รู้มั้ย AI มีลายเซ็นที่มนุษย์มองไม่เห็นใส่ไว้ในผลงาน

เบื้องหลังภาพสวย เพลงเพราะ หรือบทความที่คุณเห็นบนอินเทอร์เน็ต อาจมี “ลายเซ็นลับ” ของปัญญาประดิษฐ์ซ่อนอยู่ — ลายน้ำดิจิทัลที่มองไม่เห็นแต่ตรวจสอบได้ ถูกออกแบบมาเพื่อระบุว่า “นี่คือผลงานที่มาจาก AI” เพื่อความโปร่งใสและป้องกันการปลอมแปลง แต่ก็มีผลกระทบทั้งด้านดีและข้อถกเถียงสำหรับผู้ใช้เช่นกัน

AI กับ “ลายเซ็นดิจิทัล” คืออะไร?

ทุกครั้งที่ AI สร้างผลงาน — ไม่ว่าจะเป็นภาพ บทความ เสียง หรือวิดีโอ — นักพัฒนาหลายรายเริ่มฝังสิ่งที่เรียกว่า “Invisible Watermark” หรือ “Digital Signature” ลงไปในไฟล์โดยที่มนุษย์มองไม่เห็น เพื่อให้ระบบสามารถตรวจสอบย้อนกลับได้ว่า

“นี่คือผลงานที่สร้างขึ้นจาก AI ไม่ใช่ฝีมือมนุษย์”

แนวคิดนี้เกิดขึ้นเพราะความกังวลด้าน Deepfake, การปลอมข่าว, และ การละเมิดลิขสิทธิ์เนื้อหา ซึ่งเริ่มปะปนในโลกออนไลน์มากขึ้นทุกวัน

1. ภาพ (Image) — SynthID และ C2PA

Google DeepMind พัฒนาเทคโนโลยีชื่อ SynthID เพื่อฝังลายน้ำแบบมองไม่เห็นในพิกเซลของภาพโดยตรง

• ไม่มีผลต่อความคมชัดหรือสีของภาพ

• มนุษย์ดูไม่ออก แต่ระบบตรวจสอบของ Google อ่านได้

• ใช้งานจริงใน Gemini 2.5 Flash Image (ชื่อเล่น “Nano Banana”) และ AI Studio

ส่วนฝั่งอุตสาหกรรม มีมาตรฐานเปิดอย่าง C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) ที่ Adobe, Microsoft, Nikon และ OpenAI ร่วมกันผลักดัน เพื่อให้ทุกภาพจาก AI มีข้อมูลแหล่งที่มาแนบมาด้วย

ข้อดี:
• ช่วยแยกแยะภาพจริงกับภาพปลอมได้
• ป้องกัน Deepfake และข่าวปลอมในโลกออนไลน์
• เสริมความโปร่งใสในการใช้ผลงาน AI

ข้อเสีย:
• หากลายน้ำถูกฝังแม้ใน “ภาพที่แก้เล็กน้อย” อาจทำให้ผู้ใช้รู้สึกถูกติดตาม
• บางกรณีเครื่องมืออื่นครอบภาพหรือบีบอัด อาจทำให้ลายน้ำหาย

2. ข้อความ (Text) — ลายเซ็นทางสถิติ

AI ด้านภาษา เช่น GPT หรือ Gemini เคยทดลองใส่ “ลายเซ็น” ลงในข้อความผ่านรูปแบบการเลือกคำ (token probability) เพื่อให้ระบบตรวจจับได้ว่าเป็นข้อความจาก AI
เรียกว่า “Text Watermarking” เช่นเทคนิคของ OpenAI และงานวิจัยของ Google DeepMind

ข้อดี:
• ใช้ตรวจสอบได้ว่าข้อความนั้นมาจาก AI หรือไม่
• มีประโยชน์กับวงการการศึกษาและสื่อ เพื่อป้องกัน plagiarism

ข้อเสีย:
• ลายน้ำหายได้ทันทีเมื่อผู้ใช้ “พิมพ์ซ้ำ แปล หรือสรุปใหม่”
• เครื่องมือ paraphrase ทำลาย pattern ได้ง่าย
• ยังไม่ถูกนำมาใช้จริงใน ChatGPT หรือ Gemini รุ่นปัจจุบัน

3. เสียง (Audio) — ลายน้ำในคลื่นความถี่

เสียงที่สร้างโดย AI อย่าง AudioLM หรือ Meta Voicebox อาจมีการฝังโค้ดความถี่ต่ำลงในไฟล์เสียง เพื่อบอกว่า “เสียงนี้มาจากโมเดล AI”

ข้อดี:
• ป้องกันการปลอมเสียงคนจริงในคดีหรือข่าวปลอม
• ใช้พิสูจน์แหล่งที่มาของเสียงได้ในทางกฎหมาย

ข้อเสีย:
• บางเทคนิคอาจทำให้เสียงสูญเสียความคมบางช่วง
• เมื่อมีการอัดซ้ำหรือตัดต่อ ลายน้ำอาจหาย

4. วิดีโอ (Video) — SynthID เวอร์ชันใหม่

Google เริ่มใช้ SynthID for Video เพื่อฝังลายน้ำในทุกเฟรมของวิดีโอโดยไม่ทำลายคุณภาพภาพเคลื่อนไหว
ตอนนี้กำลังอยู่ในช่วงทดสอบกับ YouTube และ Gemini Video Labs เพื่อรับมือกับยุค AI Deepfake Video

ข้อดี:
• ตรวจสอบต้นทางของวิดีโอได้อย่างแม่นยำ
• ช่วยสื่อและองค์กรตรวจสอบความจริง

ข้อเสีย:
• ใช้ได้เฉพาะในระบบของ Google
• ยังไม่สามารถป้องกันการ “อัดซ้ำ” ผ่านหน้าจอได้ 100%

ผลกระทบต่อผู้ใช้ทั่วไป

การที่ AI เริ่มมี “ลายน้ำแบบมองไม่เห็น” ฝังอยู่ในผลงาน ส่งผลกระทบต่อผู้ใช้ในหลายมิติ ด้านหนึ่งถือเป็นพัฒนาการเชิงบวก เพราะช่วยสร้างความโปร่งใสให้โลกดิจิทัลมากขึ้น ผู้คนสามารถตรวจสอบได้ว่าภาพ เสียง หรือข้อความใดมาจาก AI จริง ลดโอกาสการปลอมแปลงข่าวหรือการสร้าง Deepfake ที่อาจทำลายชื่อเสียงผู้อื่น และยังช่วยให้สื่อมวลชนหรือหน่วยงานรัฐสามารถใช้เป็นหลักฐานตรวจสอบความถูกต้องของเนื้อหาได้อย่างเป็นระบบ

แต่อีกด้านหนึ่งก็มีข้อกังวลสำคัญ โดยเฉพาะในแง่สิทธิความเป็นเจ้าของผลงาน เพราะเมื่อ AI ฝังลายน้ำไว้ในภาพหรือข้อความ ผู้ใช้ที่นำเนื้อหานั้นไปปรับแต่งต่อ อาจถูกระบุโดยอัตโนมัติว่า “เป็นผลงานของ AI” แม้จะมีการสร้างสรรค์ใหม่เพิ่มเติมแล้วก็ตาม นอกจากนี้ยังมีประเด็นเรื่องความเป็นส่วนตัว เมื่อเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างอาจถูกตรวจสอบย้อนกลับได้จากลายน้ำที่ฝังอยู่โดยไม่รู้ตัว ซึ่งอาจทำให้บางคนรู้สึกว่ากำลังถูกติดตาม หรือถูกควบคุมโดยแพลตฟอร์ม

ดังนั้น “ลายน้ำของ AI” แม้จะเป็นก้าวสำคัญของความโปร่งใส แต่ก็ยังเป็นเส้นบาง ๆ ระหว่างการปกป้องความจริงกับการละเมิดอิสระของผู้สร้างสรรค์ ที่สังคมจำเป็นต้องหาสมดุลให้ได้ในอนาคตอันใกล้

บทสรุป

“ลายน้ำที่มองไม่เห็น” คือเครื่องมือใหม่ของยุค AI ที่สะท้อนความพยายามสร้างโลกดิจิทัลที่โปร่งใสและน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น แต่ก็เป็นเหมือน “ดาบสองคม” ที่ต้องใช้อย่างระมัดระวัง เพราะในขณะที่มันช่วยระบุความจริงได้ มันก็อาจกลายเป็นเครื่องมือที่ทำให้เส้นแบ่งระหว่าง “ความเป็นเจ้าของ” กับ “ความเป็นผู้ใช้” ยิ่งเบลอมากขึ้น