✔Исследователи придумали «отравленные картинки», которыми художники смогут бороться с нейросетями - «Новости сети»

26 октября 2023 659 Новости / Новости мира Интернет 0

Источник изображения: petapixel.com

Стремительный рост популярности генеративных нейросетей, способных создавать изображения по текстовому описанию, также привёл к многочисленным судебным искам со стороны современных художников в адрес компаний, занимающихся разработкой ИИ-алгоритмов. Дело в том, что для обучения генеративных нейросетей обычно используются изображения, опубликованные на разных веб-ресурсах. За счёт этого генеративные нейросети способны рисовать изображения не хуже человека и даже копировать стили известных художников.

Алгоритм Nightshade призван помочь художникам защитить свои работы от сканирования нейросетями. Он особым образом обрабатывает изображения, и, если в дальнейшем они используются для обучения нейросетей, то последние теряют способность должным образом обрабатывать пользовательский запрос и выдают неверный результат. Фактически такая доработка картинок заставляет нейросети неправильно распознавать изображённые на них предметы. Например, там, где нарисованы шляпы, алгоритм распознаёт торты, а сумки — распознаются как тостеры. Повреждённые таким образом данные очень сложно удалить, поскольку разработчикам генеративных алгоритмов придётся кропотливо находить каждый такой фрагмент вручную.

Художники, которые хотят поделиться своими работами в интернете, но при этом также намерены защитить их, могут задействовать Nightshade в сочетании с другим инструментом под названием Glaze (разработан той же группой исследователей и предназначен для модификации изображений таким образом, что нейросеть не сможет эффективно обучаться с их помощью). Согласно имеющимся данным, Nightshade и Glaze будут доступны для бесплатного использования, а первый из них будет иметь открытый исходный код, благодаря чему другие разработчики смогут улучшать его.

Команда исследователей из Чикагского университета создала инструмент под названием Nightshade, с помощью которого художники смогут защитить свои работы от генеративных нейросетей, использующих для обучения изображения в интернете. Он позволяет добавить к изображениям невидимые глазу человека пиксели, которые эффективно искажают данные для обучения ИИ-алгоритмов. Источник изображения: petapixel.com Стремительный рост популярности генеративных нейросетей, способных создавать изображения по текстовому описанию, также привёл к многочисленным судебным искам со стороны современных художников в адрес компаний, занимающихся разработкой ИИ-алгоритмов. Дело в том, что для обучения генеративных нейросетей обычно используются изображения, опубликованные на разных веб-ресурсах. За счёт этого генеративные нейросети способны рисовать изображения не хуже человека и даже копировать стили известных художников. Алгоритм Nightshade призван помочь художникам защитить свои работы от сканирования нейросетями. Он особым образом обрабатывает изображения, и, если в дальнейшем они используются для обучения нейросетей, то последние теряют способность должным образом обрабатывать пользовательский запрос и выдают неверный результат. Фактически такая доработка картинок заставляет нейросети неправильно распознавать изображённые на них предметы. Например, там, где нарисованы шляпы, алгоритм распознаёт торты, а сумки — распознаются как тостеры. Повреждённые таким образом данные очень сложно удалить, поскольку разработчикам генеративных алгоритмов придётся кропотливо находить каждый такой фрагмент вручную. Художники, которые хотят поделиться своими работами в интернете, но при этом также намерены защитить их, могут задействовать Nightshade в сочетании с другим инструментом под названием Glaze (разработан той же группой исследователей и предназначен для модификации изображений таким образом, что нейросеть не сможет эффективно обучаться с их помощью). Согласно имеющимся данным, Nightshade и Glaze будут доступны для бесплатного использования, а первый из них будет иметь открытый исходный код, благодаря чему другие разработчики смогут улучшать его.