如何使用Nightshade保護藝術品免受生成式AI的侵害

譯者| 陳峻

#審校| 重樓

#如你所見，目前正在發生的這場人工智慧（AI）革命已經席捲了各行各業。其中給人最直觀的感受便是，在基於互動式人機對話的基礎上，AI演算法不但可以產生類似人類語言的文本，而且能夠根據一個（組）單字創建圖像和視頻。不過，這些人工智慧工具（尤其是像DALL-E、#Midjourney等從文字到圖像的生成器）所使用的訓練數據，往往來自受版權保護的資料來源。

在數位領域中，阻止人工智慧產生工具利用受版權保護的圖像進行訓練是具有挑戰性的任務。各行各業的藝術家們一直在不同層面上努力維護他們的作品，以免受人工智慧訓練資料集的侵害。在保護智慧財產權方面，面臨著許多複雜問題，因為數位世界的快速發展使得監管和保護工作變得更加困難。 藝術家可能會採取技術性措施，例如添加浮水印或數位簽名，以確保其作品的原始性和獨特性。然而，這些措施並非總

如今，Nightshade的問世將徹底改變現狀。 Nightshade是一種免費的人工智慧工具，可以對生成式人工智慧工具的結果進行“污染”，從而幫助藝術家們維護自己的版權。這項工具的推出意味著創作者們擁有了更大的掌控權，可以更好地保護他們的作品免受侵犯。 Nightshade的出現為藝術家們提供了一種全新的方式來應對潛在的版權侵權問題，使他們能夠更加自信和安心地展示自己的作品。這種技術的引入將為整個創作領域帶來革命性的變革，為藝術

#什麼是人工智慧毒化（##AI Poisoning）？

從概念上來說，人工智慧毒化是指在人工智慧演算法的訓練資料集中「下毒」的一種行為。這類似於故意向人工智慧提供錯誤的訊息，導致經過訓練的人工智慧因失靈而無法偵測到影像。在技​​術上，Nightshade之類的工具可以透過改變數位影像中的像素，使其在人工智慧的訓練下看起來完全不同。而這種改變，從人眼的角度看來，仍然與原始的圖像基本一致。

如果你在網路上傳一張被篡改過的貓的圖片，對人類來說，這張照片可能看起來只是一隻普通的貓。但是對於人工智慧系統來說，它可能會因為被篡改而無法準確識別這隻貓，導致混淆和錯誤的分類。這表明了在訓練人工智慧系統時，資料的準確性和完整性至關重要，因為資料中的錯誤或欺騙性資訊可能會對系統的學習和表現產生負面影響。因此，確保資料的品質和真實性是培訓人工智慧模型的關鍵步驟，以避免誤導性的結果和不準確的判斷。

此外，在人工智慧的訓練資料過程中，鑑於規模效應，如果有足夠多的偽造或毒化了的圖像樣本，那麼就會影響人工智慧的理解準確度，進而折損其根據給定提示，產生準確圖像的能力。

雖然生成式人工智慧的技術仍在突飛猛進地發展，但是就目前而言，作為模型訓練基礎的數據，一旦發生了逃過人眼可見的錯誤，就會潛移默化地損害模型後續的迭代。這樣就起到了我們保護原創數位作品的效果。也就是說，據此，那些不想將其圖像用於人工智慧資料集的數位創作者，可以有效地保護自己的圖像作品，不會在未經許可的情況下，被導入到生成式人工智慧中。

目前，已經有一些平台開始為創作者提供這類可「不將作品納入人工智慧訓練資料集」的選項。當然，對於人工智慧模型訓練者而言，他們也需要對此引起足夠的重視。

與Glaze等其他數位藝術品保護工具相比，Nightshade的實作方式是截然不同的。 Glaze可以防止人工智慧演算法模仿特定的圖像風格，而Nightshade則能夠從人工智慧的視角改變圖像的外觀。當然，這兩款工具都是由芝加哥大學電腦科學教授Ben Zhao開發。

如何使用Nightshade

雖然該工具的建立者建議使用者將Nightshade與Glaze一起使用，但是它其實也可以作為一個獨立的工具，來保護使用者的作品。總體而言，使用該工具並不複雜，您可以僅通過幾個步驟，僅使用Nightshade來保護自己的圖像作品。不過，在開始之前，您需要牢記如下三件事：

1. #Nightshade僅適用於Windows和MacOS，而對於GPU#的支援比較有限，且要求至少擁有 4GB VRAM。目前它並不支援那些非英偉達的GPU#和英特爾Mac。幸好Nightshade團隊提供了支援Nvidia GPU的清單連結-- https://www.php.cn/link/719e427d3b21a35b8cdcd2d88db6ca11（您可能會注意到：GTX
2. RTX GPU就位於「CUDA支援的GeForce和TITAN產品」部分）。此外，您也可以在CPU上執行Nightshade，但是其效能會降低。 如果您使用的是GTX 1660、#1650 #或1550
，那麼
3. PyTorch庫中的一個bug會導致您無法正常啟動或使用Nightshade 。
Nightshade

背後的團隊可能會在未來透過從PyTorch遷移到Tensorflow##的方式，來修復該問題，不過目前尚無較好的解決方案。而且，這個問題也延伸到了這類顯示卡的Ti變體上。在測試中，雖然我在Windows 11電腦上為其提供了管理員存取權限，但是仍需等待了幾分鐘才能夠開啟該程式。希望您的情況會有所不同。

1. 如果您的作品上有很多實體形狀或背景，那麼您可能會遇到一些偽影（
artifact
2. #）問題。這可以透過降低「毒化」強度來解決。 您需要執行下列步驟，以具體使用Nightshade對映像實現保護。請記住，本指南雖然使用的是Windows版本，但它同樣適用於
3. macOS版本。
4. 從Nightshade下載頁面處下載其Windows或macOS版本。 由於
Nightshade
5. 是以存檔資料夾的形式被下載到本機的，因此無需額外安裝。下載完成後，您只要解壓縮其ZIP
資料夾，並雙擊執行
6. Nightshade.exe即可。
如下圖所示，在彈出的介面上，請點選左上角的「選擇」按鈕，選擇要保護的圖片。注意，您可以同時選擇多個影像進行批次處理。

根據自己的喜好，您可以透過滑桿來調整對影像進行操作的強度（Intensity）和渲染品質（Render Quality）。數值越高，毒化效果越強，但是也會在輸出影像中引入偽影。 接著，請點選「輸出」部分下的「另存為」按鈕，為輸出檔案選擇目的地。

最後，請點擊底部的「執行

###Nightshade######」按鈕，以執行程式並完成對影像的毒化。 #####################同時，您也可以選擇「毒（######poison######）」標籤。如果標籤沒有被人為選擇的話，######Nightshade######會自動偵測並推薦一個單字標籤。當然，如果標籤不正確或過於籠統的話，您也可以手動更改。請記住，只有在######Nightshade######處理單張圖片時，才可以使用此設定。 ##################如果一切順利，您將會得到一幅在人眼看來與原始影像完全相同，但是被人工智慧演算法識別為與原作截然不同的圖像。這意味著您的藝術作品已受到了保護，可免於人工智慧生成器的影響。 ############

譯者介紹

陳峻（Julian Chen），51CTO社群編輯，具有十多年的IT專案實施經驗，善於對內部和外部資源與風險實施管控，專注傳播網路與資訊安全知識與經驗。

原文標題：How to Use Nightshade to Protect Your Artwork From Generative AI

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