50张图“毒倒”Stable Diffusion，汽车和牛都分不清了
西风 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
艺术家对AI侵权的反击来了——
在画作里“投毒”，AI用了就会“中毒”出故障。
投毒工具由芝加哥大学团队打造，名为Nightshade，可以对画中像素添加隐形更改。
被下毒的画一旦被非法抓取成为训练数据被AI吃掉，模型就会生成混乱。
甚至还可能会破坏DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion……这些绘图模型的正常迭代。
先来看一波模型中毒发作时的样子。
没中毒时模型生成的狗是左图这样婶儿的，中毒后生成的狗如右图（喵）：
生成汽车更离谱，这是生成了辆牛车？
此外，研究人员用Stable Diffusion测试毒效，只需50张毒图，就能让模型输出变得奇怪；数量达到300张时，生成的图像已经完全变成了另一个物种。
△生成手提包和帽子，从左到右：没被下毒、用50张有毒图训练、100张、300张，下同
看过了实物生成，再来看生成不同艺术风格的画。
模型中毒后把奇幻艺术生成了点彩画法，立体主义生成了动漫风格：
卡通、概念艺术等也没能逃过：
重点是，由于模型训练数据量庞大，模型中毒后，AI模型开发者想清理有毒的数据样本也很难。
这款工具一经曝出，艺术创作者们就赶紧转发了起来，热度一路飙升。
路过的艺术创作者纷纷拍手叫绝：
终于有可以用来反击的东西了💪
看热闹的网友也不少，开始调侃此前一些AI公司“适者生存”、“不能阻止技术进步”的回应：
AI兄弟们：适者生存，不然就die。
艺术家：好吧，制造毒液。
AI兄弟们：等等，不是这个意思啊！
不少网友将其称为“艺术的反击”：
很高兴看到关于创意DNA拉锯战正在展开。
双管齐下&毒性很强
研究团队不止开发了一款工具，还有一个工具叫做Glaze，可以“掩盖”艺术家的个人风格。
它的原理和Nightshade类似，也是对图像像素做一些微妙地改变，肉眼根本看不出来，但却可以操纵模型将图像解释成与实际内容不同的东西。
研究团队还打算把Nightshade集成到Glaze中，艺术家可以自己选择是否要下毒。
领导开发团队的芝加哥大学教授Ben Zhao表示：
希望此举能够让作品权利从AI公司回归到艺术家，通过形成有力的威慑，保护艺术家的版权和知识产权。
团队在用Stable Diffusion的最新模型以及从头训练的基础模型测试毒效时还发现：
“生成式AI模型擅长在词与词之间建立联系”这一特点有助于毒素的传播。
比如说，Nightshade不仅会影响“狗”的生成，还会影响“小狗”、“哈士奇”、“狼”等所有类似的概念。
有间接联系的概念也同样会受影响，标为“奇幻艺术”的有毒图像，也会影响“龙”、“《指环王》中的城堡”等的生成。
Ben Zhao教授虽承认这种工具有可能会被恶意使用，但表示：
攻击者想对那些经过数十亿数据训练的大模型造成实质性的伤害，将需要数千个有毒的样本。
据MIT Technology Review消息，Nightshade的研究已向网络安全顶会Usenix提交同行评审。
同时Nightshade也是奔着开源去的，其他人之后也可以修改制作不同的版本。
引起圈内外热议
这个工具不仅引起了艺术家和网友们的讨论，一些专家学者也纷纷提出了自己的看法。
专注于研究AI模型安全性的康奈尔大学教授Vitaly Shmatikov就说：
我们目前还不知道如何有效地防御（模型抓取数据），也还没有在现实中看到针对机器学习模型的下毒攻击，但这可能只是时间问题，现在就应该开始研究防御手段。
研究AI模型数据隐私和鲁棒性的滑铁卢大学助理教授Gautam Kamath表示：
太棒了。研究显示，这些新模型的漏洞并不会神奇地消失，实际上问题只会变得更加严重。尤其是随着时间的推移，这些模型变得更加强大，人们对它们的信任度增加时，所面临的风险也只会增加。
使用过Glaze的插画师Eva Toorenent还透露：
Stability AI、OpenAI等开发生成式绘图模型的AI公司已经提议，让艺术家选择不用他们的画来训练之后版本的模型。但艺术家们表示这还不够，因为选择退出流程需要进行一系列复杂操作，而技术公司仍然握有所有的权力。
这会让AI公司三思而后行，如果未经我们的同意就取用我们的作品，他们很可能会毁掉自己的整个模型。
参考链接：
[1]https://www.technologyreview.com/2023/10/23/1082189/data-poisoning-artists-fight-generative-ai/
[2]https://www.techmeme.com/231023/p35#a231023p35
— 完 —
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