À mesure que l'ère de l'IA générative se déploie, de nombreux modèles de génération d'images basés sur des données provenant de divers artistes suscitent des préoccupations parmi les créateurs. Beaucoup d'artistes recherchent activement des moyens de protéger leurs œuvres contre l'utilisation non autorisée par l'IA. (Divulgation : notre publication utilise des outils de génération d'art IA pour les images d'en-tête, y compris cet article.)
Voici Kin.art, un nouvel outil qui offre une protection complète pour les portefeuilles d'artistes, plutôt que de se concentrer uniquement sur des images individuelles. Cette plateforme innovante garantit des défenses rapides et faciles à utiliser contre le scraping non autorisé par l'IA chaque fois qu'un artiste télécharge son œuvre.
Kin.art a été présentée par le co-fondateur et CTO Flor Ronsmans De Vry, qui souligne que le mode de protection de la plateforme se distingue d'initiatives comme le Glaze Project de l'Université de Chicago. Contrairement à Glaze et à son outil récent, Nightshade, qui visent à atténuer les dommages des ensembles de données existants en les "empoisonnant" avec des altérations de pixels, Kin.art adopte une approche préventive.
Kin.art utilise une technique d'apprentissage machine unique, combinant la segmentation d'image et le flou de labels. Cette approche en deux étapes traite les images en quelques millisecondes, les brouillant de manière à désorienter les modèles d'IA tout en préservant leur apparence originale pour les humains.
« Vous pouvez considérer Kin.art comme la première ligne de défense de votre œuvre », a déclaré Ronsmans De Vry dans un communiqué de presse. « Contrairement à d'autres outils qui réagissent aux œuvres déjà présentes dans les ensembles de données, Kin.art prévient que cela se produise dès le départ. »
Ronsmans De Vry et son équipe fondatrice ont précédemment lancé le Curious Addys Trading Club, une plateforme dédiée aux collections d'art NFT.
Comprendre le mécanisme de défense par IA de Kin.art
La stratégie de protection de Kin.art fonctionne à deux niveaux. D'abord, la segmentation d'image déconstruit l'image de l'artiste à l'aide d'algorithmes d'apprentissage machine, créant une version « brouillée » qui paraît chaotique pour l'IA tout en conservant sa forme pour les spectateurs. Si l'image est téléchargée sans autorisation, elle inclura une couche supplémentaire de brouillage.
Le second niveau, le flou de labels, modifie les métadonnées associées à l'image, comme les titres et les descriptions. Cette perturbation empêche les algorithmes d'IA d'interpréter correctement le contenu, garantissant que les images extraites deviennent essentiellement inutilisables pour l'entraînement.
« Cette approche duale garantit que les artistes utilisant Kin.art sont protégés contre l'entraînement non autorisé de leurs œuvres par l'IA », a affirmé Ronsmans De Vry.
Kin.art : Gratuit et Accessible
À l'instar des outils de l'équipe de l'Université de Chicago, Kin.art est gratuit pour les artistes. Pour utiliser le service, les artistes n'ont qu'à s'inscrire sur le site web de Kin.art et télécharger leur œuvre, avec la possibilité d'activer ou de désactiver la protection contre l'IA. La plateforme générera des revenus grâce à de faibles frais sur les ventes réalisées via ses fonctionnalités de commerce électronique intégrées.
Entretien avec Ronsmans De Vry
Avant le lancement de Kin.art, nous avons recueilli les opinions de Ronsmans De Vry sur l'origine du projet et ses caractéristiques uniques. Il a noté que l'idée de Kin.art est née d'une quête d'une meilleure manière de commander des œuvres d'art, ce qui a conduit à une prise de conscience croissante des violations des droits des artistes par les modèles génératifs. La découverte que des ensembles de données populaires, tels que Common Crawl, n'incluent pas de fichiers image réels a ouvert la voie à des interventions.
Concernant la manière dont les techniques de Kin.art diffèrent des solutions existantes, il a souligné la prévention comme clé. Bien qu'actuellement toutes les images suivent un processus similaire de flou et de segmentation, Ronsmans De Vry a révélé des plans pour permettre aux utilisateurs plus de configurabilité à l'avenir.
L'ensemble du processus est efficace, prenant seulement quelques centaines de millisecondes lors du téléchargement, garantissant un temps d'attente minimal pour les utilisateurs. De plus, les visiteurs apprécieront une expérience fluide, les couches de protection devenant évidentes uniquement lors de tentatives de téléchargement d'images.
Les artistes peuvent facilement désactiver la défense IA via un interrupteur pendant le processus de téléchargement. Les fonctionnalités de Kin.art restent entièrement gratuites, sans plans de monétisation dans un avenir prévisible.
Ronsmans De Vry a précisé qu'actuellement, Kin.art n'a pas une base d'utilisateurs étendue, mais qu'elle est ouverte aux nouvelles soumissions, rendant la protection IA accessible dès le départ.
En nommant la plateforme Kin.art, l'équipe souhaitait évoquer communauté et valeur— « kin » signifiant famille en anglais et « or » en japonais. Concernant une future monétisation, Ronsmans De Vry a indiqué qu'un faible frais sur les œuvres commandées permettra de soutenir la croissance sans compromettre les fonctionnalités gratuites dont bénéficient les artistes.
Kin.art adopte une position neutre vis-à-vis des artistes génératifs, reconnaissant le besoin de coexistence dans le paysage artistique tout en maintenant un engagement envers des pratiques éthiques concernant les données d'entraînement.
En résumé, Kin.art se positionne comme une plateforme proactive protégeant les droits des artistes dans un paysage numérique de plus en plus complexe, ouvrant la voie à une communauté artistique plus sécurisée.
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