Free songs
header_good

Bezpieczeństwo sieci generowania obrazów

Wpływ sztucznej inteligencji na procesy twórcze

Sztuczna inteligencja (AI), wykorzystująca sieci generatywne przekształcające tekst w obrazy (T2I), jak DALL-E 3 czy Stable Diffusion, zrewolucjonizowała globalne procesy twórcze. Te narzędzia AI, bazujące na zaawansowanych modelach uczenia głębokiego, umożliwiają tworzenie realistycznych obrazów zgodnie z opisami tekstowymi użytkowników. Chociaż narzędzia te są coraz szerzej stosowane, niosą za sobą ryzyko nadużyć, w tym naruszeń prywatności oraz szerzenia dezinformacji czy manipulacji obrazem.


Tworzenie frameworka Latent Guard

Zespół badaczy z Hongkong University of Science and Technology oraz University of Oxford opracował framework o nazwie Latent Guard, który ma na celu poprawę bezpieczeństwa sieci T2I. Ich prace, które zostały przedstawione w artykule wstępnie opublikowanym na arXiv, skupiają się na zapobieganiu generowaniu niepożądanej lub nieetycznej zawartości poprzez przetwarzanie podpowiedzi użytkowników i wykrywanie obecności nieakceptowalnych koncepcji, które są na bieżąco aktualizowanej czarnej liście.


Podnoszenie bezpieczeństwa sieci T2I

Latent Guard czerpie inspirację z wcześniejszych metod opartych na czarnych listach, co pozwala zwiększyć bezpieczeństwo sieci T2I. Te metody zasadniczo polegają na tworzeniu list „zakazanych” słów, które nie mogą być zawarte w podpowiedziach użytkowników, ograniczając w ten sposób nieetyczne wykorzystanie tych sieci. Framework Latent Guard idzie jednak dalej, wykraczając poza dosłowne brzmienie tekstów wejściowych czy podpowiedzi użytkowników, wydobywając cechy z tekstów i mapując je na wcześniej nauczonej przestrzeni latentnej. Umożliwia to skuteczne wykrywanie niepożądanych podpowiedzi i zapobiega generowaniu dla nich obrazów.


Badania i eksperymenty związane z Latent Guard

Narzędzie Latent Guard wykorzystuje specyficzny dla zadania proces generowania danych z użyciem dużych modeli językowych, ad-hocowe komponenty architektoniczne oraz strategię uczenia kontrastywnego, aby wykorzystać wygenerowane dane. Badacze przeprowadzili szereg eksperymentów z wykorzystaniem trzech różnych zbiorów danych i porównali wydajność swojego podejścia z czterema innymi podstawowymi metodami generacji T2I. Wyniki tych eksperymentów wykazały, że ich podejście umożliwia solidne wykrywanie niebezpiecznych podpowiedzi w wielu scenariuszach i oferuje dobre możliwości generalizacji między różnymi zbiorami danych i koncepcjami.


Zaprezentowane wyniki sugerują, że Latent Guard stanowi obiecujące podejście do zwiększenia bezpieczeństwa sieci generowania T2I, minimalizując ryzyko ich nieodpowiedniego wykorzystania. Zespół planuje wkrótce opublikować kod swojego frameworka oraz zbiór danych CoPro na GitHubie, co umożliwi innym programistom i grupom badawczym eksperymentowanie z ich podejściem.



RSS
Follow by Email
LinkedIn
LinkedIn
Share
YouTube
Instagram
Tiktok
WhatsApp
Copy link