تسميات الفيديو الذكي على المنصة تخبر المشاهدين أن الفيديو يتضمن ذكاء اصطناعي، لكن ليس ما تغير أو من الذي غيره أو ما إذا كان ما يعرضه حدث بالفعل. الشارة الثنائية هي تحذير لا توجد فيه طريقة للعمل بناءً عليها. تحقق معايير الأصل التي تسجل كيفية إنشاء الملف، ومن وقعه عليه، الوظيفة التي كانت تقصد التسميات أن تفعلها.
ماذا يتطلب تسميات محتوى الذكاء الاصطناعي اليوم؟
تسميات محتوى الذكاء الاصطناعي المنتجة مطلوبة الآن على عدة منصات وولايات قضائية رئيسية، لكن القواعد ليست موحدة. يتطلب البعض من المنشئين الإفصاح عن وسائط اصطناعية واقعية. يضيف آخرون تسميات من البيانات الوصفية أو أنظمة الكشف. تتطلب القوانين الأحدث بشكل متزايد أصل قابل للقراءة بواسطة الآلة بالإضافة إلى الإفصاح المرئي.
| Platform or rule | What it currently requires | Policy date and primary source |
|---|---|---|
| YouTube | Creators must disclose realistic content that was meaningfully generated or altered with AI, including realistic fabricated events and a real person appearing to say or do something they did not. YouTube can also apply labels from its own tools, C2PA metadata, detection systems, or manual review. | Major labeling update announced May 27, 2026. YouTube GenAI disclosure policyMay 27, 2026 policy update |
| Meta | Facebook, Instagram, and Threads show AI info for content detected as AI-generated and require disclosure for organic photorealistic video or realistic-sounding audio that was digitally created or altered. AI-edited content may receive less prominent labeling than fully generated content. | Core policy page last updated October 23, 2025; current approach reaffirmed in 2026. Meta AI labeling policy |
| TikTok | Realistic AI-generated or significantly edited media must be clearly labeled. TikTok can also auto-label content, including uploads with C2PA Content Credentials. Some deceptive synthetic media remains prohibited even when disclosed. | Current Community Guidelines released August 14, 2025, effective September 13, 2025. TikTok AI-generated content policyTikTok Community Guidelines |
| LinkedIn recognizes C2PA Content Credentials on signed image and video content. Viewers can inspect available information about AI use, the originating app or device, creator, signer, and issue time. It does not currently publish a blanket AI-video disclosure rule comparable to YouTube or TikTok. | Help page currently says “Last updated: 11 months ago”, approximately October 2025; verified September 15, 2026. LinkedIn Content Credentials policy | |
| EU AI Act Article 50 | Providers of generative AI systems face transparency duties for synthetic outputs, while deployers face disclosure duties for deepfakes and specified AI-generated public-interest content. Article 50 obligations began applying August 2, 2026. | Commission guidance published July 20, 2026, last updated July 31, 2026. EU AI Act Article 50 textEuropean Commission Article 50 guidance |
| California AI Transparency Act, SB 942 | Covered GenAI providers must provide detection tools and support visible and latent disclosures for qualifying AI-generated image, video, and audio. Latent disclosures can include provider, system version, creation time, and a unique identifier. | Chaptered September 19, 2024; operative January 1, 2026. California SB 942 statutory text |
| FTC endorsement rules | The FTC does not impose a general “AI-generated” badge on all synthetic media. It separately requires clear disclosure of material relationships in endorsements and warns creators not to assume a platform disclosure tool is sufficient. | FTC guidance published November 2019 and remains current guidance. FTC Disclosures 101 |
يركز هذا الجدول على قواعد الشفافية والأصل الواسعة لمحتوى الذكاء الاصطناعي. لا يحاول فهرسة كل قانون على مستوى الولاية يغطي deepfakes الانتخابات أو محاكاة الشخصية أو الصور الحميمة أو الوسائط الاصطناعية الخاصة بالقطاع.
لماذا التسمية ليست نفس الثقة؟
تجيب التسمية على "هل كان الذكاء الاصطناعي متورطاً؟" المشاهد عادة ما يسأل سؤال مختلف: "هل يمكنني تصديق ما أراه؟"
هذه الأسئلة تتداخل، لكنها ليست متكافئة.
تخيل فيديو يحمل نفس تسمية الذكاء الاصطناعي. في الأول، استخدم المنشئ الذكاء الاصطناعي فقط لإزالة ضوضاء الخلفية وتصحيح الإضاءة. في الثاني، تم تصنيع الحدث بأكمله والمتحدث والصوت والموقع.
يمكن للشارة الثنائية أن تطوي سجلات الإنتاج المختلفة بشكل جذري في نفس الإشارة.
تؤثر هذه المشكلة على الثقة في الفيديو المنتج الذكي لأن الثقة تعتمد على السياق. قد يرغب المشاهد في معرفة ما إذا حدث الحدث، أو ما إذا كان المتحدث حقيقياً، أو ما إذا تم استبدال الوجه أو الصوت، أو من قام بالتحرير، وما إذا كان الناشر يقف خلف النتيجة.
واجهت Meta هذه المشكلة مباشرة. كانت تسمية "صنعت بالذكاء الاصطناعي" السابقة تظهر أحياناً على وسائط تلقت تحديثات ذكاء اصطناعي صغيرة نسبياً. غيرت Meta الصياغة إلى "معلومات الذكاء الاصطناعي" ونقلت التسمية إلى قائمة المنشور لبعض المحتوى المحرر لأن الشارة الأصلية يمكن أن تعني درجة أكبر من الجيل مما حدث بالفعل. نهج Meta الحالي لتسميات محتوى الذكاء الاصطناعي
يمكن للتسمية أن تحذرك من أن التكنولوجيا كانت متورطة. لا يمكنه بمفرده تقديم الأدلة اللازمة لتقييم المطالبة الموضحة على الشاشة.
هذا هو الفرق بين إفصاح الفيديو الذكي و أصالة محتوى الذكاء الاصطناعي.
ما هي الإخفاقات الثلاثة للتسمية الثنائية؟
تفشل تسميات الذكاء الاصطناعي الثنائية بثلاث طرق يمكن التنبؤ بها: فهي توفر تفصيلاً قليلاً جداً، ولا تظهر سلسلة الأصول، وقلما تؤسس المساءلة ذات المعنى.
1. لا توجد تفاصيل
لا يمكن لتسمية الذكاء الاصطناعي الواحدة وصف درجة أو غرض التغيير بشكل كافٍ.
يميز YouTube بالفعل بين التحديثات الطفيفة، مثل تصحيحات اللون أو الإضاءة العادية، من تغييرات اصطناعية واقعية وذات معنى تتطلب إفصاحاً. أمثلة إفصاح YouTube
لكن بمجرد عبور الوسائط عتبة التسميات، قد لا يزال المشاهد بحاجة إلى التمييز بين خلفية منتجة بالذكاء الاصطناعي وصوت مترجم اصطناعي ووجه مستبدل وحدث لم يحدث أبداً.
يجب أن توفر شفافية محتوى الذكاء الاصطناعي الأفضل للأشخاص ما الذي تغير، وليس فقط أن الذكاء الاصطناعي ظهر في مكان ما في سير العمل.
2. لا توجد سلسلة أصول
عادة ما تصف التسمية المرئية الأصل. لا تكشف تسلسل التحديثات التي أنتجتها.
قد يتم قص تسجيل الكاميرا الحقيقي وتصحيح الألوان وإزالة شخص واستقبال خلفية اصطناعية والدبلجة بصوت مُنتج، ثم تصديره وتحريره مرة أخرى.
الشارة الثنائية لا تحافظ على هذا التاريخ.
يمكن لسجل الأصل وصف أصل الأصل والأدوات المتورطة والتحولات المعلنة والتحديثات اللاحقة. يمكن للمشاهد فحص سلسلة بدلاً من استنتاج عملية الإنتاج الكاملة من كلمتين.
3. لا مساءلة
أيضاً، التسمية لا تجيب بالضرورة عمن يقف خلف المحتوى.
يمكن للناشر الخادع أن يسمي بشكل صحيح فيديو مصطنع "منتج بالذكاء الاصطناعي" واستخدامه في الخداع. تخبر التسمية المشاهد كيفية إنشاء الوسائط، لكن ليس ما إذا كان المصدر موثوقاً.
وعلى العكس، قد يرغب غرفة الأخبار أو الشركة أو المنشئ في توقيع قطعة حتى يتمكن المشاهدون من التحقق من الكيان الذي يقدم مطالبة الأصول.
الثقة تتطلب اتصالاً بين المحتوى وسجله وموقع موثوق.
هذه مشكلة تقنية مختلفة.
ما الذي يبني الثقة بالفعل: الأصول، وليس الإفصاح؟
الأصول تعطي المشاهدين أدلة قابلة للفحص حول مصدر الملف وكيف تغيير. C2PA، الذي طورته ائتلاف محتوى الأصول والأصالة، يوفر معيار تقني مفتوح لإرسال بيانات اعتماد المحتوى القابلة للتحقق من الناحية التشفيرية إلى الوسائط الرقمية.
الفرق من التسمية البسيطة هو التوقيع التشفيري.
تدعم مواصفات C2PA 2.4الحالية، المفرج عنها في أبريل 2026، بيانات اعتماد المحتوى التي يمكنها حمل تأكيدات حول الأصول وإجراءات التحرير والمكونات وإفصاح الذكاء الاصطناعي. يتم توقيع المطالبات رقمياً، مما يتيح للبرنامج المتوافق اكتشاف ما إذا كانت معلومات الأصول المرتبطة سليمة. مواصفات C2PA 2.4
يمكن لسجل الأصل المفيد الإجابة على أسئلة مثل:
| A binary label tells you | Provenance can potentially tell you |
|---|---|
| AI was used | Which tool or system was involved |
| Something may be synthetic | What type of transformation was declared |
| Nothing about authorship | Which entity signed the credential |
| Nothing about the workflow | Which source assets or edits formed part of the history |
| Nothing about later modification | Whether subsequent signed updates were added |
Adobe يدعم بالفعل بيانات اعتماد المحتوى عبر المنتجات بما في ذلك Premiere و Photoshop و Lightroom. يمكن لـ Adobe Premiere إرسال بيانات اعتماد لتصديرات الفيديو المدعومة وتراكم بيانات الاعتماد عبر مراحل التحرير، مما يخلق سجل إصدار قابل للفحص. ومع ذلك، تحذر Adobe بوضوح من أن ليس كل وجهة نشر ستحافظ أو تعرض عليها. تم آخر تحديث لوثائق Premiere الخاصة بها في 9 سبتمبر 2026. بيانات اعتماد محتوى Adobe لـ Premiere
ينمو النشر. يعرض LinkedIn رمز C2PA على الصور والفيديوهات الموقعة. يمكن لـ TikTok استخدام بيانات اعتماد المحتوى لتحديد وتسميات بعض التحميلات المنتجة بالذكاء الاصطناعي تلقائياً. يمكن لـ YouTube أيضاً استخدام بيانات تعريف C2PA في نظام الوسم الذكي التلقائي الخاص به.
تستخدم Google DeepMind تقنية مرتبطة تسمى SynthID. يدمج SynthID علامات مائية غير محسوسة في الصور والفيديو والصوت والنص المنتج من جانب Google. تقول Google إن العلامات مصممة للبقاء على التحولات الشائعة مثل القص والمرشحات وتغييرات معدل الإطار والضغط بدون فقدان. وثائق Google DeepMind SynthID
لا يثبت C2PA ولا SynthID أن الحدث الموضح صحيح.
يمكن أن يصور فيديو اصطناعي موقع شيئاً خاطئاً. تؤسس الأصول أدلة حول الأصل والمعالجة. يعطي الصحفيين والمنصات والعلامات التجارية والمشاهدين معلومات أكثر لحكم الأصالة.
هذا أقوى من التسمية، لكنه ليس آلة الحقيقة.
ماذا يمكن للمنشئين والعلامات التجارية أن يفعلوا الآن؟
لا يحتاج المنشئون والعلامات التجارية إلى انتظار اللوائح الموحدة. يمكنهم تحسين الثقة الآن بمعاملة التسميات كحد أدنى والحفاظ على أدلة أقوى حول الأصول والموافقة والتأليف وسجل التحرير.
- قل ما تغيير الذكاء الاصطناعي.
فضل "خلفية منتجة بالذكاء الاصطناعي؛ لقطات المنتج أصلية" بدلاً من بيان "استخدام الذكاء الاصطناعي" عام عندما يكون الفرق مهماً. - احتفظ بملفات المصدر وسجلات الإنتاج.
احفظ الأصول والبرامج النصية وسجلات الجيل وملفات التحرير والنماذج والمخرجات والتوثيق والموافقة والسادة النهائية. - استخدم بيانات اعتماد المحتوى عند توفره.
إذا كانت الكاميرا أو المحرر أو سير عمل التصدير يدعم C2PA، احفظ بيانات الاعتماد بدلاً من تجريدها أثناء التصدير أو التوزيع. - فصل إفصاح الذكاء الاصطناعي عن الإفصاح الإعلاني.
لا يفصح شارة الذكاء الاصطناعي عن علاقة مدفوعة. لا تزال متطلبات المصادقة FTC تنطبق بشكل مستقل. توجيهات إفصاح FTC الموافقة - تسجيل الموافقة على الهوية والصوت.
إذا استخدم سير العمل وجه الشخص أو صوته أو شبهه، احتفظ بسجل بالترخيص ونطاق الاستخدام المسموح به. - لا تعامل كاشف الذكاء الاصطناعي كدليل.
يمكن للكشف تحديد علامة مائية أو إشارة بيانات وصفية أو نمط إحصائي. الفشل في الكشف عن واحد لا يثبت أن الوسائط تم إنشاؤها بدون ذكاء اصطناعي. - امنح المشاهدين مسار تحقق.
للتواصلات عالية المخاطر، احتفظ بأصل موثوق به أو صفحة تحقق أو بيانات اعتماد موقعة أو مصدر آخر يمكن فحصه بشكل مستقل.
يجيب الإفصاح الجيد على "ماذا فعلنا؟" الأصول القوية تضيف "من أين جاء هذا، ومن مستعد للوقوف خلف هذا الحساب؟"
ماذا يعني هذا لأدوات الفيديو الذكي؟
تجلس أدوات الجيل بالقرب من بداية سلسلة الأصول، مما يجعلها مكاناً منطقياً للحفاظ على معلومات الأصل وإشارات الموافقة وبيانات الوصفية للنموذج وبيانات الإفصاح قبل نقل الأصل عبر التحرير والتوزيع. AKOOL، على سبيل المثال، توثق ضوابط الموافقة جنباً إلى جنب مع الكشف الآلي ومراجعة الإنسان في إطار الثقة والسلامة الخاص به. هذه طبقة واحدة من الجيل المسؤول، وليس بديل لأصول الإنسان الموحدة عبر النظام البيئي الإعلامي الأوسع. AKOOL الثقة والسلامة
