Покрокові гайди про промпти, стилі та те, як вичавити максимум із генерації зображень ШІ.
Читати гайди
TikTok тестує інструмент виявлення AI-схожості з можливістю підключення для окремих американських авторів, дозволяючи їм сканувати платформу на наявність AI-згенерованих копій їхньої зовнішності та безпосередньо повідомляти компанію про порушення.
TikTok запускає пілотний інструмент виявлення AI-схожості для американських авторів у рамках обмеженого тесту з можливістю підключення.
Зображення: The Verge / The Verge AI
Інструмент вперше помітив консультант із соціальних медіа Метт Навара, а The Verge підтвердив його існування через речника TikTok. Деталі, що виходять за межі базової механіки, залишаються мізерними — TikTok не повідомив, як працює модель виявлення, який поріг використовується для позначення збігу та як швидко переглядається повідомлений контент.
Час вибрано не випадково. Генерація AI-зображень і відео досягла такого рівня, що для створення переконливої схожості з реальною людиною потрібно лише кілька референсних фотографій і загальнодоступна модель. Для авторів, які сформували аудиторію на TikTok, це конкретна загроза: їхнє обличчя, голос і персона можуть бути відтворені та опубліковані без згоди, а масштаб платформи робить ручний моніторинг неможливим.
Для авторів AI-арту зокрема поява цих систем виявлення є сигналом, вартим уваги. Інструменти, що позначають AI-згенеровані зображення, дедалі більше спиратимуться на той самий вид відбитків моделей і виявлення артефактів, який платформи використовують для широкої ідентифікації синтетичного контенту. Якщо ви генеруєте портрети, персонажів або стилізовані фігури, що нагадують реальних людей — навіть випадково — саме цей клас інструментів визначатиме, чи залишиться такий контент на платформі.
Інтерфейс виявлення TikTok дозволяє авторам повідомляти про AI-згенеровані зображення безпосередньо через інструмент.
Зображення: The Verge / The Verge AI
Паралельні зусилля YouTube також мають значення. Коли дві платформи такого масштабу одночасно будують інфраструктуру виявлення, це, як правило, встановлює базові очікування для решти галузі. Менші платформи та інструменти AI-генерації часто слідують за ними — або приймаючи аналогічні політики, або створюючи власні фільтри контенту.
Структура підключення за бажанням є найбільш практично значущою деталлю в розгортанні TikTok. Автори, які не знають про існування інструменту або не беруть на себе клопіт його активувати, не отримують жодного захисту. Це суттєве обмеження під час обмеженого пілоту, але воно також відображає ширшу закономірність: платформи схильні впроваджувати функції захисту ідентичності як такі, що підключаються за бажанням, саме тому, що базове виявлення ще недостатньо надійне для автоматичного запуску у великому масштабі без генерування хибних спрацьовувань.
Для авторів, які генерують AI-зображення як частину свого робочого процесу зі створення контенту, питання надійності має двосторонній характер. Система, налаштована на виявлення реалістичних діпфейків реальних людей, може — залежно від реалізації — позначати стилізовані AI-портрети або вигаданих персонажів, що випадково нагадують когось. Те, як TikTok обробляє граничні випадки — і чи публікує він будь-які рекомендації щодо того, що становить зображення, про яке варто повідомляти, — визначить, наскільки корисним інструмент виявиться на практиці.
Підтвердженого графіку ширшого розгортання немає. Формулювання TikTok — «деякі» американські автори, без конкретики — свідчить про те, що це раннє тестування, а не неминуча загальноплатформна функція. Авторам, яких цікавить управління AI-згенерованим контентом на основних платформах, слід стежити за оновленнями, оскільки і TikTok, і YouTube вдосконалюють свої підходи.
Якщо ви обмірковуєте, як генерація AI-зображень перетинається зі схожістю, ідентичністю та політикою платформ, посібники на Charmloop охоплюють практичний бік відповідального створення AI-зображень.
