Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, что распространение технологий генерации видео с помощью искусственного интеллекта создает серьезные риски, особенно в области несанкционированного создания интимного контента.
Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.
Бесплатный Телеграм канал
Анализ предсказуемых паттернов злоупотреблений видео deepfake и роль ответственной разработки и модерации платформ в предотвращении создания AIG-NCII.
Несмотря на творческий потенциал генеративных моделей искусственного интеллекта, их широкое распространение сопряжено с растущими рисками злоупотреблений. В статье ‘Video Deepfake Abuse: How Company Choices Predictably Shape Misuse Patterns’ анализируется закономерность возникновения вредоносного контента, в частности, несанкционированной интимной порнографии, создаваемой с помощью видеогенеративных моделей. Исследование показывает, что ключевую роль в распространении таких материалов играют модели с открытыми весами, обученные на данных, содержащих откровенный контент, и недостаточная модерация со стороны платформ распространения. Возможно ли эффективно снизить риски злоупотреблений, применяя проактивные меры по управлению рисками со стороны разработчиков и дистрибьюторов генеративных моделей, даже в условиях открытого доступа к их весам?
Эра Доступного ИИ и Возникающие Угрозы
Недавние достижения в области диффузионных моделей произвели революцию в создании изображений и видео, сделав этот процесс доступным как никогда ранее. Эти модели, основанные на принципах постепенного добавления и удаления шума, позволяют генерировать высококачественный визуальный контент из текстовых описаний или других входных данных. Ранее требующие значительных вычислительных ресурсов и специализированных знаний, инструменты для создания изображений теперь доступны широкому кругу пользователей, открывая новые возможности для творчества, дизайна и визуальной коммуникации. Подобная демократизация технологий стимулирует инновации в различных областях, от искусства и развлечений до образования и научных исследований, позволяя воплощать в жизнь визуальные идеи с беспрецедентной легкостью и скоростью.
Открытые весовые модели, такие как Stable Diffusion 1.0, существенно упростили доступ к технологиям генерации изображений, что привело к взрывному росту инноваций в этой области. Раньше требующие значительных вычислительных ресурсов и специализированных знаний, эти модели теперь доступны широкому кругу пользователей, включая исследователей, художников и энтузиастов. Однако, эта демократизация технологий сопряжена с определенными рисками. Снижение порога входа позволяет злоумышленникам использовать эти инструменты для создания и распространения контента, который ранее был труднодоступен или требовал значительных усилий. В результате, несмотря на положительное влияние на творчество и научные исследования, широкая доступность открытых весовых моделей требует внимательного изучения и разработки механизмов защиты от потенциального злоупотребления.
Недавнее упрощение доступа к технологиям генерации изображений и видео, обусловленное распространением открытых моделей, таких как Stable Diffusion, и масштабных наборов данных вроде LAION-5B, привело к тревожной тенденции — увеличению объемов вредоносного контента. В частности, зафиксирован значительный рост онлайн-дискуссий, связанных с неправомерным использованием этих технологий для создания материалов, относящихся к категориям AIG-NCII (несанкционированные изображения, связанные с сексуальной эксплуатацией) и AIG-CSAM (материалы, содержащие сексуальное насилие над детьми). Согласно имеющимся данным, количество онлайн-тредов, связанных с AIG-NCII, увеличилось на поразительные 400% в период с 2022 по 2023 год, что свидетельствует о необходимости разработки эффективных мер по предотвращению и пресечению злоупотреблений в этой сфере. Эта проблема требует комплексного подхода, включающего технические решения, правовое регулирование и повышение осведомленности общественности.
Техники, Способствующие Созданию Вредного Контента
Комбинация диффузионных моделей с техниками, такими как Framepacking и Img2Vid, позволяет создавать реалистичные видеоматериалы на основе изображений. Framepacking увеличивает частоту кадров путем интерполяции между существующими кадрами, создавая иллюзию более плавного движения. Img2Vid, в свою очередь, позволяет генерировать последовательность кадров, преобразуя статичное изображение в короткое видео. Совместное использование этих методов значительно повышает убедительность сгенерированного видеоконтента, делая его визуально неотличимым от реальной видеосъемки и, как следствие, увеличивая потенциал для злоупотреблений и распространения дезинформации.
Платформа CivitAI выступает в качестве центра распространения предварительно обученных (fine-tuned) моделей, специально оптимизированных для генерации контента для взрослых (NSFW). Это значительно усиливает проблему распространения подобного материала, поскольку пользователи получают доступ к моделям, требующим минимальных усилий для создания контента, предназначенного для взрослых. Фактически, CivitAI предоставляет инфраструктуру для обмена и использования моделей, что позволяет пользователям с минимальными техническими знаниями генерировать и распространять NSFW-контент в больших масштабах. Данная платформа не только предоставляет сами модели, но и позволяет пользователям делиться настройками и опытом, оптимизируя процесс генерации контента для взрослых.
Открытый исходный код и доступность инструментов генерации изображений и видео позволяют даже незначительные модификации моделей приводить к созданию вредоносного контента, что усиливает распространение AIG-NCII (AI-Generated Non-Consensual Intimate Imagery). Анализ использования популярных моделей демонстрирует, что Wan2.x имеет соотношение между NSFW (неприемлемым для работы) и SFW (приемлемым для работы) контентом 1.39, что указывает на преобладание генерации неприемлемого контента. Модель Stable Video Diffusion показывает аналогичную тенденцию, с соотношением NSFW/SFW 1.04. Данные показатели свидетельствуют о непропорционально высоком использовании этих моделей для создания материалов, относящихся к категории NSFW.
Стратегии Смягчения Последствий и Ответственная Разработка ИИ
Первоначальные меры безопасности, реализованные в закрытых моделях, таких как DALL-E 2, оказались недостаточными для эффективного контроля над потенциально вредоносным контентом, генерируемым современными моделями. Распространение моделей с открытыми весами, таких как Stable Diffusion, значительно усложняет задачу, поскольку ограничивает возможности централизованного контроля и требует разработки альтернативных стратегий смягчения рисков. В отличие от закрытых систем, где обновления и исправления могут быть быстро внедрены разработчиками, открытые модели требуют более широкого участия сообщества и новых подходов к обеспечению безопасности, ориентированных на пост-тренировочные вмешательства и мониторинг.
Курирование данных играет ключевую роль в снижении количества вредоносного контента в обучающих наборах данных. Например, в Stable Diffusion 2.0 была значительно снижена способность генерировать материалы, непристойного характера (NSFW), благодаря тщательному отбору и фильтрации данных, использованных для обучения модели. Этот подход позволяет ограничить нежелательные выходные данные непосредственно на этапе подготовки данных, минимизируя необходимость в пост-тренировочных исправлениях и повышая безопасность и надежность модели.
Методы “разучивания” (unlearning) позволяют целенаправленно удалять нежелательные знания из уже обученной модели, снижая вероятность генерации вредоносного контента или откликов. Данные методы включают в себя переобучение модели на специально подобранном наборе данных, предназначенном для подавления определенных способностей. В свою очередь, поэтапное развертывание (staged deployment) предполагает выпуск модели в ограниченную среду для мониторинга ее поведения и выявления потенциально опасных тенденций перед широким распространением. Такой подход позволяет оперативно реагировать на возникающие проблемы и вносить необходимые корректировки, минимизируя риски, связанные с использованием модели в реальных условиях.
Комплексный подход к решению проблемы требует сочетания технических решений и ответственного вовлечения сообщества. Наблюдается значительный рост сообщений в CyberTipline Национального центра по делам пропавших и эксплуатируемых детей (NCMEC), связанных с контентом, сгенерированным искусственным интеллектом (AIG): количество таких сообщений увеличилось на 1325%, с 4 700 до 67 000. Данный скачок подчеркивает острую необходимость разработки и внедрения эффективных мер по смягчению рисков, связанных с использованием генеративных моделей ИИ, и требует совместных усилий разработчиков, исследователей и представителей общественности для предотвращения создания и распространения вредоносного контента.
Будущее Генеративного ИИ и Снижение Вреда
Новейшие генеративные модели, такие как Sora, Veo и Gen-4, демонстрируют беспрецедентный прогресс в создании реалистичного контента, что требует постоянной адаптации стратегий по снижению потенциального вреда. Стремительное повышение качества генерируемых изображений и видео значительно усложняет задачу обнаружения синтетического контента и требует разработки более совершенных методов верификации. Поскольку эти модели становятся все более мощными, традиционные подходы к смягчению рисков оказываются недостаточными, подчеркивая необходимость постоянного совершенствования алгоритмов обнаружения, этических рамок и механизмов контроля. Эффективная работа в этом направлении предполагает не только технические инновации, но и глубокое понимание социальных и культурных последствий распространения гиперреалистичного синтетического контента.
По мере развития генеративных моделей искусственного интеллекта, таких как Sora и Veo, возрастает и потенциал их неправомерного использования. Эта тенденция подчеркивает острую необходимость в разработке надежных механизмов обнаружения сгенерированного контента, а также в создании четких этических принципов, регулирующих его создание и распространение. Недостаточное внимание к этим аспектам может привести к распространению дезинформации, созданию дипфейков и другим формам злоупотреблений, что требует от разработчиков и политиков принятия проактивных мер для защиты общества.
Для обеспечения безопасного и полезного развития генеративного искусственного интеллекта необходим согласованный подход, объединяющий усилия исследователей, разработчиков и лиц, определяющих государственную политику. Эффективное решение проблем, связанных с потенциальным злоупотреблением и распространением вредоносного контента, требует не только технологических инноваций, но и разработки четких этических норм и правовых рамок. Совместная работа позволит создать механизмы для отслеживания происхождения контента, внедрения цифровых водяных знаков и разработки надежных систем обнаружения, что, в свою очередь, способствует укреплению доверия к этим мощным технологиям и максимизации их положительного влияния на общество. Отсутствие подобной координации может привести к неконтролируемому распространению дезинформации и негативным последствиям для различных сфер жизни.
Развитие ответственного искусственного интеллекта требует активных исследований в области отслеживания происхождения контента и цифровой водяной маркировки. Данные о моделях Stable Diffusion 1.x демонстрируют тревожную тенденцию: на 37 075 моделей, генерирующих контент для взрослых, приходится всего 186 моделей, предназначенных для создания безопасного контента. Это значительное несоответствие подчеркивает необходимость упреждающих мер по смягчению рисков и разработке надежных механизмов контроля, чтобы гарантировать, что потенциальные злоупотребления генеративными моделями будут сведены к минимуму, а преимущества этих технологий были доступны обществу в целом.
Исследование закономерностей злоупотреблений технологией дипфейков, особенно в контексте создания несанкционированных интимных изображений, демонстрирует, что предсказуемость рисков напрямую связана с выбором, сделанным разработчиками и платформами. Этот анализ подтверждает, что даже при распространении моделей с открытым весом, проактивное снижение рисков посредством тщательной курации данных и прозрачности является критически важным. Как говорил Алан Тьюринг: «Я не люблю вещи, которые слишком легко понять. Они, вероятно, не очень интересны.» Эта фраза отражает суть исследования: понимание системы, лежащей в основе генерации дипфейков, и выявление её уязвимостей — ключ к предотвращению злоупотреблений и защите от потенциального вреда. Подобно тому, как Тьюринг взламывал шифры, необходимо «взломать» систему генерации контента, чтобы обеспечить её безопасное и этичное использование.
Что дальше?
Предполагать, что распространение генеративных моделей с открытым исходным кодом автоматически ведёт к неконтролируемому потоку нежелательного контента — слишком просто. Однако, игнорировать закономерности, которые демонстрируют, как выбор разработчиков и платформ формирует эти потоки, — наивно. Возникает вопрос: что произойдёт, если мы намеренно усложним процесс создания AIG-NCII, не ограничивая свободу исследований, а смещая акцент на инструменты обнаружения и смягчения последствий? Не просто блокировать, а создавать системы, которые «прививают иммунитет» к дипфейкам, делая их создание менее привлекательным и более рискованным.
Очевидным ограничением остаётся зависимость от данных. Качество и предвзятость обучающих наборов определяют не только реалистичность генерируемых изображений, но и их потенциал для злоупотреблений. Простого «очищения» данных недостаточно. Необходимо разрабатывать методы, позволяющие выявлять и нейтрализовывать скрытые предубеждения, которые могут проявляться в неожиданных и опасных формах. А что, если мы перейдем от модели «ограничения доступа к данным» к модели «активного противодействия предвзятости»?
В конечном итоге, проблема не в технологиях, а в людях. Разработка инструментов, способных распознавать и противостоять AIG-NCII, — лишь часть решения. Необходимо изменить само восприятие дипфейков, сделав общество более критичным и устойчивым к манипуляциям. Иначе, мы рискуем создать лишь иллюзию безопасности, прикрывая растущую пропасть между технологическим прогрессом и социальной ответственностью. Ведь если система не понимает, что её взламывают, она останется уязвимой, несмотря на все защитные меры.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.11815.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта
- ZEC ПРОГНОЗ. ZEC криптовалюта
- STRK ПРОГНОЗ. STRK криптовалюта
- ПРОГНОЗ ЕВРО К ШЕКЕЛЮ
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- FARTCOIN ПРОГНОЗ. FARTCOIN криптовалюта
2025-12-17 01:38