S3 — Prežijú značky pôvodu AI bežné spracovateľské reťazce obrazu, videa a zvuku?

Abstrakt

Únijný akt o umelej inteligencii (Art. 50(2)), kalifornský AI Transparency Act (SB 942 v znení AB 853) a čínska norma GB 45438-2025 vyžadujú, aby syntetické médiá niesli strojovo čitateľné značky. V praxi ide o: manifest C2PA, ktorého akcie deklarujú IPTC digitalSourceType (trainedAlgorithmicMedia), ten istý termín IPTC v XMP (Iptc4xmpExt:DigitalSourceType) a čínske pole XMP TC260:AIGC.

Zostavili sme reprodukovateľné lokálne laboratórium: 23 syntetických testovacích súborov (JPEG, PNG, WebP, MP4, M4A, WAV, MP3) podpísaných testovacím certifikátom c2patool a k tomu jednu verejnú vzorku C2PA. Prešli 41 transformáciami v nástrojoch Pillow, sharp/libvips (vrátane presnej repliky optimalizátora next/image), ImageMagick, ExifTool a ffmpeg, čo dalo 154 výstupov a 474 pozorovaní výstup × značka.

Žiadny prepis pixelov ani kontajnera nezachoval vložený manifest C2PA (0/124), a to vrátane všetkých otestovaných možností „zachovať metadáta“. Úprava jediného poľa XMP po podpísaní ponechala manifest prítomný, ale neplatný (6/6). Obe značky XMP mali vždy rovnaký osud. Prežili iba vtedy, keď spracovateľský reťazec výslovne zachoval XMP: v sharp, next/image ani Pillow to nikdy nie je predvolené správanie, v ImageMagick áno, pokiaľ sa metadáta neodstraňujú. ffmpeg zahodil všetky značky vo všetkých vyskúšaných konfiguráciách MP4/M4A/WAV/MP3. Jedinou otestovanou cestou k platnému povereniu na odvodenom súbore bolo opätovné podpísanie po spracovaní s originálom ako zložkou (4/4), a aj vtedy deklarácia AI prežila iba vnútri zložky, nie v novom aktívnom manifeste. Správanie CDN a platforiem a právna úprava sú opísané na základe doslovných citácií z dokumentácie, oddelene od toho, čo sme zmerali.

Citovať túto štúdiu

Citácia

EasyxLab (2026). Do AI provenance marks survive common image, video and audio pipelines? Study S3. EasyByte Hub S. Coop. Mad. https://github.com/easybytehub/easyxlab/tree/main/studies/s3-ai-marks-survival

BibTeX

@techreport{easyxlab_s3,
  title       = {Do AI provenance marks survive common image, video and audio pipelines?},
  author      = {{EasyxLab}},
  institution = {EasyByte Hub S. Coop. Mad.},
  number      = {S3},
  year        = {2026},
  url         = {https://github.com/easybytehub/easyxlab/tree/main/studies/s3-ai-marks-survival}
}

Abstrakt

Citovať túto štúdiu

Súvisiace štúdie