Claude'un metin filigranı nasıl çalışır?

Gelecekteki Claude modelleri filigran içeren metinler oluşturacaktır. Bu, Claude'un metnin yazımına dahil olma olasılığını belirlemenin bir yoludur ve biz, diğer birçok büyük yapay zeka sağlayıcısıyla birlikte, bu değişikliği AB Yapay Zeka Yasasına uymak için uyguluyoruz.

Bu yazıda, seçtiğimiz filigranlama yönteminin nasıl çalıştığı, Claude'un çıktılarını etkileyip etkilemediği ve neden bu değişikliği yaptığımız hakkında aldığımız bazı soruların yanıtlarını paylaşıyoruz. Özetlemek gerekirse:

• Claude'un çıktılarının kalitesi veya içeriği üzerinde pratik bir etkisi olmayan bir filigranlama yöntemi kullanıyoruz;
• Filigranlı ve filigransız metin arasındaki fark okuyucular tarafından ayırt edilemeyecektir;
• Metne hiçbir şey eklenmez ve gizli karakter yoktur;
• Filigranlama ekstra belirteç gerektirmez ve daha pahalı olmayacaktır;
• Filigranlama hiçbir tanımlayıcı bilgi taşımaz ve belirli bir kişiye, kuruluşa veya sohbete kadar takip edilemez;
• Filigranlama Claude'a özel olmayacak. 2 Ağustos itibarıyla AB, kendi pazarına hizmet veren yapay zeka sağlayıcılarının yapay zeka tarafından oluşturulan içeriği işaretlemesini zorunlu kılıyor. Diğer önemli model geliştiricileri de aynı Uygulama Kurallarını imzaladılar ve kendi filigranlarını uygulayacaklar.

Filigranlama nedir?

Claude gibi büyük dil modelleri her seferinde bir kelime üreterek çalışır. Model bir sonraki kelimeye her karar verdiğinde, potansiyel adayların listesi arasından seçim yapar ve sonuçta önceki metne göre en mantıklı veya muhtemel olanı seçer. “Bugün hava soğuktu ve…” cümlesini ele alalım. Bir sonraki kelimenin “şekerli” olma ihtimali çok düşük. Ancak "bulutlu" veya "gri" olması oldukça muhtemeldir. Çoğu durumda, modelin sonuçta bu son iki kelimeden hangisini seçtiği okuyucu için pek önemli değildir; cümlenin anlamı her iki durumda da büyük ölçüde aynıdır. Bu gibi durumlarda seçim rastgele bir sayıya göre yapılır.

Filigranlama, Claude'un yanıtlarında bir model bırakmak için (oluşturulan bir metin parçası üzerinde birçok kez meydana gelen) bunun gibi düşük riskli seçimleri kullanır. Bu model okuyucu tarafından tespit edilemez, ancak onu kodlayan bir anahtara sahip olan herkes tarafından tespit edilebilir. Filigran kullanıldığında seçimler yine rastgele yapılır ancak rastgeleliğin kaynağı farklıdır. Filigranlama, bir sonraki kelimeyi seçmek için rastgele bir rastgele sayı üreteci kullanmak yerine, modelin hangi kelimeyi seçmesi gerektiğine karar vermek için anahtarı ve öncesinde gelen birkaç kelimeyi kullanır. Yani, Claude'un seçtiği kelimeler hâlâ rastgeledir, ancak artık kelimelerin sırası kontrol edilebilir ve bunun, Claude'un anahtarı kullanıyorsa yapacağı seçimlerle tutarlı olup olmadığı görülebilir. Eğer öyleyse, metnin Claude tarafından üretildiğine dair bir olasılık belirlenebilir.

Daha da önemlisi, model artık her zaman bulutlu veya griye eğilimli olmayacak. Filigransız metinde olduğu gibi, daha önce gelen kelimelere bağlı olarak bir cümlede kapalı, sonrakinde gri seçilebilir. Ve filigranlama yönteminin Claude'u zaten dikkate almayacağı bir kelimeyi seçmeye ittiği durum söz konusu değil (örneğin, Claude'un "nubilous" gibi bir kelime seçmesine neden olmaz; bu, Claude'un normal koşullar altında neredeyse kesinlikle kullanmayacağı bulutlu veya grinin belirsiz1 eşanlamlısıdır).

Filigranlama Claude'un çıktılarını nasıl etkiler?

Filigranlama, Claude'un çıktısının kalitesini etkilemez. Bir okuyucu için, filigranlı bir yanıt, filigransız bir yanıttan ayırt edilemez (bu şekilde, AI filigranları, çıplak gözle görülebilen banknotlar, diğer fiziksel nesneler ve bazı dijital belgeler üzerindeki adlarından büyük ölçüde farklılık gösterir).

Dahili testlerde filigranlamanın Claude'un metninin içeriği, yaratıcılık düzeyi veya okunabilirliği üzerinde hiçbir etkisi olmadığını gördük. Kullandığımız tekniği tanıtan SynthID-Text makalesinde, Google DeepMind, Gemini trafiğinin bir kısmına filigran kullanan ve beğenilen ve beğenilmeyen derecelendirmelerini karşılaştıran bir model sunarak bu etkiyi test etti. Filigransız modelden istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulamadılar. Kontrollü bir çalışmada, filigranlı ve filigransız yanıtları yan yana karşılaştıran insan değerlendiriciler, kalite açısından hiçbir fark görmedi.

Yararlı bir benzetme, Monopoly gibi bir oyun oynadığınızı hayal etmektir. Her turda, her oyuncu zarın atışına göre tahtanın etrafında rastgele sayıda boşluk hareket ettirir. Diyelim ki, bu rastgeleliği elde etmek için zarı atmak yerine, pi rakamlarından oluşan bir kitap kullanmaya karar verdik.2 Rastgele seçilmiş bir rakamla başlıyoruz (örneğin, ondalık basamaktan sonraki 1.012.845'inci rakam, ki bu 6 olur) ve bu noktadan itibaren her oyuncu, dizideki bir sonraki rakamı bir sonraki "atlama" olarak kullanıyor.

Tüm niyet ve amaçlar açısından, hamleler hala rastgeledir: Rastgeleliğin pi'den mi yoksa her seferinde zar atışından mı geldiği oyuncular için veya oyunun sonucu açısından hiçbir fark yaratmaz. Ancak oyundan sonra tüm hamlelerin sırasını görebilseydik (ve pi'nin değerini bilseydik), bunun hamlelerini belirlemek için muhtemelen pi'yi kullanan bir oyun olup olmadığını çözebilirdik. Pi'yi kullanan oyun bir anlamda "filigranlıdır".

Claude tarafından oluşturulan metin için de aynı şey geçerlidir. Filigranlama, onu okuyan kişinin anlamını veya deneyimini değiştirmez, ancak metnin büyük olasılıkla Claude tarafından oluşturulup oluşturulmadığını kontrol etmek isterseniz, filigran bunu yapmanıza olanak tanır.

Hangi özel filigranlama yöntemini kullanıyorsunuz?

Claude'un metin filigranı, Google DeepMind tarafından 2024'te bir Nature gazetesinde yayınlanan SynthID-Text yaklaşımının bir versiyonudur. Bu, Scott Aaronson'un 2022'deki bir teklifine kadar uzanan bir yaklaşım ailesine aittir ve bunların tümü yukarıda tanımladığımız tasarım ilkesinin aynısını paylaşır; filigran yalnızca kelimeler arasında seçim yapmak için kullanılan rastgeleliğin kaynağını değiştirir.

Filigranın etkililiğine ilişkin sınırlamalar vardır. Anahtarımızı kullanarak yalnızca "Bunun kısmen Claude tarafından yazılmış olma ihtimali nedir?" sorusuna cevap verebiliriz. Metnin insan tarafından yazılıp yazılmadığını doğrulamaz ve metnin farklı bir yapay zeka tarafından yazılıp yazılmadığını söyleyemez (diğer yapay zeka filigran kullansa bile farklı bir anahtara sahip olacaktır; aynı zamanda tamamen farklı bir filigranlama yöntemi de kullanabilir). Bir filigranı tespit etmek, daha az kelime seçeneğinin ve dolayısıyla daha az bilginin olduğu küçük örneklerde de iyi sonuç vermez. Bir pasajın uzunluğu arttıkça Claude'un katılımına olan güven de artar.

Filigranlama, metnin doğruluğunu azaltmadan yapılabilecek daha az seçeneğin olduğu gerçek pasajlarda daha seyrektir. Örneğin, “Isaac Newton'un en ünlü eserinin adı Principia idi…” cümlesini ele alalım. Bir sonraki kelimenin "Mathematica" olup olmadığı gerçekten önemlidir (bu tek doğru cevaptır), dolayısıyla filigranın üzerinde hareket edeceği hiçbir şey kalmaz. Aynı durum redaksiyon için de geçerlidir. Claude'a bir yazı verirseniz ve ondan yalnızca dilbilgisi ve noktalama işaretlerini ve başka hiçbir şeyi düzenlemesini istemezseniz, filigran yalnızca bir avuç düzeltme içinde yaşayabilir ve bunlar kaydedilemeyecek kadar az olabilir.

Claude'un insan metnini düzelttiği veya düzenlediği durumlar ne olacak?

Filigran yalnızca Claude'un seçtiği kelimeler için geçerlidir. Claude bir kişi tarafından yazılan metnin düzeltmelerini yaptığında, geri verdiği şey genellikle yalnızca hafifçe düzenlenmiştir; neredeyse tüm kelimeler kişiye ait olduğundan, filigranın eklenebileceği (eğer varsa) çok az şey vardır. Metnin uzunluğuna ve Claude'un onu ne kadar yoğun bir şekilde düzenlediğine bağlı olarak, bu değişiklikler Claude'un katılımının tespit edilmesi için yeterli olmayabilir. Claude ne kadar çok yazarsa, o kadar çok karar vermesi gerekir ve filigran için o kadar çok yer kalır.

Peki ya kod?

Yukarıda belirttiğimiz gibi, yapay zeka filigranı, her iki kelime seçiminin de eşit derecede iyi olacağı kararlardan yararlanır. Tam bir çıktının gerekli olduğu durumlarda (seçenek olmadığında ve bir şeyin gerçekte yanlış olacağı veya farklı bir terim seçilirse bir kod parçasının bozulacağı durumlarda) filigran uygulanmaz.

Örneğin, model “2 + 2 =” yazdıktan sonra bir sonraki jeton için çok net bir en iyi seçim vardır (eğer model toplamı tamamlıyorsa “4” kadar iyi bir cevap yoktur; George Orwell’in Bin Dokuz Yüz Seksen Dört’ünden bahsediyorsa “5” kadar iyi bir cevap yoktur). Filigranın "dürtmesi" burada uygulanmaz. Aynı nedenden ötürü, çoğu durumda tam olması gereken kodda, diğer bazı metin biçimlerine göre genellikle daha az filigran bulunur.

Bununla birlikte, kod içindeki belirli kelimeler veya terimler arasında keyfi bir seçimin olduğu alanlarda, kod içindeki yorumlar gibi filigran kullanılabilir. Ancak tanım gereği üretilen gerçek kod üzerinde ihmal edilebilir bir etkisi olacaktır.

Bu kullanıcılar için ne anlama geliyor?

Bu, modeli yavaşlatır mı yoksa daha pahalı hale getirir mi?

Hayır. Filigranlamanın modellerin hızı üzerinde ihmal edilebilir bir etkisi vardır ve fazladan jeton üretmediğinden modelin hizmet ve kullanım fiyatı aynıdır.

Bir filigranın bana veya kuruluşuma kadar izi sürülebilir mi?

Hayır. Filigranlama Claude ve çıktıları için geçerlidir. Bireysel kullanıcılarla ilgili hiçbir şeyi tanımlamaz. Filigranda veya anahtarında, herhangi birinin kullanıcı, kuruluşu veya Claude ile yaptığı sohbetler hakkında herhangi bir bilgiyi kurtarmasına olanak tanıyacak hiçbir şey yoktur.

Claude'un çıktılarına neden filigran koyuyorsunuz?

AB Yapay Zeka Yasasına uymak için filigran uyguluyoruz. Anthropic, diğer birçok önemli yapay zeka modeli sağlayıcısı ve yaklaşık 190 imza sahibiyle birlikte, Temmuz 2026'da Yapay Zekayla Oluşturulan İçeriğin Şeffaflığına ilişkin AB Uygulama Kurallarını imzaladı. Bu, yapay zeka sistem sağlayıcılarının, yapay zeka tarafından oluşturulan metni "işaretleme" yöntemlerini kullanmasını gerektirir. Filigranı lansman sırasında global olarak uyguluyoruz çünkü henüz bunu bölgeye göre kapsama almak için kalıcı bir yönteme sahip değiliz. Ancak farklı yaklaşımları değerlendirmeye devam edeceğiz ve güncellemeler geldikçe paylaşacağız.

Diğer sorular

Bir metnin Claude tarafından yazılıp yazılmadığını nasıl kontrol edebilirim?

Özel önizlemede bir algılama API'si yayınlıyoruz. Şu anda AB hukukunun gerektirdiği uygun kuruluşların (düzenleyiciler, kolluk kuvvetleri, medya, teyitçiler, bağımsız araştırmacılar, eğitim kuruluşları ve AB sivil toplum grupları gibi) kullanımına açıktır. Aynı zamanda, Kanuna uygunluk açısından filigranlamayı doğrulamakla benzer şekilde yükümlü olan işletmeler için de mevcuttur. Zaman içinde algılama API'sine erişimi genişletmeyi planlıyoruz. Erişime ilginizi buradan kaydedebilirsiniz.

Peki ya resimler ve diğer dosyalar?

Claude desteklenen türde bir dosya (.png, .jpg veya .svg gibi) oluşturduğunda, dosyanın meta verisine, dosyanın Claude ile oluşturulduğunu veya işlendiğini belirten küçük, kriptografik olarak imzalanmış bir not biçiminde bir içerik kimlik bilgisi ekleyecektir. Bu, C2PA adı verilen açık bir endüstri standardıdır; kamera üreticileri ve fotoğraf düzenleme yazılımlarında görüntünün nereden geldiğini kaydetmek için kullanılanın aynısıdır. C2PA uyumlu herhangi bir araç bunu okuyabilir; Bir dosyayı bırakıp kontrol edebileceğiniz kendi yerimizi sağlayacağız.

Bu meta veri etiketi filigrandan çok farklıdır. Dosyada hiçbir şey değişmez; dosya gömülü veya gizli değildir. Metinde olduğu gibi, kimlik belgesinde yalnızca Claude'un dosyanın yapımında yer aldığı belirtiliyor; herhangi bir tanımlayıcı bilgi içermez.

Birisi filigranı aşmak için metni düzenleyemez mi?

Bir dereceye kadar evet. Hafif düzenleme muhtemelen filigranı tamamen kaldırmayacaktır; Her kelimenin değiştirildiği tam bir yeniden yazma olacaktır. İkinci durumda elbette metnin artık yapay zeka tarafından oluşturulmuş olarak tanımlanıp tanımlanamayacağı tartışılabilir.

Filigran aslında neyi kanıtlar?

Bir filigran yalnızca Claude'un muhtemelen bir noktada içeriğe dahil olduğunu belirleyebilir. "Claude bunu yazdı" ifadesini "Claude bunu yoğun bir şekilde düzenledi" ifadesinden ayıramaz.

Filigranlar çeviriler için geçerli midir?

Evet. Claude tarafından hazırlanan bir çeviri filigran taşır çünkü bu durumda her kelime Claude tarafından seçilir.

Peki ya eski Claude modelleri?

AB hukuku, 2 Ağustos 2026'dan önce piyasaya sürülen Antropik modeller için bir geçiş dönemi içeriyor ve bu modellere filigran eklemek için de çalışıyoruz. Bu önümüzdeki aylarda kullanıma sunulacak.

Bunun Pangram gibi yapay zeka algılama yazılımlarından farkı nedir?

Yapay zeka tespit yazılımı farklı bir yöntem kullanıyor çünkü onu sağlayan şirketler bizim anahtarımıza sahip değil. Diğer şeylerin yanı sıra, bu hizmetler metnin yapay zekanın ifadelerinde sıklıkla görülen incelikli (ve o kadar da ince olmayan) "anlatmalar" gibi yönlerine bakar. Örneğin, yapay zeka modelleri "bu [X] değil, [Y]" yapısından hoşlanıyor gibi görünüyor ve "sessizce" kelimesini beklediğinizden çok daha fazla kullanıyor. Bu kalıpları yakalamak temel olarak filigranı kontrol etmekten farklıdır.

Bu, belirli bir çıktının kimin sahibi olduğunu veya ondan yasal olarak kimin sorumlu olduğunu değiştirir mi?

Hayır. Filigran yalnızca Claude'un içeriği üretip üretmediğini veya işleyip işlemediğini test etmeye yardımcı olur. Sahiplik veya yazarlık hakkında hiçbir şey söylemez ve şartlarımıza göre kullanıcının haklarını değiştirmez. Filigranı yalnızca Claude içeriğin veya dosyanın işlenmesine dahil olduğunda uygularız.

1 Eylül 2026'da güncellendi: Filigran algılama API'sine ilişkin güncel bilgiler sağlandı.