A Survey of Text Watermarking in the Era of Large Language Models
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大语言模型时代的文本水印综述
- 摘要
- 引言
- 文本水印的引言
- 针对当前文本的水印
- 水印在LLM中的应用
- 水印评估指标
- 水印的应用
- 结论
摘要
近年来，大型语言模型（LLM）在文本生成能力方面取得了显著进展，其在摘要生成、对话模拟以及数据转译等下游应用中展现出卓越性能。然而，这种生成能力也带来了相应的风险，包括假新闻传播速度加快、数据集和LLM版权的侵犯，以及对学术诚信的挑战。文本水印技术作为一种潜在的解决方案，通过在生成文本中嵌入不可见但可检测的模式，有助于追踪和验证文本来源，从而有效防止内容滥用和盗版行为。
1 引言
2 文本水印的前言
3 当前文本的水印
4 水印用于LLM
5 文本水印的评估指标
6 水印的应用
7 结论
本次调查对大语言模型时代文本水印技术的潜力进行了深入分析。研究内容涉及多个维度，包括文本水印实现的具体方法、不同视角下的评估策略，以及在版权保护、学术诚信和假新闻检测等领域的实际应用。研究发现之一表明，文本水印技术的发展与LLM的进步密不可分。水印方法在对抗不同级别的攻击（从字符级别到文档级别）中展现出的鲁棒性，凸显了水印设计所必需的复杂性和对抗日益先进的去除策略的能力。关于不可伪造性的讨论，特别是在私密性和公共检测场景下，揭示了开发水印技术的必要性，这些水印不仅难以被移除，而且难以被复制或伪造。尽管取得了显著进展，但仍有几个关键领域需要进一步探索。平衡水印的鲁棒性、有效载荷与对文本质量的影响仍是一个关键挑战，同时适应LLM不断发展能力所需的水印方法也面临新的考验。此外，水印技术在实际应用中的整合带来了新的挑战，包括可扩展性、法律考量和道德影响。未来的研究应聚焦于开发更具抗性的先进水印算法，以抵御新型攻击，尤其是在攻击者可获取更复杂工具和知识的背景下。探索在新兴领域（如社交媒体和新闻行业）中应用水印技术，以验证人工智能生成内容的真实性，将为维护数字内容的完整性和可信度提供新的途径。综上所述，LLM时代的文本水印技术正处在一个快速发展的阶段，既具备巨大的潜力，也面临着诸多挑战。其发展对于确保人工智能技术在各个领域被负责任和道德性地使用至关重要。