AI “Watermark Remover” Bermunculan, tetapi Hampir Tidak Ada yang Bisa Membuktikan Klaimnya

Pasar untuk menghapus AI watermark mulai bermunculan hanya beberapa hari setelah Anthropic mengungkap bahwa mereka telah mengaktifkan tanda tidak terlihat pada teks yang dihasilkan oleh Claude.

Sejumlah proyek open source di GitHub, layanan berbasis web yang baru bermunculan, hingga platform yang sebelumnya dikenal sebagai layanan untuk menghindari AI detector kini menawarkan kemampuan untuk menghapus atau menghindari watermark tersebut.

Salah satu proyek bahkan telah mengumpulkan lebih dari 4.500 stars di GitHub.

Namun, terdapat persoalan mendasar: hampir tidak ada klaim mengenai kemampuan menghapus watermark teks Claude yang saat ini dapat diverifikasi secara independen.

Alasannya sederhana. Anthropic belum mempublikasikan cara kerja teknis watermark tersebut secara lengkap dan belum merilis detector yang memungkinkan pengguna memastikan apakah sebuah dokumen masih membawa watermark setelah diproses.

Banyak Tool Mulai Menawarkan Penghapusan AI Watermark

Salah satu proyek yang paling banyak mendapat perhatian adalah watermarks-remover, tool berlisensi MIT yang dikembangkan Guillaume Meyer, pendiri Memo.

Awalnya dibuat sebagai agent skill khusus Claude, proyek tersebut kini mengiklankan dukungan terhadap berbagai sistem, termasuk Claude, Gemini, SynthID-Text, sejumlah mekanisme provenance OpenAI, serta model open-weight yang menggunakan watermark bergaya Kirchenbauer.

Proyek tersebut mendapat perhatian besar setelah unggahan Meyer mengenai tool itu memperoleh lebih dari 2 juta views.

Selain watermarks-remover, terdapat sejumlah proyek lain seperti claude-watermark-cleaner, remove-ai-watermarks, dan noai-watermark.

Bersamaan dengan itu, sejumlah website khusus juga bermunculan, termasuk layanan yang menggunakan nama domain berkaitan dengan penghapusan watermark Claude dan pembersihan teks hasil AI.

Beberapa layanan komersial bahkan mengklaim dapat menghasilkan teks yang bersih dan tidak terdeteksi.

Layanan seperti StealthGPT, yang sebelumnya menawarkan teknologi untuk menghindari AI detection, juga menambahkan fitur penghapus watermark Claude pada halaman layanannya.

Sementara itu, Human Writes mengiklankan kemampuan untuk melewati deteksi Turnitin dan GPTZero pada esai maupun tugas, sekaligus mengklaim dapat menghapus watermark Claude.

Menariknya, StealthGPT sendiri memberikan catatan bahwa tidak ada tool yang menjamin 100 persen bypass, sementara model detector dapat berubah secara berkala.

Tidak Semua “Watermark Remover” Benar-Benar Menghapus Watermark

Persoalan utama dari kategori tool ini adalah istilah watermark remover mencakup beberapa teknik yang sebenarnya sangat berbeda.

Sebagian teknik memang mudah diverifikasi.

Misalnya, tool dapat menghapus zero-width characters, bidirectional controls, Unicode tag characters, dan berbagai karakter spasi yang menyerupai karakter normal.

Metadata file juga relatif mudah dibersihkan. Format seperti PNG, JPEG, SVG, PDF, DOCX, ODT, HTML, dan Markdown dapat diproses untuk menghilangkan metadata seperti C2PA, EXIF, dan XMP.

Namun, menghapus metadata tidak sama dengan menghapus watermark yang tertanam dalam proses pemilihan kata oleh model AI.

Metadata juga dapat hilang dengan sendirinya ketika file disimpan ulang, dikonversi ke format lain, atau bahkan ketika konten tertentu dibuat menjadi screenshot.

Watermark Claude Berada pada Pola Pemilihan Kata

Bagian yang jauh lebih sulit adalah watermark pada teks.

Menurut informasi yang telah dipublikasikan Anthropic, watermark tersebut tidak sekadar berupa karakter tersembunyi yang dapat dicari dan dihapus.

Watermark ditanamkan melalui pemilihan kata yang dilakukan model.

Karena itu, pendekatan untuk benar-benar mengubah watermark kemungkinan membutuhkan penulisan ulang teks secara signifikan menggunakan model lain.

Masalahnya, proses tersebut pada dasarnya mengubah karakteristik teks asli.

Guillaume Meyer sendiri cukup terbuka mengenai keterbatasan tool yang dibuatnya. Ia menjelaskan bahwa watermarks-remover untuk saat ini baru menangani metadata, sementara kemampuan untuk menghapus watermark sebenarnya masih belum tersedia.

Dokumentasi proyek tersebut juga mempertanyakan efektivitas pendekatan penulisan ulang menggunakan model kedua. Jika output dari model premium kemudian diproses kembali menggunakan model yang lebih murah atau kurang berkualitas, hasil akhirnya tidak lagi sepenuhnya mencerminkan kemampuan model pertama.

Dengan kata lain, seseorang dapat membayar layanan AI premium untuk mendapatkan output berkualitas tinggi, lalu mengorbankan sebagian kualitas tersebut ketika mencoba menghapus watermark dengan model lain.

Klaim Komersial Sulit Diverifikasi

Berbeda dengan proyek open source yang kode sumbernya dapat diperiksa, sejumlah layanan komersial membuat klaim yang jauh lebih agresif.

Beberapa layanan menjanjikan output yang bersih dan tidak terdeteksi. Namun, skor yang ditampilkan sebagian layanan tersebut sering kali diukur menggunakan AI detector biasa, bukan detector khusus untuk watermark Anthropic.

Perbedaan ini sangat penting.

Sebuah teks yang lolos dari GPTZero atau AI detector lainnya belum tentu terbebas dari watermark Claude.

Saat ini belum tersedia public detector Anthropic yang memungkinkan klaim tersebut diuji secara langsung.

Tanpa detector resmi atau metode pengujian independen yang dapat dipercaya, pengguna tidak memiliki cara sederhana untuk memastikan apakah watermark benar-benar telah dihapus.

Pengujian Independen Menemukan Kelemahan

Beberapa pengujian terhadap tool yang tersedia juga mulai menunjukkan adanya masalah.

Peneliti independen Pasquale Pillitteri menyalin sejumlah proyek populer dan memeriksa kode sumbernya secara langsung, bukan hanya mengandalkan klaim dalam README.

Dalam salah satu pengujian, tool pembersih teks yang cukup populer ternyata masih membiarkan teknik hidden payload yang umum digunakan.

Setelah proses pembersihan selesai, payload tersembunyi tersebut masih dapat didekode kembali dalam kondisi utuh.

Temuan seperti ini menunjukkan bahwa klaim “watermark removed” tidak selalu berarti seluruh mekanisme penandaan telah berhasil dihilangkan.

Mengapa Anthropic Memberi Watermark pada Output Claude?

Anthropic mulai menerapkan watermark pada model yang diluncurkan pada atau setelah 2 Agustus 2026.

Perusahaan menjelaskan bahwa teks yang dihasilkan model membawa watermark yang tidak terlihat dan ditanamkan ke dalam susunan kata.

Untuk file yang didukung, sistem juga menggunakan signed C2PA metadata sebagai bagian dari mekanisme provenance.

Penandaan diterapkan pada level model sehingga berlaku di berbagai lingkungan Claude, termasuk API, claude.ai, Claude Code, Claude Cowork, dan Claude Tag, serta melalui layanan cloud seperti AWS, Google Cloud, dan Microsoft Foundry.

Kebijakan tersebut berkaitan dengan penerapan Article 50 EU AI Act, yang mulai berlaku pada 2 Agustus.

Aturan transparansi tersebut mewajibkan penyedia AI memberikan informasi tertentu mengenai konten yang dihasilkan atau diproses oleh sistem AI. Pelanggaran terhadap ketentuan tersebut dapat dikenai denda hingga €15 juta atau 3 persen dari omzet global.

Watermark Tidak Selalu Berarti Teks Ditulis oleh Claude

Ada aspek lain yang perlu diperhatikan.

Anthropic menjelaskan bahwa keberadaan watermark menunjukkan bahwa sebuah konten telah diproses oleh Claude, tetapi tidak selalu berarti seluruh konten tersebut ditulis oleh Claude dari awal.

Misalnya, pengguna memasukkan tulisan mereka sendiri ke Claude untuk diterjemahkan, diringkas, atau diperbaiki tata bahasanya.

Output yang dihasilkan dari proses tersebut tetap dapat membawa watermark.

Artinya, watermark lebih tepat dipahami sebagai indikasi keterlibatan pemrosesan oleh model, bukan bukti mutlak bahwa seluruh teks berasal dari model tanpa campur tangan manusia.

Anthropic juga menyebut bahwa watermark dapat hilang melalui berbagai bentuk perubahan, termasuk editing berat, paraphrasing, dan translation.

Perusahaan berencana mendukung mekanisme detection pihak ketiga serta menerbitkan dokumentasi teknis lebih lanjut.

Risiko Terbesar Justru Ada pada Supply Chain

Di balik perdebatan mengenai efektivitas AI watermark, terdapat risiko lain yang perlu diperhatikan pengguna.

Beberapa tool penghapus watermark mulai dirancang sebagai agent skill yang dapat dipasang langsung ke lingkungan kerja AI agent.

Salah satu proyek bahkan menyediakan mekanisme instalasi melalui symbolic link ke direktori skill lokal dan dapat dipanggil menggunakan slash command.

Tool tersebut juga memiliki konfigurasi scoring opsional yang mengambil repository penelitian pihak ketiga dan mengunduh artifact berukuran sekitar 220 MB.

Model penggunaan seperti ini menciptakan permukaan serangan baru.

Pengguna dapat memasukkan dokumen sensitif ke dalam pipeline agent dan mempercayakan proses pembersihan kepada kode pihak ketiga yang belum tentu telah diaudit secara menyeluruh.

Jika tool tersebut berbahaya atau mengalami supply-chain compromise, konsekuensinya bukan hanya watermark gagal dihapus. Dokumen yang diproses juga berpotensi menjadi sumber kebocoran informasi.

Pasar Masih Berkembang Tanpa Standar Verifikasi

Fenomena AI watermark remover saat ini berkembang jauh lebih cepat daripada kemampuan untuk memverifikasi klaimnya.

Proyek open source setidaknya memungkinkan kode diperiksa secara langsung, meskipun tidak semuanya memiliki lisensi yang jelas dan pemeriksaan kode belum otomatis menjamin keamanan.

Sementara itu, layanan komersial yang menjanjikan teks “undetectable” menghadapi masalah yang lebih besar karena pengguna tidak memiliki detector watermark Anthropic yang dapat digunakan untuk menguji klaim tersebut.

Dengan permintaan yang sudah terbukti tinggi dan salah satu proyek telah mengumpulkan lebih dari 4.500 stars, kemungkinan akan muncul lebih banyak tool serupa.

Bagi pengguna, tantangannya bukan hanya menentukan apakah sebuah tool benar-benar mampu menghapus AI watermark, tetapi juga memastikan bahwa tool tersebut aman digunakan.

Di tengah maraknya layanan baru yang belum memiliki rekam jejak, memasukkan dokumen pribadi, dokumen perusahaan, atau informasi sensitif ke dalam tool penghapus watermark yang tidak terverifikasi dapat menciptakan risiko keamanan baru yang jauh lebih serius daripada watermark itu sendiri.

Sumber: Anthropic