Nie minęły dwa tygodnie od momentu, w którym Anthropic włączył niewidzialne znakowanie tekstu generowanego przez Claude’a, a na GitHubie stoi już projekt, który to znakowanie usuwa. Repozytorium watermarks-remover francuskiego programisty Guillaume’a Meyera zebrało 10 tysięcy gwiazdek i tysiąc forków, działa na licencji MIT i obsługuje nie tylko Claude’a, ale też Gemini, SynthID-Text i powierzchnie proweniencji OpenAI.
Kluczowe fakty:
- Projekt watermarks-remover francuskiego programisty Guillaume'a Meyera pojawił się na GitHubie niecałe dwa tygodnie po wprowadzeniu przez Anthropic niewidzialnego znakowania tekstu generowanego przez Claude'a, zbierając 10 tysięcy gwiazdek i tysiąc forków.
- Narzędzie obsługuje znaki wodne wielu dostawców AI – Claude'a, Gemini, SynthID-Text oraz OpenAI – i działa w oparciu o trzy warstwy: usuwanie niewidzialnych znaków Unicode, atakowanie statystycznych znaków wodnych oraz czyszczenie metadanych z plików.
- Skuteczność poszczególnych warstw różni się zasadniczo: usuwanie znaków Unicode jest deterministyczne i w pełni weryfikowalne, natomiast wypłukiwanie statystycznych znaków wodnych wbudowanych w dobór słów określane jest przez samą dokumentację projektu jako „best effort", bez gwarancji skuteczności.
Sam autor ogłosił rozszerzenie na kolejnych dostawców 11 sierpnia na Twitterze: „watermarks-remover obsługuje teraz znaki wodne OpenAI i Gemini, obok Claude’a.” / „watermarks-remover now supports watermarks from OpenAI and Gemini in addition to Claude.” Wpis obiegł branżę w kilka godzin. Profil autora: twitter.com/guillaumemeyer.
Projekt zaczynał życie jako wąska umiejętność dla agenta o nazwie remove-claude-marks. Dziś nazywa się remove-ai-marks, ma 87 commitów, wersję 0.5.0, własny serwis HTTP ze specyfikacją OpenAPI i obrazy w GHCR. To już nie skrypt weekendowy.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Trzy warstwy i trzy zupełnie różne poziomy uczciwości
Repozytorium samo dzieli swoją robotę na warstwy i ta segmentacja jest najciekawszą częścią całej historii, bo każda z nich obiecuje co innego.
- Warstwa A usuwa niewidzialne znaki Unicode: spacje zerowej szerokości, znaczniki kierunku tekstu, egzotyczne odstępy, znaki tagów. Robią to deterministyczne skrypty w czystym Pythonie. Efekt da się policzyć i sprawdzić.
- Warstwa B atakuje znaki wodne statystyczne, czyli te wpisane w sam dobór słów przez model. Tu nie ma żadnej pewności. Dokumentacja mówi wprost: best effort.
- Czyszczenie plików zdejmuje C2PA, EXIF, XMP i właściwości dokumentu z PNG, JPEG, WebP, SVG, PDF, DOCX, ODT, HTML i Markdown. To najstarsza i najprostsza część zagadnienia.
Różnica między warstwą A a warstwą B jest tą samą różnicą, którą większość doniesień prasowych zamiata pod dywan. Skasowanie metadanych z pliku PNG zajmuje ułamek sekundy i zawsze było trywialne. Wypłukanie sygnału rozsianego po każdym zdaniu tekstu to zupełnie inne zadanie.
Doceniam przy tym jeden szczegół techniczny, który świadczy o tym, że autor wie, co robi. Repozytorium tłumaczy, dlaczego przy PDF-ach nie wystarczy exiftool: narzędzie zapisuje zmiany przyrostowo, oryginalne bajty metadanych zostają w pliku, a operację da się cofnąć. Dlatego czyszczenie PDF kończy się przebudową struktury przez qpdf. Bez qpdf skrypt wypisuje ostrzeżenie zamiast udawać sukces.
Co Anthropic włączył 2 sierpnia i czego nadal nie da się zweryfikować
Anthropic potwierdził w centrum pomocy, że modele Claude’a wypuszczone 2 sierpnia 2026 roku lub później wplatają niewidoczny znak wodny w generowany tekst, a do obsługiwanych plików dokładają podpisane cyfrowo metadane w standardzie C2PA. Oznaczanie objęło wszystkie powierzchnie produktowe: API platformy, claude.ai, Claude Code, Claude Cowork i Claude Tag, a także modele udostępniane przez AWS, Google Cloud i Microsoft Foundry. Firma nie przewidziała opcji wyłączenia i zastosowała mechanizm globalnie, nie tylko wobec użytkowników z Unii.
Bezpośrednim powodem jest artykuł 50 AI Actu, który zaczął być stosowany 2 sierpnia 2026 roku. Anthropic podpisał unijny kodeks praktyk w zakresie przejrzystości treści generowanych przez AI, przyjęty przez Komisję Europejską 10 czerwca 2026 roku. Kara za naruszenie obowiązku przejrzystości sięga 15 milionów euro albo 3 procent całkowitego rocznego obrotu światowego, zależnie od tego, która kwota jest wyższa.
I tu pojawia się problem, który zauważył BleepingComputer, a który uważam za najważniejszy w całej sprawie. Anthropic nie opublikował jeszcze detektora ani opisu działania mechanizmu. Skoro nie ma czym sprawdzić, czy oczyszczony dokument nadal nosi znak, to żadna z obietnic narzędzi do usuwania znaków wodnych nie jest weryfikowalna. Ani ta z GitHuba, ani te z płatnych serwisów, które w tym samym tygodniu dopisały Claude’a do swoich tabelek.
Sam Meyer jest w tej kwestii bardziej powściągliwy od dziennikarzy, którzy o nim piszą. README stwierdza, że dopóki dostawcy nie udostępnią publicznych detektorów i kluczy, „żadne narzędzie nie może uczciwie zaświadczyć” / „no tool can honestly certify”, że treść przejdzie oficjalną kontrolę. Raporty generowane przez program mają rozdzielać usunięcia sprawdzalne od tych opartych na dobrych chęciach.
Obserwuję tę historię z mieszanymi uczuciami. Z jednej strony mamy regulatora, który po latach dyskusji wymusił wreszcie coś namacalnego, a firmy zamiast się procesować, po prostu włączyły znakowanie i to od razu na całym świecie. Z drugiej strony w ciągu kilku dni powstało narzędzie, które zebrało dziesięć tysięcy gwiazdek, i nikt nie potrafi rozstrzygnąć, czy ono w ogóle działa. Bo nie ma detektora. Anthropic wymaga zaufania w obie strony: uwierz, że znakujemy, i uwierz, że nasz znak jest odporny.
Najbardziej niepokoi mnie asymetria dowodowa. Jeśli detektor kiedyś się pojawi i wskaże, że twój tekst nosi znak Claude’a, to nie znaczy, że Claude go napisał. Wystarczyło, że poprawiał ci literówki albo tłumaczył akapit. Anthropic sam to zastrzega. Pytanie, czy zastrzeże to również dziekan wydziału, redaktor zamawiający tekst albo dział HR czytający list motywacyjny. Znam odpowiedź i nie jest optymistyczna.
Zostaje jeszcze rzecz, którą autor narzędzia postawił uczciwiej niż połowa branży: usuwanie znaku ze statystycznego znakowania oznacza przepisanie tekstu tańszym modelem. Więc po co było płacić za droższy?
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Opisz krótko, czego potrzebujesz. Jesteśmy największym HUB-em AI w Polsce — w naszej bazie znajdziesz blisko 500 zweryfikowanych firm specjalizujących się w AI. W Twoim imieniu poprosimy 3-5 dopasowanych wykonawców o kontakt w ciągu 48 godzin.
Autor sam pisze, że jego narzędzie psuje tekst
Sekcja z zastrzeżeniami w README jest szczersza niż większość materiałów prasowych o tym projekcie. Znak wodny statystyczny żyje w samym doborze słów, więc jego usunięcie wymaga przepisania znacznej części tekstu, zdanie po zdaniu. Przestawianie akapitów i zmiana nagłówków nic nie dają.
A każde przepisanie zastępuje oryginalne sformułowania tymi, które wybrał model przepisujący. Wynik nie może przekroczyć sufitu tego modelu. Dokumentacja radzi zresztą, żeby do przepisywania używać modelu innego niż źródłowy, bo inaczej tekst zostanie ostemplowany na nowo.
Wersja 0.3.1 zaostrzyła warstwę B: dodała atak na dobór słów i składnię naraz, tryb humanize wymierzony w typowo maszynowe sformułowania i opcję generowania kilku wariantów, z których wybierany jest najbardziej odległy leksykalnie od oryginału. Poza zasięgiem narzędzia pozostają miękkie powiązania C2PA, znaki wodne w pikselach obrazów bez zewnętrznych modułów i ewentualne ślady w samych wagach modeli.
Nad Wisłą kary ruszają dopiero 28 października
Polska ma już własną ustawę o systemach sztucznej inteligencji z 3 lipca 2026 roku, ogłoszoną 27 lipca w Dzienniku Ustaw pod pozycją 1003. Prezydent Karol Nawrocki podpisał ją 24 lipca, a zasadnicza część weszła w życie 11 sierpnia. Organem nadzoru została Komisja Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji, w skrócie KRiBSI, obsługiwana organizacyjnie przez Ministerstwo Cyfryzacji.
Harmonogram jest jednak rozjechany z unijnym. Sam obowiązek oznaczania działa od 2 sierpnia, bo AI Act to rozporządzenie i obowiązuje bezpośrednio. Ale przepisy o kontroli, skargach, postępowaniach i karach KRiBSI zaczną obowiązywać dopiero 28 października 2026 roku. Przewodniczącego powołuje Sejm za zgodą Senatu, a Komisja w pełnym składzie ma powstać do listopada.
Co z tego wynika dla polskiej firmy? Trzy rzeczy warte zapamiętania. Naruszenia popełnione między sierpniem a październikiem prawdopodobnie się nie przedawnią i będą mogły zostać ukarane później, o czym przestrzegał radca prawny Tomasz Zalewski. Firma, która sama zgłosi naruszenie i usunie jego skutki, może liczyć na obniżenie kary nawet o 90 procent. Kwoty w euro przeliczane są na złote po średnim kursie NBP z 28 stycznia danego roku.
Obowiązek maszynowego znakowania spoczywa na dostawcy generatora, nie na osobie, która z niego korzysta. Ale użytkownik biznesowy ma własny obowiązek widocznego ujawnienia w wielu sytuacjach, a wąski okres przejściowy do 2 grudnia 2026 roku dotyczy wyłącznie systemów wprowadzonych do obrotu przed 2 sierpnia. Polskie agencje marketingowe, redakcje i software house’y, które oddają klientom teksty tworzone z pomocą Claude’a, mają więc do rozwiązania zadanie, którego nie było jeszcze w lipcu.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Kot i mysz dopiero rozgrzewają silniki
Dziesięć tysięcy gwiazdek w niecały tydzień mówi mniej o jakości kodu, a więcej o tym, ilu ludzi poczuło się nagle oznaczonych bez pytania o zgodę. Reakcje płacących użytkowników Anthropic były w sieci zdecydowanie negatywne i nie dotyczyły techniki, tylko braku możliwości wyłączenia.
Ta gra dopiero się zaczyna. Regulator wymusił sygnał, dostawcy go dostarczyli, a społeczność open source w kilka dni zbudowała odpowiedź. Żadna ze stron nie ma dziś narzędzi, żeby udowodnić swoją rację, bo detektor nie istnieje publicznie. Kiedy się pojawi, cała dyskusja zacznie się od nowa, tylko z twardymi liczbami zamiast deklaracji.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz artykułu Moinaka Pala w Digital Trends z dnia 16.08.2026, dokumentacji projektu watermarks-remover na GitHubie oraz oficjalnego materiału Anthropic Help Center o oznaczaniu treści generowanych przez Claude’a. Wykorzystano również ustalenia BleepingComputer dotyczące braku publicznego detektora, a także relacje TechCrunch, Euronews, Forbes i Gizmodo o wdrożeniu znakowania przez Anthropic. Kontekst polskiej ustawy o systemach sztucznej inteligencji i harmonogramu prac KRiBSI opracowano na podstawie serwisu Prawo.pl, a także materiałów NASK, Gazety Prawnej i Infor.pl. Cytat Guillaume’a Meyera z 11.08.2026 oraz fragment dokumentacji projektu zostały zweryfikowane z oryginalnym anglojęzycznym materiałem źródłowym. Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl. Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji o detektorze znaków wodnych Anthropic i egzekwowaniu artykułu 50 AI Actu w Polsce.
