OpenAI เริ่มดำเนินการลายน้ำข้อความแบบเป็นขั้นตอนตามกฎของ EU AI Act

OpenAI เมื่อ 5 ตุลาคม 2026 ได้อธิบายแนวทางการทำลายน้ำข้อความของตน ภายใต้ EU AI Act เปิดให้ลูกค้า API ทั่วโลกเลือกใช้ลายน้ำแบบ opt‑in และประกาศว่าจะเพิ่มลายน้ำที่มองไม่เห็นให้กับข้อความที่สร้างโดย ChatGPT และ Codex ที่มีคุณสมบัติเหมาะสมในสหภาพยุโรปในช่วงหลายสัปดาห์ข้างหน้า

EU AI Act กำหนดให้ผู้ให้บริการ AI สร้างข้อความต้องทำให้ข้อความที่สร้างขึ้นสามารถระบุได้ในรูปแบบที่เครื่องอ่านได้ OpenAI อธิบายว่าลายน้ำข้อความและการตรวจจับเป็นเทคโนโลยีขั้นต้นที่มีข้อจำกัดอย่างมาก และระบุว่าการดำเนินการแบบเป็นขั้นตอนของบริษัทสะท้อนทั้งข้อกำหนดทางกฎหมายและข้อจำกัดเหล่านั้น

การเข้าถึง API แบบ Opt‑In และการเปิดตัวในระดับภูมิภาคของ EU

ตั้งแต่วันที่ 5 ตุลาคม 2026 ลูกค้า API ทั่วโลกสามารถเลือกใช้ลายน้ำข้อความสำหรับโมเดลที่เลือกได้ และการตั้งค่านี้จะปิดเป็นค่าเริ่มต้น OpenAI กล่าวว่า การออกแบบแบบ opt‑in ทำให้ลูกค้าตัดสินใจได้ว่าลายน้ำสอดคล้องกับภาระความโปร่งใสของตนและประสบการณ์ที่มอบให้ผู้ใช้อย่างไร และบริษัทกำลังร่วมงานกับพันธมิตรคลาวด์เพื่อให้ลายน้ำพร้อมใช้งานสำหรับผลลัพธ์ของโมเดล OpenAI ที่เข้าถึงผ่านบริการของพวกเขาในหลายสัปดาห์ข้างหน้า

สำหรับผลิตภัณฑ์ของตนเอง OpenAI จะเปิดใช้ลายน้ำข้อความสำหรับผู้ใช้ ChatGPT และ Codex ที่มีคุณสมบัติเหมาะสมในทุกแผนการใช้งานภายในสหภาพยุโรปเท่านั้น โดยจะเริ่มในหลายสัปดาห์ข้างหน้า บริษัทระบุว่าไม่ได้ตั้งค่าลายน้ำข้อความเป็นค่าเริ่มต้นทั่วโลกเมื่อติดตั้งแรก และแนวทางระดับภูมิภาคจะช่วยให้บริษัทเรียนรู้จากการใช้งานจริงและข้อเสนอแนะ

OpenAI ยังเปิดรับสมัครเพื่อเข้าถึงเครื่องตรวจจับลายน้ำข้อความของตนเมื่อวันที่ 5 ตุลาคม 2026 การเข้าถึงในช่วงแรกจะจำกัดให้กับนักวิจัยและองค์กรผู้เชี่ยวชาญที่ได้รับการอนุมัติ โดยพิจารณาเป็นกรณีตาม Code of Practice on transparency of AI-generated content ของ EU เพื่อสนับสนุนการประเมินและปรับปรุงแหล่งที่มาของข้อความ การประกาศนี้ใช้กับข้อความเท่านั้น: OpenAI กล่าวว่าเครื่องมือยืนยันสำหรับเสียงและภาพ รวมถึงเครื่องมือเว็บ openai.com/verify และ Content Provenance API ยังคงเปิดให้สาธารณะเข้าถึง

วิธีการทำงานของ textGrain

เทคโนโลยีลายน้ำของ OpenAI ชื่อ textGrain ฝังสัญญาณสถิติที่มองไม่เห็นในคำที่โมเดลเลือก และเครื่องตรวจจับของบริษัททดสอบข้อความเพื่อค้นหาสัญญาณนั้นเพื่อพิจารณาว่ามีลายน้ำของ OpenAI หรือไม่ รายงานทางเทคนิค ชื่อ “textGrain: Entropy-Calibrated Watermarking for Language Model Text” ลงวันที่ 5 ตุลาคม 2026 ระบุผู้เขียนที่สังกัด University of Pennsylvania, Yale University และ OpenAI

ตามรายงาน วิธีการเชื่อมการสร้างโทเคนกับความสุ่มที่ใช้คีย์โดยการแก้ปัญหาการขนส่งที่เหมาะที่สุดซึ่งค่าใช้จ่ายมาจากตัวแปรสุ่มแบบ Gumbel พร้อมการทำให้เป็นระเบียบด้วยการลงโทษ Kullback–Leibler ที่ลดการเบี่ยงเบนจากความอิสระ งบประมาณเอนโทรปีจำกัดค่าเอนโทรปีเฉลี่ยของการสุ่มที่ยอมให้เพื่อแลกกับสัญญาณลายน้ำ และรายงานระบุว่าการลงโทษ KL มีค่าเท่ากับเอนโทรปีเฉลี่ยที่ลายน้ำกำจัดออก ทำให้พารามิเตอร์ความแข็งแกร่งมีความหมายเชิงทฤษฎีข้อมูลโดยตรง การนำขั้นตอนการขนส่งไปใช้กับบล็อกโทเคนคำศัพท์ที่ใช้คีย์ทำให้ขนาดของการเพิ่มประสิทธิภาพลดลงในขณะที่ความน่าจะเป็นสัมพัทธ์ของโทเคนภายในแต่ละบล็อกคงที่ เครื่องตรวจจับต้องการเพียงข้อความที่สร้างขึ้นและคีย์ลับเท่านั้น ไม่ต้องใช้งบประมาณเอนโทรปีที่ใช้ระหว่างการสร้าง

OpenAI กล่าวว่าแผนจะเปิดเผยเทคโนโลยีนี้เป็นซอร์สเปิดเพื่อให้ผู้อื่นสามารถพัฒนาต่อยอดได้ และรายงานจะได้รับการอัปเดตด้วยรายละเอียดเพิ่มเติมในหลายสัปดาห์ข้างหน้า

ประสิทธิภาพการตรวจจับและข้อจำกัดที่ระบุ

OpenAI รายงานว่าในการประเมินผล textGrain มีประสิทธิภาพเทียบหรือเหนือกว่าวิธีอื่นที่ทดสอบรวมถึง SynthID สำหรับข้อความ โดยเตือนว่าประสิทธิภาพที่ดีในสภาวะอุดมคติไม่ได้รับประกันการตรวจจับที่เชื่อถือได้ในการใช้งานประจำวัน

ที่อัตรา false positive เป้าหมาย 1% เครื่องตรวจจับระบุลายน้ำได้ประมาณ 80% ของข้อความยาว 200 โทเคนและประมาณ 95% ของข้อความยาว 400 โทเคนสำหรับเนื้อหาเช่นจิตวิทยา ตามรายงานของ OpenAI โดยอัตรานี้ต่ำกว่ามากสำหรับเนื้อหาเช่นคณิตศาสตร์ที่การเลือกคำมีความยืดหยุ่นน้อย ในการประเมินข้อความยาว 400 โทเคน การแทนที่ 10% ของคำด้วยคำพ้องความหมายทำให้การตรวจจับลดจากประมาณ 92% เหลือ 66% และการแทนที่ 25% ของคำทำให้เหลือ 17% การประเมินใช้คำตอบภาษาอังกฤษที่มีลายน้ำต่อคำถามจากชุดข้อมูล ELI5

เกี่ยวกับคุณภาพผลลัพธ์ OpenAI กล่าวว่าในการเปรียบเทียบมาตรฐานที่ใช้ประเมิน Astra ซึ่งอธิบายว่าเป็นโมเดลแนวหน้าล่าสุดของบริษัท ไม่พบความแตกต่างที่มีนัยสำคัญระหว่างข้อความที่มีลายน้ำและไม่มีลายน้ำ ตารางที่เผยแพร่ระบุคะแนนบน Artificial Analysis Intelligence Index สำหรับข้อความที่ไม่มีลายน้ำและมีลายน้ำตามลำดับคือ 49.57 และ 49.76 คะแนน และคะแนนบน GPQA Diamond คือ 94.44% และ 93.94% OpenAI กล่าวว่าข้อจำกัดในการตรวจจับเป็นเหตุผลหนึ่งที่ทำให้บริษัทจำกัดการเข้าถึงเครื่องตรวจจับในขั้นต้นให้กับนักวิจัยและองค์กรผู้เชี่ยวชาญที่ได้รับการอนุมัติ

สิ่งที่ลายน้ำไม่สามารถกำหนดได้

OpenAI ระบุว่าการใส่ลายน้ำข้อความให้สัญญาณจำกัดเกี่ยวกับบทบาทที่ระบบของบริษัทมีในข้อความหนึ่ง ลายน้ำไม่ได้วัดการมีส่วนร่วมของมนุษย์ ไม่ได้กำหนดความเป็นเจ้าของหรือความรับผิดชอบ ไม่ได้ระบุตัวผู้ใช้ และไม่ได้ตรวจสอบความถูกต้อง บริษัทกล่าวเช่นกันว่าการไม่มีลายน้ำที่ตรวจพบไม่ได้พิสูจน์ว่าข้อความเขียนโดยมนุษย์ เนื่องจากข้อความอาจสั้นเกินไป ถูกแก้ไข หรือแปลเป็นภาษาต่าง ๆ ทำให้ตรวจจับได้ไม่เชื่อถือได้ อาจมาจากโมเดลที่ไม่รองรับ อาจเกิดก่อนการใช้ลายน้ำ หรืออาจสร้างโดยเครื่องมือของบริษัทอื่น

ตัวตรวจจับจะรายงานว่าตรวจพบลายน้ำของ OpenAI หรือไม่โดยไม่ระบุตัวผู้ใช้หรือเปิดเผยคำสั่งหรือการสนทนาของพวกเขา เนื่องจากความเสี่ยงของการพลาดลายน้ำและผลบวกเท็จ OpenAI จึงไม่ได้เปิดให้เครื่องมือนี้ใช้งานสาธารณะในช่วงเปิดตัว

ข้อผูกมัดความโปร่งใสของสหภาพยุโรป

ข้อผูกมัดความโปร่งใสตามมาตรา 50 ของกฎหมาย AI ซึ่งครอบคลุมการทำเครื่องหมายและการตรวจจับเนื้อหาที่สร้างโดย AI รวมถึงการระบุแหล่งที่มาของดีพเฟกและบางประเภทของการตีพิมพ์ที่สร้างโดย AI จะเริ่มมีผลบังคับตั้งแต่วันที่ 2 สิงหาคม 2026 Code of Practice on Transparency of AI-generated Content ถูกจัดทำขึ้นโดยผู้เชี่ยวชาญอิสระในกระบวนการหลายผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่อำนวยโดย AI Office โดยฉบับสุดท้ายของรหัสนี้เผยแพร่เมื่อ 10 มิถุนายน 2026

การปฏิบัติตามรหัสนี้เป็นการสมัครใจ แต่ข้อกำหนดความโปร่งใสตามมาตรา 50 เป็นข้อผูกมัดทางกฎหมาย คณะกรรมาธิการและคณะกรรมการ AI ได้ยืนยันว่ารหัสนี้เป็นเครื่องมือสมัครใจที่เพียงพอเพื่อแสดงการปฏิบัติตามกฎหมาย และประมาณ 190 บริษัทและองค์กรได้ลงนามในรหัสนี้จนถึงสิ้นเดือนกรกฎาคม 2026 ตามข้อมูลของคณะกรรมาธิการ

OpenAI กล่าวว่า บริษัทจะต่อเนื่องในการปรับปรุงการตรวจจับ ศึกษาว่าลายน้ำทนต่อการแก้ไขและการแปลอย่างไร และสำรวจวิธีการแยกแยะการช่วยเหลือโดย AI กับการเขียนโดย AI รวมทั้งจะขยายการเข้าถึงตัวตรวจจับเมื่อบริษัทเชื่อว่าผลลัพธ์สามารถตีความได้อย่างรับผิดชอบ