AI生成技术撼动艺术界 “魔法头像”让人欢喜让人忧******
【科技创新世界潮】
2022年似乎是人工智能(AI)突破性的一年,许多创新的AI产品投入市场。其中最受欢迎的产品之一是照片编辑应用程序Lensa,它能让用户创建类似动漫的数字肖像,该功能被称为“魔法头像”。近一段时间以来,Lensa凭借这些受欢迎的头像已跻身全球应用程序商店榜首,不仅如此,它在艺术界同样也成为了热门话题。
是什么让Lensa脱颖而出
这款于2018年发布的应用程序提供了一系列照片润色功能,例如,可通过使用滤镜和消除“瑕疵”来使自拍看起来更漂亮。最新版本的应用程序更新了“魔法头像”新功能。
用户通过手机上传10—20张脸部照片并支付一定费用,就能“委托”Lensa制作多达200张风格各异的AI肖像。
美国创业公司Stability AI今年8月开源了一个名为“稳定扩散”(Stable Diffusion)的AI模型,它可根据用户给定的文本生成对应的图像。根据美国在线科技杂志《How-to-Geek》的一份报告,它能让人们模仿不同的艺术风格,包括漫画、科幻、波普艺术和传统肖像画。而Lensa的这些肖像正是使用“稳定扩散”生成的。
澳大利亚《对话》杂志刊文称,如果“稳定扩散”是一个文本到图像的系统,那么Lensa似乎很不同,因为它接受的是图像,而非文字。这是因为Lensa最大的创新之一是简化了文本倒置的过程。
Lensa采用用户提供的照片,并将其注入“稳定扩散”的现有知识库,教系统如何“捕捉”用户的特征,以对其进行风格化处理。
使用者担忧隐私泄露
虽然“魔法头像”是一个有趣且令人印象深刻的功能,但它引发了人们对个人隐私和肖像权的担忧。人们担心该程序可能会在未经自己许可的情况下,通过将自拍作为AI模型的输入来创建个人的面部肖像。
此外,一些人质疑这款应用的价格,它要求最低支付6美元,或每年支付53.99美元才能使用个人照片创建AI图像。还有人担心,用户实际上是在花钱训练面部识别AI,并放弃了私人数据。
此外,该应用程序的创建者普里斯玛实验室此前曾因意外生成裸露的色情图片而陷入舆论旋涡,尽管该应用程序的政策是“禁止裸体”和“仅限成人”。该公司首席执行官表示,只有在AI被故意引导创建此类内容的情况下,才会发生这种行为,这违反了应用程序的使用条款。然而,正如美国科技类博客TechCrunch的报告中所述,一些人表达了对该应用程序被滥用的可能性以及它可能对用户的自我形象和身体形象产生影响的担忧。
除了存在非主动意愿生成色情内容的风险外,还有人担心AI可能被用来制造政治错误信息和扰乱教育。总体而言,Lensa AI应用提醒人们,AI技术仍处于实验阶段,如果监管不当,可能会产生意想不到的后果。
艺术家担心版权问题
Lensa AI应用程序及其“魔法头像”功能的流行,还引发了艺术家们的担忧,他们担心AI图像生成器的大范围使用会让他们丢掉饭碗。
根据美国媒体Futurism的报告,这种机器学习模型是在未经同意的情况下对图像进行训练的,个人或艺术家无法选择退出数据集。
然而,《对话》杂志文章表示,Lensa生成的图像借用了其他艺术家作品的创意,但不包含他们作品的任何实际片段。澳大利亚艺术法律中心明确指出,虽然单个艺术品受版权保护,但其背后的风格元素和理念却难以纳入保护范围。
西班牙漫画家兼插画家迪亚兹表示,AI只是将现有的东西进行非常空洞的混合。“如果你仔细观察,就会发现它背后没有任何意识。我真的希望人们能够理解我们(艺术家)在创作某些东西时所做的事情……希望人们会期待人类艺术。”
迪亚兹说:“我不反对人工智能,如果它是我们可以使用的工具,并且人们学会重视我们在工作中投入的东西,我认为它会很好。”
艺术的未来何去何从
《对话》杂志文章认为,虽然AI艺术模型在过去5年里取得了巨大进步,但它仍需要面对很多挑战。虽然它们作品中的文字是可识别的,但往往是无意识的。
还有一个明显的制约因素,那就是这些模式只能产生数字艺术。AI不能像人类那样用油彩或粉笔工作。就像黑胶唱片卷土重来一样,技术最初可能会创造出一种新的形式,但随着时间的推移,人们似乎总是会回到最高质量的原始形式。
最终,正如之前研究发现的那样,目前形式的AI模型更有可能成为艺术家的新工具,而不是创造性人类作品的数字替代品。例如,以AI生成的一系列图像作为起点,然后由人类艺术家进行选择和改进。这结合了AI艺术模型的优势(快速迭代和创建图像)和人类艺术家的优势(对艺术品的愿景,并克服了AI模型的问题)。这在需要特定输出的委托艺术的情况下尤为如此。
此外,还需要思考的是,选择不使用AI的艺术家可能无法跟上受AI加持的艺术家的脚步,而被时代抛弃。(科技日报 实习记者张佳欣)
【动画】带你了解,何为网络安全“攻击面管理”******
【2022年国家网络宣传周系列科普】
近年来,新兴技术迅速发展带动了网络资产边界快速拓展,也增加了企业资产暴露面,而基于供应链的新型攻击则大大降低了攻击成本。在多重因素的驱动下,网络安全防御策略也在与时俱进,攻击面管理也开始被行业所关注。让我们一起了解一下攻击面管理的小知识吧。
什么是攻击面?
近日发布的《中国攻击面管理市场研究报告》(以下简称研究报告)指出,攻击面是指未经授权即能访问和利用企业数字资产的所有潜在入口的总和。
其中,包括未经授权的可访问的硬件、软件、云资产和数据资产等,同样也包括人员管理、技术管理、业务流程存在的安全弱点和缺陷等,即存在可能会被攻击者利用并造成损失的潜在风险。
但不是所有资产暴露面都可以成为攻击面,只有可利用暴露面叠加攻击向量才形成了攻击面。
什么是攻击面管理?
攻击面管理是一种从攻击者的角度对企业数字资产攻击面进行检测发现、分析研判、情报预警、响应处置和持续监控的资产安全性管理方法,其最大特性就是以外部攻击者视角来审视企业所有资产可被利用的攻击可能性。
主要包含外部攻击面管理(EASM)、网络资产攻击面管理(CAASM)、数字风险保护服务(DRPS)等内容。
什么是攻击面管理框架体系?
攻击面管理框架体系自下向上分别为基础技术、安全能力和应用场景。基础技术为支撑攻击面管理的技术能力集合,多种技术组合形成攻击面管理的能力体系,根据不同的业务场景需求采用不同的能力组合,形成不同的应用场景下的攻击面管理解决方案,为用户提供有针对性的攻击面闭环管理能力。
什么是攻击面管理成熟度模型?
研究报告中还提到了建立攻击面管理的成熟度模型,主要是工具阶段的被动防御、平台阶段的主动防御、流程化阶段的对抗防御、先知阶段的优先防御四个层级;提出了暴露面获取、脆弱点发现、攻击面挖掘、情报获取能力等攻击面管理要具备的12个能力域,从检测发现、分析研判、情报预警、响应运营的闭环管控过程分解了响应的29个能力子项,从子能力的具备和完善情况来评价攻击面管理的有效性。
发展前景怎么看?
目前,国内外厂商如华云安、360政企安全、Mandiant、CyCoginito、等一大批传统网络安全团队,正在进入攻击面管理创新领域。未来攻击面管理将从传统场景扩展到新兴技术场景,并提供跨领域、跨技术平台的数字资产及其攻击面管理能力,更关注企业内部业务风险和第三方风险的管理,为用户提供统一的攻击面管理入口,并提供一致的安全运营体验。
光明网、华云安 联合出品
监制:张宁、李政葳策划:孔繁鑫制作/配音:雷渺鑫