Kin.artは、GenAIモデルがアートワークでトレーニングするのを防ぐ無料ツールをリリースしました。

生成AI、特にMidjourneyやOpenAIのDALL-E 3のようなテキスト画像生成AIモデルが、これほどのことができるとは驚きです。フォトリアリズムからキュビズムまで、画像生成モデルは、短いものから詳細なものまで、あらゆる描写を、まるで画家のイーゼルから出てきたかのような芸術作品へと変換することができます。

問題は、これらのモデルの多く（あるいはほとんど）が、アーティストの許可なく、あるいは無断でアート作品のトレーニングを受けていたことです。一部のベンダーはアーティストに報酬を支払ったり、モデルのトレーニングを「オプトアウト」できる方法を提供したりしていますが、多くのベンダーはそうしていません。

裁判所や議会の指導に代わる形で、起業家や活動家たちは、アーティストが作品を修正してGenAIモデルの学習に使用できないようにするためのツールをリリースしている。今週リリースされたNightshadeは、画像のピクセルに微妙な変更を加えることで、モデルに画像が実際とは異なるものを描いていると思わせる。Kin.artは、画像セグメンテーション（作品の一部を隠蔽する）とタグランダム化（作品画像のメタタグを入れ替える）を用いて、モデルの学習プロセスを妨害する。

本日リリースされた Kin.art のツールは、数か月前に Mai Akiyoshi 氏と Ben Yu 氏とともにアート委託管理プラットフォーム Kin.art を共同設立した Flor Ronsmans De Vry 氏によって共同開発された。

ロンスマンス・デ・ブリー氏がインタビューで説明したように、アート生成モデルはラベル付き画像のデータセットを用いて学習し、記述された概念と画像との関連性を学習します。例えば、「bird（鳥）」という単語は、青い鳥だけでなく、インコやハクトウワシ（さらに抽象的な概念も含む）も指すことがあります。特定のアート作品に関連付けられた画像またはラベルのいずれかを「破壊」することで、ベンダーがモデルの学習にそのアート作品を使用することがますます困難になると、デ・ブリー氏は言います。 

「伝統的な芸術とジェネレーティブ・アートが共存できる環境を設計することは、アート業界が直面する大きな課題の一つとなっています」と、ロンスマンス・デ・ヴリー氏はTechCrunchへのメールで述べた。「これは、アーティストの権利が尊重される、AIトレーニングへの倫理的なアプローチから始まると考えています。」

ロンスマンス・デ・ヴリー氏は、Kin.artのトレーニング回避ツールは、コストのかかる可能性のある画像の暗号的改変を必要としないため、既存のソリューションよりもいくつかの点で優れていると主張している。しかし、彼はさらに、このツールを既存の手法と組み合わせて追加の保護対策として活用することもできると付け加えている。

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「AI学習を防ぐための他のツールは、作品がデータセットに既に取り込まれた後に、ポイズニングによって被害を軽減しようとします」とロンスマンス・デ・ヴリー氏は述べた。「私たちは、そもそも作品が挿入されるのを防ぎます。」

今、Kin.artは販売できる製品を手に入れました。このツールは無料ですが、アーティストはKin.artのポートフォリオプラットフォームに作品をアップロードする必要があります。現時点での狙いは、このツールによってアーティストをKin.artの主力事業である、有料のアート作品の委託・仲介サービスへと誘導することにあることは間違いありません。

しかし、ロンスマンス・デ・ブリー氏はこの取り組みを主に慈善事業と位置付けており、Kin.art は将来的にこのツールを第三者にも提供することを約束している。

「自社プラットフォーム上でソリューションを実証した後、小規模ウェブサイトから大規模プラットフォームまで、あらゆるプラットフォームが容易にデータを不正利用から保護できるサービスとして提供していく予定です」と彼は述べた。「AI時代において、プラットフォームのデータを所有し、保護することはこれまで以上に重要です。一部のプラットフォームは、非ユーザーによるアクセスをブロックすることでデータを管理できるという幸運に恵まれていますが、一般向けのサービスを提供する必要があるプラットフォームは、そのような余裕がありません。そこで、私たちのようなソリューションが役立ちます。」