Spymarks：AI 媒體中隱形追蹤的演進

Spymarks 代表從真實性驗證轉向秘密的使用者追蹤

雖然傳統水印是用來主張所有權或驗證真實性的可見標記，但 spymark 是嵌入在數位媒體中的隱藏訊號，可在使用者不知情或未同意的情況下，將作品追溯至特定個人。此技術讓平台能將資料庫識別碼——連結至全名、IP 位址及其他個人資料——直接嵌入檔案的像素、波形或文字選擇中。

跨模態的技術實作

Spymarking 利用隱寫術原理，將資料隱藏在媒介的雜訊或頻率領域中，使訊號對人類而言無法察覺，但機器仍可讀取。

圖像與影片 Spymarking

現代系統能在圖像中嵌入大量資料。例如，Google 的 SynthID-O 可在 512x512 像素的圖像中編碼 136 位元的資料，提供足夠空間存放 64 位元的資料庫識別碼與 72 位元的錯誤校正資料。這些標記通常嵌入頻率領域，使其能抵禦常見的編輯與壓縮。

音訊 Spymarking

音訊 spymark 通常聽不見，可透過修改時間域中的音訊波形、改變頻率域中的特徵，或兩者結合來實現。像 audiowmark（起源於 2018 年）之類的工具可隱藏受 AES 金鑰保護的 128 位元資料，確保只有金鑰持有者才能解碼追蹤資訊。

文字 Spymarking

基於文字的 spymark 透過引導文字選擇來創造可檢測的統計模式。透過在同義詞之間做選擇（例如選擇「winding」而非「curving」），AI 可以編碼二進位資料，對應至包含作者身分、日期及其他元資料的資料庫金鑰。

Spymarks 與傳統元資料和水印的對比

Spymarks 在可見性與控制權方面，與可見水印及標準元資料（如 EXIF 或 ID3 標籤）有根本上的差異。

特性	可見水印	標準元資料（EXIF/ID3）	Spymark
可見性	高（使用者可見）	隱藏（但為標準化）	無形（無法察覺）
控制權	明顯/可移除	可檢視/可編輯	不透明/持久
目的	所有權/真實性驗證	組織/技術資料	秘密追蹤

與可被標準工具清除的 EXIF 標籤不同，spymarks 是嵌入在檔案的實際內容中。這使得它們對元資料移除及某些類型的編輯具有高度韌性，即使使用者試圖「清理」檔案，追蹤訊號仍會留存。

隱私影響與風險

spymarking 的普及對匿名性與資訊自由流動構成重大風險。若每則社群媒體貼文或分享的檔案都攜帶與帳戶連結的 spymark，便可能重構內容傳播的完整路徑。

對吹哨人與異議人士的風險

由於 spymarks 無形且持久，對吹哨人尤其危險。一份包含 spymark 的洩密文件或螢幕截圖，即使移除了檔案的元資料，仍可追溯至原始接收者。

商業濫用的潛在風險

社群討論指出，spymarks 可能被用於激進的廣告歸因。若硬體驅動程式或作業系統層級的工具持續掃描這些訊號，廣告商便能精確追蹤 spymarked 廣告何時出現在使用者螢幕上，從而繞過傳統的瀏覽器追蹤機制。

社群觀點與反駁意見

雖然《Spymarks, Not Watermarks》的作者認為此技術純粹具有敵意，但其他觀點則認為其具有潛在用途：

• AI 檢測： 有人認為，在深度偽造盛行的時代，spymarks 若能識別 代理（AI 模型）而非 使用者，將是識別 AI 生成內容的淨收益。
• 著作權保護： 有人建議，創作者可利用這些工具證明其作品在未經同意的情況下被用於 AI 訓練資料集。
• 技術懷疑論： 有些使用者指出，這些標記可透過「類比漏洞」（例如拍攝螢幕畫面）或在檔案中加入足夠的熵/雜訊來清除訊號。

"沒有水印或 spymark 並不能證明來源不是 AI 生成的。但沒有，則提供了證據，證明它不是。"

歷史先例

Spymarking 並非新概念，而是透過生成式 AI 而被擴大應用。歷史範例包括：

• 印表機追蹤點： 自 1980 年代以來，部分印表機已嵌入黃色追蹤點（機器識別碼），用以識別印表機及列印時間。
• 企業洩密者識別： 公司長期在內部文件與電影試映片中使用獨特的無形水印，以識別哪位員工洩漏了特定檔案的副本。