Nightshade を使用してアートワークを生成 AI から保護する方法

芸術と創造の世界では、芸術的および創造的な作品を改ざんや不正使用から保護することがますます重要になっています。 AI ツールは革新的で、たった 1 つの単語に基づいて会話を続け、人間のような応答を生成し、素晴らしい画像を作成できるようになりました。ただし、これらの AI ツールで使用されるトレーニングデータは、特に DALL-E、Midjourney などのテキストから画像へのジェネレーターに関しては、著作権で保護されたソースから取得されていることがよくあります。

機能を向上させるために著作権で保護された画像を使用する生成 AI ツールを止めることは難しく、あらゆる分野のアーティストが、自分たちの芸術的作品がトレーニングデータセットに使用されるのを防ぐために、自分の作品を保護するために戦ってきました。しかし今、生成 AI ツールの出力を妨害するように設計された無料の AI モデルである Nightshade の出現により、状況はすべて変わりました。そして最終的にアーティストが自分の力の一部を取り戻すことができるようになりました。

この記事では、Nightshade を効率的に使用するための基本的な手順と、それを利用して芸術的作品を望ましくない操作から保護および保存する方法を確認します。確認する AI 創作物の著作権は誰が所有しますか?これらの芸術作品に対して著作権はどのように作用するのでしょうか?

AIデータポイズニングとは何ですか?

AI データポイズニングは、AI アルゴリズムのトレーニングデータに偽のデータを注入することにより、人工知能 (AI) システムを標的とするサイバー攻撃です。これは、意図的に不正確な情報を AI に提供することに似ており、トレーニングされた AI が誤動作したり、画像の検出に失敗したり、モデルの結果が歪められたりすることがあります。 Nightshade のようなツールは、デジタル画像のピクセルを、その上で訓練された AI とは大きく異なる方法で変更しますが、人間の目には元の画像とほとんど変わりません。確認する AI モデルのセキュリティの探求: クレームインジェクション攻撃と保護の分析.

たとえば、ラベル付きの車の写真をオンラインにアップロードした場合、それは私たち人間には同じように見えますが、オンラインで車の写真を見て車を認識するように訓練しようとする AI には、まったく異なるものが見えます。

AI のトレーニングデータにこれらの偽の画像や汚染された画像のサンプルが十分に大きいと、AI がオブジェクトを誤解した場合に、特定の主張の正確な画像を作成する能力が損なわれる可能性があります。

生成 AI の将来がどうなるかについてはまだ疑問がいくつかありますが、オリジナルのデジタル作品を保護することは間違いなく優先事項です。また、モデルの構築に基づいたトレーニングデータが 100% 正しくないため、モデルの今後の反復に損害を与える可能性があります。

このテクノロジーを使用すると、AI トレーニングデータセットで画像が使用されることに同意しないデジタルクリエイターは、不正アクセスから保護できます。一部のプラットフォームでは、クリエイターが AI トレーニングデータセットに自分のアートワークが含まれることをオプトアウトするオプションを提供しています。ただし、これらのオプトアウトリストは、AI モデルトレーナーによって過去にも無視されており、引き続き無視されますが、ほとんど影響はありません。確認する自分の写真が AI モデルのトレーニングに役立っているかどうかを知る方法 (およびオプトアウトする方法).

Glaze などの他のデジタルアートワーク保護モデルと比較すると、Nightshade は攻撃的なモデルとみなされます。 Glaze は AI アルゴリズムが特定の画像スタイルを模倣するのを防ぎますが、Nightshade は AI に届く画像の外観を変更します。これらのモデルは、シカゴ大学のコンピューターサイエンス教授であるベン・ザオ氏によって設計されました。

ナイトシェードの使い方

テンプレート作成者は、Nightshade を Glaze と組み合わせて使用することを推奨していますが、アートワークを保護するためのスタンドアロンツールとしても使用できます。 Nightshade で写真を保護する手順が 3 つだけであることを考えると、このツールの使用も非常に簡単です。確認する人工知能を使ってアートワークを生成することの倫理的なメリットとデメリット.

ただし、開始する前に留意する必要があることがいくつかあります。

Nightshade は、限られた GPU サポートを備えた Windows および macOS でのみ利用可能であり、次のものが必要です。ビデオメモリ少なくとも4GBの容量があること。現時点では、Nvidia 以外のグラフィックスカードと Intel プロセッサを搭載した Mac はサポートされていません。下にサポートされている Nvidia GPU のリスト Nightshade チームによると (GTX および RTX グラフィックスカードは「CUDA 対応の GeForce および TITAN 製品」セクションにあります)。あるいは、CPU 上で Nightshade を実行することもできますが、パフォーマンスが低下します。
GTX 1660、1650、または 1550 を使用している場合、PyTorch ライブラリのバグにより、Nightshade を正しく実行または使用できない可能性があります。 Nightshade の背後にあるチームは、PyTorch から Tensorflow に移行することで将来この問題を解決する可能性がありますが、現時点では回避策はありません。この問題は、これらのカードの Ti バージョンにも及びます。 Windows 11 コンピューターに管理者アクセスを提供し、フォームが開くまで数分間待ってフォームを実行しました。お使いのデバイスに対応する走行距離は異なる場合があります。
アートワークに固体の形状や背景が多数含まれている場合、望ましくない効果が発生する可能性があります。これは、「中毒」よりも低い重大度値を使用することで軽減できます。

Nightshade で写真を保護するには、次のことを行う必要があります。このガイドでは Windows バージョンを使用していますが、これらの手順は macOS バージョンにも適用されることに注意してください。

Windows または macOS バージョンを次からダウンロードします。ナイトシェードのダウンロードページ.
Nightshade は zip フォルダーとしてダウンロードされ、インストールは必要ありません。ダウンロードが完了したら、zip フォルダーを解凍し、Nightshade.exe をダブルクリックしてアプリケーションを実行します。
上部の「選択」ボタンをクリックして、保護したい写真を選択します。複数の画像を一度に選択してバッチ処理することもできます。
好みに応じて強度の値と表示品質を調整します。値を高くすると、より強力なポイズニングが追加されますが、結果として得られる画像に不要なアーティファクトが発生する可能性もあります。
次に、「出力」セクションの「名前を付けて保存」ボタンをクリックして、出力ファイルの保存先を指定します。
ボタンをクリックします ランナイトシェード 以下でアプリケーションを起動し、写真を毒します。