במשך שנים ניסינו לפתור את בעיית הזיופים הדיגיטליים דרך העיניים. הסתכלנו על אצבעות, צללים, טקסטים מעוותים ושגיאות קטנות בתמונה. אבל ב-2026, זו כבר לא אסטרטגיה רצינית. תמונות שנוצרות בבינה מלאכותית משתפרות מהר מדי, והיכולת האנושית לזהות זיוף לפי מראה בלבד נשחקת. לכן המהלך החדש של OpenAI חשוב לא מפני שהוא מבטיח לזהות כל תמונה מזויפת, אלא מפני שהוא מנסה להזיז את הדיון למקום בוגר יותר: לא “האם זה נראה אמיתי?”, אלא “מה המקור של הקובץ, איזה כלי יצר אותו, ואילו עקבות נשארו בדרך”. ב-19 במאי 2026 הציגה OpenAI הרחבה משמעותית של מדיניות provenance, כלומר סימון מקור והיסטוריית יצירה של תוכן דיגיטלי. החברה הודיעה על שלושה מרכיבים: התאמה לתקן C2PA, שילוב סימון המים SynthID של Google DeepMind בתמונות, והשקת כלי ציבורי בגרסת Research Preview לבדיקת תמונות שנוצרו בכלי OpenAI.
רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.
אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו
המרכיב הראשון הוא C2PA, תקן פתוח שמטרתו לצרף לתוכן דיגיטלי מידע על מקורו ועל שינויים שנעשו בו. אפשר לחשוב עליו כעל “תווית תזונה” לקובץ: הוא לא אומר אם התוכן נכון, אבל הוא יכול לספר מי חתם עליו, באיזה כלי הוא נוצר ואילו פעולות נעשו בו. לפי C2PA, התקן נועד לאפשר ליוצרים, מפרסמים וצרכנים להבין טוב יותר את המקור והעריכות של תוכן דיגיטלי.
OpenAI אומרת שהיא כבר החלה להוסיף Content Credentials לתמונות של DALL·E 3 ב-2024, ובהמשך גם ל-ImageGen ול-Sora. כעת החברה מציינת שהיא הפכה ל-C2PA Conforming Generator Product, כלומר מוצר שעומד בדרישות תוכנית ההתאמה של C2PA. התוכנית נועדה לוודא שמוצרים מייצרים ומאמתים נתוני C2PA בצורה נכונה, מאובטחת ועם יכולת פעולה הדדית בין מערכות.
אבל מטא-דאטה הוא פתרון חלקי. הוא יכול להימחק בהעלאה לרשת חברתית, בהמרת פורמט, בצילום מסך או בעריכה פשוטה. לכן OpenAI משלבת שכבה נוספת: SynthID, טכנולוגיית סימון מים בלתי נראה של Google DeepMind. ה-SynthID מטמיע סימן דיגיטלי ישירות בתמונות, וידאו, אודיו או טקסט שנוצרו ב-AI, באופן שאינו נראה למשתמש אך ניתן לזיהוי באמצעות הטכנולוגיה.
עמוד Verify של OpenAI מאפשר להעלות תמונה ולבדוק אם קיימים בה אותות provenance הנתמכים על ידי OpenAI, בעיקר C2PA metadata ו-SynthID. הכלי תומך בתמונות PNG, JPG ו-WEBP, ומומלץ להעלות תמונה אחת בכל פעם. אם מדובר בצילום מסך, OpenAI ממליצה לחתוך אותו כך שיכיל רק את התמונה הרלוונטית.
הנקודה החשובה ביותר היא מה הכלי לא עושה. הוא לא קובע אם התמונה אמיתית. הוא לא קובע אם היא מטעה. הוא לא בודק אם היא הוצאה מהקשר. הוא רק מחפש אותות שמראים שסביר שהתמונה נוצרה באמצעות כלי התמונה של OpenAI. גם כאשר נמצא סימון, OpenAI מדגישה שזה לא מאשר איך התמונה שימשה או אם שונתה לאחר מכן.
באותה מידה, היעדר סימון אינו זיכוי. תמונה עדיין יכולה להיות תוצר של OpenAI אם המטא-דאטה הוסר, אם סימון המים נפגע, אם היא נוצרה במודל ישן או אם היא נוצרה לפני שהאותות האלה היו זמינים. היא גם יכולה להיות תוצר של מודל AI של חברה אחרת, שהכלי של OpenAI לא נועד לזהות כרגע.
כך נראות שתי תוצאות אפשריות ב-OpenAI Verify: מימין, תמונה שבה נמצאו אותות שמצביעים על יצירה בכלי OpenAI. משמאל, תמונה שלא נמצאו בה אותות כאלה, אך עדיין ייתכן שנוצרה ב-AI:
OpenAI | תוצאות אפשריות ב-OpenAI Verify
המהלך של OpenAI לא פותר את בעיית הדיפ-פייקים, אבל הוא מצביע על הכיוון הסביר ביותר לפתרון חלקי: תשתית משותפת. לא גלאי אוניברסלי אחד, אלא שילוב של תקנים, חתימות קריפטוגרפיות, סימוני מים וכלים שמציגים את המידע למשתמשים בצורה מובנת.
האתגר הבא אינו רק טכני. הוא תלוי בפלטפורמות שישמרו את המידע במקום למחוק אותו, בכלי עריכה שיתמכו בתקנים, ובמשתמשים שיבינו מה המשמעות של אות כזה ומה הגבולות שלו. בעולם שבו כל תמונה יכולה להיות ראיה, מניפולציה או יצירה סינתטית, השאלה היא לא אם נוכל להאמין שוב לכל מה שאנחנו רואים. כנראה שלא. השאלה היא אם נבנה מספיק עקבות כדי לדעת מתי לא כדאי להאמין מהר מדי.
רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.
אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו
רוצים לקבל עדכונים על כל מה שחדש ומעניין בעולם ה-AI? הרשמו לניוזלטר שלנו!
תוצאות נוספות...
תוצאות נוספות...
