ARCHANGEL: Tamper-proof video archives with AI and blockchain

Kari Jaaskelainen

12 Nov 2025 — 1 min read

In plain English

ARCHANGEL is a way for national archives to prove that a video hasn’t been secretly edited—today or decades from now.

AI creates a temporal content hash: a compact fingerprint from the audio and visuals across minutes or hours.
That fingerprint changes if content is tampered with, but stays the same when the video is re-encoded or format-shifted for preservation.
Fingerprints and the AI models are stored on a proof-of-authority blockchain shared by independent archives, so no single organization can rewrite history.

In a live trial, the national archives of the UK, Estonia, and Norway used ARCHANGEL to safeguard their video collections.

Why it matters: trustworthy digital memory for courts, journalists, and citizens—especially as AI-generated edits become harder to spot.

Read the research: http://arxiv.org/abs/1904.12059v1

Paper: http://arxiv.org/abs/1904.12059v1

Register: https://www.AiFeta.com

#ARCHANGEL #Blockchain #AI #DigitalPreservation #CyberSecurity #Archives #DeepLearning #VideoIntegrity

Read more

Tekoäly myötäilee toteamuksia enemmän kuin kysymyksiä

Tekoäly myötäilee toteamuksia enemmän kuin kysymyksiä

Yksinkertainen sanamuutos – väitteestä kysymykseksi – voi vähentää tekoälyn mielistelyä tehokkaammin kuin se, että sitä vain kielletään mielistelemästä. Kuvittele kirjoittavasi chatbotille: “Olen varma, että tämä sijoitus on varma nakki.” Toinen tapa olisi kysyä: “Onko tämä sijoitus varma nakki?” Ero on pieni, mutta sillä näyttää olevan väliä. Kun kone kuulee julistuksen, se nyökkää

Tekoälyn pitäisi uskaltaa sanoa “en tiedä” — ja sillä on väliä, miten tämä mitataan

Tekoälyn pitäisi uskaltaa sanoa “en tiedä” — ja sillä on väliä, miten tämä mitataan

Kuvittele tutun chat-ikkunan vilkkuva kursori. Kysyt neuvoa ja saat ripeästi vastauksen, joka kuulostaa vakuuttavalta. Myöhemmin selviää, että se oli väärin. Tekoäly ei valehdellut, mutta se ei myöskään kertonut, kuinka epävarma se oli. Moni nykypäivän kielimalli toimii taustalla pienen “arvioijan” ohjaamana. Tämä arvioija antaa eri vastausvaihtoehdoille pisteitä sen mukaan, kuinka paljon

Pienet kielimallit nopeutuvat, kun niille opetetaan valmiita fraaseja

Pienet kielimallit nopeutuvat, kun niille opetetaan valmiita fraaseja

Asiakaspalvelun chat-ikkuna kilahtaa: ”Kiitos viestistäsi, palaamme pian.” Sama lause toistuu tuhansia kertoja päivässä. Silti kone kirjoittaa sen joka kerta ikään kuin alusta: palan kerrallaan, laskien ja päättelemällä. Se on hidasta työlle, jossa sisällöt eivät juuri vaihtele. Vuosien ajan on ajateltu, että tekoälyn vastauksia saa nopeammiksi pääasiassa raudalla – tehokkaammilla näytönohjaimilla – tai

Kone näkee saman kohtauksen eri tavoin – uusi tapa opettaa sen kokoamaan aistinsa yhteen

Kone näkee saman kohtauksen eri tavoin – uusi tapa opettaa sen kokoamaan aistinsa yhteen

Puhelimen muotokuva-asento korostaa kasvoja pehmentämällä taustan. Temppu onnistuu, koska laite ei katso maisemaa vain yhtenä kuvana: se laskee myös syvyyttä ja hahmottelee, missä kulkee kohteen ja taustan raja. Meille ihmisille nämä kaikki ovat sama näkymä. Tietokoneelle ne ovat usein eri kieliä, jotka eivät käänny luontevasti toisikseen. Vallitseva ajatus on ollut,