2023/03/20
芝加哥大學研究團隊推出的 App Glaze，先透過理解機器學習模型的語言後，在藝術作品上加上不影響整體作品的改變，讓 AI 難模仿作品的風格。
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Photo Credit: Shutterstock
芝加哥大學（University of Chicago）研究團隊為藝術家推出一款免費測試版 App Glaze（點此連結下載），其藉由遮蓋（cloaking）的技術，幫助藝術家解決作品被納入 AI 平台資料庫訓練後，藝術風格被盜用的問題。
Glaze 會為每件藝術作品加上難察覺的「擾動」（perturbations），也就是在原作品上覆蓋幾乎隱形的第二層，來干擾 AI 模型讀取作品的藝術風格數據。這能確保 AI 輸出的圖像是採用其他公開知名藝術家的風格，例如梵谷等，讓結果將與原欲生成的藝術風格相差甚遠。
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Photo Credit: 截自芝加哥大學論文
比對左邊原圖和右邊 Glaze 處理後的圖像，細看仍可看出右邊較為模糊，不過若這能擋下 AI模型複製藝術風格，藝術家或許願意妥協讓作品出現些許改變。
研究人員解釋，Glaze 的出發點是來源自於 AI 和人類感知世界的方式的根本差異。因此他們的先掌握 AI 模型對藝術風格的理解方式，在了解機器學習模型的語言後，加以改變其看到的藝術圖像。
團隊在研發過程所面臨到的一項阻礙是並非所有 AI 生成模型都是公開的，但研究員表示 AI 模型之間具可轉移性（transferability ），因此 Glaze 的效果仍可適用於團隊無法取得的 AI 模型。
不過對於極簡主義和單色風格作品，例如黑白線條的建築素描等 Glaze 的效用相對較小，因其畫布上較少 Glaze 能加以處理的元素。
研究團隊承認 Glaze 並非對抗 AI 模型模仿藝術風格的永久解決方案，因為總會有人會再構想出更強大抵禦措施，來阻擋 Glaze 的功效。
但至少在短期內，這將讓藝術家有個用來保護公開作品的工具，同時也提供社會一個機會，去思考著作權等相關法規的演進、我們如何看待網上的內容、應當授予網路內容哪些權限，以及我們能如何在不擔心智慧財產權的情況下，來使用 AI 模型和網路。
資料來源：TechCrunch、Kotaku
責任編輯：Jocelyn |