2026年8月11日、毎日使う3つのAIモデルのうち2つが、生成するすべての単語に見えない署名を付けていることを発見した。Claudeはテキストに知覚不能なウォーターマークを挿入する。GeminiはSynthIDというシステムを使い、確率レベルでトークン選択にバイアスをかける。GPTは生成するテキストにマークを付けない。

これらのツールで6ヶ月間、完全な3言語ブログを構築してきた。すべての投稿がAIとの会話で生成され、その後私が広範に編集した。テキストにマークを付けたいか聞かれたことはなかった。それが行われていると知らされたこともなかった。技術文書を読んで発見した。以下は2026年8月11日に検証された。ウォーターマークシステムは急速に進化しており、一部の詳細はその日付以降に変更されている可能性がある。

ウォーターマークの仕組み

隠れた文字ではない。テキストに挿入されたメタデータではない。ドキュメントを編集して見たり、コピーしたり、削除したりできるものではない。

システムは単語選択レベルで動作する。モデルがテキストを生成するとき、確率に基づいて次の単語を選ぶ。ウォーターマークなしでは「mango」を選ぶ。ウォーターマークありでは、システムが秘密鍵を使って確率にバイアスをかける。「mango」は50%から45%に下がり、「durian」は5%から20%に上がる。選ばれる単語が変わりうる。

SynthIDの技術文書とGeminiが自身のメカニズムについて提供した説明によると、これがシステムの動作方法だ。マークは単語選択の統計パターンに存在し、可視文字には存在しない。

自動帰属の通行料

書くことに困難があり、AIにテキストを口述して構造化を手伝ってもらう場合、ウォーターマークは私のケースと、AIにゼロからすべてを作らせた人のケースを区別しない。マークは両方に「AIによって処理された」と言う。「書くことに困難がある人間が口述し、AIが書き起こした」とは言わない。

Wordがスペルを修正して著作権を主張するようなものだ。印刷機がテキストを再現して所有権を主張するようなものだ。ツールが出力に痕跡を残した。しかしツールの痕跡は作品の著作権ではない。

そして誰も議論していないアクセシビリティの次元がある。AIを書くためのアクセシビリティツールとして使う人々（ディスレクシアの人、第二言語で書く人、運動困難のある人）は、大量スパムコンテンツを生成した人と同じマークを受ける。

テセウスの船

AI生成テキストのすべての文を編集したら、それはまだAIのテキストか。ウォーターマークは「はい」と言う（編集を生き延びれば）。編集プロセスは「いいえ」と言う（最終テキストに関するすべての決定が人間のものであれば）。

マークはそれを知らない。トークン選択確率がある時点でバイアスされたことだけを知っている。人間がその後すべてを変えたか、一部を変えたか、何も変えなかったかは知らない。

マークは互いに見えない

GeminiにClaudeのウォーターマークを見ることができるか聞いたとき、答えは明確だった。できない。各企業は独自の秘密鍵を使う。Geminiにとって、Claudeのテキストはプレーンテキスト。Claudeにとって、Geminiのテキストはプレーンテキスト。マークは置いた者以外には見えない。

公開検出器（GPTZero、CopyLeaks）はSynthIDもClaudeのウォーターマークも読まない。独自の予測モデルを使い、有意な偽陽性率がある。普遍的なテキストAI検証器は存在しない。

業界が混同する3つの概念

著作権はアイデア、経験、意図を提供する人。アシスタンスはテキストの制作を手伝う人。出所はそれが制作されたプロセスをどう証明できるか。

ウォーターマークは3つすべてを1つであるかのように混同する。AIが著者だったか、アシスタントだったか、単なる書き起こし者だったかを特定せずに「AIが関与した」と言う。

やらないこと

ウォーターマークを除去するツールは使わない。すでに存在する。しかしマークを除去しても問題は解決しない。回避するだけだ。

AIを使っていないふりもしない。このブログのすべての投稿はClaudeの支援で生成された。それは秘密ではない。ブログのテーマだ。

やること

独自の出所チェーンを構築する。コンテキストなしに「AIがここにいた」と言う見えないウォーターマークではない。各コンテンツがどう制作されたかを正確に述べる明示的な編集宣言。

著者：Diego Sanchez。構想：人間。調査：人間 + AI。編集支援：Claude。最終編集：人間。ソース：手動検証済み。

それはウォーターマークよりも誠実だ。コンテンツがどう作られたか知りたい読者にとってより有用だ。

残る問い

ウォーターマークが生成、支援、口述テキストを区別しないなら。利用可能なツールで除去できるなら。公開検出器が読まないなら。普遍的な検証器がないなら。法的にAI企業に著作権を付与しないなら。責任あるプロフェッショナルが公開前に行う編集で劣化するなら。

ウォーターマークは誰のためか。明示的な編集の透明性がより良く解決しない、どんな問題を解決するのか。

答えは持っていない。しかし書いたか、口述したか、1時間編集したかを区別せずに誰かのテキストにマークすることは、業界が解決しなければならない問題だ。解決するまで、作品の著作権を証明する責任はツールのウォーターマークにはない。自分で構築する出所チェーンにある。