Content Credentials (C2PA)

Content Credentials là các bản ghi được ký bằng mật mã, đính kèm vào hình ảnh, video, tệp âm thanh hoặc tài liệu, nêu rõ ai hoặc thứ gì đã tạo ra nội dung và nội dung được chỉnh sửa như thế nào. Chúng triển khai tiêu chuẩn kỹ thuật mở của Liên minh về Nguồn gốc và Tính xác thực Nội dung (C2PA), được Adobe, Arm, BBC, Intel, Microsoft và Truepic thành lập vào tháng 2 năm 2021 nhằm thống nhất công việc kỹ thuật của Sáng kiến Tính xác thực Nội dung do Adobe dẫn dắt và Project Origin do Microsoft cùng BBC dẫn dắt. “Content Credentials” là tên gọi công khai của dữ liệu C2PA và biểu tượng “cr” của dữ liệu này. Trong AI tạo sinh, một thông tin xác thực có thể khai báo hình ảnh hoặc đoạn clip được tạo bằng model chuyển văn bản thành hình ảnh hoặc tạo video, để người xem không phải phỏng đoán dựa trên pixel.

Manifest C2PA hoạt động như thế nào#

Đặc tả C2PA đóng gói thông tin nguồn gốc thành một manifest gồm ba phần:

• Các assertion: Tuyên bố về tài sản số, chẳng hạn thiết bị ghi hình, các thao tác chỉnh sửa như cắt ảnh hoặc hiệu chỉnh màu, các thành phần tạo nên nội dung và loại nguồn kỹ thuật số.
• Claim và chữ ký: Claim liệt kê hash của từng assertion và được ký bằng chứng chỉ X.509 của camera, ứng dụng hoặc dịch vụ phát hành, có thể kèm dấu thời gian đáng tin cậy.
• Ràng buộc: Ràng buộc cứng là hash mật mã của các byte trong tài sản số, nên thay đổi chỉ một pixel cũng khiến ràng buộc không còn khớp. Ràng buộc mềm, chẳng hạn hình mờ vô hình hoặc dấu vân tay tri giác, cho phép bên xác minh tra cứu thông tin xác thực đã bị xóa khỏi tệp.

Loại nguồn kỹ thuật số sử dụng bảng thuật ngữ IPTC, trong đó trainedAlgorithmicMedia đánh dấu nội dung được tạo hoàn toàn bởi model tạo sinh. Manifest thường được nhúng trong tệp và cũng có thể được lưu trữ trên đám mây. Mỗi lần chỉnh sửa bằng công cụ hỗ trợ C2PA sẽ thêm một manifest mới, liệt kê phiên bản trước là thành phần đầu vào, tạo thành chuỗi nguồn gốc dữ liệu từ lúc ghi hình hoặc tạo nội dung đến khi xuất bản. Bên xác minh kiểm tra chuỗi đó theo từng bước:

Thông tin xác thực cho biết gì và có những giới hạn nào#

Thông tin xác thực hợp lệ, mà bất kỳ ai cũng có thể kiểm tra bằng cách tải tệp lên trình xác minh Content Credentials, chứng minh rằng một bên ký đã biết đưa ra những tuyên bố cụ thể và tài sản số chưa bị thay đổi kể từ đó. Thông tin này không chứng minh ảnh mô tả sự kiện có thật, vì camera có thể chụp cảnh dàn dựng hoặc chụp màn hình. Việc không có thông tin xác thực cũng không chứng minh được điều gì: thông tin xác thực là tùy chọn, còn ảnh chụp màn hình, mã hóa lại và nhiều quy trình tải lên sẽ xóa siêu dữ liệu nhúng, đó là lý do có ràng buộc mềm. Mức độ tin cậy cũng phụ thuộc vào bên ký, vì vậy C2PA vận hành chương trình đánh giá tuân thủ và danh sách tin cậy cho các sản phẩm phát hành thông tin xác thực. Do đó, Content Credentials hoạt động song song với đóng dấu mờ AI, vốn vẫn tồn tại sau khi siêu dữ liệu bị xóa vì tín hiệu nằm trong pixel, và việc phát hiện deepfake, vốn tìm kiếm các dấu hiệu thị giác và thống kê của hình ảnh do AI tạo trong nội dung hoàn toàn không có thông tin nguồn gốc.

Quy định về AI đang thúc đẩy việc áp dụng. Điều 50 của Đạo luật AI EU, điều khoản chính về tính minh bạch, yêu cầu các nhà cung cấp hệ thống AI tạo sinh đánh dấu âm thanh tổng hợp như giọng nói nhân bản, hình ảnh, video và văn bản bằng định dạng máy có thể đọc và phát hiện được kể từ ngày 2 tháng 8 năm 2026; manifest C2PA kết hợp với hình mờ là một trong những kỹ thuật mà các nhà cung cấp sử dụng.

Mức độ áp dụng trên thiết bị và nền tảng#

• Máy ảnh và điện thoại: Leica M11-P, ra mắt vào tháng 10 năm 2023, là máy ảnh đầu tiên ký ảnh bằng Content Credentials ngay lúc chụp. Điện thoại Pixel 10 của Google đính kèm thông tin này vào mọi ảnh chụp bằng ứng dụng Pixel Camera; ứng dụng đạt Cấp bảo đảm 2, mức cao nhất hiện được chương trình đánh giá tuân thủ C2PA xác định.
• Công cụ tạo AI: Adobe Firefly và các model hình ảnh của OpenAI đính kèm thông tin xác thực cho biết đầu ra được tạo bằng AI.
• Nền tảng xuất bản: LinkedIn hiển thị nhãn “cr” trên các hình ảnh và video được hỗ trợ; nhãn này mở thông tin chi tiết về thông tin xác thực.

Thông tin xác thực cũng giúp các nhóm thị giác máy tính phân biệt ảnh chụp thực với dữ liệu tổng hợp khi tập hợp dữ liệu huấn luyện, vì huấn luyện lặp đi lặp lại trên ảnh được tạo nhưng không theo dõi nguồn gốc có thể dẫn đến sụp đổ model. Trên Ultralytics Platform, mỗi hình ảnh có thể mang siêu dữ liệu tùy chỉnh mà chức năng tìm kiếm bộ dữ liệu có thể khớp; nhờ vậy, nhóm ghi lại loại nguồn kỹ thuật số của thông tin xác thực tại đó có thể tìm thấy mọi ảnh trainedAlgorithmicMedia trước khi huấn luyện.