Искусство для взрослых: Рынок дипфейков и нейросетей

от

Автор: Денис Аветисян

Исследование показывает, как платформа Civitai стала площадкой для создания и распространения контента для взрослых с использованием генеративного искусственного интеллекта.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал
Значительная часть запросов на создание дипфейков на платформе Civitai, особенно контента для взрослых, не сопровождается информационным предупреждением, что указывает на пробелы в механизмах вмешательства и потенциальный риск распространения манипулированного контента.
Значительная часть запросов на создание дипфейков на платформе Civitai, особенно контента для взрослых, не сопровождается информационным предупреждением, что указывает на пробелы в механизмах вмешательства и потенциальный риск распространения манипулированного контента.

Анализ системы вознаграждений Civitai выявил рост запросов на создание откровенного контента и дипфейков, а также неравномерность применения правил модерации.

Несмотря на стремительное развитие генеративных моделей искусственного интеллекта, остаются неясными механизмы, формирующие спрос на создаваемый ими контент. В работе ‘A Marketplace for AI-Generated Adult Content and Deepfakes’ анализируется платформа Civitai и ее система вознаграждений, выявляющая растущую долю запросов на контент для взрослых и дипфейки, несмотря на заявленные политики модерации. Исследование показывает, что данная модель стимулирует создание контента, часто с гендерным перекосом и нарушением принципов согласия. Какие меры необходимы для обеспечения ответственного развития и управления платформами, использующими генеративный ИИ, и минимизации связанных с ними социальных рисков?

Растущая Экосистема Генеративного ИИ: От Шума к Творению

Диффузионные модели стали передовым подходом в генерации изображений, значительно превзойдя предшествующие методы по качеству и реалистичности. В отличие от генеративно-состязательных сетей (GAN), которые стремятся создать изображение сразу, диффузионные модели начинают с чистого шума и постепенно, шаг за шагом, уточняют его, удаляя шум и формируя желаемое изображение. Этот процесс, вдохновленный физикой термодинамики, позволяет создавать изображения с высокой степенью детализации и фотореалистичностью. Особенностью подхода является его стабильность в обучении и способность генерировать разнообразные и сложные изображения, что делает диффузионные модели ключевым инструментом в современной компьютерной графике и искусственном интеллекте.

Появление таких платформ, как DALL-E, Midjourney и Stable Diffusion, значительно расширило возможности создания контента с использованием искусственного интеллекта, сделав его доступным для широкой аудитории, ранее не имевшей специальных навыков в области графики или программирования. Однако эта демократизация сопряжена с рядом вызовов. Вопросы авторского права и интеллектуальной собственности становятся все более актуальными, поскольку становится сложно определить, кому принадлежат права на изображения, созданные искусственным интеллектом. Кроме того, возрастает риск злоупотреблений, включая создание дипфейков и распространение дезинформации. Появляется необходимость разработки новых инструментов и методов для проверки подлинности контента и борьбы с его неправомерным использованием, что требует совместных усилий разработчиков, исследователей и политиков.

По мере того как генеративные модели искусственного интеллекта становятся все более доступными, возникает потребность в специализированных платформах для обмена и совместного творчества. Это привело к стремительному росту онлайн-сообществ, посвященных медиа, созданному с помощью ИИ. На этих платформах пользователи не только демонстрируют свои творения, но и активно экспериментируют с ремикшированием, доработкой и совместным созданием контента, используя инструменты и методы, основанные на искусственном интеллекте. Такое взаимодействие способствует развитию новых творческих подходов и расширяет границы возможностей, открываемых генеративным ИИ, формируя уникальную культуру, где технология и творчество неразрывно связаны. Эти сообщества становятся не только местом демонстрации, но и своего рода лабораториями, где коллективный опыт и обратная связь способствуют постоянному совершенствованию и развитию генеративных моделей.

Civitai: Центр Обмена и Стимулирования ИИ-Творчества

Civitai представляет собой централизованную платформу, где пользователи могут обмениваться, ремикшировать и генерировать контент, созданный с помощью искусственного интеллекта, формируя активное сообщество. Платформа предоставляет инструменты для загрузки, поиска и оценки моделей, а также позволяет пользователям делиться настройками и результатами генерации. Функционал включает в себя возможность комментирования, оценки и сохранения понравившихся работ, что способствует взаимодействию между участниками и стимулирует создание нового контента. Пользователи могут загружать различные типы файлов, включая модели, изображения и текстовые подсказки, что обеспечивает разнообразие и гибкость в процессе создания контента. Помимо обмена контентом, Civitai также предоставляет площадку для обсуждения и обучения, способствуя развитию навыков и знаний в области генеративного искусственного интеллекта.

Платформа Civitai использует систему вознаграждений (Bounty System) для стимулирования создания контента по конкретным запросам пользователей. Эта система позволяет заказчикам предлагать вознаграждение за создание определенного изображения или модели, а исполнителям — выбирать наиболее интересные и прибыльные задачи. Такой подход способствует динамичному развитию платформы, оперативной реакции на потребности сообщества и формированию разнообразного контента, поскольку создатели мотивированы выполнять запросы, обеспечивающие вознаграждение. Система вознаграждений, таким образом, является ключевым элементом, обеспечивающим гибкость и адаптивность экосистемы Civitai.

Анализ данных платформы Civitai показал, что около 48% всех размещенных заказов (bounties) относятся к контенту, предназначенному для взрослых (NSFW). Эта категория доминирует в еженедельных запросах, что указывает на значительную ориентацию платформы на создание и распространение подобного типа материалов. Данная статистика отражает предпочтения сообщества и формирует основные направления контент-генерации на Civitai.

LoRA (Low-Rank Adaptation) представляет собой метод тонкой настройки диффузионных моделей, позволяющий пользователям адаптировать предварительно обученные модели к конкретным задачам или стилям без необходимости переобучения всей модели. Этот подход значительно снижает вычислительные затраты и требования к памяти, поскольку изменяется лишь небольшое количество параметров. В контексте генерации изображений, LoRA позволяет создавать персонализированный контент, например, обучать модель на определенном стиле рисования, конкретном персонаже или объекте, тем самым расширяя возможности кастомизации и контроля над результатом генерации. В отличие от полного переобучения модели, LoRA создает небольшие файлы адаптации, которые могут быть легко распространены и применены к различным базовым моделям.

Анализ рынка заданий Civitai показывает значительный и растущий процент запросов на контент для взрослых, особенно в категориях видео, что подтверждается снижением доли безопасного контента (SFW) и ростом доли контента для взрослых (NSFW) с течением времени (на основе еженедельных данных и регрессионного анализа с 95% доверительным интервалом, полученным методом бутстрэпа).
Анализ рынка заданий Civitai показывает значительный и растущий процент запросов на контент для взрослых, особенно в категориях видео, что подтверждается снижением доли безопасного контента (SFW) и ростом доли контента для взрослых (NSFW) с течением времени (на основе еженедельных данных и регрессионного анализа с 95% доверительным интервалом, полученным методом бутстрэпа).

Проверка Реальности: Модерация и Тень Дипфейков

Платформа Civitai использует API модерации контента OpenAI для автоматической маркировки потенциально вредоносного или неприемлемого контента, дополняя ручную проверку. Автоматическая фильтрация позволяет оперативно выявлять и помечать материалы, нарушающие правила платформы, такие как изображения, содержащие насилие, ненависть или сексуальный контент. Эта система работает в режиме реального времени, анализируя загружаемый контент и автоматически помечая его для дальнейшего рассмотрения модераторами. Внедрение OpenAI API позволяет масштабировать процесс модерации и снизить нагрузку на команду модераторов, однако не заменяет полностью ручную проверку, особенно в случаях, требующих контекстного понимания.

Несмотря на использование автоматизированных систем модерации контента на базе API OpenAI, платформа Civitai остается уязвимой для создания и распространения дипфейков. Данная уязвимость вызывает серьезные этические опасения, связанные с потенциальным использованием дипфейков для нанесения вреда репутации, шантажа или других форм эксплуатации. Отсутствие полной эффективности автоматической модерации, в сочетании с возможностью обхода фильтров, позволяет злоумышленникам создавать и распространять дипфейки, представляющие угрозу для частной жизни и безопасности пользователей. Особую обеспокоенность вызывает гендерный дисбаланс в запросах на создание дипфейков, свидетельствующий о повышенном риске эксплуатации женщин.

Исследование выявило выраженный гендерный дисбаланс в запросах на создание дипфейков, где на каждую женщину, ставшую объектом, приходится девять мужчин. Данное соотношение 9:1 указывает на значительный риск эксплуатации, поскольку женщины непропорционально чаще становятся целью для создания несанкционированного контента, что создает серьезные этические и правовые проблемы, связанные с нарушением приватности и возможным использованием материалов в целях, не согласованных с изображенными лицами.

Анализ данных показал, что только 58.3% запросов на создание NSFW дипфейков подвергаются вмешательству со стороны модераторов платформы. Это указывает на существенный пробел в эффективности применяемых политик и механизмов контентной модерации, касающихся ненормативного контента. Низкий процент вмешательства свидетельствует о том, что значительная доля потенциально вредоносных или эксплуататорских дипфейков успешно создается и распространяется на платформе, несмотря на наличие автоматических и ручных систем контроля. Данный показатель требует пересмотра текущих стратегий модерации и внедрения более эффективных мер для предотвращения создания и распространения нежелательного контента.

Коэффициент Джини, равный 0.45 для создания deepfake-запросов, указывает на более высокую концентрацию участия в этой деятельности по сравнению с категориями SFW (0.41) и NSFW (0.37). Коэффициент Джини измеряет неравенство распределения; более высокое значение означает, что небольшое число пользователей создаёт непропорционально большую часть deepfake-запросов. В данном случае, разница в 0.08 между deepfake и SFW, а также 0.08 между deepfake и NSFW, демонстрирует, что создание deepfake-контента характеризуется более выраженной неравномерностью участия, что может указывать на наличие небольшого числа активных создателей, генерирующих значительную часть всего контента в этой категории.

Анализ запросов на создание дипфейков на платформе Civitai показал, что наиболее часто целью становятся женщины, а профессии реальных людей, чьи изображения используются, преимущественно связаны с публичной деятельностью.
Анализ запросов на создание дипфейков на платформе Civitai показал, что наиболее часто целью становятся женщины, а профессии реальных людей, чьи изображения используются, преимущественно связаны с публичной деятельностью.

Экосистема Расширяется: Платформы и Будущее Творчества

Помимо Civitai, платформы, такие как TensorArt и PixAI, активно расширяют возможности обмена контентом, созданным с помощью искусственного интеллекта. Эти ресурсы предлагают пользователям альтернативные площадки для демонстрации своих работ, обмена опытом и поиска вдохновения. Разнообразие представленных на этих платформах моделей и техник позволяет творцам экспериментировать и расширять границы цифрового искусства. Взаимодействие между различными платформами способствует развитию сообщества и стимулирует появление новых инструментов и подходов в сфере генеративного контента, создавая динамичную и постоянно развивающуюся экосистему для цифровых художников и энтузиастов.

Распространение платформ для обмена контентом, созданным искусственным интеллектом, таких как Civitai, TensorArt и PixAI, наглядно демонстрирует растущий спрос на инструменты для цифрового творчества, основанные на ИИ. Это разнообразие подчеркивает потребность в совместимости между различными платформами, чтобы пользователи могли легко обмениваться моделями, пресетами и результатами своей работы. Возникающая экосистема требует не только удобства использования, но и стандартизации форматов данных и протоколов взаимодействия, что позволит максимально раскрыть творческий потенциал пользователей и упростить процесс совместной работы над проектами. Подобная взаимосвязанность станет ключевым фактором дальнейшего развития области генеративного искусства и расширения возможностей для цифровых художников и дизайнеров.

Одной из ключевых проблем в развитии платформ для обмена контентом, сгенерированным искусственным интеллектом, является поиск баланса между принципами открытого доступа и необходимостью смягчения рисков, связанных с распространением вредоносных материалов. Несмотря на то, что открытый доступ способствует инновациям и расширяет возможности для творчества, он также создает условия для злоупотреблений, таких как создание и распространение дезинформации, оскорбительного контента или материалов, нарушающих авторские права. Разработчики и операторы платформ сталкиваются со сложной задачей: разработать эффективные механизмы модерации и фильтрации, которые позволят блокировать вредоносный контент, не ограничивая при этом свободу выражения и творческий потенциал пользователей. Эффективное решение требует комплексного подхода, включающего как технологические инструменты, такие как алгоритмы машинного обучения для выявления неприемлемого контента, так и четкие правила и механизмы отчетности для пользователей.

Непрерывное развитие диффузионных моделей является ключевым фактором, обеспечивающим постоянный приток инновационных инструментов и техник для создателей цифрового контента. Эти модели, постоянно совершенствующиеся благодаря исследованиям в области машинного обучения, позволяют генерировать изображения, видео и другие медиа с беспрецедентным уровнем детализации и реализма. Улучшения в архитектуре моделей, алгоритмах обучения и вычислительной эффективности открывают новые возможности для творческого самовыражения, позволяя пользователям с различным уровнем подготовки воплощать свои идеи в жизнь. Более того, постоянная разработка новых методов управления процессом генерации, таких как контроль над стилем, содержанием и композицией, расширяет границы возможного и способствует появлению уникальных и оригинальных произведений искусства, созданных с помощью искусственного интеллекта.

Исследование платформы Civitai выявляет закономерности, напоминающие рост сложной экосистемы, где стимулы и запросы формируют её структуру. Концентрация активности вокруг определённых пользователей и запросов на NSFW-контент и дипфейки демонстрирует, как система реагирует на внутренние силы, а не на внешнее планирование. В этом контексте примечательна фраза Блеза Паскаля: «Человек — всего лишь тростник, самый слабый в природе, но он умеет мыслить». Платформа, подобно человеку, обладает хрупкостью, но её способность генерировать и распространять контент, пусть и с непредсказуемыми последствиями, указывает на скрытый потенциал и сложность внутренних процессов. Несовершенство системы модерации лишь подтверждает, что попытки полного контроля над энтропией обречены на провал.

Что дальше?

Исследование платформы Civitai выявило закономерность, знакомую любой развивающейся системе: стихийное возникновение ниш, где правила либо не применимы, либо интерпретируются весьма свободно. Не столько сами запросы на контент для взрослых или дипфейки представляют интерес, сколько механизмы, по которым эти запросы удовлетворяются. Платформа не строится — она растёт, подобно кристаллам, и в её структуре неизбежно проявляются те напряжения, которые заложены в её архитектуре. Попытки «построить» идеальную систему модерации обречены на провал: в идеальном решении не остаётся места для человеческой интерпретации, а значит, и для самой жизни.

Более важным представляется вопрос не о предотвращении появления нежелательного контента, а о понимании того, как формируются стимулы, которые к нему приводят. Система вознаграждений, подобно любой экосистеме, всегда найдёт способ обойти ограничения. Изучение этих обходных путей, а не попытки их устранения, может привести к более глубокому пониманию динамики подобных платформ. Система, которая никогда не ломается, мертва; сбой — это не ошибка, а акт очищения, сигнал о необходимости пересмотра базовых принципов.

Будущие исследования должны сосредоточиться не на совершенствовании алгоритмов модерации, а на анализе социальных и экономических факторов, определяющих поведение пользователей. Изучение паттернов взаимодействия, концентрации активности вокруг определённых создателей, и эволюции стимулов — вот те области, которые требуют особого внимания. Иначе говоря, необходимо перейти от попыток «управлять» системой к попыткам её понять.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.09117.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-15 16:05