随着生成 AI 时代的到来，众多利用多位艺术家数据进行图像生成的模型引发了创作者的担忧。许多艺术家正在积极寻找方法以保护他们的作品不被 AI 未经授权使用。（声明：我们的出版物在文章标题图形中使用 AI 艺术生成工具，包括本篇文章。）
引入 Kin.art，这一全新工具为艺术家的作品集提供全面保护，而不仅仅是单张图像。这个创新平台确保每次艺术家上传作品时，都能快速且用户友好地抵御未经授权的 AI 抓取。
Kin.art 的联合创始人及首席技术官 Flor Ronsmans De Vry 表示，平台的保护方式与其他项目，如芝加哥大学的 Glaze 项目，存在显著区别。Glaze 和其最近的工具 Nightshade 旨在通过“毒化”已有数据集来减少损害，而 Kin.art 则采取预防措施。
Kin.art 采用独特的机器学习技术，结合图像分割和标签模糊。这种双重方法能够在毫秒内高效处理图像，以一种让 AI 模型感到困惑的方式对图像进行混淆，而对于人类观众则能保持原有的外观。
Ronsmans De Vry 在新闻稿中表示：“可以将 Kin.art 视为您作品的第一道防线。与其他会对已在数据集中出现的作品进行反应的工具不同，Kin.art 在一开始就防止这种情况的发生。”
Ronsmans De Vry 和他的创始团队之前推出了 Curious Addys Trading Club，一个专注于 NFT 艺术收藏的平台。
了解 Kin.art 的 AI 防御机制
Kin.art 的保护策略分为两个层面。首先，图像分割使用机器学习算法将艺术家的图像拆解，生成一个对于 AI 来说看似混乱的“混淆”版本，而对于观众则保持其原本形态。如果图像未获授权被下载，将添加额外的混淆层。
第二层是标签模糊，修改与图像相关的元数据，如标题和描述。这种干扰阻止了 AI 算法对内容的准确解读，从而确保被抓取的图像几乎无法用于训练。
Ronsmans De Vry 表示：“这种双重方法确保使用 Kin.art 的艺术家免受作品被未经授权的 AI 训练的威胁。”
Kin.art：免费的易用工具
与芝加哥大学团队的工具类似，Kin.art 是免费的。艺术家只需在 Kin.art 网站注册并上传作品，即可选择启用或停用 AI 保护。该平台通过其内置电商功能收取低额交易费来产生收入。
与 Ronsmans De Vry 的访谈
在 Kin.art 发布之前，我们采访了 Ronsmans De Vry，了解该项目的起源及其独特特性。他提到，Kin.art 的想法源于寻求更好艺术创作委托方式，并意识到生成模型对艺术家权益的侵害。通过发现流行的数据集（如 Common Crawl）不包含实际的图像文件，我们看到了干预的可能性。
关于 Kin.art 技术与现有解决方案的区别，他强调预防是关键。目前，所有图像都遵循相似的模糊和分割过程，但 Ronsmans De Vry 表示，未来计划允许用户更多的自定义。
整个过程高效，上传后仅需几百毫秒，确保用户等待时间最小。此外，访问者将体验到流畅的使用体验，保护层仅在下载图像时显现。
艺术家可以在上传过程中轻松通过开关选择退出 AI 防护。Kin.art 的所有功能完全免费，未来也没有商业化计划。
Ronsmans De Vry 澄清，目前 Kin.art 的用户基础尚不广泛，但欢迎新作品的上传，从一开始就提供 AI 保护。
Kin.art 团队在命名时希望体现社区和价值——“kin” 在英语中意味着家族，而在日语中则是“金”的意思。关于未来的商业化，Ronsmans De Vry 表示，将对委托作品收取低额费用，以实现持续增长，而不妨碍艺术家享受的免费功能。
Kin.art 对生成艺术家持中立态度，认可艺术生态中共生的需求，同时致力于维护训练数据的伦理实践。
总之，Kin.art 将自己定位为一个积极的平台，在日益复杂的数字环境中保护艺术家的权益，铺平了建设一个更加安全的艺术社区的道路。
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