Kirchenbauer et al. (2023) schlugen ein Wasserzeichen für Sprachmodell-Texte vor: Vor der Erzeugung jedes Tokens wird eine pseudozufällige Menge „grüner“ Tokens beim Sampling leicht bevorzugt. Diese Verzerrung ist für Lesende unsichtbar, lässt sich aber schon an einem kurzen Textabschnitt statistisch nachweisen – ohne Zugriff auf das Modell. So können nachgelagerte Tools wahrscheinlich KI-generierte Inhalte markieren.
Watermarking ist ein technischer Ansatz zum Herkunftsnachweis und zur Erkennung von Missbrauch; wie robust es gegenüber Paraphrasierung ist, wird weiterhin diskutiert.