Nightshade:艺术家全新反击工具，可用损坏训练数据“毒害”AI模型

　　自 ChatGPT 几乎一年前登场以来，生成式人工智能(AI)进入了高速发展的时代，但反对声音也逐渐增强。许多艺术家、娱乐人士、表演者甚至唱片公司已经对AI公司提起了诉讼，其中一些诉讼涉及 ChatGPT 制造商 OpenAI，原因是这些新工具背后的“秘密武器”:训练数据。

　　也就是说，这些AI模型需要访问大量的多媒体内容并从中学习，包括艺术家创作的文字材料和图像，而这些艺术家既没有事先知道，也没有机会反对他们的作品被用于训练新的商业AI产品。

　　在这些AI模型的训练数据集中，许多包括从网络上抓取的材料，这一做法在用于索引他们的材料以提供搜索结果时，以前大多受到艺术家的支持。但现在，许多人已经反对这种做法，因为它允许通过AI创建竞争性作品。

　　即使没有提起诉讼，艺术家也有机会利用技术来对抗AI。麻省理工技术评论杂志提到了一个还在开发中的名为Nightshade的新开源工具。艺术家可以将Nightshade添加到他们的图像中，然后上传到网络，这个工具可以以一种对人眼隐形的方式改变像素，但对寻求对其进行训练的AI模型来说，却“毒害”了艺术品。

　　Nightshade由芝加哥大学的研究人员在计算机科学教授Ben Zhao的指导下开发，并将作为其先前产品Glaze的可选设置添加，Glaze是另一款在线工具，可以掩盖数字艺术品并改变其像素以混淆AI模型对其风格的认知。

　　就Nightshade而言，艺术家对抗AI的反击更进一步:它使AI模型学习错误的物体和景物名称。例如，研究人员通过在像素中注入信息，让图像中的狗看起来像猫。在仅对50张被“毒害”的图像样本进行采样和学习后，AI开始生成具有奇怪腿和不安视觉效果的狗的图像。在100张毒害样本之后，当用户要求生成一只狗时，它可靠地生成一只猫。经过300张毒害样本后，任何对猫的请求都会返回一个几乎完美的狗。

　　研究人员使用了开源的文本到图像生成模型 Stable Diffusion 来测试Nightshade，并获得了上述结果。由于生成式AI模型的工作方式的特性，即将概念上相似的词语和想法分组为称为“嵌入”的空间集群，Nightshade还成功追踪 Stable Diffusion 并在使用“哈士奇”、“小狗”和“狼”这些词语提示时返回猫的图像。

　　此外，Nightshade的数据毒害技术难以防御，因为它需要AI模型开发人员清除包含被毒害像素的任何图像，而这些像素是经过设计的，对人眼来说并不明显，甚至可能连软件数据抓取工具也难以检测到。

　　已经被摄入到AI训练数据集中的任何被毒害的图像也需要被检测并移除。如果AI模型已经在其上进行了训练，那么它很可能需要重新训练。

　　尽管研究人员承认他们的工作可能被恶意利用，但根据麻省理工技术评论杂志对他们工作的文章，他们“希望通过这一工具帮助重塑AI公司与艺术家之间的权力平衡，从而创建一个强大的威慑力，防止侵犯艺术家的版权和知识产权”。

　　根据该报道，研究人员已将他们关于制作Nightshade的工作提交给计算机安全会议Usinex的同行评审。