随着人工智能（AI）技术的快速发展，其训练数据的获取和使用变得日益重要，但也出现了滥用现象。为了抵御这种滥用，一款名为「Nightshade」的新工具应运而生

　　Nightshade 工具使得用户能够将其附加到他们的创意作品上，从而在使用该作品进行训练时「毒化」AI 模型的数据。通过对数字艺术作品的像素进行不可见的修改，Nightshade 能够在作品被 AI 模型训练时利用安全漏洞对模型造成混淆。例如，它可以让模型无法识别汽车图像，反而识别为牛的图像。最终，这种毒化数据可以破坏诸如 DALL-E、Stable Diffusion 和 Midjourney 等 AI 艺术平台的未来模型，剥夺其生成图像的能力。

　　《麻省理工学院科技评论》报告称，芝加哥大学教授兼 Nightshade 的创建者之一 Ben Zhao 希望通过这款工具，改变目前 AI 公司借助侵权数据训练模型的现状。Nightshade 的研究论文指出，文本至图像的 AI 模型很容易受到这种攻击的影响。

　　创作者可通过上传他们的作品到 Nightshade 创建者开发的另一款工具 Glaze 中，保护其艺术风格不被模仿。例如，Glaze 可以将通常的现实主义绘图转变为立体主义风格。未来，Nightshade 将被集成到 Glaze 中，让用户选择是否使用「毒丸」，或满足于模型无法模仿他们的艺术风格。

　　Nightshade 的创建者在论文中提议，应将 Nightshade 及类似工具作为保护创作者免受不遵守退出规则的网络爬虫侵害的「最后防线」。

　　最初针对生成性 AI 平台的一些诉讼集中在版权材料被无授权用于模型训练上，特别是在文本至图像平台方面。今年 1 月，三名艺术家分别起诉了 Stable Diffusion、Midjourney 和艺术网站 DeviantArt，声称其模型未经许可使用了他们的艺术作品。Getty Images 也在构建自己的基于许可图像训练的 AI 图像生成器之前，对 Stable Diffusion 提起了诉讼。

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