Пошаговые гайды о промптах, стилях и о том, как выжать максимум из генерации изображений ИИ.
Читать гайды
TikTok тестирует добровольный инструмент обнаружения ИИ-образов с отдельными авторами из США, позволяя им сканировать платформу на предмет ИИ-сгенерированных копий их внешности и напрямую сообщать о нарушениях компании.
TikTok запускает пилотное тестирование обнаружения ИИ-образов для авторов из США в рамках ограниченного добровольного теста.
Изображение: The Verge / The Verge AI
Инструмент впервые обнаружил консультант по социальным сетям Мэтт Наварра, а представитель TikTok подтвердил информацию изданию The Verge. Подробности, выходящие за рамки базовой механики, остаются скудными — TikTok не сообщил, как работает модель обнаружения, какой порог используется для фиксации совпадения и как быстро проверяется сообщённый контент.
Время выбрано не случайно. Генерация изображений и видео с помощью ИИ достигла того уровня, когда для создания убедительного образа реального человека достаточно нескольких референсных фотографий и общедоступной модели. Для авторов, набравших аудиторию в TikTok, это вполне конкретная угроза: их лицо, голос и персона могут быть воспроизведены и опубликованы без согласия, а масштаб платформы делает ручной мониторинг невозможным.
Для авторов, работающих с ИИ-артом, появление подобных систем обнаружения — сигнал, заслуживающий внимания. Инструменты, фиксирующие ИИ-сгенерированные образы, будут всё активнее опираться на те же методы отпечатков моделей и обнаружения артефактов, которые платформы используют для широкой идентификации синтетического контента. Если вы генерируете портреты, персонажей или стилизованные фигуры, напоминающие реальных людей — даже случайно, — именно этот класс инструментов будет определять, останется ли такой контент на платформе.
Интерфейс обнаружения TikTok позволяет авторам сообщать об ИИ-сгенерированных образах непосредственно через инструмент.
Изображение: The Verge / The Verge AI
Параллельные усилия YouTube также важны в этом контексте. Когда две платформы такого масштаба одновременно создают инфраструктуру обнаружения, это, как правило, задаёт базовые ожидания для остальной отрасли. Небольшие платформы и инструменты ИИ-генерации нередко следуют их примеру — либо принимая аналогичные политики, либо создавая собственные фильтры контента.
Добровольная структура — наиболее практически значимая деталь в запуске TikTok. Авторы, которые не знают о существовании инструмента или не удосуживаются его активировать, не получают никакой защиты. Это существенное ограничение в рамках ограниченного пилота, однако оно отражает и более широкую закономерность: платформы склонны внедрять функции защиты идентичности как добровольные именно потому, что лежащее в основе обнаружение ещё недостаточно надёжно для автоматической работы в масштабе без ложных срабатываний.
Для авторов, генерирующих ИИ-изображения в рамках своего рабочего процесса, вопрос надёжности имеет двоякое значение. Система, настроенная на выявление реалистичных дипфейков реальных людей, может — в зависимости от реализации — фиксировать стилизованные ИИ-портреты или вымышленных персонажей, случайно напоминающих кого-либо. То, как TikTok будет обрабатывать пограничные случаи — и опубликует ли какие-либо рекомендации о том, что считается сообщаемым образом, — определит реальную практическую ценность инструмента.
Подтверждённых сроков более широкого запуска нет. Формулировки TikTok — «некоторые» авторы из США, без конкретики — говорят о том, что это раннее тестирование, а не скорое общеплатформенное нововведение. Авторам, интересующимся тем, как ИИ-сгенерированный контент регулируется на крупных платформах, стоит следить за обновлениями по мере того, как TikTok и YouTube совершенствуют свои подходы.
Если вы обдумываете, как генерация ИИ-изображений пересекается с образом, идентичностью и политикой платформ, руководства на Charmloop охватывают практическую сторону ответственного создания ИИ-изображений.
