Pubblicazione iniziale: 2024/06/21 7:12. Ultimo aggiornamento: 2024/07/04 16:15.
È disponibile subito il podcast di oggi de Il Disinformatico della Radiotelevisione Svizzera, scritto, montato e condotto dal sottoscritto: lo trovate qui sul sito della RSI (si apre in una finestra/scheda separata) e lo potete scaricare qui.
Le puntate del Disinformatico sono ascoltabili anche tramite iTunes, Google Podcasts, Spotify e feed RSS.
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[CLIP: La scena del libro avvelenato da “Il Nome della Rosa”]
Le intelligenze artificiali generative, quelle alle quali si può chiedere di generare un’immagine imitando lo stile di qualunque artista famoso, sono odiatissime dagli artisti, che già da tempo le accusano di rubare le loro opere per imparare a imitarle, rovinando il mercato e sommergendo le opere autentiche in un mare di imitazioni mediocri. La stessa cosa sta succedendo adesso anche con i film: software come il recentissimo Dream Machine creano video sfacciatamente ispirati, per non dire copiati, dai film d’animazione della Pixar.
Le società che operano nel settore dell’intelligenza artificiale stanno facendo soldi a palate, ma agli artisti di cui imitano il lavoro non arriva alcun compenso. Pubblicare una foto, un’illustrazione o un video su un sito o sui social network, come è normale fare per farsi conoscere, significa quasi sempre che quell’opera verrà acquisita da queste società. E questo vale, oltre che per le immagini di fotografi e illustratori, anche per le nostre foto comuni.
Ma ci sono modi per dire di no a tutto questo. Se siete artisti e volete sapere come impedire o almeno limitare l’abuso delle vostre opere, o se siete semplicemente persone che vogliono evitare che le aziende usino le foto che avete scattato per esempio ai vostri figli, potete opporvi almeno in parte a questo trattamento. E nei casi peggiori potete addirittura mettere del veleno digitale nelle vostre immagini, così le intelligenze artificiali che le sfoglieranno ne verranno danneggiate e non le potranno usare, un po’ come nel romanzo e nel film Il nome della rosa di cui avete sentito uno spezzone in apertura.
Vi interessa sapere come si fa? Ve lo racconto in questa puntata del Disinformatico, il podcast della Radiotelevisione Svizzera dedicato alle notizie e alle storie strane dell’informatica. Questa è la puntata del 21 giugno 2024. Benvenuti. Io sono Paolo Attivissimo.
[SIGLA di apertura]
Reclutati a forza
I generatori di immagini basati sull’intelligenza artificiale sono diventati estremamente potenti e realistici nel giro di pochissimo tempo. Il problema è che questi generatori sono stati creati, o più precisamente addestrati, usando le immagini di moltissimi artisti, senza il loro consenso e senza riconoscere loro alcun compenso.
Ogni intelligenza artificiale, infatti, ha bisogno di acquisire enormi quantità di dati. Una IA concepita per generare testi deve leggere miliardi di pagine di testo; una IA pensata per generare immagini deve “guardare”, per così dire, milioni di immagini, e così via. Il problema è che questi dati spesso sono presi da Internet in maniera indiscriminata, senza chiedere permessi e senza dare compensi.
Gli artisti dell’immagine, per esempio grafici, illustratori, fotografi e creatori di video, normalmente pubblicano le proprie opere su Internet, specialmente nei social network, per farsi conoscere, e quindi anche i loro lavori vengono acquisiti dalle intelligenze artificiali.
Il risultato di questa pesca a strascico è che oggi è possibile chiedere a un generatore di immagini di creare una foto sintetica o un’illustrazione nello stile di qualunque artista, per esempio un uomo in bicicletta nello stile di Gustav Klimt, di Raffaello, di Andy Warhol o dei mosaicisti bizantini, e si ottiene in una manciata di secondi un’immagine che scimmiotta il modo di disegnare o dipingere o creare mosaici o fare fotografie di quegli artisti. In alcuni casi si può addirittura inviare a questi generatori un’immagine autentica creata da uno specifico artista e chiedere di generarne una versione modificata. E lo si può fare anche per gli artisti ancora in vita, che non sono per nulla contenti di vedere che un software può sfornare in pochi istanti migliaia di immagini che scopiazzano le loro fatiche.
Sono imitazioni spesso grossolane, che non ingannerebbero mai una persona esperta ma che sono più che passabili per molti utenti comuni, che quindi finiscono per non comperare gli originali. Per gli artisti diventa insomma più difficile guadagnarsi da vivere con la propria arte, e quello che è peggio è che i loro mancati ricavi diventano profitti per aziende stramiliardarie.
Inoltre pochi giorni fa è stato presentato il software Dream Machine, che permette di generare brevi spezzoni di video partendo da una semplice descrizione testuale, come fa già Sora di OpenAI, con la differenza che Sora è riservato agli addetti ai lavori, mentre Dream Machine è pubblicamente disponibile. Gli esperti hanno notato ben presto che nei video dimostrativi di Dream Machine non c’è solo un chiaro riferimento allo stile dei cartoni animati della Pixar: c’è proprio Mike Wazowski di Monsters & Co, copiato di peso.
Unleash your inner monster maker 🎥: Monster Camp by @monster_library pic.twitter.com/HyH56WyvAr
— Luma AI (@LumaLabsAI) June 12, 2024
Sarà interessante vedere come la prenderà la Disney, che detiene i diritti di questi personaggi e non è mai stata particolarmente tenera con chi viola il suo copyright.
Il problema delle immagini acquisite senza consenso dalle intelligenze artificiali riguarda anche le persone comuni che si limitano a fare foto di se stessi o dei propri figli. L’associazione Human Rights Watch, ai primi di giugno, ha segnalato che negli archivi di immagini usati per addestrare le intelligenze artificiali più famose si trovano foto di bambini reali, tratte dai social network, con tanto di nomi e cognomi che li identificano. Questi volti possono quindi riemergere nelle foto sintetiche illegali di abusi su minori, per esempio.
Il problema, insomma, è serio e tocca tutti. Vediamo quali sono le soluzioni.
Fermate il mondo, voglio scendere
Togliere tutte le proprie immagini da Internet, o non pubblicarle affatto online, è sicuramente una soluzione drasticamente efficace, in linea di principio, ma in concreto è una strada impraticabile per la maggior parte delle persone e soprattutto per gli artisti e i fotografi, per i quali Internet è da sempre la vetrina che permette loro di farsi conoscere e di trovare chi apprezza le loro creazioni. E comunque ci sarà sempre qualcuno che le pubblicherà online, quelle immagini, per esempio nelle versioni digitali delle riviste o dei cataloghi delle mostre.
Un altro approccio che viene facilmente in mente è il cosiddetto watermarking: la sovrapposizione di diciture semitrasparenti che mascherano in parte l’immagine ma la lasciano comunque visibile, come fanno le grandi aziende di immagini stock, per esempio Getty Images, Shutterstock o Adobe. Ma le intelligenze artificiali attuali sono in grado di ignorare queste diciture, per cui questa tecnica è un deterrente contro la pubblicazione non autorizzata ma non contro l’uso delle immagini per l’addestramento delle IA.
Va un po’ meglio se si usa il cosiddetto opt-out: l’artista manda un esemplare della propria foto o illustrazione ai grandi gestori di intelligenze artificiali e chiede formalmente che quell’immagine sia esclusa d’ora in poi dall’addestramento o training dei loro prodotti. Lo si può fare per esempio per DALL-E 3 di OpenAI, che viene usato anche dai generatori di immagini di Microsoft, oppure per Midjourney e Stability AI, mandando una mail agli appositi indirizzi. Lo si può fare anche per le intelligenze artificiali gestite da Meta, ma con molte limitazioni e complicazioni. Trovate comunque tutti i link a queste risorse su Disinformatico.info.
Il problema di questa tecnica di opt-out è che è tediosissima: in molti casi richiede infatti che venga inviato a ogni gestore di generatori di immagini un esemplare di ogni singola illustrazione o foto da escludere, e quell’esemplare va descritto in dettaglio. Se un artista ha centinaia o migliaia di opere, come capita spesso, segnalarle una per una è semplicemente impensabile, ma è forse fattibile invocare questa esclusione almeno per le immagini più rappresentative o significative dello stile di un artista o di un fotografo.
C’è anche un’altra strada percorribile: pubblicare le proprie immagini soltanto sul proprio sito personale o aziendale, e inserire nel sito del codice che dica a OpenAI e agli altri gestori di intelligenze artificiali di non sfogliare le pagine del sito e quindi di non acquisire le immagini presenti in quelle pagine.
In gergo tecnico, si inserisce nel file robots.txt del proprio sito una riga di testo che vieta l’accesso al crawler di OpenAI e compagni. Anche in questo caso, le istruzioni per OpenAI e per altre società sono disponibili su Disinformatico.info [le istruzioni per OpenAI sono qui; quelle per altre società sono qui].
[2024/06/25 11:30: In alcuni casi si può anche bloccare il range di indirizzi IP di ChatGPT. In questo modo non serve chiedere per favore, come nel caso di robot.txt, ma si blocca e basta]
Si può anche tentare la cosiddetta segmentazione: in pratica, le immagini non vengono pubblicate intatte, ma vengono suddivise in porzioni visualizzate una accanto all’altra, un po’ come le tessere di un mosaico, per cui le intelligenze artificiali non riescono a “vedere”, per così dire, l’immagine completa, mentre una persona la vede perfettamente. Uno dei siti che offrono questo approccio è Kin.art.
Tutti questi metodi funzionano abbastanza bene: non sono rimedi assoluti, ma perlomeno aiutano a contenere il danno escludendo le principali piattaforme di generazione di immagini. Tuttavia sono molto onerosi, e ci sarà sempre qualche start-up senza scrupoli che ignorerà le richieste di esclusione o troverà qualche modo di eludere questi ostacoli. Sarebbe bello se ci fosse un modo per rendere le proprie immagini inutilizzabili dalle intelligenze artificiali in generale, a prescindere da dove sono pubblicate.
Quel modo c’è, ed è piuttosto drastico: consiste nell’iniettare veleno digitale nelle proprie creazioni.
Veleno digitale: IA contro IA
Parlare di veleno non è un’esagerazione: il termine tecnico per questo metodo è infatti data poisoning, che si traduce con “avvelenamento dei dati”. In pratica consiste nell’alterare i dati usati per l’addestramento di un’intelligenza artificiale in modo che le sue elaborazioni diano risultati errati o completamente inattendibili.
Nel caso specifico della protezione delle proprie immagini, il data poisoning consiste nel modificare queste immagini in modo che contengano alterazioni che non sono visibili a occhio nudo ma che confondono o bloccano completamente il processo di addestramento di un’intelligenza artificiale. Semplificando, l’intelligenza artificiale acquisisce una foto del vostro gatto, ma grazie a queste alterazioni la interpreta come se fosse la foto di un cane, di una giraffa o di una betoniera, anche se all’occhio umano si tratta chiaramente della foto di un bellissimo gatto.
Ci sono programmi appositi per alterare le immagini in questo modo: Glaze e Nightshade, per esempio, sono gratuiti e disponibili per Windows e macOS. Richiedono parecchia potenza di calcolo e svariati minuti di elaborazione per ciascuna immagine, ma è possibile dare loro un elenco di immagini e farle elaborare tutte automaticamente. Non sono infallibili, e alcune aziende di intelligenza artificiale adottano già tecniche di difesa contro queste alterazioni. Ma nella maggior parte dei casi queste tecniche consistono semplicemente nell’ignorare qualunque immagine che contenga indicatori di queste alterazioni, per cui se il vostro scopo è semplicemente evitare che le vostre immagini vengano incluse nell’addestramento di un’intelligenza artificiale, Glaze e Nightshade vanno benissimo.
Mist è un altro programma di questo tipo, ma invece di alterare le immagini in modo che la IA le interpreti in modo completamente errato le modifica in una maniera speciale che fa comparire una sorta di watermark o sovrimpressione decisamente sgradevole, una sorta di velo di geroglifici, in ogni immagine generata partendo da immagini trattate con Mist, che come i precedenti è gratuito e disponibile per macOS e Windows e richiede una scheda grafica piuttosto potente e tempi di elaborazione significativi.
C’è una sottile ironia nell’usare software basati sull’intelligenza artificiale per sconfiggere le aziende basate sull’intelligenza artificiale, ma in tutta questa rincorsa fra guardie e ladri non bisogna dimenticare che questi software consumano quantità preoccupanti di energia per i loro calcoli straordinariamente complessi: a gennaio 2024, l’Agenzia Internazionale dell’Energia (IEA) ha pubblicato una stima secondo la quale il 4% della produzione di energia mondiale nel 2026 sarà assorbito dai data center, dalle criptovalute e dall’intelligenza artificiale. Per dare un’idea di cosa significhi, il 4% equivale al consumo energetico di tutto il Giappone.*
* “Electricity consumption from data centres, artificial intelligence (AI) and the cryptocurrency sector could double by 2026. Data centres are significant drivers of growth in electricity demand in many regions. After globally consuming an estimated 460 terawatt-hours (TWh) in 2022, data centres’ total electricity consumption could reach more than 1 000 TWh in 2026. This demand is roughly equivalent to the electricity consumption of Japan” (pag. 8).
La stessa agenzia ha calcolato che una singola ricerca in Google consuma 0,3 wattora di energia elettrica [dato risalente al 2009, probabilmente migliorato da allora], mentre una singola richiesta a ChatGPT ne consuma 2,9, ossia quasi dieci volte di più. Per fare un paragone, se tutti usassero ChatGPT invece di Google per cercare informazioni, la richiesta di energia aumenterebbe di 10 terawattora l’anno, pari ai consumi annui di un milione e mezzo di europei.*
*
“Search tools like Google could see a tenfold increase of their
electricity demand in the case of fully implementing AI in it. When
comparing the average electricity demand of a typical Google search (0.3
Wh of electricity) to OpenAI’s ChatGPT (2.9 Wh per request), and
considering 9 billion searches daily, this would require almost 10 TWh of
additional electricity in a year.“
(pag. 34, che cita come fonte l’articolo accademico del 2023
The growing energy footprint of artificial intelligence di Alex De
Vries su Joule,
https://doi.org/10.1016/j.joule.2023.09.004).
Il dato di 0,1 Wh (1 kJ) è citato da Google in
questo post del 2009:
“Together with other work performed before your search even starts (such
as building the search index) this amounts to 0.0003 kWh of energy per
search, or 1 kJ. For comparison, the average adult needs about 8000 kJ a
day of energy from food, so a Google search uses just about the same
amount of energy that your body burns in ten seconds. In terms of
greenhouse gases, one Google search is equivalent to about 0.2 grams of
CO2. The current EU standard for tailpipe emissions calls for 140 grams of
CO2 per kilometer driven, but most cars don't reach that level yet. Thus,
the average car driven for one kilometer (0.6 miles for those in the U.S.)
produces as many greenhouse gases as a thousand Google searches.”
FullFact ha svolto una
ricerca
sull’argomento e non ha trovato dati più recenti, ma nota che
“Google told us that since then it has made its data centres more energy
efficient. We also spoke to Yannick Oswald, a PhD researcher in energy
footprints at the University of Leeds who told us that if the energy
consumption of a Google search has changed since 2009, it’s most likely to
have decreased due to improvements in energy efficiency”.
Il confronto con il consumo degli utenti europei è tratto da
questo articolo di Vox di marzo 2024.
Pensateci, la prossima volta che invece di usare un motore di ricerca vi affidate a un’intelligenza artificiale online.
Fonti aggiuntive: How to keep your art out of AI generators, The Verge; How watermarks can help protect against fraud with generative AI like ChatGPT, Fast Company.
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