Автор: Денис Аветисян
Новые возможности генеративных моделей открывают невиданные горизонты в создании контента, но вместе с тем поднимают острые вопросы этики и безопасности.
Исследование методов создания и мотивации авторов контента, сгенерированного искусственным интеллектом, а также связанных с этим рисков, включая создание неконсенсуальных интимных изображений.
Растущие возможности генеративного искусственного интеллекта создают парадоксальное сочетание творческого потенциала и этических рисков. Настоящее исследование, озаглавленное ‘»Unlimited Realm of Exploration and Experimentation»: Methods and Motivations of AI-Generated Sexual Content Creators’, посвящено изучению создателей контента сексуального характера, генерируемого ИИ, и мотивам, движущими их деятельностью. Анализ интервью с 28 создателями выявил широкий спектр целей, от простого экспериментирования и самовыражения до создания нежелательных интимных изображений. Какие механизмы саморегулирования и нормативные рамки необходимы для обеспечения ответственного развития этой быстрорастущей области и защиты уязвимых групп?
Искусственный интеллект и медиареальность: Взлом границ
Искусственный интеллект демонстрирует беспрецедентный скачок в создании медиаконтента, особенно заметный на платформах, таких как CivitAI. Ранее требующие значительных ресурсов и экспертных знаний, инструменты генерации изображений, видео и текста становятся все более доступными и простыми в использовании. Это привело к экспоненциальному росту количества создаваемого контента, зачастую отличающегося высоким качеством и реалистичностью. Специализированные модели и алгоритмы, такие как LoRA, позволяют пользователям тонко настраивать и адаптировать генерацию под конкретные запросы, существенно расширяя творческие возможности и облегчая создание контента, который трудно отличить от созданного человеком. Такая демократизация технологий, хотя и открывает новые перспективы в искусстве и дизайне, одновременно ставит перед обществом серьезные вопросы, связанные с авторским правом, дезинформацией и этическими аспектами использования искусственного интеллекта.
Увеличение доступности инструментов для создания контента на основе искусственного интеллекта ставит перед специалистами по модерации контента новые, сложные задачи. Простота генерации изображений, видео и текстов, хотя и открывает широкие возможности для творчества, одновременно создает благоприятную среду для злоумышленников. Существует реальная опасность массового распространения дезинформации, фейковых новостей и вредоносного контента, который может быть использован для манипулирования общественным мнением, нанесения ущерба репутации или даже организации кибератак. Традиционные методы модерации, основанные на ручной проверке и сигнатурах, оказываются неэффективными в борьбе с потоком генерируемого контента, требуя разработки новых, автоматизированных систем, способных быстро и точно выявлять и блокировать нежелательные материалы.
Развитие методов, таких как LoRA и “взлом” (jailbreaking) систем безопасности, существенно ослабляет защиту от создания нежелательного контента. Эти технологии позволяют пользователям обходить встроенные фильтры и ограничения искусственного интеллекта, открывая возможности для генерации изображений и текстов, содержащих неприемлемый или вредоносный материал. LoRA, представляя собой метод тонкой настройки моделей, позволяет адаптировать их к конкретным запросам, игнорируя первоначальные ограничения. “Взлом” же, в свою очередь, позволяет обойти защитные механизмы, разработанные для предотвращения генерации контента, нарушающего правила и этические нормы. Эта комбинация факторов создает серьезную угрозу, поскольку даже относительно простые инструменты становятся способны генерировать изображения и тексты, которые ранее были бы невозможны, что усложняет задачу модерации контента и требует разработки новых методов защиты.
Несанкционированное контентирование: Нарушение приватности и согласия
Создание несанкционированного контента с использованием искусственного интеллекта (AI-NCC) представляет собой прямое нарушение основных принципов конфиденциальности данных и согласия личности. В основе данных принципов лежит право каждого человека на контроль над своей личной информацией и изображением. AI-NCC игнорирует эти права, генерируя изображения или видеоматериалы, использующие личные данные без явного и информированного согласия субъекта. Это происходит за счет использования алгоритмов, способных манипулировать изображениями и видео, создавая контент, который может быть унизительным, эксплуататорским или иным образом нарушающим права человека. Отсутствие согласия является ключевым определяющим фактором, отличающим AI-NCC от легального использования изображений и видео, полученных с согласия субъекта или находящихся в общественном достоянии.
Технологии, такие как замена лиц и приложения для виртуальной обнаженности, значительно усугубляют вред, способствуя созданию дипфейков и эксплуатационного контента. Приложения для замены лиц позволяют накладывать изображение одного человека на тело другого, а приложения для виртуальной обнаженности позволяют создавать изображения, имитирующие обнаженность, даже если исходное изображение не содержит такой информации. Эти инструменты снижают порог входа для создания неправомерного контента и позволяют быстро и в больших масштабах распространять изображения, нарушающие частную жизнь и достоинство личности. Комбинация этих технологий и доступность программного обеспечения значительно увеличивают риски и масштабы несанкционированного использования изображений.
Существующие правовые рамки, такие как закон США TAKE IT DOWN, направлены на борьбу с распространением неконсенсуального контента, однако их применение сталкивается со значительными трудностями. Основная проблема заключается в трансграничном характере распространения такого контента, что усложняет юрисдикцию и требует международного сотрудничества. Кроме того, быстрое развитие технологий, позволяющих создавать и распространять неконсенсуальный контент, опережает возможности правоохранительных органов по его выявлению и пресечению. Отсутствие унифицированных стандартов определения и классификации неконсенсуального контента также затрудняет эффективное применение существующих законов и требует разработки более четких и конкретных правовых норм.
Системы модерации контента играют ключевую роль в борьбе с несанкционированным контентом, созданным с использованием ИИ (AIG-NCC), однако испытывают значительные трудности с поддержанием эффективности из-за постоянно растущего объема такого контента и эволюции тактик его распространения. Наши исследования показали, что мотивация создателей AIG-NCC носит сложный характер и включает в себя разнообразные факторы. Установлено участие лиц из 13 различных стран, что указывает на международный характер проблемы и необходимость скоординированных усилий для противодействия ей. Неспособность систем модерации оперативно адаптироваться к новым методам распространения AIG-NCC приводит к задержкам в удалении вредоносного контента и увеличению числа жертв.
Ответственный ИИ: Безопасность, этика и общественные нормы
Разработка этичного искусственного интеллекта (ИИ) требует приоритетного внимания к безопасности пользователей и уважению их автономии, что подразумевает проактивное смягчение рисков, связанных с синтетическими медиа. Это включает в себя разработку и внедрение механизмов для предотвращения создания и распространения дезинформации, дипфейков и другого контента, который может нанести вред отдельным лицам или обществу. Важным аспектом является обеспечение прозрачности в отношении использования ИИ для создания контента, чтобы пользователи могли отличить его от оригинального. Кроме того, необходимо учитывать потенциальные последствия ИИ для конфиденциальности и свободы слова, а также разрабатывать соответствующие меры защиты.
Исследования в области безопасности ИИ, подкрепленные методами, такими как Red Teaming, критически важны для выявления и устранения уязвимостей в системах искусственного интеллекта. Red Teaming предполагает моделирование атак со стороны злоумышленников с целью обнаружения слабых мест в защите ИИ-систем до их эксплуатации. Этот проактивный подход позволяет разработчикам и исследователям выявлять недостатки в алгоритмах, архитектуре и данных, используемых в ИИ, и разрабатывать контрмеры для повышения надежности и безопасности. Помимо Red Teaming, исследования в области безопасности ИИ включают в себя формальную верификацию, анализ атак и разработку устойчивых алгоритмов, направленных на предотвращение нежелательного поведения и обеспечение предсказуемости ИИ-систем.
Сообщественные нормы играют ключевую роль в определении допустимого контента и формировании ответственного поведения на онлайн-платформах. Анализ выборки из 28 участников показал, что 43% респондентов находятся в возрастной группе 25-34 лет, а 50% имеют степень бакалавра или выше. Данные характеристики выборки позволяют предположить, что мнение респондентов отражает взгляды образованной и активной части интернет-аудитории, что важно при разработке и внедрении стандартов поведения в онлайн-среде.
Применение позитивного подхода к сексуальности, при условии соблюдения уважения и согласия, может способствовать здоровым дискуссиям и предотвращать злоупотребление контентом, сгенерированным искусственным интеллектом. Такой подход предполагает открытое и нестигматизирующее обсуждение сексуальности, что позволяет более эффективно выявлять и противодействовать созданию и распространению нежелательного или вредоносного контента. Важно подчеркнуть, что реализация данного подхода требует строгого соблюдения этических норм и принципов согласия, а также механизмов защиты от эксплуатации и неправомерного использования сгенерированного контента.
Исследование, представленное в статье, демонстрирует безграничные возможности и одновременно скрытые опасности, возникающие при создании контента с использованием искусственного интеллекта. Оно подчеркивает важность ‘red teaming’ — осознанного поиска уязвимостей в системах — для предотвращения создания нежелательного или вредоносного контента. Кен Томпсон однажды сказал: «Я думаю, что лучший способ научиться чему-либо — это попробовать это сделать, а затем посмотреть, что пошло не так«. Эта фраза отражает суть подхода, описанного в статье: необходимо исследовать границы возможностей генеративного ИИ, включая создание сексуального контента, чтобы понять потенциальные риски и разработать эффективные механизмы защиты. Осознание этих уязвимостей и активный поиск способов их устранения являются ключевыми для обеспечения безопасности и этичности в этой развивающейся области.
Куда ведет эта кроличья нора?
Представленное исследование лишь приоткрывает завесу над быстро развивающейся экосистемой AI-генерируемого сексуального контента. Попытки классифицировать мотивы создателей и очертить границы дозволенного — это, скорее, попытка зафиксировать мираж. Реальная проблема не в самих изображениях, а в фундаментальной неспособности существующих систем контроля — будь то алгоритмы или общественные нормы — адекватно реагировать на экспоненциальный рост возможностей генеративных моделей. Необходимо признать, что «красная команда» в данном случае — это не столько о выявлении уязвимостей, сколько о констатации неизбежности их эксплуатации.
Будущие исследования должны сместить фокус с контента как такового на динамику взаимодействия между создателями, платформами и пользователями. Каковы механизмы, формирующие «нормы» внутри этих сообществ? Как искусственно созданные образы влияют на восприятие реальности и формирование представлений о сексуальности? И, самое главное, возможно ли вообще построить эффективную систему защиты от несанкционированного использования изображений, когда сам процесс генерации становится все более демократичным и неконтролируемым?
Попытки регулирования, вероятно, лишь ускорят эволюцию методов обхода ограничений. Истинный прорыв лежит не в создании новых фильтров, а в переосмыслении самой концепции собственности и согласия в эпоху цифрового изобилия. В конечном итоге, это не проблема искусственного интеллекта, а проблема человеческой природы, усиленная новыми технологиями. Изучение этой природы — вот куда действительно стоит направить усилия.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.21028.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Адаптация моделей к новым данным: квантильная коррекция для нейросетей
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Где «смотрят» большие языковые модели: новый взгляд на визуальное понимание
- Эффективная память для больших языковых моделей: новый подход LOOKAT
- Эволюция под контролем: эксперименты с обучением с подкреплением в генетическом программировании
- Игры в коалиции: где стабильность распадается на части.
- Доказательство устойчивости веб-агента: проактивное свертывание контекста для задач с горизонтом в бесконечность.
- Доказательства просят: Как искусственный интеллект помогает отличать правду от вымысла
- Интеллектуальный поиск научных статей: новый подход к исследованию литературы
- Голос в переводе: как нейросети учатся понимать речь
2026-01-30 17:36