译者 | 陈峻
审校 | 重楼
如您所见，当前正在发生的这场人工智能（AI）革命已经席卷了各行各业。其中给人最直观的感受便是，在基于交互式人机对话的基础上，AI算法不但可以生成类似人类语言的文本，而且能够根据一个（组）单词创建图像和视频。不过，这些人工智能工具（尤其是像DALL-E、Midjourney等从文本到图像的生成器）所使用的训练数据，往往来自受版权保护的数据源。
而在数字世界中，阻止人工智能生成工具使用受版权保护的图像进行训练，通常是非常困难的。一直以来，各行各业的艺术家们都在以不同的方式，努力保护着自己的作品，免受人工智能训练数据集的影响。
现如今，随着Nightshade的出现，这一切将会发生根本性的改变。简单而言，Nightshade是一款免费的人工智能工具，可用于对生成式人工智能工具的输出进行“毒化”，并最终让艺术家们能够捍卫自己的版权。
什么是人工智能毒化（AI Poisoning）？
从概念上说，人工智能毒化是指在人工智能算法的训练数据集中“下毒”的一种行为。这类似于故意向人工智能提供错误的信息，导致经过训练的人工智能因失灵而无法检测到图像。在技术上，Nightshade之类的工具可以通过改变数字图像中的像素，使其在人工智能的训练下看起来完全不同。而这种改变，从人眼的角度看来，仍然与原始的图像基本一致。
举例来说，如果您将一张毒化了的汽车图片上传到互联网上。在我们人类看来，它的外观并未发生变化。然而，如果人工智能试图通过观察互联网上的这张汽车图片，以训练自己识别汽车的能力的话，那么它可能识别到的是完全不同种类的物品。
此外，在人工智能的训练数据过程中，鉴于规模效应，如果有足够多的伪造或毒化了的图像样本，那么就会影响人工智能的理解准确度，进而折损其根据给定提示，生成准确图像的能力。
虽然生成式人工智能的技术仍在突飞猛进地发展，但是就目前而言，作为模型训练基础的数据，一旦发生了逃过人眼可见的错误，就会潜移默化地损害模型后续的迭代。这样就起到了我们保护原创数字作品的效果。也就是说，据此，那些不想将其图像用于人工智能数据集的数字创作者，可以有效地保护自己的图像作品，不会在未经许可的情况下，被导入到生成式人工智能中。
目前，已有一些平台开始为创作者提供此类可“不将作品纳入人工智能训练数据集”的选项。当然，对于人工智能模型训练者而言，他们也需要对此引起足够的重视。
与Glaze等其他数字艺术品保护工具相比，Nightshade的实现方式是截然不同的。Glaze可以防止人工智能算法模仿特定的图像风格，而Nightshade则能够从人工智能的视角改变图像的外观。当然，这两款工具均由芝加哥大学计算机科学教授Ben Zhao开发。
如何使用Nightshade
虽然该工具的创建者建议用户将Nightshade与Glaze一起使用，但是它其实也可以作为一个独立的工具，来保护用户的作品。总体而言，使用该工具并不复杂，您可以仅通过几个步骤，仅使用Nightshade来保护自己的图像作品。不过，在开始之前，您需要牢记如下三件事：
- Nightshade仅适用于Windows和MacOS，而对于GPU的支持比较有限，且要求至少拥有4GB VRAM。目前它并不支持那些非英伟达的GPU和英特尔Mac。幸好Nightshade团队提供了支持Nvidia GPU的列表链接-- https://developer.nvidia.com/cuda-gpus（您可能会注意到：GTX和RTX GPU就位于“CUDA支持的GeForce和TITAN产品”部分）。此外，您也可以在CPU上运行Nightshade，但是其性能会有所降低。
- 如果您使用的是GTX 1660、1650或1550，那么PyTorch库中的一个bug会导致您无法正常启动或使用Nightshade。Nightshade背后的团队可能会在未来通过从PyTorch迁移到Tensorflow的方式，来修复该问题，不过目前尚无较好的解决方案。而且，该问题还延伸到了此类显卡的Ti变体上。在测试中，我虽然在Windows 11电脑上为其提供了管理员访问权限，但是仍需等待了几分钟才能够打开该程序。希望您的情况会有所不同。
- 如果您的作品上有很多实体形状或背景，那么您可能会遇到一些伪影（artifact）问题。这可以通过降低“毒化”强度来解决。
您需要执行如下步骤，来具体使用Nightshade对图像实现保护。请记住，本指南虽然使用的是Windows版本，但它同样适用于macOS版本。
- 从Nightshade下载页面处下载其Windows或macOS版本。
- 由于Nightshade是以存档文件夹的形式被下载到本地的，因此无需额外安装。在下载完成后，您只要解压其ZIP文件夹，并双击运行Nightshade.exe即可。
- 如下图所示，在弹出的界面上，请点击左上角的“选择”按钮，选择要保护的图像。注意，您可以同时选择多个图像进行批处理。
- 根据自己的喜好，您可以通过滑块来调整对图像进行操作的强度（Intensity）和渲染质量（Render Quality）。数值越高，毒化效果越强，但是也会在输出图像中引入伪影。
- 接着，请单击“输出”部分下的“另存为”按钮，为输出文件选择目的地。
- 最后，请点击底部的“运行Nightshade”按钮，以运行程序并完成对图像的毒化。
同时，您也可以选择“毒（poison）”标签。如果标签没有被人为选择的话，Nightshade会自动检测并推荐一个单词标签。当然，如果标签不正确或过于笼统的话，您也可以手动更改。请记住，只有在Nightshade处理单张图片时，才可以使用此设置。
如果一切顺利，您将会得到一幅在人眼看来与原始图像完全相同，但是被人工智能算法识别为与原作截然不同的图像。这就意味着您的艺术作品已受到了保护，可免遭人工智能生成器的影响。
译者介绍
陈峻（Julian Chen），51CTO社区编辑，具有十多年的IT项目实施经验，善于对内外部资源与风险实施管控，专注传播网络与信息安全知识与经验。
原文标题：How to Use Nightshade to Protect Your Artwork From Generative AI