Strategie contro l’IA in difesa dell’arte e delle opere originali

Il dibattito sul “veleno digitale” contro l’Intelligenza Artificiale (IA) può non arrestare i progressi nel campo, ma gli artisti hanno a disposizione diversi strumenti per proteggere le proprie opere dall’essere utilizzate per il training dei modelli di IA Generativa. Tra questi, emerge il progetto Glaze, sviluppato dall’Università di Chicago e offerto gratuitamente. Glaze opera delle modifiche a livello dei singoli pixel nelle immagini, impercettibili all’occhio umano ma capaci di confondere i software IA che cercano di analizzare le immagini per il training dei modelli di IA. Disponibile su Windows e macOS, Glaze offre una versione sia per GPU che per dispositivi non-GPU.

 

Confronto tra i tool di difesa contro l’IA

Sempre dall’Università di Chicago, dallo stesso team di Glaze, emerge Nightshade. Questo software adotta un approccio simile a Glaze ma con un impatto più profondo sull’IA. Nightshade “avvelena” le immagini e, di conseguenza, le intelligenze artificiali. Non solo le opere digitali non saranno visibili all’IA, ma i metadati

applicati da Nightshade comprometteranno gli output dell’IA, confondendo il riconoscimento degli oggetti e riducendo la precisione nella generazione di immagini e altri contenuti.

Infine, il gruppo Psyker ha sviluppato Mist, un tool di processing che protegge lo stile artistico di un illustratore dall’imitazione da parte dell’IA e impedisce la copia dei soggetti. A differenza dei Nightshade e Glaze, Mist utilizza un watermark non visibile sulle immagini. Un algoritmo IA addestrato su immagini con questo watermark produce contenuti “annebbiati” da distorsioni, rendendoli inutilizzabili. Purtroppo, Mist richiede una VRAM di almeno 6 GB per funzionare correttamente, rendendolo un tool più impegnativo.

 

Bilanciare l’innovazione con la protezione dei diritti

Mentre l’IA continua a progredire, questi strumenti offrono agli artisti un modo per proteggere la loro creatività e prevenire un uso non autorizzato nelle operazioni di apprendimento automatico. La continua evoluzione di tali soluzioni riflette la costante necessità di bilanciare l’innovazione tecnologica con la tutela dei diritti creativi.