A medida que avanza la era de la inteligencia artificial generativa, múltiples modelos de generación de imágenes que utilizan datos de diversos artistas generan preocupaciones entre los creadores. Muchos artistas buscan activamente métodos para proteger su trabajo del uso no autorizado por parte de la IA. (Divulgación: nuestra publicación utiliza herramientas de generación de arte con IA para los gráficos de encabezado, incluido este artículo).
Aquí entra Kin.art, una nueva herramienta que ofrece protección integral para los portafolios de los artistas, no solo para imágenes individuales. Esta plataforma innovadora garantiza defensas rápidas y sencillas contra el raspado no autorizado de IA cada vez que un artista sube su trabajo.
Kin.art fue anunciada por el cofundador y CTO Flor Ronsmans De Vry, quien señala que el método de protección de la plataforma se distingue de otras iniciativas, como el Proyecto Glaze de la Universidad de Chicago. Mientras que Glaze y su reciente herramienta, Nightshade, buscan mitigar el daño de los conjuntos de datos existentes "envenenándolos" con alteraciones de píxeles, Kin.art adopta un enfoque preventivo.
Kin.art utiliza una técnica única de aprendizaje automático, empleando segmentación de imágenes y desfocalización de etiquetas. Este enfoque dual procesa imágenes en milisegundos, distorsionándolas de manera que confunde a los modelos de IA, mientras mantiene la apariencia original para los ojos humanos.
“Puedes pensar en Kin.art como la primera línea de defensa de tu obra,” comentó Ronsmans De Vry en un comunicado de prensa. “A diferencia de otras herramientas que reaccionan a obras ya incluidas en conjuntos de datos, Kin.art evita que esto suceda desde el principio.”
Ronsmans De Vry y su equipo fundador lanzaron anteriormente Curious Addys Trading Club, una plataforma dedicada a colecciones de arte NFT.
Entendiendo el Mecanismo de Defensa de IA de Kin.art
La estrategia de protección de Kin.art opera en dos niveles. Primero, la segmentación de imágenes descompone la obra del artista utilizando algoritmos de aprendizaje automático, creando una versión "desordenada" que parece caótica para la IA, pero mantiene su forma original para los espectadores. Si la imagen se descarga sin permiso, tendrá una capa adicional de distorsión.
El segundo nivel, la desfocalización de etiquetas, modifica los metadatos asociados con la imagen, como títulos y descripciones. Esta interrupción impide que los algoritmos de IA interpreten correctamente el contenido, asegurando que las imágenes raspadas sean prácticamente inutilizables para entrenamiento.
“Este enfoque dual garantiza que los artistas que utilizan Kin.art estén protegidos del entrenamiento no autorizado de sus obras,” declaró Ronsmans De Vry.
Kin.art: Gratis y Accesible
Al igual que las herramientas del equipo de la Universidad de Chicago, Kin.art es gratuita para los artistas. Para usar el servicio, solo necesitan registrarse en el sitio web de Kin.art y subir su obra, con la opción de activar o desactivar la protección de IA. La plataforma generará ingresos a través de bajas tarifas en las ventas realizadas a través de sus funciones de comercio electrónico integradas.
Entrevista con Ronsmans De Vry
Antes del lanzamiento de Kin.art, reunimos información de Ronsmans De Vry sobre el origen del proyecto y sus características únicas. Señaló que la idea para Kin.art nació al buscar una mejor manera de comisionar arte, lo que llevó a una creciente conciencia sobre las infracciones a los derechos de los artistas por parte de modelos generativos. Descubrir que conjuntos de datos populares, como Common Crawl, no incluyen archivos de imagen reales abrió oportunidades para la intervención.
En cuanto a cómo las técnicas de Kin.art difieren de las soluciones existentes, enfatizó que la prevención es clave. Aunque actualmente todas las imágenes siguen un proceso similar de desfocalización y segmentación, Ronsmans De Vry reveló planes para permitir más configurabilidad a los usuarios en el futuro.
El proceso es eficiente, tardando solo unos pocos cientos de milisegundos tras la carga, asegurando una espera mínima para los usuarios. Además, los visitantes notarán una experiencia fluida, con las capas de protección volviéndose evidentes solo al intentar descargar imágenes.
Los artistas pueden optar fácilmente por salir de la defensa de IA mediante un interruptor durante el proceso de carga. Las funciones de Kin.art permanecen completamente gratuitas, sin planes de monetización en un futuro previsible.
Ronsmans De Vry aclaró que actualmente, Kin.art no tiene una base de usuarios extensa, pero está abierta a nuevas cargas, haciendo que la protección de IA sea accesible desde el principio.
Al nombrar la plataforma Kin.art, el equipo quiso evocar comunidad y valor—“kin” significa familia en inglés y “oro” en japonés. En cuanto a la futura monetización, Ronsmans De Vry indicó que una baja tarifa en el trabajo comisionado sustentará el crecimiento sin comprometer las características gratuitas que disfrutan los artistas.
Kin.art adopta una postura neutral hacia los artistas generativos, reconociendo la necesidad de coexistencia en el panorama artístico, mientras mantiene un compromiso con prácticas éticas respecto a los datos de entrenamiento.
En resumen, Kin.art se posiciona como una plataforma proactiva que protege los derechos de los artistas en un paisaje digital cada vez más complejo, allanando el camino para una comunidad artística más segura.
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