平台也在尝试着用各种办法处理。其中，OpenAI和谷歌等一些平台的处理方法是将工具关在笼子里，仅开放给多数受信任的用户运用；Stability AI 在最新发布的 2.0 版本的训练数据集中删除了大局部含有不良信息的数据，同时在软件答应协议中明白规则不允许创立人物图像。但政策性的规则毕竟目标不治标，近期，包括Stable Diffusion在内的一些平台也在尝试运用技术手腕处理这个成绩，其中包括“不可见水印”技术。经过这种人眼看不到的水印，零碎将可以自动辨认图片的真假，同时能对图片的编辑和再生成停止维护。此外，针对训练的源头——原始图片维护上，上个月，MIT的研讨人员宣布开发了一项过专门针对AI照片编辑的 PhotoGuard 技术，用以阻止 AI 运用某些图像承受训练。比方异样的一张肉眼看不出区别的照片，运用了PhotoGuard技术之后，AI便无法从中提取到足够的无效信息。最近一两年来，AIGC的技术日新月异，一大批图像生成工具和ChatGPT的爆火出圈，让大家认识到陈词滥调的人工智能时代这次似乎真的曾经在拐角了。不久前Stable Diffusion的研讨人员就曾表示，Stable Diffusion 将很能够在一年之内就在智能手机上运转。很多同类工具也都开端着手在更轻量化的设备上训练这些模型，比方目前ChatGPT的各种插件曾经开端被用户普遍运用。因而人们能够很快就会看到，由人工智能推进的创意产出将在将来几年呈现爆炸式增长。但随着AIGC走向大众化、平民化，深度分解内容制造的技术门槛越来越低，普通人仅需求大批的图像、音频、视频、文本等样本数据，就可以模糊信息真实和虚伪的边界。在没有出台相关法律标准的前提下，技术一旦被滥用，将会给团体、公司形成巨微风险与本质性危害。自从往年AI绘画类工具爆火以来，很多人把目光放在了AI关于艺术创作的推翻上，但实践上，AI不只是改动了创作形式，而是能够也对社会次序发起了应战。有条件地限制AI的才能，这也能够是在让AIGC改动我们的生活之前，必需要首先处理的成绩。*参考文章：1.https://arstechnica.com/information-technology/2022/12/thanks-to-ai-its-probably-time-to-take-your-photos-off-the-internet/2. PhotoGuard技术：http://gradientscience.org/photoguard/*注：封面图来自于Dreambooth的github文档，版权属于原作者。假如不赞同运用，请尽快联络我们，我们会立刻删除。