스크립트
00:00:00Gestern hat Anthropic also Fable 5.1 veröffentlicht, und das ist das erste Modell, das sie herausgebracht haben,
00:00:04das nun alles, was es erstellt, mit einem Wasserzeichen versehen. Und heute zeige ich Ihnen, wie Sie das loswerden
00:00:10können. Aber sprechen wir zuerst darüber, was dieses Wasserzeichen überhaupt ist, denn es ist ein bisschen
00:00:14irreführend, es überhaupt als Wasserzeichen zu bezeichnen, warum es überhaupt da ist und wie es funktioniert.
00:00:19Denn wenn Sie das verstehen, dann macht die Lösung, um dieses Wasserzeichen zu umgehen, viel
00:00:23mehr Sinn. Nun, warum müssen wir uns überhaupt damit befassen? Nun, das liegt daran, dass dies
00:00:26im Einklang mit einem EU-KI-Gesetz steht, das im Wesentlichen alle großen Spitzenlabore unterzeichnet haben,
00:00:31mit Ausnahme von XAI. Und dieses Gesetz besagt, dass sie – und mit „sie“ ist die EU gemeint –
00:00:38eine Möglichkeit benötigen, um festzustellen, ob ein Text oder eine Ausgabe von KI erstellt wurde.
00:00:43Und um dies zu tun, hat Anthropic allen Ausgaben von Modellen, die nach dem 2. August 2026 veröffentlicht wurden,
00:00:50ein Wasserzeichen hinzugefügt, was eben auf Fable 5.1 zutrifft. Anthropic behauptet nun, dies habe keine
00:00:56praktischen Auswirkungen auf die tatsächliche Ausgabe, die Sie erhalten, und dass es sehr begrenzt sei,
00:00:59was die Änderungen angeht, wenn wir über Code sprechen. Aber wie funktioniert das Ding eigentlich? Und warum
00:01:03habe ich es überhaupt als irreführend bezeichnet? Die Strategie von Anthropic zum Einbetten dieser Wasserzeichen
00:01:07in seine Ausgaben basiert auf einem Papier von Google aus dem Jahr 2024 namens „Scalable Watermarking
00:01:13for Identifying Large Language Model Outputs“. Nun, das ist ein relativ technisches Papier. Es befasst sich
00:01:19mit dem turnierbasierten Wasserzeichen von SynthID. Aber lassen Sie mich Ihnen ein einfaches mentales Modell an die Hand geben,
00:01:25das Sie verinnerlichen können. Wie Sie wissen, basieren große Sprachmodelle und deren Ausgaben auf Wahrscheinlichkeiten,
00:01:29und es ist ein gewisses Maß an Zufall im Spiel. Wenn ich ihm einen Satz gebe wie „Sie ist blank“ und es diesen
00:01:34vervollständigen muss, dann hat es eine Liste von Wörtern, die es möglicherweise verwenden könnte, um diesen Satz zu beenden.
00:01:41Und nehmen wir an, diese Wörter sind wunderschön, atemberaubend, hinreißend und hübsch. In Wirklichkeit
00:01:48hat jedes dieser Wörter einen unterschiedlichen Prozentsatz oder eine unterschiedliche Wahrscheinlichkeit,
00:01:54die damit verbunden ist, was das große Sprachmodell auswählt. Ein Begriff, den Sie oft hören werden, ist Softmax,
00:01:58zu verstehen, dass all diesen Wörtern eine Wahrscheinlichkeit zugewiesen ist, welches davon das
00:02:04große Sprachmodell auswählen wird. Für dieses Gedankenspiel möchte ich, dass Sie sich vorstellen, alle hätten
00:02:08Jedes dieser Wörter zur Vervollständigung des Satzes hat also eine Wahrscheinlichkeit von 25 %, ausgewählt zu werden.
00:02:14Normalerweise, bevor das Wasserzeichen eingeführt wurde, würde es einfach eines davon auswählen.
00:02:20Nehmen wir also an, es wirft den vierseitigen Würfel und wählt wunderschön. Ziemlich cool, oder? Es hatte eine Chance von 25 %,
00:02:26alle hatten die gleiche Chance, ausgewählt zu werden. Aber jetzt arbeiten wir in einem anderen System, und dieses System
00:02:31ist das Wasserzeichensystem. Mit dem Wasserzeichensystem können wir uns immer noch an derselben Stelle befinden, an der ich sage:
00:02:38Hey, ich möchte, dass du den Satz vervollständigst: „Sie ist blank“, und du hast vier Optionen, richtig? Und nehmen wir
00:02:42wieder an, es sind diese vier Wörter und sie haben dieselbe Wahrscheinlichkeit. Wenn wir das Wasserzeichenkonstrukt hinzufügen,
00:02:49wird es im Wesentlichen diesen Würfel manipulieren. Wenn dies irgendeine Art von
00:02:54vierseitigem Würfel ist, dann wird es sagen: Hm, für Wasserzeichenzwecke hat „wunderschön“ nun
00:03:0150 % und „hinreißend“ 30 %. Wenn wir also eine Art Wasserzeichensystem hinzufügen,
00:03:10werden bestimmte Wörter ausgewählt und stärker gewichtet. Und weil bestimmte Wörter stärker gewichtet werden,
00:03:15wenn das große Sprachmodell sie auswählt, nun, diese Wörter werden dann
00:03:19häufiger auftauchen, richtig? Unter Verwendung eines Wasserzeichensystems wird es meistens heißen: Sie ist
00:03:25wunderschön. Sie als Endbenutzer haben nun keine Ahnung, was diese Wörter sind und welche Wörter stärker gewichtet werden.
00:03:32Aber jemand, der den Schlüssel, den geheimen Wasserzeichenschlüssel besitzt, kann das erkennen. Nun,
00:03:40sie können es nicht mit absoluter Sicherheit erkennen, denn genau wie zuvor gab es immer eine Chance,
00:03:45dass es heißt: Sie ist wunderschön. Sie wissen nicht unbedingt, dass es eine höhere
00:03:49Chance aufgrund des Wasserzeichens hatte. Aber eine Person mit dem Schlüssel weiß, welche Wörter stärker
00:03:55gewichtet wurden. Und das gibt ihnen dann eine gewisse Wahrscheinlichkeit, die dem Benutzer mit dem Schlüssel,
00:04:01also europäischen Regulierungsbehörden, sagt: Okay, es besteht eine 90-prozentige Chance, eine 100-prozentige Chance, eine 99-prozentige Chance, dass dieser
00:04:09Text mit Claude oder mit KI verfasst wurde. So funktioniert das. Nun,
00:04:15die Idee hierbei ist, dass diese Wörter, die das Modell auswählt und durch das Wasserzeichen stärker gewichtet,
00:04:20die Gesamtbedeutung des Satzes nicht verändern. Es ändert nicht Ihre Ausgabe.
00:04:24Es ändert nicht Ihre Leistung. Und wenn wir speziell über Code sprechen, wird es den Code nicht verändern,
00:04:28wenn es das Aussehen der Ausgabe beeinflussen würde. Und es wird keine Fakten verändern.
00:04:34Wenn es heißt: Dieses historische Ereignis hat sich am 8.10. ereignet. Nun,
00:04:41es wird diese Formulierung nicht ändern, richtig? Es ist ein Fakt. Es hat sich am 8.10. ereignet. Das wird nicht
00:04:45geändert. Aber das ist eine vereinfachte, nochmals vereinfachte Erklärung dafür, wie dieses System funktioniert.
00:04:52Anthropic hat den genauen Algorithmus dafür zwar noch nicht komplett offengelegt, aber wir können ihn
00:04:57aus den DeepMind-Papieren ableiten. Und was Sie ebenfalls daraus mitnehmen sollten, ist, dass
00:05:02der Besitz dieses Schlüssels die einzige Möglichkeit ist, basierend auf dem Wasserzeichensystem zu wissen, ob es von KI geschrieben wurde.
00:05:08Und dieser Schlüssel ist nicht öffentlich. Um Zugang zu dem Schlüssel zu erhalten, muss man ihn beantragen. Es gibt keine öffentliche
00:05:12Liste. Sie müssen wahrscheinlich irgendeine Art von EU-Regulierungsbehörde sein. Jeder also, der ankommt und sagt:
00:05:16„Oh hey, hier ist meine Website, die erkennen kann, ob etwas ein Wasserzeichen hat oder nicht“, der lügt, das gibt es
00:05:21einfach nicht. Wenn Sie tiefer in die Funktionsweise der Textwasserzeichen eintauchen möchten, hat Anthropic dazu auch einen
00:05:25eigenen Artikel. Und sie versuchen wirklich einzuhämmern, dass dies keine Auswirkungen auf die Ausgaben haben wird.
00:05:29Das Wasserzeichensystem dreht sich im Wesentlichen also nur darum, dass bestimmte Wörter öfter ausgewählt werden als andere.
00:05:35Und dies ist ein statistischer Algorithmus, den Sie als Endbenutzer niemals herausfinden werden, es sei denn,
00:05:40Sie haben den Schlüssel. Wie beheben wir das also? Machen wir einfach leichte Bearbeitungen an den Textausgaben,
00:05:47die Claude uns liefert, und hoffen, dass das funktioniert? Oder müssen wir im Grunde das Ganze umschreiben?
00:05:52Und wie schreiben wir es um? Denn man kann Claude nicht verwenden, um diesen Satz umzuschreiben,
00:05:56weil das dann ein Wasserzeichen erhält. Man kann auch ChatGPT nicht verwenden. Man kann auch Gemini nicht verwenden.
00:06:01Ihre Optionen werden also ziemlich klar. Sie müssen wesentliche Teile des Textes umschreiben und dabei
00:06:09den allgemeinen Stil beibehalten. Und Sie müssen entweder XAI verwenden. Sie müssen also entweder Grok nutzen oder,
00:06:16was Sie höchstwahrscheinlich tun werden, irgendeine Art von Open-Source-Modell verwenden, richtig? Ein chinesisches Modell,
00:06:21das Sie herunterladen und auf Ihrem Computer ausführen können, das erstens kostenlos ist und zweitens diesen Wasserzeichengesetzen
00:06:28nicht unterliegt. Wie sieht dieses System nun in der Praxis aus? Nun, Sie machen all Ihre
00:06:33normalen Ausgaben mit Claude. Und wenn Sie etwas erstellt haben – denken Sie an einen langen Blogbeitrag –, und Sie
00:06:37wollen nicht, dass er mit dem Wasserzeichen markiert wird, nehmen wir diese Ausgabe. Sie senden sie dann
00:06:42an ein lokales Modell. Und Claude kann das für Sie tun. Es gibt massenhaft wirklich gute lokale Modelle
00:06:47draußen, die Sie über OLAMA herunterladen können. Dieses lokale Modell wird dann seine Arbeit machen.
00:06:51Es wird den Text umschreiben. Sie geben ihm einen Prompt wie: „Hey, ich möchte, dass du
00:06:55den eigentlichen Ton beibehältst. Du kannst deine eigenen Sprachnotizen einfügen, was auch immer.“ Und sobald
00:07:01das fertig ist, sendet es seine genaue Antwort wortgetreu an Claude zurück. Und Sie können
00:07:05danach damit machen, was Sie wollen. Nun, die andere Variable, über die Sie bei der ganzen Sache nachdenken müssen,
00:07:09ist die Länge Ihrer Ausgaben. Wie viele Token meinen wir eigentlich? Denn – und das ist keine Zahl,
00:07:14die wir tatsächlich wissen – wie viele Token, wie lang muss diese Ausgabe sein,
00:07:19damit die Erkennungs-API, falls sie ausgeführt wird, mit irgendeinem Grad an Sicherheit sagt, sie wurde mit KI geschrieben?
00:07:25Denn wenn ich nur LinkedIn-Kommentare schreibe, die einfach lauten: „Sie ist wunderschön“, kann die API wirklich erkennen,
00:07:31ob das mit Claude geschrieben wurde oder nicht? Nein. Wenn Sie also jemand sind, der große Angst davor hat,
00:07:37dass Inhalte Wasserzeichen erhalten und Claude zugeordnet werden, dann fragen Sie sich einfach:
00:07:41„Schreibe ich Dinge, die lang genug sind, als dass es überhaupt von Belang wäre?“ Wenn wir von LinkedIn-Beiträgen sprechen, Kommentaren unter,
00:07:46na ja, etwa 100 Wörtern, wahrscheinlich eher nicht. Aber wenn wir über riesige Blogbeiträge sprechen, die Tausende von Wörtern
00:07:51lang sind, ja, dann werden Sie von diesem Wasserzeichen getroffen. Und es wird sehr offensichtlich sein,
00:07:56dass es mit Claude verfasst wurde. Der einfachste Weg, dies alles einzurichten, besteht darin, Ollama herunterzuladen,
00:08:00ein lokales Modell herunterzuladen, das für Ihre bestimmte Hardware sinnvoll ist, und dann in Claude einen Skill zu erstellen,
00:08:05der bei Aufruf Ihre Ausgabe an dieses lokale Modell sendet, welches die komplette Umschreibung vornimmt,
00:08:10und sie dann zurückbringt. Um Ihnen das zu erleichtern, habe ich einen kompletten Prompt erstellt, der Sie
00:08:15und Claude durch den gesamten Prozess führt. Sie kopieren und fügen diesen einfach in Claude ein. Das Modell führt einige
00:08:20Recherchen zu Ihrer Hardware durch. Es findet heraus, welches lokale Modell für Sie sinnvoll ist. Es wird
00:08:24Ollama herunterladen und installieren, falls Sie das noch nicht getan haben. Danach wird es einen Skill für Sie erstellen,
00:08:28und es wird Ihnen Fragen stellen, damit Sie den tatsächlichen Wortlaut festlegen können, wie sich diese Umschreibung anhören soll.
00:08:35Im Grunde wird Ihre eigene Stimme eingefügt, Beispiele gegeben und so weiter. Ich werde also unten einen Link platzieren,
00:08:40um dies tatsächlich umzusetzen. Und anstatt Sie die nächsten 10 Minuten Schritt für Schritt durch das Ganze zu führen,
00:08:44führen Sie einfach diesen Prompt aus und er erledigt alles für Sie. Hoffentlich hat diese ganze Erklärung
00:08:48zum Thema Wasserzeichen Sinn ergeben. Dies ist kein echtes Wasserzeichen. Hinter den Kulissen
00:08:53wird nichts geschrieben. Es ist kein Code vorhanden. Es ist nur so, dass bestimmte Wörter häufiger verwendet werden.
00:08:57Sie werden absolut keine Ahnung haben, was diese spezifischen Wörter sind. Die einzige Möglichkeit, es herauszufinden, besteht darin, den Schlüssel
00:09:02für das Wasserzeichen zu besitzen, den Sie nicht haben werden, es sei denn, Sie sind irgendeine Art von Regulierungsbehörde. Jeder also,
00:09:07der Ihnen erzählt, er könne erkennen, dass es ein Wasserzeichen hat, lügt Sie so ziemlich an. Wissen Sie das also gleich.
00:09:11Und basierend darauf, wie das funktioniert, können Sie – wie gesagt – in dieses DeepMind-Papier eintauchen, wenn Sie möchten. Die einzige Möglichkeit,
00:09:16dies zu umgehen, besteht in starker Bearbeitung. Das werden keine leichten Korrekturen sein. Sie müssen
00:09:20das alles umschreiben. Und der einzige Weg, wie Sie das tun können, ist mit einem Open-Source-Modell.
00:09:24Und das wird der günstigste Weg sein. Wenn Sie also diesen Prompt in die Hände bekommen möchten,
00:09:29finden Sie ihn unten. Hoffentlich hilft das einigen von Ihnen weiter. Um ganz ehrlich zu sein,
00:09:33ich finde die ganze Sache ziemlich übertrieben im Hinblick darauf, dass Dinge mit Wasserzeichen versehen werden
00:09:38und so weiter. Bei den meisten Leuten, die man dabei beobachtet, wie sie KI für ihre Texte nutzen, ist es bereits
00:09:43schmerzhaft offensichtlich, dass es KI ist, weil sie absolut keine Ahnung haben, wie man sie vermenschlicht oder sie natürlich klingen lässt.
00:09:49Und es sei denn, wir gelangen an einen Punkt, an dem, wissen Sie, überall, wo Sie posten,
00:09:52jede einzelne Website irgendeinen Wasserzeichen-Detektor hat und das zu einem riesigen Fauxpas wird –
00:09:58Wir müssen das Ganze im Grunde nur durch ein lokales Modell jagen und man ist mehr oder weniger fein raus.
00:10:02Lasst mich wissen, was ihr denkt. Schaut unbedingt bei Chase AI+ vorbei, um euch die
00:10:06Cloud Code Masterclass zu holen, falls ihr da tiefer einsteigen wollt.
00:10:10Ansonsten viel Spaß beim Vermeiden dieser Wasserzeichen.
커뮤니티 글
아직 글이 없습니다. 이 영상에 대한 첫 번째 글을 작성해 보세요!
이 영상에 대해 글쓰기