OpenAI เริ่มฝังลายน้ำ textGrain ในข้อความ ChatGPT/Codex เฉพาะผู้ใช้ใน EU — แต่ฝั่ง API ทั่วโลกเป็นแบบ opt-in ปิดไว้เป็นค่าเริ่มต้น สวนทางกับ Anthropic ที่บังคับทุกช่องทาง

5 ตุลาคม 2026 OpenAI ประกาศว่าจะเริ่มฝัง ลายน้ำที่มองไม่เห็น ลงในข้อความที่ ChatGPT และ Codex สร้าง โดยจะทยอยเปิดให้ผู้ใช้ ใน EU เท่านั้น ทุกแพ็กเกจภายในไม่กี่สัปดาห์ เพื่อให้สอดคล้องกับกฎความโปร่งใสของ EU AI Act ที่มีผลตั้งแต่ 2 ส.ค. ซึ่งกำหนดให้เนื้อหาที่ AI สร้างต้องมีเครื่องหมายที่เครื่องอ่านได้

ส่วนที่นักพัฒนาต้องสนใจคือฝั่ง API ตามรายงานของ TechCrunch “นักพัฒนาที่ใช้ API ของ OpenAI ที่ใดก็ได้ในโลกสามารถเปิดใช้กับโมเดลที่รองรับได้ตั้งแต่วันนี้ และค่าเริ่มต้นคือปิด” และ The Decoder รายงานว่าจะขยายไปยังพาร์ตเนอร์คลาวด์อย่าง Microsoft Azure ในอีกไม่กี่สัปดาห์ แนวทางนี้ ตรงข้ามกับ Anthropic ที่ ประกาศเมื่อ ส.ค. ว่าจะฝังลายน้ำใน Claude ทุกช่องทางทั่วโลก รวมทั้ง API และ Claude Code โดยปิดเองไม่ได้

textGrain ทำงานอย่างไร

OpenAI เผยแพร่ รายงานเทคนิค 20 หน้า ที่เขียนร่วมกับนักวิจัยจาก University of Pennsylvania และ Yale หลักการคล้ายลายน้ำข้อความรุ่นก่อน ๆ คือใช้ คีย์ลับ ร่วมกับโทเค็นก่อนหน้าสร้างค่าสุ่มเทียม แล้วให้ค่านั้นมีผลต่อการเลือกโทเค็นถัดไป ตัวตรวจที่มีคีย์จะคำนวณค่าสุ่มชุดเดิมซ้ำ แล้วทดสอบทางสถิติว่าข้อความ “สัมพันธ์” กับค่าสุ่มนั้นหรือไม่ จุดสำคัญคือตัวตรวจ “ใช้แค่ข้อความกับคีย์” ไม่ต้องรู้ว่าตอนสร้างใช้ค่าตั้งเท่าไร

สิ่งที่ต่างจากแนวทาง Gumbel-max แบบคลาสสิก (แบบเดียวกับที่ vLLM 0.30 ใส่มา) คือรายงานชี้ว่า Gumbel-max ที่ใช้คีย์ซ้ำ “จะเลือกโทเค็นเดิมเสมอเมื่อ context กับคีย์เหมือนเดิม” ถ้าถามพรอมต์เดิมซ้ำก็จะได้คำตอบเดิมเป๊ะ ซึ่งเป็นปัญหากับแอปที่ต้องการหลายคำตอบให้เลือก textGrain แก้ด้วยการมอง watermark เป็นปัญหา optimal transport ที่มี KL regularization กำหนด “งบ entropy” ได้ว่าจะยอมเสียความสุ่มเฉลี่ยไปเท่าไรเพื่อแลกกับสัญญาณลายน้ำ และทำ OT บน บล็อกของคำศัพท์ แทนทั้ง vocabulary เพื่อให้คำนวณเร็วขึ้น โดยยังรักษาสัดส่วนความน่าจะเป็นภายในบล็อกไว้ ภาคผนวกยังอธิบายว่าใช้ร่วมกับ speculative sampling ได้

ตัวเลขที่ OpenAI ยอมรับเอง: ลบออกได้ไม่ยาก

ตามที่ The Decoder และ TechCrunch สรุปจากโพสต์ของ OpenAI:

• เมื่อตั้งอัตรา false positive ไว้ที่ 1% ตัวตรวจจับลายน้ำได้ราว 95% ในข้อความ 400 โทเค็นเรื่องจิตวิทยา และลดลงเหลือราว 80% ที่ 200 โทเค็น
• เนื้อหา คณิตศาสตร์ ตรวจได้ต่ำกว่ามาก (ราว 60% ที่ 400 โทเค็นตามกราฟ) เพราะโมเดลมีอิสระในการเลือกคำน้อย ซึ่งน่าจะใช้กับ โค้ด ได้ในทำนองเดียวกัน
• เปลี่ยนคำเป็นคำพ้องแค่ 10% อัตราการตรวจเจอในข้อความ 400 โทเค็นจะลดจากราว 92% เหลือ 66% และถ้าเปลี่ยน 25% จะเหลือราว 17%
• OpenAI ระบุว่าทดสอบกับโมเดล Astra บน 8 เบนช์มาร์ก (รวม GPQA Diamond, BrowseComp, DeepSWE) แล้วไม่พบความต่างอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเปิดหรือปิดลายน้ำ แต่เบนช์มาร์กเหล่านี้ไม่ได้วัดคุณภาพงานเขียน

ตัวตรวจ ยังไม่เปิดให้ใช้ทั่วไป ข้อความต้องยื่นขอผ่านแบบฟอร์มและ OpenAI จะพิจารณาเป็นรายกรณี เอกสาร Content Provenance API ตอนนี้ endpoint POST /v1/content_provenance_checks ตรวจได้แค่ภาพ (C2PA + SynthID) และเสียง ส่วนการตรวจข้อความ “เปิดเฉพาะองค์กรที่ได้รับอนุมัติ เช่นสถาบันวิจัย AI และสถาบันการศึกษา” นอกจากนี้ The Decoder รายงานว่า OpenAI มีแผนจะเปิดซอร์ส textGrain แต่ยังไม่มีกำหนดเวลา

มุมมอง AI Curator

ตอนนี้เรามีผู้ให้บริการรายใหญ่สองรายที่เลือกทางต่างกันชัดเจน Anthropic บังคับลายน้ำทั่วโลกทุกช่องทาง ส่วน OpenAI ทำเท่าที่กฎหมายบังคับ คือ EU กับแอปของตัวเอง และปล่อยให้ API เป็นทางเลือก สำหรับนักพัฒนาในไทยและ SEA ที่สร้างผลิตภัณฑ์บน API ความต่างนี้มีผลจริง เพราะถ้าคุณทำแอปเขียนคอนเทนต์ แชตบอตลูกค้า หรือระบบสรุปเอกสาร ตอนนี้การ “ไม่มีลายน้ำ” กลายเป็นคุณสมบัติที่เลือกได้บน OpenAI แต่เลือกไม่ได้บน Claude และผมคาดว่าเรื่องนี้จะกลายเป็นหัวข้อในการเลือกผู้ให้บริการแบบเงียบ ๆ ไม่ว่าเราจะชอบหรือไม่

ส่วนตัวเลขความทนทานควรอ่านอย่างซื่อตรง การที่แค่เปลี่ยนคำ 25% ก็ตรวจเจอเหลือ 17% แปลว่าลายน้ำแบบนี้ กันคนที่ตั้งใจหลบไม่ได้ มันมีประโยชน์กับเนื้อหาที่ถูกคัดลอกไปใช้ตรง ๆ จำนวนมาก เช่น spam หรือ content farm มากกว่าการจับว่านักเรียนคนไหนใช้ AI และสำหรับภาษาไทยที่โทเค็นต่อคำสูงและคำพ้องมีให้เลือกน้อยกว่าภาษาอังกฤษ ยังไม่มีใครเผยตัวเลขเลยว่าตรวจได้แม่นแค่ไหน มหาวิทยาลัยหรือหน่วยงานไทยที่คิดจะใช้ “ตัวตรวจ AI” ตัดสินอะไรสักอย่าง ควรจำประโยคที่ OpenAI เขียนไว้เอง ว่าการ ตรวจไม่เจอลายน้ำไม่ได้พิสูจน์ว่ามนุษย์เขียน

สิ่งที่ควรจับตาต่อมีสองเรื่อง เรื่องแรกคือ textGrain จะเปิดซอร์สจริงไหม ถ้าเปิด ผู้ให้บริการโมเดลเปิดและ inference engine อย่าง vLLM อาจหยิบไปใช้เป็นมาตรฐานกลางแทน Gumbel-max เรื่องที่สองคือหน่วยงานกำกับใน EU จะยอมรับแนวทาง “API เลือกเปิดเอง” ว่าพอสำหรับ Article 50 หรือไม่ เพราะถ้าไม่ยอมรับ แรงกดดันจะย้อนกลับมาที่นักพัฒนาที่ deploy ใน EU โดยตรง

แหล่งข่าว

• OpenAI — textGrain: Entropy-Calibrated Watermarking for Language Model Text (technical report, 5 ต.ค. 2026)
• The Decoder — OpenAI will watermark ChatGPT text in the EU but makes it optional for API users worldwide
• TechCrunch — OpenAI will start watermarking ChatGPT’s text in the EU
• OpenAI API Docs — Content provenance