एन्थ्रोपिक द्वारा क्लॉड द्वारा उत्पादित और संशोधित ग्रंथों का अनुसरण करने के लिए डिज़ाइन किए गए अदृश्य वॉटरमार्क के कामकाज को सार्वजनिक करने के थोड़े ही समय बाद, डेवलपर्स ने ऐसे उपकरण उपलब्ध कराना शुरू कर दिया है जो कथित तौर पर इस सिग्नलिंग को कमजोर या हटा सकते हैं।
पहला कोड प्रोग्रामर गुइलाम मेयर द्वारा विकसित किया गया था और इसने तेजी से लोकप्रियता हासिल की, जिसमें गिटहब पर एक लाख से अधिक योगदान जमा हुए। मेयर ने प्लेटफॉर्म X पर घोषणा की कि उन्होंने रिमूवर केवल एक प्रयोग के रूप में बनाया था और उनका उद्देश्य सामग्री की पहचान का मुकाबला करना नहीं है, बल्कि वॉटरमार्क की पद्धति का ही विरोध करना है।
क्लॉड का यह डिटेक्शन मैकेनिज्म यूरोपीय संघ के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कानून के अनुरूप लागू किया जा रहा है, जिसने कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा उत्पन्न सामग्री को चिह्नित करने की अनिवार्यता स्थापित की है। वर्तमान में, लगभग एक सौ नब्बे संगठनों ने आचार संहिता को अपनाया है, और उम्मीद है कि इस वर्ष के अंत तक पाठ्य अंकन उद्योग में एक मानक बन जाएगा।
एन्थ्रोपिक का वॉटरमार्क शब्द चयन की प्रक्रिया के दौरान स्थापित एक सांख्यिकीय पैटर्न के माध्यम से काम करता है। जब क्लॉड को पर्यायवाची शब्दों के बीच चयन करना होता है, तो सिस्टम इन निर्णयों के एक हिस्से को निर्देशित करने के लिए एक कुंजी का उपयोग करता है, जिससे पता लगाने योग्य हस्ताक्षर बनता है।
कंपनी ने स्वयं इस बात पर जोर दिया है कि न्यूनतम संशोधन भी इस वॉटरमार्क को कमजोर करने की क्षमता रखते हैं। यहीं पर मेयर का टूल केंद्रित है: पाठ को एक अन्य भाषा मॉडल का उपयोग करके, जो समान मार्किंग का उपयोग नहीं करता है, कई बार फिर से लिखा जाता है।
कई अन्य तरीके भी तेजी से सामने आए हैं, जो समान प्रक्रियाओं का पालन करते हैं, सभी पर्यायवाची शब्दों में बदलाव और वाक्यों के पुनर्गठन पर आधारित हैं। चूंकि डिटेक्शन एक विशिष्ट पैटर्न पर निर्भर करता है, इसलिए ऐसे समायोजन पाठ को सिंथेटिक के रूप में वर्गीकृत होने की संभावना को कम करने के लिए पर्याप्त हो सकते हैं, जिसे एक साधारण मानवीय समीक्षा से प्राप्त किया जा सकता है।
एन्थ्रोपिक द्वारा उपयोग की जाने वाली तकनीक सिंथआईडी-टेक्स्ट पर आधारित है, एक विधि जिसे गूगल डीपमाइंड ने दो साल पहले प्रकाशित किया था। यह सिस्टम 'कम जोखिम वाले विकल्पों' पर कार्य करता है: जब किसी वाक्य में दो शब्दों का अर्थ समान होता है, तो एआई एक पूर्व-परिभाषित नियम का पालन करते हुए उनमें से एक का चयन करता है। इरादा पाठक के लिए पाठ को प्राकृतिक बनाए रखना है, जबकि अनुक्रम सत्यापन कुंजी रखने वाले द्वारा पहचाना जा सकता है।
एन्थ्रोपिक स्पष्ट करती है कि उसका सत्यापन एक संभावना इंगित करता है और यह सटीक रूप से यह भेद नहीं कर सकता है कि कोई पाठ पूरी तरह से एआई द्वारा उत्पन्न हुआ है या केवल मॉडल द्वारा संपादित किया गया है। हालांकि, इसी तरह की प्रणाली के संभावित 'झूठे सकारात्मक' ही डेवलपर्स और कुछ पेशेवरों के बीच चिंता पैदा करते हैं।
इस डर है कि शैक्षणिक संस्थान, विश्वविद्यालय, भर्तीकर्ता या ग्राहक मूल्यांकन के तथ्यात्मक मानदंड के रूप में डिटेक्टरों का उपयोग करना शुरू कर देंगे, जिससे उन व्यक्तियों को नुकसान हो सकता है जो विशिष्ट कार्यों के लिए एआई का उपयोग करते हैं या जो इसे बिल्कुल भी उपयोग नहीं करते हैं।
उपयोगकर्ताओं की ओर से, एक अन्य आलोचना यह उठाई गई है कि इस तकनीक के कार्यान्वयन से क्लॉड द्वारा उत्पादित सामग्री की समग्र गुणवत्ता कम हो सकती है, क्योंकि परिणाम को इस मार्किंग मानक का पालन करना होगा। नई तकनीक के अपने विवरण में, एन्थ्रोपिक आश्वासन देती है कि आंतरिक परीक्षणों में गुणवत्ता में किसी भी गिरावट का संकेत नहीं मिला है।