有一定道理，但也並非完全如此，情況較為複雜。
一位軟體開發者聲稱已對谷歌DeepMind的SynthID系統進行了逆向工程，並展示了如何從生成圖像中剝離AI水印，或將其手動嵌入其他作品。對此，谷歌方面表示，該說法並不屬實。
這位開發者以用戶名"Aloshdenny"為網路身份，已在GitHub上開源了其研究成果，並記錄了整個過程。據其描述，這一切只需要200張由Gemini生成的圖像、一些信號處理知識，以及"大把閒暇時光"。
"不需要神經網路，不需要專有訪問權限，"Aloshdenny在Medium上寫道，"事實證明，只要你沒有工作，把足夠多的'純黑色'AI生成圖像取平均，每一個非零像素就是水印本身，就這麼簡單。"
SynthID是一套幾乎不可見的水印系統，專門為谷歌AI工具生成的內容打上標記，在圖像創建之初便將水印嵌入像素層中。該系統在設計上具備高度抗刪除性——強行去除水印會明顯損傷圖像質量。目前，SynthID已被廣泛應用於谷歌旗下各類AI產品，包括Nano Banana和Veo 3等模型的輸出內容，甚至YouTube上由AI生成的創作者虛擬克隆內容也加載了SynthID水印。
以下是一組對比圖：左側為仍保留SynthID水印的圖像，右側為水印被部分移除、足以欺騙檢測器後的效果。兩者之間僅有細微的視覺差異，說明去除過程對圖像質量的損耗極為有限。
Aloshdenny表示，他認為SynthID是"真正優秀的工程作品"，並坦承在測試中始終無法將水印徹底清除，最終只能採用干擾SynthID解碼器讀取水印圖像的方式來繞過檢測。
破解谷歌水印底層機制的過程，對於非開發者而言具有相當的技術門檻。如有興趣，可前往Aloshdenny的Medium頁面閱讀完整分析（據稱是在特定狀態下撰寫的）。以下是簡化版說明：
第一步，使用Gemini生成200張全黑或純白圖像，增強對比度與飽和度，再對飽和度進行降噪處理，以此暴露水印圖案。
第二步，對所有圖案取均值，找出每個頻率區間、每個通道上水印信號的幅度與相位。
第三步，在目標圖像中搜尋這些頻率的蹤跡，並以水印嵌入時的相同角度，將其部分移除。
"我最多只能做到讓解碼器產生混亂、令其放棄讀取，而不是真正刪除水印——這本身就說明它的設計有多出色，"Aloshdenny表示，"它並不完美，但它的目標也不是做到無懈可擊，而是將濫用成本提高到讓大多數人望而卻步的程度。"
筆者尚未親自測試Aloshdenny這個針對谷歌SynthID水印系統的逆向工程項目，因此無法對其實際效果作出保證。就目前情況而言，SynthID似乎並未真正意義上被破解——至少還沒有到任何人都能下載工具、一鍵去除或偽造谷歌水印以欺騙AI檢測系統的程度。谷歌方面同樣不認可Aloshdenny的相關聲明。
"聲稱該工具可以系統性地去除SynthID水印，這種說法是錯誤的，"谷歌發言人Myriam Khan向The Verge表示，"SynthID是一套針對AI生成內容的強健、高效水印工具。"
Q&A
Q1：SynthID是什麼？它是如何工作的？
A：SynthID是谷歌DeepMind開發的一套近乎不可見的AI內容水印系統。它在圖像生成之初便將水印直接嵌入像素層，設計上具備高度抗刪除性——強行去除會明顯損傷圖像質量。目前，SynthID已被廣泛部署於谷歌旗下AI產品，包括Nano Banana、Veo 3等模型的輸出內容，以及YouTube上的AI生成虛擬克隆內容。
Q2：Aloshdenny是如何嘗試破解SynthID的？
A：Aloshdenny使用Gemini生成了200張純黑或純白圖像，通過增強對比度、飽和度並進行降噪處理來暴露水印圖案，再對圖案取均值找出水印信號的頻率特徵，最終在目標圖像中定位並部分移除相關頻率。整個過程不涉及神經網路或專有訪問權限，僅依賴信號處理技術。
Q3：SynthID有沒有被徹底破解？
A：目前來看沒有。Aloshdenny本人也承認，其最多只能干擾SynthID解碼器使其放棄讀取，而無法將水印徹底刪除。谷歌發言人也明確表示，該工具無法系統性地去除SynthID水印，SynthID仍是一套針對AI生成內容的強健有效的水印工具。
