Kirchenbauer et al. (2023) propuseram uma marca d’água para textos de modelos de linguagem: antes de cada token ser gerado, um conjunto pseudoaleatório de tokens "verdes" é levemente favorecido durante a amostragem. O viés é invisível para quem lê, mas estatisticamente detectável em um trecho curto de texto, sem acesso ao modelo, o que permite que outras ferramentas sinalizem conteúdo provavelmente gerado por IA.
A marca d’água é uma das abordagens técnicas para rastrear a procedência e detectar uso indevido, e sua robustez diante de paráfrases ainda é tema de debate.