एआई संवेदनशील तस्वीरें निकाल सकता है और हमारे निजी जीवन को उजागर कर सकता है
संक्षेप में
एआई मॉडल कुछ डेटा और विशिष्ट छवियों को सीख और याद रख सकते हैं, जो एक चिंता का विषय है।
इससे नए कानूनी विवाद पैदा हो सकते हैं।
कई अत्याधुनिक प्रौद्योगिकियां हैं जो आश्चर्य को प्रेरित करती हैं, और कोई उन पर मुकदमा कर रहा है। इस मामले में, StableDiffusion मॉडल का डेवलपर है जारी किया जा रहा है. StableDiffusion एक पूरी तरह से ओपन-सोर्स और फ्री-टू-यूज़ AI है जो टेक्स्ट रिक्वेस्ट के आधार पर ग्राफिक्स तैयार कर सकता है। आप इसका उपयोग फ़ोटो-यथार्थवादी चित्र या वे चित्र बनाने के लिए कर सकते हैं जो अन्य कलाकारों की शैलियों से प्रेरित हों।
हालाँकि, यह स्पष्ट है कि कलाकार इस स्थिति की सराहना नहीं करते हैं; ArtStation, कलाकारों के लिए एक प्रकार का Instagram, यहां तक कि एक "नो एआई" हड़ताल. वे जो मुख्य तर्क पेश करते हैं, वह यह है कि मॉडल ट्रेन ऑन करता है छवियों नहीं कर रहे हैं StabilityAIकी संपत्ति. कल्पना कीजिए कि किसी ने दोस्तों के साथ मुलाकात के दौरान आपका एक स्नैपशॉट लिया और उसे इंस्टाग्राम पर अपलोड कर दिया। फिर, एक एआई इस पर हाथ लगाएगा, और फोटो का मॉडल द्वारा विश्लेषण किया जाएगा और प्रशिक्षण में उपयोग किया जाएगा।
मॉडल कुछ डेटा और विशिष्ट छवियों को सीख और याद रख सकते हैं, जो एक चिंता का विषय है। दूसरे शब्दों में, एक ब्लैकमेलर दोस्तों के साथ एक सभा के बारे में पूछताछ कर सकता है और उससे आपकी अपलोड की गई छवि को संश्लेषित कर सकता है। यह पहले से ही थोड़ा चिंताजनक है, विशेष रूप से यह देखते हुए स्थिर प्रसार'के प्रशिक्षण सेट में इंटरनेट से 5 अरब से अधिक चित्र शामिल हैं, जिसमें निजी चित्र भी शामिल हैं जो कभी सार्वजनिक थे। दुर्भाग्य से, निजी छवियों का दुरुपयोग होता है। 2013 में, ए डॉक्टर ने खींची मरीज की तस्वीर, और तस्वीर क्लिनिक की वेबसाइट पर दिखाई दी।
यहाँ एक है लेख जिसने प्रदर्शित किया कि विभिन्न एआई मॉडल का उपयोग करके छवियों को कैसे प्राप्त किया गया और वे प्रशिक्षण छवियों से कितनी बारीकी से मेल खाते हैं (स्पॉइलर: कुछ शोर है, लेकिन यह आम तौर पर बहुत समान है)। ये बचाव पूर्वोक्त कार्रवाई पर लागू होते हैं, और जूरी इन मॉडलों को इस उदाहरण में अलग तरह से देखेगी क्योंकि हम दावा कर सकते हैं कि वे सामान को याद करते हैं और दोहराते हैं (ऐसा करने के अधिकार के बिना)।
हालाँकि, यह दावा करना बहुत जल्दबाजी होगी कि "मॉडल सीखते हैं और कुछ भी लेकर नहीं आते हैं" क्योंकि, जैसा कि मैंने पहले उल्लेख किया था, 100 बिलियन प्रशिक्षण सत्रों से केवल 5 चित्र तैयार किए गए थे (लेखकों ने अपने हाथों से शीर्ष 1,000 सबसे समान चिन्हित किए थे) पीढ़ी सबसे आम संकेतों के लिए, लेकिन ज्यादातर कोई डुप्लिकेट नहीं थे)।
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दामिर टीम लीडर, उत्पाद प्रबंधक और संपादक हैं Metaverse Postएआई/एमएल, एजीआई, एलएलएम, मेटावर्स और जैसे विषयों को कवर करता है Web3-संबंधित क्षेत्रों। उनके लेख हर महीने दस लाख से अधिक उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करते हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि वह SEO और डिजिटल मार्केटिंग में 10 वर्षों के अनुभव वाला एक विशेषज्ञ है। दामिर का उल्लेख मैशबल, वायर्ड, में किया गया है Cointelegraph, द न्यू यॉर्कर, Inside.com, एंटरप्रेन्योर, BeInCrypto, और अन्य प्रकाशन। वह एक डिजिटल खानाबदोश के रूप में संयुक्त अरब अमीरात, तुर्की, रूस और सीआईएस के बीच यात्रा करता है। दामिर ने भौतिकी में स्नातक की डिग्री हासिल की, उनका मानना है कि इससे उन्हें इंटरनेट के लगातार बदलते परिदृश्य में सफल होने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण सोच कौशल प्राप्त हुआ है।
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