyển sang tệp mới. Điều này cho thấy SynthID có khả năng chống chịu khá ấn tượng trước những biến đổi thông thường. Nhưng nó không phải là bất khả xâm phạm.

SynthID cũng có giới hạn. Khi hình ảnh bị cắt xén đủ nhiều, watermark cuối cùng cũng có thể biến mất. Trong thử nghiệm, sau khoảng 300 vòng nén và biến đổi, việc cắt bỏ khoảng 20% hình ảnh đã đủ khiến SynthID không còn được phát hiện. Với mức cắt khoảng 50%, watermark có thể bị phá vỡ sớm hơn, sau khoảng 250 vòng nén. Nói cách khác, SynthID có thể sống sót qua một lượng chỉnh sửa đáng kinh ngạc, nhưng vẫn có giới hạn. Tuy nhiên, có một nghịch lý thú vị: đến thời điểm watermark không còn phát hiện được, chất lượng hình ảnh đã suy giảm nghiêm trọng. Một hình ảnh đã trải qua hàng trăm lần nén và chỉnh sửa thường trở nên mờ đến mức gần như vô dụng. Vậy có phải chúng ta đã giải quyết được vấn đề thông tin sai lệch do AI? Chưa. Watermark không phải là "viên đạn bạc" Khả năng chống chịu của SynthID rất đáng chú ý, nhưng watermark AI vẫn tồn tại nhiều vấn đề. Trước hết, SynthID không phải là công nghệ duy nhất. Meta cũng đã phát triển hệ thống watermark AI riêng, nhưng các thử nghiệm cho thấy watermark của những hệ thống khác có thể dễ dàng bị loại bỏ chỉ bằng một số thao tác cắt ảnh đơn giản. Điều này dẫn đến một vấn đề lớn: không phải mọi watermark đều có độ bền như nhau. Ngay cả Google cũng không tuyên bố SynthID là bất khả xâm phạm. Tài liệu nghiên cứu ban đầu của công nghệ này thừa nhận rằng hệ thống không được thiết kế để chống lại mọi cuộc tấn công có chủ đích. Nếu SynthID trở nên phổ biến hơn, nó cũng sẽ trở thành mục tiêu hấp dẫn hơn đối với những người muốn tìm cách vượt qua hệ thống. Đây có thể là một cuộc chơi mèo vờn chuột không có hồi kết. Google có thể liên tục thay đổi hoặc nâng cấp watermark để chống lại các phương pháp tấn công mới. Nhưng khi một hệ thống ngày càng phổ biến, động lực để tìm cách phá vỡ nó cũng sẽ tăng theo. Bản thân Google cũng thừa nhận rằng SynthID không phải giải pháp duy nhất cho bài toán xác thực nội dung. Một vấn đề khác: Có quá nhiều hệ thống watermark. Ngay cả khi các công ty AI lớn đều đồng ý sử dụng watermark, việc xác minh vẫn có thể trở nên phức tạp. Google, OpenAI, Runway và nhiều công ty khác có thể sử dụng những công nghệ liên quan, nhưng điều đó không có nghĩa là watermark của họ hoàn toàn tương thích với nhau. Một công cụ phát hiện có thể nhận diện watermark từ hệ thống này nhưng lại không nhận ra watermark từ hệ thống khác. Điều đó tạo ra một tình huống khó xử cho người dùng. Nếu bạn nhìn thấy một hình ảnh đáng ngờ, bạn phải biết nó được tạo ra bởi hệ thống nào để lựa chọn công cụ xác minh phù hợp. Nhưng nếu ngay từ đầu bạn không biết nguồn gốc của hình ảnh, việc lựa chọn công cụ trở nên gần như bất khả thi. Google hiện cũng giới hạn quyền truy cập vào hệ thống xác minh SynthID. Người dùng không có một công cụ kiểm tra công khai đơn giản hoặc API mở để quét hình ảnh tùy ý. Thay vào đó, việc xác minh được thực hiện thông qua Gemini. Số lần kiểm tra cũng bị giới hạn để ngăn người dùng thử nghiệm liên tục nhằm tìm cách vượt qua hệ thống. Trong bối cảnh AI ngày càng được sử dụng để tạo ra những hình ảnh giả nhằm xuyên tạc, bôi nhọ hoặc thao túng dư luận, đây là một hạn chế đáng suy nghĩ. Nếu một người đang cố xác minh một hình ảnh quan trọng, việc phải chờ đến ngày hôm sau để kiểm tra tiếp rõ ràng không phải là trải nghiệm lý tưởng. Nội dung AI đã "ra khỏi chiếc hộp." Nhưng có lẽ vấn đề lớn nhất nằm ở một thực tế đơn giản hơn nhiều: không phải tất cả nội dung AI đều có watermark. Có vô số công ty đang phát triển công cụ tạo ảnh và video. Không phải tất cả đều đồng ý sử dụng chung một tiêu chuẩn. Và quan trọng hơn, người dùng không nhất thiết phải sử dụng các dịch vụ AI của những tập đoàn công nghệ lớn. Ngày nay, có rất nhiều mô hình AI mã nguồn mở có thể chạy trực tiếp trên máy tính cá nhân và tạo ra hình ảnh mà không có bất kỳ dấu hiệu nhận diện nào. Những mô hình này có thể được sao chép, chia sẻ và cải tiến liên tục. Adam Rose, thành viên và cố vấn cấp cao của Starling Lab, cho rằng vấn đề không chỉ nằm ở những hình ảnh được tạo ra bởi Google hay OpenAI. Một thách thức lớn hơn là những người có thể tự chạy mô hình AI trên máy tính của họ. Điều đó có nghĩa là ngay cả khi tất cả các công ty AI lớn đều áp dụng watermark, Internet vẫn sẽ luôn tồn tại một lượng nội dung tổng hợp không được gắn nhãn. "Chiếc đèn thần AI" đã được mở nắp. Và không có cách nào đưa nó trở lại. Nguy hiểm nhất có thể là "cổ tức của kẻ nói dối" Khi watermark AI trở nên phổ biến, xã hội có thể mắc phải một sai lầm mới: cho rằng không có watermark đồng nghĩa với việc nội dung là thật. Đây là một giả định nguy hiểm. Một hình ảnh không có SynthID không nhất thiết là hình ảnh thật. Nó có thể được tạo bởi một mô hình AI khác, một công cụ mã nguồn mở hoặc một hệ thống không sử dụng watermark. Ngược lại, khi AI ngày càng phổ biến, những người bị cáo buộc bằng bằng chứng hình ảnh cũng có thể dễ dàng phủ nhận bằng cách nói: "Đó là AI." Đây chính là điều được gọi là "liar's dividend"—cổ tức của kẻ nói dối. Khi công nghệ giả mạo trở nên quá phổ biến, người ta không chỉ có thể tạo ra bằng chứng giả. Họ còn có thể khiến bằng chứng thật trở nên đáng ngờ. Một chính trị gia bị bắt gặp trong một hình ảnh bất lợi có thể tuyên bố rằng đó là AI. Một đoạn video thật có thể bị phủ nhận chỉ bằng hai chữ: "Fake news." Trong một thế giới tràn ngập nội dung tổng hợp, việc chứng minh một điều là thật có thể trở nên khó khăn hơn việc tạo ra một điều giả. Có lẽ chúng ta nên xác minh cái thật thay vì săn tìm cái giả. Đây là lúc C2PA trở nên đáng chú ý. Nếu watermark AI cố gắng trả lời câu hỏi: "Nội dung này có phải do AI tạo ra không?" Thì C2PA có thể giúp trả lời một câu hỏi khác quan trọng hơn: "Nội dung này đến từ đâu và chúng ta có thể chứng minh nguồn gốc của nó không?" C2PA hoạt động giống như một dấu niêm phong kỹ thuật số có thể phát hiện nếu dữ liệu bị can thiệp. Metadata được bảo vệ bằng mật mã có thể cung cấp thông tin về nguồn gốc của một hình ảnh, cách nó được tạo ra và những thay đổi đã được thực hiện. Điểm mạnh của phương pháp này là thay vì cố gắng xác định hàng tỷ nội dung giả trong một biển nội dung không rõ nguồn gốc, chúng ta có thể tập trung bảo vệ và xác minh những nội dung có giá trị cao. Đó có thể là một bức ảnh do phóng viên chụp tại hiện trường. Một đoạn video ghi lại một sự kiện quan trọng. Một hình ảnh được chụp bởi một thiết bị có khả năng xác thực nguồn gốc. Trong tương lai, những nội dung có bằng chứng xác thực rõ ràng có thể trở nên quý giá hơn rất nhiều.

Tương lai thuộc về nội dung có thể chứng minh được. Mike Caronna, một phóng viên ảnh kỳ cựu và thành viên của Starling Lab, chỉ ra một thực tế rất đơn giản: số lượng nội dung tổng hợp có thể được tạo ra gần như không giới hạn, trong khi khả năng tạo ra nội dung thực tế bằng máy ảnh vật lý vẫn có giới hạn. Chính sự khan hiếm đó có thể làm thay đổi giá trị của thông tin. Khi AI có thể tạo ra vô hạn hình ảnh, video và âm thanh chỉ từ vài dòng mô tả, thứ trở nên quý giá không còn là "nội dung" đơn thuần. Đó là nội dung có nguồn gốc rõ ràng. Nội dung có thể chứng minh được rằng nó thực sự tồn tại. Nội dung có thể xác nhận ai đã tạo ra nó, được tạo ra ở đâu, vào thời điểm nào và đã trải qua những chỉnh sửa gì. Đây có thể là hướng đi quan trọng hơn việc cố gắng gắn nhãn cho mọi sản phẩm AI trên Internet. Google đã cho biết hàng trăm tỷ hình ảnh và video của họ được gắn SynthID. Nhưng đó có thể chỉ là phần nổi của một tảng băng khổng lồ. Khi lượng nội dung AI tiếp tục tăng theo cấp số nhân, việc gắn nhãn tất cả nội dung giả có thể là một nhiệm vụ bất khả thi. Có lẽ câu hỏi quan trọng trong tương lai sẽ không còn là: "Hình ảnh này có phải do AI tạo ra không?" Mà sẽ là: "Chúng ta có bằng chứng nào để chứng minh rằng hình ảnh này là thật?" Watermark như SynthID chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong cuộc chiến chống lại nội dung giả mạo. Nhưng watermark không thể giải quyết toàn bộ vấn đề. Chúng ta cần một hệ sinh thái rộng hơn—bao gồm watermark, metadata, tiêu chuẩn xác thực nguồn gốc, thiết bị có khả năng ghi nhận provenance và những cơ chế giúp người dùng kiểm tra thông tin một cách minh bạch. Bởi vì trong một thế giới nơi AI có thể tạo ra nội dung vô hạn, sự thật sẽ trở thành thứ ngày càng khan hiếm. Và khi đó, giá trị lớn nhất không nằm ở việc chứng minh rằng một điều gì đó là giả. Mà nằm ở khả năng chứng minh rằng nó thực sự là thật.