Яндекс совместно с Институтом системного программирования Российской академии наук (ИСП РАН) разрабатывает технологию маркировки ИИ-контента: фото-, видео- и аудиоматериалов. В первую очередь она будет применяться к изображениям, сгенерированным нейросетью Яндекса для генерации картинок — Шедеврум.
О проекте сообщили три источника, знакомых с его реализацией. Информацию также подтвердил представитель компании. Сроки завершения разработки пока не раскрываются.
Как будет работать маркировка ИИ-контента
По словам разработчиков, речь идёт не о традиционных видимых «водяных знаках», которые можно закрасить или обрезать, а о микроскопическом артефакте-маркере. Он будет невидим для человеческого глаза, но сможет определяться специальными анализаторами.
Яндекс также разрабатывает сервис для распознавания такой маркировки. Это позволит пользователям проверять, было ли изображение создано с помощью ИИ. В перспективе технология может быть стандартизирована и выложена в открытый доступ, чтобы ею могли пользоваться все участники рынка.
Внедрение и стандартизация
Компания планирует интегрировать инструмент в свои сервисы, однако для полноценного внедрения требуется единый отраслевой стандарт генерации и маркировки ИИ-контента.
Антон Горелкин, зампредседателя комитета Госдумы по информационной политике и глава правления РОЦИТ, выразил надежду, что эта разработка станет стандартом для российского рынка. По его словам, поддержка технологии должна быть реализована на всех ведущих отечественных цифровых платформах.
Ограничения технологии маркировки ИИ-контента
Эксперты отмечают, что у Яндекса нет возможности повлиять на зарубежные нейросети вроде ChatGPT. Поэтому технология в первую очередь рассчитана на работу с отечественным контентом. При этом детектор сможет выявлять материалы, созданные другими ИИ, только если у них есть общие метаданные или открытые API для анализа.
Предыстория проекта
Ещё в июне 2025 года вице-премьер Дмитрий Чернышенко говорил о создании технологии маркировки ИИ-контента. Тогда разработчиком также назывался ИСП РАН, а проект находился на стадии подготовки к внедрению.