3.1415926535——這串數字現在有了新用途。Anthropic 解釋，Claude 生成文字時，模型每次都要從一串「合理候選詞」裡挑一個字，過去靠隨機數決定；現在開了浮水印功能後，Claude 改用一組「金鑰」來決定該選候選清單裡的第幾個字。官方舉的例子就是圓周率：金鑰從 2 開始讀，接下來的字就依序取候選清單的第 6、第 5、第 3、再第 5 個選項。整個過程不會多留下隱藏字元，肉眼也讀不出差異，唯一能解碼的是握有那把金鑰的人。
這套做法是 Anthropic 對 Google DeepMind 在《Nature》發表的 SynthID-Text 方法做的改良版。Anthropic 強調，浮水印不會拖慢生成速度，也不需要額外的 token，等於不會讓使用成本變高——這是回應歐盟新的 AI 透明規則，要求 AI 生成內容必須可被標記識別。Anthropic 之後會釋出一支 API，讓人拿著金鑰去檢查一段文字「Claude 是否曾經介入」。
能抓到的,只是「碰過」,不是「寫了多少」
浮水印的極限也講得很白：它分不出這段文字是 Claude 從頭寫的，還是使用者請它稍微潤過稿。翻譯文本一樣會被標記。如果只是輕度編輯或文字太短，浮水印可能弱到偵測不出來；但反過來說，輕度編輯基本上洗不掉浮水印，Anthropic 直接建議，真的想拿掉，得整段重寫。
程式碼是例外。Anthropic 說 code 的浮水印通常比一般文字薄弱，原因很直白：程式語言常常要求輸出必須精確、沒有太多「候選詞」可選，沒有選擇空間，浮水印自然就打不上去。這也牽動一個現實問題——外界原本擔心，如果能證明整份程式碼是 AI 生成，版權疑慮可能讓人直接複製再修改。
圖片走的是另一套邏輯：Anthropic 會在 metadata 裡加上經過加密簽章的標註，寫明這是 Claude 產出的圖。至於為什麼一次對全球用戶開放，而不是先在歐盟上線，Anthropic 給的理由是：目前沒有把握能做到「依地區分開實裝」，乾脆讓 8 月 2 日之後發布的模型全面套用浮水印，舊版模型則會在接下來幾個月陸續補上。
