В API Grok появится невидимый водяной знак для текстовых ответов
SpaceXSI внедрит невидимый водяной знак в ответы моделей Grok через API. Изменение вступит в силу 7 ноября и, как пояснили в компании, связано с требованиями европейского Закона об искусственном интеллекте (EU AI Act).
Маркировка будет применяться к ответам семи моделей: grok-4.7, grok-4.6, grok-4.5, grok-4.3, grok-4.20-reasoning, grok-4.20-non-reasoning и grok-4.20-multi-agent. Водяной знак включат как на глобальном, так и на региональных адресах API.
Как работает маркировка
Водяной знак не добавляет к результату видимых символов, специальной разметки или скрытого текста. Во время генерации модель слегка меняет статистический выбор токенов, формируя особый шаблон, по которому впоследствии можно распознать происхождение текста.
Технология поддерживает обычные текстовые ответы, структурированный вывод и аргументы вызовов инструментов в Responses API и Chat Completions API. Распознавание носит статистический характер: чем длиннее текст, тем выше надёжность проверки. Доступ к API для анализа таких ответов SpaceXSI предоставляет по заявке.
Разработчикам не потребуется менять существующий код. Наличие маркировки будет указано в HTTP-заголовке x-watermark: true. По утверждению компании, водяной знак не должен заметно влиять на качество или скорость генерации.
Отключение для команд
Администраторы команд смогут отключать маркировку для отдельных моделей через консоль SpaceXSI. Настройка распространяется на все API-ключи команды, а изменения вступают в силу в течение пяти минут.
При отключении потребуется подтвердить, что команда подпадает под предусмотренное законом исключение, и взять на себя ответственность за маркировку генерируемого контента. Для некоторых команд отдельные модели будут недоступны для отключения водяного знака. Все изменения настроек записываются в журнал аудита.
Похожие подходы уже применяет OpenAI: компания начала помечать тексты, создаваемые ChatGPT и Codex. Её технология textGrain также незаметно меняет статистический шаблон токенов, выбранных моделью, чтобы впоследствии облегчить распознавание машинной генерации.
