Postęp AI OpenAI w dziedzinie generowania i wykrywania obrazów dla autentycznego treści
Szybki rozwój narzędzi do generowania obrazów zasilanych sztuczną inteligencją (AI) spowodował powstanie obrazów praktycznie niemożliwych do odróżnienia od tych wykonanych w tradycyjny sposób lub nie stworzonych przez AI. Pojawiły się obawy dotyczące potencjalnego nadużycia takich obrazów, zwłaszcza w kontekście ich wykorzystania do nękania lub wykorzystywania osób.
OpenAI Wprowadza znaki wodne i rozwija narzędzia weryfikacji
Warto odnotować inicjatywę OpenAI polegającą na umieszczaniu znaków wodnych w obrazach generowanych przez program DALL-E 3. Ten krok ma na celu zachowanie przejrzystości dotyczącej pochodzenia obrazów i zapewnienie szacunku dla autentyczności.
Weryfikacja tożsamości w treściach cyfrowych
Aby dodatkowo wspierać autentyczność treści, OpenAI zaangażowało się w Koalicję dla Pochodzenia i Autentyczności Treści (C2PA), powszechnie stosowany standard certyfikacji treści cyfrowych. Pozwala to twórcom oznaczać i certyfikować swoje treści w celu potwierdzenia ich autentycznych źródeł. Ponadto OpenAI ogłosiło plany integrowania danych identyfikacyjnych C2PA do swojego przyszłego programu Sora, modelu opracowanego do przekształcania tekstu w filmy, którego szersze wdrożenie przewidziane jest na rok 2024.
Narzędzie AI do wykrywania fałszywych obrazów
OpenAI opracowuje również nowe narzędzie zasilane przez AI, przeznaczone specjalnie do wykrywania obrazów generowanych przez DALL-E 3. Narzędzie to potrafi przewidzieć prawdopodobieństwo, że dany obraz został wygenerowany syntetycznie i zostało zaprojektowane tak, aby działać nawet jeśli obraz zostanie poddany kompresji, dostosowaniu saturacji czy też przycięciu. Narzędzie to ma na celu być odpornym na próby zatarcia pochodzenia treści.
Osiągając sprawność na poziomie 98% w identyfikowaniu obrazów wygenerowanych przez DALL-E, i co ważniejsze, nie myląc prawdziwych obrazów z tymi stworzonymi przez AI, OpenAI rozpoczęło udostępnianie dostępu do tego narzędzia wykrywczego początkowej grupie testerów, w tym laboratoriom badawczym i organizacjom zajmującym się dziennikarstwem śledczym. Ten krok jest częścią programu dostępu dla badaczy, którego celem jest zbieranie opinii i poprawa skuteczności narzędzia.
Podobne pytania i odpowiedzi
1. Dlaczego znakowanie wodne jest ważne dla obrazów generowanych przez AI?
Znakowanie wodne jest kluczowe dla obrazów generowanych przez AI, aby utrzymać przejrzystość i pomóc użytkownikom odróżnić treści stworzone przez AI od tych stworzonych przez ludzi. W dobie deepfake’ów i dezinformacji istotne jest posiadanie czytelnych wskaźników pochodzenia obrazu w celu zachowania wiarygodności i ochrony przed oszustwami.
2. Jakie są główne wyzwania związane z wykrywaniem treści generowanych przez AI?
Jednym z głównych wyzwań jest pozostanie krokiem przed technikami zaprojektowanymi do omijania narzędzi detekcji. W miarę rozwoju technologii AI, tak samo rozwijają się metody tworzenia coraz bardziej wyrafinowanych obrazów generowanych przez AI i utrudniających wykrycie. Zapewnienie skuteczności detektora wobec nowych form manipulacji to ciągła walka.
3. Czy były kontrowersje wokół narzędzi wykrywania obrazów AI?
Tak, istnieją kontrowersje dotyczące prywatności i potencjału wykorzystania narzędzi detekcji AI do celów monitorowania. Istnieje cienka granica między wykrywaniem fałszywych treści a naruszeniem praw prywatności jednostek. Zapewnienie, że te narzędzia są używane w sposób etyczny i odpowiedzialny, to temat ciągłych dyskusji.
Zalety i wady
Zalety:
– Wzmacnia zdolność do utrzymania autentyczności cyfrowej i godności.
– Pomaga w zwalczaniu dezinformacji i rozprzestrzeniania deepfake’ów.
– Pomaga chronić jednostki przed nadużyciem treści generowanych przez AI.
– Może wspierać integralność dziennikarską poprzez weryfikację autentyczności użytych obrazów w raportach.
Wady:
– Potencjalne obawy dotyczące prywatności, jeśli takie narzędzia zostaną wykorzystane w sposób nieetyczny do celów monitorowania lub inwazyjnych.
– System znakowania wodnego może nie być niezawodny; wykwalifikowane jednostki mogą nauczyć się usuwać lub zmieniać znaki wodne.
– Detektory treści generowanych przez AI mogą być potencjalnie obejściane w miarę rozwoju technik medii syntetycznych.
– Może istnieć prawne i etyczne kwestie związane z wykorzystaniem AI do monitorowania treści cyfrowych.
Zaproponowane powiązane łącze
Możesz odwiedzić stronę internetową OpenAI, aby dowiedzieć się więcej o ich najnowszych projektach i postępach w dziedzinie technologii AI: OpenAI.
The source of the article is from the blog japan-pc.jp