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Gemini模型的水印技术已经实施了一段时间，令人印象深刻的是它还没有影响到实际使用。甚至论文的作者在结尾也讨论到，可靠的水印技术仍然是不可能的，你认为这是朝着可靠检测大型语言模型（LLM）生成内容迈出的重要一步吗？

讨论总结

本次讨论围绕DeepMind与HF合作将水印引入模型推理展开。其中涉及到Gemini模型已有的水印情况，有人认为未影响使用表明无人使用Gemini。还有对水印检测可靠性的质疑，如在众多未使用水印的模型存在时难以可靠检测，且水印会给人虚假安全感。此外，有人提出水印去除方法，也有观点认为水印实用性低，还有人表达对水印相关内容的好奇等，讨论氛围较为复杂，有反对、怀疑、调侃，也有好奇的态度。

主要观点

  1. 👎 对DeepMind与HF合作将水印引入模型推理表示不喜欢
    • 支持理由：无（直接表明态度）
    • 反对声音：无（直接表明态度）
  2. 👎 认为这种合作让API感觉不可信
    • 正方观点：无（直接表明态度）
    • 反方观点：无（直接表明态度）
  3. 🤔 认为学术界应改进对AI相关内容的测试重点，应从测试AI转变为测试质量
    • 支持理由：如果是AI可生成的，应改进测试而非验证限制
    • 反方观点：无（未提及明显反对）
  4. 🤨 质疑在众多模型未使用水印的情况下检测生成内容的可靠性
    • 支持理由：存在众多未使用水印的模型，难以可靠检测
    • 反方观点：无（未提及明显反对）
  5. 😒 给文本生成添加水印是无意义且愚蠢的
    • 支持理由：在聊天界面空间不足等理由
    • 反方观点：无（未提及明显反对）

金句与有趣评论

  1. “😂 Rei1003：I don’t like this at all.”
    • 亮点：直接表达对DeepMind与HF合作水印引入的不喜欢态度。
  2. “🤔 Billy462：Makes apis feel very untrustworthy.”
    • 亮点：简洁表达这种合作让API不可信的观点。
  3. “👀 abhuva79: I do not understand the purpose of this. How can you reliably detect generated content when there are a pletora of other models available that do not use this. This gives a false sense of security.”
    • 亮点：清楚阐述对水印检测可靠性的质疑以及水印带来虚假安全感。
  4. “💡 Original_Finding2212：The problem is with academia testing for AI instead of testing for quality. \nIf it’s AI producible, improve your tests, not your validation restrictions”
    • 亮点：提出学术界对AI测试应转变重点的有深度观点。
  5. “😎 bittytoy: this just proves no one is using Gemini”
    • 亮点：从Gemini水印未影响使用得出没人使用Gemini的独特观点。

情感分析

总体情感倾向偏负面。主要分歧点在于对水印引入模型推理这件事的看法，有的认为毫无意义、不可信，有的则未明确反对。可能的原因是大家从不同角度看待水印技术，如从技术实用性、检测可靠性、对学术测试的影响等方面。

趋势与预测

  • 新兴话题：水印与现代模型架构本身可能存在的关系（即使不明确添加水印也可能实现某种水印）可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果水印技术不能很好地发展完善，可能导致在应对LLM生成内容方面存在困难，影响对虚假信息的管控等。

详细内容：

《关于模型推理中引入水印技术的热门讨论》

在 Reddit 上，一则关于“DeepMind 与 HF 合作将水印技术引入模型推理”的帖子引起了广泛关注。该帖提供了链接https://huggingface.co/blog/synthid-text ，并提出疑问：尽管论文作者认为可靠的水印技术仍未实现，但这是否是迈向可靠检测 LLM 生成内容的重要一步？此帖获得了众多点赞和大量评论。

讨论焦点主要集中在对水印技术的看法和其实际应用的可能性。有人表示：“我一点都不喜欢这个。”也有人认为：“这让 API 感觉非常不可信。”还有用户提出：“学生现在因使用 AI 仍会被标记，但测试方法不管用。”

有观点指出：“问题在于学术界是测试是否为 AI 生成，而不是测试质量。如果是 AI 可生成的，应该改进测试，而非验证限制。”也有人质疑：“我不明白这有什么目的。当有大量其他未使用此技术的模型可用时，如何可靠地检测生成的内容？这给人一种错误的安全感。”

不过，也有人看到了其可能的用途：“我能看到的一个用途是确定工具执行等是否来自您的模型，而不是通过攻击注入。”

针对如何克服水印的问题，有人说：“将文本翻译成另一种语言，再翻译回英语，水印就拜拜了。”还有人提到：“只需稍微改写一下就行。”

对于此技术在实际中的应用，有人认为：“模型提供者必须启用水印，用户必须接受无重大更改的文本，然后检查器必须对照原始模型进行检查。如果其中任何一步失败，那么水印就毫无作用。”

讨论中的共识在于大家对水印技术的效果和实用性存在较大的疑虑。特别有见地的观点如：“对于所有水印实验，我们使用相同的基于滑动窗口的随机种子生成器。”这丰富了讨论的技术层面内容。

总的来说，关于模型推理中引入水印技术的讨论充满了争议和思考，其实际效果和应用前景仍有待观察和探讨。