Вече има решение на сериозните проблеми, които отбелязаха арт майсторите от сферата на изкуствения интелект – намерена е алтернатива на кражбите им!

Откакто възходът на мощните AI генератори на изображения завладя мрежата миналата година,

художниците от сферата именно на изкуствения интелект вече говорят открито за заплаха

във финансите си. Най-потърпевши са тези, чиято работа е била използвана за обучение на модели, б ез предварително съгласие. Наскоро разочарованието им дори ескалира в колективен иск. По този начин еизключително лесно

големи платформи като DALL-E, Midjourney и Stable Diffusion

да подражават на стила,

правейки го лесно достъпен за повторно използване и ремиксиране от всеки.

Учените обаче са разработили нов инструмент, предназначен да защити визуалните артисти от полето на изкуствения интелект от този вид плагиатство. Наречена „Glaze“, технологията работи чрез „прикриване“ на изображения – въвеждайки

фини промени в определящите характеристики на стила,

като мазка с четка, палитра, текстура или използване на сянка. Разликите обаче са минимални за невъоръжено човешко око.

Идеята е разработена от екип в Чикагския университет, свързан с изследователската група SAND Lab на колежа. Вдъхновението им идва от Fawkes, алгоритъм, създаден през 2020 г. от SAND Lab, който „прикрива“ лични снимки.

По този начин те не могат да се използват като данни за модели за лицево разпознаване. Проектът е провокиран точно от художници, обърнали се с молба за помощ, след като са били

анкетирани над 1000 техни колеги и станало ясно, че проблемът, който срещат е сериозен.

Основният ключ, според учените е бил „в измислянето на начин, при който се отделят стилистичните характеристики на изображението от обекта и

само леко да се наруши стиловата характеристика“,

обясни Шон Шан, студент, част от групата по изследването в борбата срещу кражбите на творби с изкуствен интелект.

В крайна сметка е станало ясно, че може да се противопостави форма на AI, известна като „трансфер на стил“, срещу генераторите на изображения.

Тези модели пресъздават съществуващо изображение в различен стил, без да променят същността му. Ето защо

Glaze заимства този алгоритъм,

за да идентифицира кои функции трябва да бъдат променени.

След това само леко отклонява тези характеристики в минимално количество, необходимо за объркане на генеративните структури.