एआई उपकरण क्रांतिकारी हैं और अब बातचीत कर सकते हैं, मानव जैसा पाठ उत्पन्न कर सकते हैं और एक शब्द के आधार पर छवियां बना सकते हैं। हालाँकि, इन AI उपकरणों द्वारा उपयोग किया जाने वाला प्रशिक्षण डेटा अक्सर कॉपीराइट स्रोतों से आता है, खासकर जब यह DALL-E, मिडजॉर्नी और अन्य जैसे टेक्स्ट-टू-इमेज जेनरेटर की बात आती है।

प्रशिक्षण के लिए कॉपीराइट छवियों का उपयोग करने वाले जेनरेटिव एआई टूल को रोकना कठिन है, और जीवन के सभी क्षेत्रों के कलाकारों ने अपने काम को एआई प्रशिक्षण डेटासेट से बचाने के लिए संघर्ष किया है। लेकिन अब, नाइटशेड के आगमन के साथ यह सब बदल रहा है, एक मुफ्त एआई टूल जो जेनरेटिव एआई टूल के आउटपुट को जहर देने के लिए बनाया गया है - और अंततः कलाकारों को कुछ शक्ति वापस लेने देता है।

एआई पॉइज़निंग क्या है?

एआई विषाक्तता एआई एल्गोरिदम के प्रशिक्षण डेटासेट को "जहर" देने का कार्य है। यह जानबूझकर एआई को गलत जानकारी प्रदान करने के समान है, जिसके परिणामस्वरूप प्रशिक्षित एआई खराब हो जाता है या किसी छवि का पता लगाने में विफल हो जाता है। नाइटशेड जैसे उपकरण डिजिटल छवि में पिक्सेल को इस तरह से बदलते हैं कि यह उस पर एआई प्रशिक्षण से पूरी तरह से अलग प्रतीत होता है, लेकिन मूल से मानव आंख तक काफी हद तक अपरिवर्तित होता है।

उदाहरण के लिए, यदि आप किसी कार की जहरीली छवि इंटरनेट पर अपलोड करते हैं, तो यह हम इंसानों को वैसी ही दिखेगी, लेकिन एक एआई कारों की छवियों को देखकर कारों की पहचान करने के लिए खुद को प्रशिक्षित करने का प्रयास कर रहा है। इंटरनेट पर कुछ बिल्कुल अलग देखने को मिलेगा।

एआई के प्रशिक्षण डेटा में इन नकली या जहरीली छवियों का एक बड़ा नमूना आकार किसी दिए गए प्रॉम्प्ट से सटीक छवियां उत्पन्न करने की क्षमता को नुकसान पहुंचा सकता है क्योंकि एआई की वस्तु की समझ से समझौता हो गया है।

जेनेरेटिव एआई का भविष्य क्या है, इस पर अभी भी कुछ सवाल हैं, लेकिन मूल डिजिटल कार्य की सुरक्षा करना एक निश्चित प्राथमिकता है। यह मॉडल के भविष्य के पुनरावृत्तियों को भी नुकसान पहुंचा सकता है क्योंकि जिस प्रशिक्षण डेटा पर मॉडल की नींव बनाई गई है वह 100% सही नहीं है।

इस तकनीक का उपयोग करके, डिजिटल निर्माता जो अपनी छवियों को एआई डेटासेट में उपयोग करने के लिए सहमति नहीं देते हैं, उन्हें बिना अनुमति के जेनरेटिव एआई में फीड होने से बचा सकते हैं। कुछ प्लेटफ़ॉर्म रचनाकारों को एआई प्रशिक्षण डेटासेट में अपनी कलाकृति को शामिल करने से बाहर निकलने का विकल्प प्रदान करते हैं। हालाँकि, अतीत में एआई मॉडल प्रशिक्षकों द्वारा ऐसी ऑप्ट-आउट सूचियों की उपेक्षा की गई है और बहुत कम या बिना किसी परिणाम के उनकी उपेक्षा जारी है।

ग्लेज़ जैसे अन्य डिजिटल कलाकृति सुरक्षा उपकरणों की तुलना में, नाइटशेड आक्रामक है। ग्लेज़ एआई एल्गोरिदम को किसी विशेष छवि की शैली की नकल करने से रोकता है, जबकि नाइटशेड छवि की उपस्थिति को एआई में बदल देता है। दोनों उपकरण शिकागो विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर बेन झाओ द्वारा बनाए गए हैं।

नाइटशेड का उपयोग कैसे करें

जबकि टूल के निर्माता नाइटशेड को ग्लेज़ के साथ उपयोग करने की सलाह देते हैं, इसे आपकी कलाकृति की सुरक्षा के लिए एक स्टैंडअलोन टूल के रूप में भी इस्तेमाल किया जा सकता है। टूल का उपयोग करना भी काफी आसान है, यह देखते हुए कि नाइटशेड के साथ आपकी छवियों को सुरक्षित रखने के लिए केवल तीन चरण हैं।

हालाँकि, शुरुआत करने से पहले आपको कुछ बातें ध्यान में रखनी होंगी।

नाइटशेड केवल विंडोज़ और मैकओएस के लिए सीमित जीपीयू समर्थन और न्यूनतम 4 जीबी वीआरएएम के साथ उपलब्ध है। गैर-एनवीडिया जीपीयू और इंटेल मैक फिलहाल समर्थित नहीं हैं। यहां नाइटशेड टीम के अनुसार समर्थित एनवीडिया जीपीयू की एक सूची दी गई है (जीटीएक्स और आरटीएक्स जीपीयू "सीयूडीए-सक्षम GeForce और TITAN उत्पाद" अनुभाग में पाए जाते हैं)। वैकल्पिक रूप से, आप अपने सीपीयू पर नाइटशेड चला सकते हैं, लेकिन इसका परिणाम धीमा होगा। यदि आपके पास GTX 1660, 1650, या 1550 है, तो PyTorch लाइब्रेरी में एक बग आपको नाइटशेड को ठीक से लॉन्च करने या उपयोग करने से रोक सकता है। नाइटशेड के पीछे की टीम भविष्य में PyTorch से Tensorflow पर जाकर इसे ठीक कर सकती है, लेकिन फिलहाल कोई समाधान नहीं है। यह समस्या इन कार्डों के Ti वेरिएंट तक भी फैली हुई है। मैंने अपने विंडोज 11 पीसी पर एडमिनिस्ट्रेटर एक्सेस प्रदान करके और इसके खुलने के लिए कुछ मिनट इंतजार करके प्रोग्राम लॉन्च किया। आपका माइलेज भिन्न हो सकता है. यदि आपकी कलाकृति में बहुत सारी ठोस आकृतियाँ या पृष्ठभूमि हैं, तो आप कुछ कलाकृतियों का अनुभव कर सकते हैं। "विषाक्तता" की कम तीव्रता का उपयोग करके इसका मुकाबला किया जा सकता है।

जहां तक ​​नाइटशेड के साथ आपकी छवियों की सुरक्षा की बात है, तो आपको यह करना होगा। ध्यान रखें कि यह मार्गदर्शिका Windows संस्करण का उपयोग करती है, लेकिन ये चरण macOS संस्करण पर भी लागू होते हैं।

नाइटशेड डाउनलोड पेज से विंडोज या मैकओएस संस्करण डाउनलोड करें। नाइटशेड एक संग्रहीत फ़ोल्डर के रूप में डाउनलोड होता है जिसमें किसी इंस्टॉलेशन की आवश्यकता नहीं होती है। एक बार डाउनलोड पूरा हो जाने पर, ज़िप फ़ोल्डर निकालें और प्रोग्राम चलाने के लिए Nightshade.exe पर डबल-क्लिक करें। ऊपर बाईं ओर स्थित चयन बटन पर क्लिक करके उस छवि का चयन करें जिसे आप सुरक्षित करना चाहते हैं। आप बैच प्रोसेसिंग के लिए एक साथ कई छवियों का चयन भी कर सकते हैं। अपनी प्राथमिकताओं के अनुसार तीव्रता और रेंडर गुणवत्ता डायल समायोजित करें। उच्च मान मजबूत विषाक्तता जोड़ते हैं लेकिन आउटपुट छवि में कलाकृतियाँ भी पेश कर सकते हैं। इसके बाद, आउटपुट फ़ाइल के लिए एक गंतव्य का चयन करने के लिए आउटपुट अनुभाग के अंतर्गत इस रूप में सहेजें बटन पर क्लिक करें। प्रोग्राम को चलाने और अपनी छवियों को विषाक्त करने के लिए नीचे रन नाइटशेड बटन पर क्लिक करें।

वैकल्पिक रूप से, आप एक जहर टैग भी चुन सकते हैं। यदि आप ऐसा नहीं करते हैं तो नाइटशेड स्वचालित रूप से एक शब्द टैग का पता लगाएगा और सुझाव देगा, लेकिन यदि यह गलत है या बहुत सामान्य है तो आप इसे बदल सकते हैं। ध्यान रखें कि यह सेटिंग केवल तभी उपलब्ध होती है जब आप नाइटशेड में एकल छवि संसाधित करते हैं।

यदि सब कुछ ठीक रहा, तो आपको एक ऐसी छवि मिलनी चाहिए जो मानव आंख की मूल छवि के समान दिखती है लेकिन एआई एल्गोरिदम से पूरी तरह से अलग है - आपकी कलाकृति को जेनरेटिव एआई से बचाती है।