在人工智能時代保護藝術完整性：Nightshade的崛起
藝術家現在擁有一種突破性的工具，以保護他們的數字創作不被人工智能利用。芝加哥大學的研究人員推出了一種名為「Nightshade」的新技術，這是一種針對數據污染的手段，旨在干擾AI模型的訓練過程。Nightshade會微妙地改變數字藝術作品中的像素，為人類創作者與AI技術之間日益緊張的關係提供獨特解決方案。
人類藝術家的創造力和經濟生存面臨威脅。知識產權律師謝爾登·布朗強調，AI可能削弱藝術家的經濟激勵，其後果相當嚴重。他表示：「如果AI消除了創作原創藝術的財務動機，許多創意產業的職業可能將難以維持。」他解釋道，「對於AI開發者來說，這種情況也構成挑戰，因為模型高度依賴最新的人類創作內容。如果藝術創作停止，停滯將不可避免。」
AI生成圖像的興起
過去一年來，使用先進擴散技術的文本生成圖像模型迅速普及，對廣告、時尚和網絡開發等多個行業產生了影響。然而，這種快速擴張引發了藝術家的重大擔憂，許多人主張生成AI系統在未經適當信用或補償的情況下利用了他們的作品。對於包括Stability AI和Midjourney等大型公司的法律行動已經展開，這顯示了藝術社群中的不滿情緒日益增加。
Nightshade：應對策略
Nightshade作為這些挑戰的潛在解決方案，利用了AI系統內在的脆弱性。這項技術通過對數字圖像的像素進行微小調整，使這些改動在肉眼下並不明顯。這些修改不僅影響視覺內容，還會影響與之相關的文本或標題，這對AI理解圖像至關重要。
將這些修改過的圖像引入AI訓練數據集中可能導致重大誤解。例如，AI可能會錯誤識別帽子為蛋糕，或者手提包為烤麵包機。這些受損圖像的影響可以延伸到相關概念，甚至在看似無關的主題上導致混淆。一個遇到與「幻想藝術」相關的受損圖像的AI，可能會錯誤識別如「龍」或「城堡」等標誌性元素。
在嚴格的測試中，研究人員專注於Nightshade對最新的Stable Diffusion模型以及自定義訓練的AI的有效性。他們發現，當將50張帶有污染的狗的圖像注入訓練集時，AI開始生成奇怪而扭曲的圖像，包括具有誇張特徵的生物。當他們將污染樣本的數量增加到300時，Stable Diffusion將狗的圖像轉變為更像貓的怪誕呈現。
AI防禦機制的未來
儘管Nightshade展現出良好前景，但一些專家表示謹慎。Symmetry Systems的AI主管米哈伊爾·卡茲達吉指出，相似的方法和技術在對抗性機器學習領域已存在數十年。「雖然Nightshade可能代表向對抗生成AI的生產就緒防禦邁進了一大步，但這必然會引發持續的防守與攻擊策略循環。」他表示。
網路安全公司Netenrich的首席威脅獵手約翰·班貝克也表達了相似的觀點，將保護知識產權的鬥爭形容為持續的「打鼴鼠遊戲」。他補充道：「為遏制盜版而發展的策略，與技術一同演進，正如數字千年版權法的實施後，影視和媒體盜版依然存在。」
為了進一步加強對藝術家的保護，使用像素和水印已被證明在識別未經授權的圖像使用中有效。SlashNext首席執行官帕特里克·哈爾強調，依賴授權收入的公司，如Getty Images，可能會開發技術以保護藝術權利，而不必對AI訓練模型進行破壞。
知識產權保護的立法解決方案
要真正保護藝術家的作品，預防措施至關重要。布朗倡導主動進行知識產權保護，認為理想的策略應該是首先防止作品被AI模型訪問。「採取不在線上發布藝術作品的政策是達成這一目標的一種方式，」他指出，儘管他承認這在長期內不切實際。
在立法方面，布朗強調需要類似於數字千年版權法(DMCA)的規範，這些規範是在互聯網初期建立的，以對抗侵權。這類規範將為在數字環境中執行知識產權提供更明確的途徑。
在充滿進步的未來，布朗希望看到一個能夠自動識別AI系統之間侵權行為的AI檢測工具的環境，便於提交類似DMCA的移除請求。
在數字時代的複雜性中，像Nightshade這樣的創新解決方案為藝術家在不斷演變的AI環境中繼續保持對其創作表達的控制提供了希望。
排行榜
