Ηδημιουργία εικόνων μέσω Τεχνητής Νοημοσύνης έχει ξεφύγει, εδώ και πολύ καιρό. Μια από τις πιο κυρίαρχες τάσεις των τελευταίων μηνών είναι η χρήση των μηχανών για τη δημιουργία εικόνων οι οποίες περιέχουν σκληρό περιεχόμενο, και το οποίο υπό τον γενικό όρο “Cursed AI” παρουσιάζει μια σειρά ακραίων θεμάτων, τα οποία είναι απαγορευμένα στον κώδικα των πιο γνωστών συστημάτων.
Η “Καταραμένη Τεχνητή Νοημοσύνη” στον πυρήνα της αφορά στην εξερεύνηση των ορίων του τι θεωρείται όμορφο ή αισθητικά ευχάριστο σήμερα. Είναι μια προσπάθεια να ανατραπούν οι παραδοσιακές έννοιες της ομορφιάς και να δημιουργηθεί κάτι που είναι πιο προκλητικό και προκαλεί πολλή σκέψη.
Ένα από τα βασικά χαρακτηριστικά του Cursed AI είναι η χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης. Αυτοί οι αλγόριθμοι εκπαιδεύονται σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων, όπως εικόνες, βίντεο και κείμενο, και είναι ικανοί να παράγουν νέο και μοναδικό περιεχόμενο με βάση αυτά τα δεδομένα. Αυτή η ικανότητα δημιουργίας νέου οπτικού περιεχομένου έχει οδηγήσει σε μερικές πραγματικά παράξενες και ανησυχητικές εικόνες. Για παράδειγμα, ορισμένες εικόνες της Cursed AI μπορεί να παρουσιάζουν ανθρώπινα πρόσωπα που έχουν παραμορφωθεί και διαστρεβλωθεί πέρα από κάθε αναγνώριση, ή μπορεί να δείχνουν παράξενα και σουρεαλιστικά τοπία που αψηφούν κάθε λογική και αιτία.
Μέσα στα κανάλια της νέας αυτής “Καταραμένης” τέχνης, έχει δημιουργηθεί μια νέα τάση η οποία προσπαθεί να κρύψει μηνύματα, λέξεις ή άλλες εικόνες μέσα στις εικόνες που δημιουργούν οι μηχανές. Θυμάστε τα στερεογράμματα που έσκασαν στη δεκαετία του ’90 και όλοι μας αλληθωρίζαμε για να δούμε τι κρύβουν; Αν όχι, δεν πειράζει, αλλά η ιδέα κρυφών μηνυμάτων μέσα σε μια εικόνα δεν είναι καινούργια υπόθεση.
Αυτή η τεχνική ονομάζεται “στεγανοποίηση” ή “εικονοστεγανοποίηση” (steganography). Πρόκειται για μια διαδικασία όπου η ΤΝ ενσωματώνει κρυφές εικόνες ή μηνύματα μέσα σε άλλες εικόνες, χωρίς να είναι εύκολο να τις αντιληφθεί ένα ανθρώπινο μάτι. Αυτή η τεχνική συνήθως χρησιμοποιείται για κρυπτογραφικούς ή κρυφούς σκοπούς.Στη σύγχρονη ΑΙ τεχνολογία, μπορούν να χρησιμοποιηθούν διάφοροι τρόποι για να ενσωματωθούν εικόνες μέσα σε άλλες, καθώς και για να ανιχνευθούν αυτές οι κρυμμένες εικόνες. Μια από τις συνηθέστερες τεχνικές είναι η αντικατάσταση των λιγότερο σημαντικών bits της εικόνας (οι οποίοι είναι λιγότερο αντιληπτοί από τον ανθρώπινο μάτι) με τα bits της εικόνας που θέλουμε να κρύψουμε. Αυτή η διαδικασία μπορεί να είναι αντίστοιχη με το να “σκρατσάρετε” μια επιφάνεια για να αποκαλύψετε την εικόνα κάτω από αυτήν.
Οι εφαρμογές της στεγανοποίησης είναι ποικίλες. Σε έναν κρυφό και ασφαλή τομέα, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να κρύψει και να προστατεύσει ευαίσθητα δεδομένα σε μια εικόνα. Επιπλέον, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για ψυχαγωγικούς σκοπούς, όπως να κρύψει εικόνες ή μηνύματα σε μια φωτογραφία και να τα ανακαλύπτει κανείς μετά από ανάλυση.
Ωστόσο, πρέπει να σημειωθεί ότι η στεγανοποίηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί και για παράνομους σκοπούς, όπως η κρυφή μεταφορά παράνομων δεδομένων. Συνεπώς, η ανάπτυξη και η χρήση τέτοιων τεχνικών πρέπει να συμμορφώνονται με τους ισχύοντες νόμους και κανονισμούς.
Προέλευση
Στις 17 Ιουλίου 2023, ο Redditor /u/Ordinary_Ad_404 δημοσίευσε ένα σεμινάριο για “εικόνες με “κρυμμένο” κείμενο χρησιμοποιώντας Stable Diffusion και ControlNet” στο subreddit /r/stablediffusion, το οποίο έλαβε σχεδόν χίλια upvotes κατά τη διάρκεια δύο μηνών. Για παράδειγμα, χρησιμοποίησαν μια σειρά από εικόνες με το κείμενο “Νέα Υόρκη” ενσωματωμένο μέσα τους.
Η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης που επιτρέπει αυτού του είδους το περιεχόμενο κυκλοφόρησε στις 26 Ιουνίου 2023, όταν η Monster Labs κυκλοφόρησε ένα πακέτο στο Hugging Face (μια πλατφόρμα όπου ερευνητές και λάτρεις της τεχνητής νοημοσύνης δημοσιεύουν κώδικες και μοντέλα πάνω στα οποία εργάζονται) που επέτρεπε στους χρήστες να δημιουργούν κωδικούς QR κρυμμένους μέσα σε άλλες απεικονίσεις. Το πακέτο λειτουργούσε μέσω του ControlNet, μιας νέας λειτουργίας που προστέθηκε στη γεννήτρια τεχνητής νοημοσύνης Stable Diffusion. Το ControlNet, το οποίο παρουσιάστηκε σε μια εργασία του Φεβρουαρίου 2023 με τίτλο “Adding Conditional Control To Text-to-Image Diffusion Models” από τους Lvmin Zhang, Anyi Rao και Maneesh Agrawala, επέτρεψε στους χρήστες να δώσουν στην τεχνητή νοημοσύνη τέχνης Stable Diffusion δύο διαφορετικές προτροπές ταυτόχρονα.
Βέβαια, το σημαντικό είναι ότι η στεγανοποίηση εικόνων μέσω της Τεχνητής Νοημοσύνης ανοίγει διάφορες προοπτικές για το μέλλον της δημιουργίας εικόνων και της ψηφιακής τέχνης. Ορισμένα από τα δυνητικά σενάρια και επιπτώσεις περιλαμβάνουν:
• Κρυφές Εικόνες σε Έργα Τέχνης: Καλλιτέχνες και δημιουργοί μπορούν να χρησιμοποιήσουν τη στεγανοποίηση για να ενσωματώσουν κρυφά μηνύματα, εικόνες ή στοιχεία στα έργα τους, προσθέτοντας ένα νέο επίπεδο ερμηνείας για τους θεατές.
• Προστασία της Πνευματικής Ιδιοκτησίας: Η στεγανοποίηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την προστασία των πνευματικών δικαιωμάτων και την ενσωμάτωση κώδικα που αναγνωρίζει τον δημιουργό ή τον ιδιοκτήτη μιας εικόνας.
• Παιγνίδια και Ψυχαγωγία: Η στεγανοποίηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε παιχνίδια και εφαρμογές ψυχαγωγίας για τη δημιουργία κρυφών αντικειμένων ή εικόνων που πρέπει να ανακαλυφθούν.
• Κρυπτογραφία και Ασφάλεια: Η στεγανοποίηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την απόκρυψη κρυμμένων μηνυμάτων σε εικόνες, προσφέροντας έναν επιπρόσθετο τρόπο προστασίας των δεδομένων.
• Ψυχολογική και Συναισθηματική Επίδραση: Η στεγανοποίηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία εικόνων με διαφορετικά επίπεδα σημασίας, που ενθαρρύνουν τη σκέψη ή προκαλούν συναισθηματικές αντιδράσεις.
Παρόλο που η στεγανοποίηση έχει πολλές δυνατότητες, πρέπει επίσης να ληφθούν υπόψη η ηθική και φυσικά όλα τα νομικά ζητήματα που αφορούν την ιδιωτικότητα, την πνευματική ιδιοκτησία και τη χρήση τέτοιων τεχνικών. Το μέλλον της στεγανοποίησης εικόνων θα συνεχίσει να εξελίσσεται με την ανάπτυξη της τεχνολογίας και τις αντίστοιχες προκλήσεις και ευκαιρίες που προκύπτουν.
ΠΗΓΗ: https://olafaq.gr/culture/future/hidden-images-ai/
12 ΑΥΓΟΎΣΤΟΥ, 2024 GEOPELA
https://georgepelagia.wordpress.com/
