الاثنين، 3 أغسطس 2026

الذكاء الاصطناعي

نظام SynthID من Google يكشف زيف صورة مفبركة لـ Mitch McConnell في المستشفى

نجح نظام العلامات المائية غير المرئية SynthID من Google في كشف زيف صورة مخادعة جرى تداولها على نطاق واسع، تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لعضو مجلس الشيوخ الأمريكي Mitch McConnell.

Presentation slide showing a watermarking feature demo with a phone photo of a kitten in a basket
صورة: Google

جرى تداول صورة عبر الإنترنت هذا الأسبوع بدت وكأنها تظهر عضو مجلس الشيوخ عن ولاية كنتاكي Mitch McConnell مغطى بالأنابيب على سرير مستشفى في حالة من الضيق الشديد. وانتشرت الصورة على نطاق واسع في Reddit وX قبل أن يكشف موقع Snopes لتقصي الحقائق زيفها يوم الأربعاء، بعد أن وجد أنها تحتوي على العلامة المائية SynthID من Google، وهي توقيع غير مرئي مصمم لتحديد الصور المنشأة بواسطة الذكاء الاصطناعي.

وجاءت هذه الخدعة وسط تكهنات مكثفة حول صحة McConnell، والتي تزايدت منذ دخوله المستشفى بعد مكالمة طوارئ في 14 يونيو. وقد أدى غيابه عن الأنظار منذ ذلك الحين إلى إثارة تكهنات بأن صحته قد تكون في تدهور. وأظهر فحص SynthID أن الصورة المنتشرة كانت مفبركة وليست دليلاً على حالة عضو مجلس الشيوخ الصحية.

وكان نظام SynthID قد أُطلق في مؤتمر المطورين I/O من Google في عام 2025، حيث يقوم بدمج توقيع في الصور يكون غير مرئي للمشاهدين ولكن يمكن لخوارزميات SynthID اكتشافه. ونظراً لأن التوقيع مدمج في الصورة نفسها، فإنه يظل قائماً حتى عند أخذ لقطة شاشة للصورة عبر منصات متعددة، كما حدث عندما انتقلت صورة McConnell من مصدرها الأصلي إلى Reddit وX.

وتكمن محدودية النظام في أنه لا يعمل إلا عندما تشارك الأداة التي أنشأت الصورة بنشاط في البرنامج. وتتضمن نماذج Gemini من Google العلامة المائية SynthID منذ بدء البرنامج في عام 2025، بينما انضمت OpenAI في مايو 2026. ولا تشارك Anthropic في هذا البرنامج، مما يعني أن الصور المنشأة بواسطة نماذجها لا تحمل أي علامة مائية مكافئة لكي يتحقق منها Snopes أو أي جهة أخرى.

لماذا يهم

تمنح قضية McConnell نظام SynthID من Google نتيجة ملموسة في العالم الحقيقي: وهي دليل على أن علامته المائية غير المرئية يمكنها الصمود أمام المشاركة وأخذ لقطات الشاشة عبر منصات مختلفة، وظل بالإمكان استخدامها لتحديد الصورة المنشأة بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح. ويمثل هذا إثباتاً نادراً لفعالية فئة من أدوات مكافحة التزييف العميق (deepfake) التي كانت فعاليتها نظرية في الغالب حتى الآن.