SynthID Text 是谷歌DeepMind 推出的文本水印技术，用在识别和验证由大型语言模型（LLM）生成的文本。基于细微调整生成过程中的Token概率分数嵌入几乎无法察觉的水印，在不影响文本质量和用户体验的情况下，实现高检测精度。SynthID Text 基于Tournament采样算法，支持非失真和失真两种模式，能在大规模生产系统中用极低的额外计算开销实现。技术已成功应用于Gemini和Gemini Advanced系统，为使用AI技术提供新的可能性。
SynthID Text 的主要功能文本水印嵌入：能在大型语言模型（LLM）生成的文本中嵌入数字水印，水印用在标识和验证文本来源。质量保持：在嵌入水印的过程中，保持文本的原有质量和自然流畅性，不影响阅读体验。高检测精度：水印设计让嵌入的水印能被高效检测出来，识别文本是否由特定的LLM生成。最小化延迟：水印过程设计为对生成文本的延迟影响极小，适于实时或大规模文本生成场景。不影响LLM训练：水印过程仅在文本生成时的采样阶段进行修改，不影响模型的训练过程。SynthID Text 的技术原理采样算法修改：SynthID Text 用修改大型语言模型（LLM）的采样算法嵌入水印。在生成文本时，模型根据概率分布选择下一个Token，SynthID Text 在这一过程中调整概率，嵌入难以察觉的水印。Tournament采样：SynthID Text 用Tournament采样算法，算法用模拟锦标赛过程选择Token。在每一轮中，随机选择多个Token，根据与水印函数相关联的分数选择胜者，过程会进行多轮，直到最终选出一个Token作为输出。随机种子生成：在文本生成的每一步中，SynthID Text 需要一个随机种子影响Token的选择。种子是基于先前的文本和水印密钥生成的，确保水印的随机性和不可预测性。非失真配置：SynthID Text 能配置为非失真模式，在保持文本质量的同时嵌入水印。水印的嵌入不会影响文本的原始概率分布，保证文本的自然性和连贯性。水印检测：在检测阶段，SynthID Text 基于计算文本的统计特征（即g值）确定文本是否包含水印。如果文本包含水印，统计特征将显示出与水印函数相一致的偏差。SynthID Text 的项目地址论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-08025-4SynthID Text 的应用场景内容验证：在新闻、出版和学术领域，验证文章是否由人类撰写或由AI生成，确保内容的可信度。教育评估：在教育环境中，帮助检测学生提交的作业是否用AI生成的文本，维护学术诚信。法律和合规：在法律领域，S检测法律文件或合同中是否含有AI生成的文本，确保法律文件的合法性和有效性。社交媒体：在社交媒体平台上，帮助识别和标记由AI生成的内容，防止误导信息的传播。客户服务：在自动化客户支持系统中，区分自动生成的回复和人工回复，提高客户服务质量。 
