Революция в защите цифрового искусства: Новый инструмент для борьбы с несанкционированным веб-скрапингом ИИ

 Новый инструмент борьбы с несанкционированным веб-скрапингом при помощи ИИ возрождает защиту цифрового искусства.

Использование онлайн-работ художников без их согласия и вознаграждения стало серьезной проблемой в сфере искусства и творчества. Технологические компании несанкционированно собирают и используют цифровой контент для обучения моделей и создания изображений, что вызывает беспокойство и бессилие у художников.

Хотя проблема вызывает все больше беспокойства, существующие решения ограничены. Художники долго сталкиваются с проблемами защиты своих цифровых творений в условиях, когда технологии опережают правовые и этические аспекты. Скраперы веб-страниц часто игнорируют инструкции “не собирать” или “не индексировать”, предназначенные для защиты цифрового искусства, оставляя художникам мало вариантов.

Однако появилась потенциальное решение. Исследователи представили инновационный инструмент, разработанный для борьбы с несанкционированным использованием онлайн-работ искусственными интеллектами. Этот инструмент незаметно изменяет пиксели изображений, вводя неприметные изменения, которые влияют на процесс обучения моделей искусственного интеллекта.

С помощью этого инструмента появляется возможность творческой дестабилизации. Например, изображения одного объекта могут быть преобразованы в изображения другого во время обучения модели, что приводит к неожиданным результатам. Создатели инструмента продемонстрировали, что даже небольшое количество таких “атак” может нарушить основные характеристики генеративной модели текст-изображение, делая ее неспособной создавать осмысленные изображения.

Уникальность этого решения заключается в его способности достигать таких результатов с высокой эффективностью. В отличие от общепринятого представления о том, что противодействие скрапингу требует загрузки огромного количества измененных изображений, этот инструмент достигает дестабилизации, используя менее указанного количества “отравленных” образцов.

Практические решения для бизнеса

Этот инструмент дает надежду как отдельным художникам, так и крупным организациям, таким как студии и разработчики. Он может стать мощным инструментом в их арсенале для защиты цифровых активов и творческих начинаний. Например, известные бренды могут использовать этот инструмент для защиты своих классических изображений и одновременно исследовать инновационные концепции для своих персонажей.

Более того, этот инструмент может преобразовывать стили искусства, добавляя интересное измерение его возможностям. Он может принимать запрос на изображение в определенном стиле и создавать совершенно другие изображения. Эта универсальность делает его ценным инструментом для тех, кто стремится расширить границы художественного выражения.

В заключение, этот инновационный инструмент является революционным решением, которое обещает дать художникам и творческим организациям силу в борьбе с несанкционированными операциями по сбору данных с использованием искусственного интеллекта. Благодаря его способности незаметно изменять пиксели изображений, нарушать процессы обучения и преобразовывать стили искусства, это решение представляет собой мощный инструмент для защиты цифрового мира творческого выражения. В эпоху, когда границы между технологией и искусством все более смываются, этот инструмент стоит как светило надежды для художников, обеспечивая уважение и защиту их работ в цифровом пространстве.

Источник: MarkTechPost.

Полезные ссылки:

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Оптимизация бюджета вывода для моделей самосогласованности и генеративных вознаграждений в ИИ

    Введение в оценку бюджета вывода с помощью ИИ Данный документ представляет собой практическое решение для оценки бюджета вывода при использовании ИИ в бизнесе. Внедрение искусственного интеллекта может значительно улучшить результаты работы организации. Шаги…

  • Agent2Agent: Новый Протокол Сотрудничества AI Агентов

    Преобразование бизнеса с помощью Agent2Agent Google представил Agent2Agent (A2A) — инновационный протокол, который позволяет AI-агентам безопасно сотрудничать на различных платформах. Этот протокол упрощает рабочие процессы, вовлекающие несколько специализированных AI-агентов, улучшая их взаимодействие. Преимущества…

  • Запуск набора инструментов разработки агентов (ADK) от Google для многопользовательских систем

    Введение в ADK Google недавно представила набор инструментов для разработки агентов (ADK), который является открытым фреймворком для разработки, управления и развертывания многопользовательских систем. Этот фреймворк написан на Python и подходит для различных приложений,…

  • Роль “впитывающих” вниманий в стабилизации больших языковых моделей

    Понимание “впитывающих” механизмов внимания в больших языковых моделях Большие языковые модели (LLMs) имеют уникальное поведение, известное как “впитывающие” механизмы внимания. Это явление имеет значительные последствия для стабильности и производительности моделей, что может улучшить…

  • TorchSim: Революция в атомистических симуляциях с помощью PyTorch

    Введение в TorchSim TorchSim – это инновационный движок атомистического моделирования, который значительно улучшает симуляции материалов, делая их быстрее и эффективнее традиционных методов. Это позволяет отдельным ученым решать несколько задач одновременно. Ключевые особенности TorchSim…

  • API Evals от OpenAI: Оптимизация оценки моделей для бизнеса

    Введение в Evals API OpenAI представила Evals API, мощный инструмент для упрощения оценки больших языковых моделей (LLMs) для разработчиков и команд. Этот новый API позволяет программно проводить оценку, позволяя разработчикам определять тесты, автоматизировать…

  • Запуск моделей APIGen-MT и xLAM-2-fc-r для обучения агентов с многоходовыми взаимодействиями

    Введение Инновационные модели Salesforce AI, APIGen-MT и xLAM-2-fc-r, значительно улучшают способности AI-агентов в управлении сложными многоуровневыми взаимодействиями. Эти решения особенно актуальны для бизнеса, который зависит от эффективной коммуникации и выполнения задач. Проблема многоуровневых…

  • Huawei Dream 7B: Революционная Модель Диффузионного Размышления для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе Dream 7B Модель Dream 7B от Huawei предлагает революционные возможности для автоматизации и улучшения бизнес-процессов. Внедрение этой технологии может значительно повысить эффективность и качество работы организаций. Как улучшить бизнес…

  • МегаСкейл-Инфер: Революционная система для эффективного обслуживания LLM на основе MoE

    Введение MegaScale-Infer: Оптимизация Производительности Больших Языковых Моделей Большие языковые модели (LLMs) играют важную роль в различных приложениях, таких как чат-боты и генерация кода. Однако с увеличением их размеров возникают проблемы с эффективностью вычислений.…

  • Инновации в тактильном восприятии: решение для бизнеса с использованием ИИ

    Преобразование тактильного восприятия с помощью ИИ: Практические бизнес-решения Понимание технологии тактильного восприятия Тактильное восприятие необходимо для эффективного взаимодействия интеллектуальных систем с физической средой. Технологии, такие как сенсор GelSight, предоставляют подробную информацию о контактных…

  • LLM+FOON: Улучшение планирования кулинарных задач для роботов

    Введение Разработка роботов для домашнего использования, особенно в кулинарии, становится все более актуальной. Эти роботы должны выполнять различные задачи, требующие визуальной интерпретации, манипуляции и принятия решений. Использование LLM+FOON фреймворка может значительно улучшить планирование…

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…