ナイトシェード: アーティストのための革新的ツール
ナイトシェードは、シカゴ大学の研究者によって開発された、新たに発表された無料のダウンロードツールです。このツールは、アーティストがその作品を無断でAIモデルに学習させられることから保護するためのものです。リリースからわずか5日で、驚異的な25万人以上のダウンロードを達成しました。
プロジェクトリーダーでありコンピュータサイエンスの教授であるベン・ジャオは、次のように述べています。「ナイトシェードはリリースから5日で25万ダウンロードに到達しました。高い関心は予想していましたが、この反響は私たちの期待を上回るものです。」この強力なデビューは、アーティストが自らの作品を守ることに対する大きな関心を示しています。アメリカには267万人以上のアーティストがいると労働統計局は報告しており、ジャオはこのツールのユーザー層はさらに広がると考えています。
「これらのダウンロードの地理的な調査は行っていませんが、ソーシャルメディアの反応を見る限り、ダウンロードは世界中のあらゆる地域から来ているようです」とジャオは述べました。
ナイトシェードの仕組みとその人気
ナイトシェードは、オンラインで共有されたアートワークを加工することにより、生成AI画像モデルを「毒する」ことを目的としています。この操作は、ピクセルレベルでの「シェーディング」と呼ばれ、画像が機械学習アルゴリズムにとってまったく異なるものとして認識されます。たとえば、バッグが牛に見えるようになります。このようにシェーディングされたサンプルに基づいてAIモデルが学習すると、ユーザーのプロンプトに基づいて不正確な画像を生成することができます。
ナイトシェードのプロジェクトページでは、ジャオと彼のチーム（ショーン・シャン、ウェンシン・ディン、ジョセフィン・パサナンティ、ヘザー・ジェン）が次のように説明しています：「無断データの学習コストを上げ、クリエイターから画像をライセンスすることを可能な選択肢にすることが私たちの目標です。」
ナイトシェードは2023年1月18日にリリースされると、その人気はあまりにも圧倒的で、シカゴ大学のサーバーは対応に苦労し、追加のミラーリンクを設ける必要がありました。その上、チームの以前のツールであるグレイズは、2023年4月のリリース以来220万回のダウンロードを達成しています。このツールは、微細なピクセル変更を通じてアーティストの独自のスタイルを学習されるのを防ぐために設計されています。
グレイズプロジェクトの今後の展開
ジャオと彼の同僚たちは、グレイズプロジェクトの下で、グレイズの防御機能とナイトシェードの攻撃的機能を組み合わせたツールの開発計画を発表しました。この統合ツールのリリースには、慎重なテストが必須で、少なくとも1か月はかかると見込まれています。「やるべきタスクがたくさんあります。私は、統合版が十分にテストされることを確認する必要があると思っており、少なくとも1か月、場合によってはそれ以上かかると考えています」とジャオが述べました。
グレイズプロジェクトの研究者は、アーティストが独自のスタイルを保護しながらAIモデルの学習を妨害するために、ナイトシェードの前にグレイズを使用することを推奨しています。この二段階のアプローチは、アーティストの間で成功を収めており、多少手間はかかりますが支持されています。「ユーザーに対して、私たちはこれら二つのツールがどのように一緒に機能するかについての完全なテストを行っていないことを伝えました。ナイトシェードだけを使用するのは待つべきです」とジャオは説明しました。「アーティストコミュニティは、‘時間がかかり、作品に明らかな変化が生じても、ナイトシェードとグレイズを二段階で使用します’という反応を示しました。」
ナイトシェードのオープンソース版も開発中かもしれません。「将来的にはオープンソース版をリリースする可能性がありますが、それには追加の時間がかかります」とジャオは述べました。また、彼らはコンテンツ生成でこれらのツールを積極的に使用しているOpenAI（DALL-E 3）、Midjourney、Stability AI（Stable Diffusion）のクリエイターからはまだ連絡を受けていないとも明かしました。
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